Создать дашборд бизнес-аналитики не сложно. Сложнее всего — проверить достоверность данных, ведь в дашборде они собираются из разных источников: рекламных кабинетов, CRM-систем, коллтрекингов, систем аналитики и других. Каждая система выводит данные в кабинете по собственному алгоритму, поэтому разобраться, почему данные в дашборде и кабинетах различаются — отдельный квест. В серии статей мы описываем самые распространенные причины, почему данные не сходятся. И рассказываем, что с этим делать. Так, в первой части мы выяснили, что рекламные кабинеты MyTarget и ВКонтакте выбирают данные для статистики по параметрам, о которых никто не знает

В этой части вы узнаете, что коллтрекинг Calltouch по умолчанию считает лиды «задним числом». Он учитывает обращения не по времени заявки или звонка, как привыкли многие агентства, а по дате сессии клиента на сайте. Отсюда расхождения в данных о количестве лидов за период, недоверие клиентов к отчетам и невыполненные планы по лидам и продажам.

Рассказываем, на что стоит обращать внимание всем, кто уже использует дашборд или ещё раздумывает о его внедрении.

О клиенте

В  апреле 2020 года мы делали дашборд для крупного рекламного агентства — за 19 лет они реализовали более 500 проектов, собрали команду из 300 человек. Клиент хотел избавить себя от ручных отчетов. Он поставил задачу автоматизировать работу с данными: каждую неделю сотрудники тратят на их создание около 4 часов. Агентству нужно было разгрузить команду и выделить время для более интеллектуальных задач: проработке стратегии, оптимизации рекламных кампаний, подготовке креативов.

Как нашли проблему

Внедрение дашборда — это совместная работа подрядчика и агентства. На первом этапе агентство заменяет utm-метки во всех рекламных кампаниях на динамические, а мы выгружаем данные из рекламных кабинетов в единую базу данных, а затем в дашборд.

Мы сдали дашборд на проверку, как только он был готов. Клиент заметил, что лиды из рекламного кабинета Calltouch и в дашборде не сходятся. Мы ещё раз проверили данные и выгрузку. Цифры снова не сошлись.

В Calltouch было меньше лидов, чем в дашборде, по обоим каналам. Мы начали искать источник проблемы.

В чем была проблема?

Мы обратились в техподдержку Calltouch. Они рассказали, что есть два способа представления лидов в системе:

• по дате заявки
• по дате сессии

Сотрудники агентства пользуются автоматическим отчетом, когда заходят в кабинет Calltouch. В этом отчете по умолчанию лиды показаны по дате первой сессии.

В чем разница?

Представим действия посетителя сайта. Например, пользователь заходит на сайт в апреле, и изучает его. Спустя месяц (в мае) он возвращается на сайт и звонит. В Calltouch этот пользователь по умолчанию запишется как лид в отчете за апрель.

В других системах коллтрекинга (Callibri, Comagic) лиды по умолчанию показываются по дате заявки/звонка, а не по дате сессии. Специалисты агентства привыкли, что звонок попадет в отчет за май, если он был в мае. И аналитик, который зашел в Calltouch и смотрит отчет за прошедший апрель, может с удивлением обнаружить, что лидов в апреле стало больше.

Мы запросили у клиента данные из кабинета Calltouch в двух представлениях: по дате сессии и по дате заявки. Мы убедились, что расхождение данных действительно вызвано различием в представлении лидов системой.

Вывод

Нельзя сказать, что различие в данных было чьей-то ошибкой — нашей, агентства или сервиса.

Мы создали проверочный лист, который показывает изменение в количестве лидов в дашборде и в Calltouch. Лист отражает, что количество лидов за текущий период изменилось ровно на столько же, насколько в предыдущем периоде изменилось количество лидов в Calltouch. Агентство отчитывается по данным в дашборде и не переживает, что они не сходятся с данными в кабинете Calltouch за аналогичный период.

Как эта сложность может повлиять на деятельность рекламных агентств?

Если данные в дашборде и в коллтрекингах не сходятся, то:

1. У клиентов агентства возникнут вопросы, почему количество лидов в их CRM отличается от того, что в отчете агентства. Агентство отражает неверные данные? А можно ли вообще ему доверять? Поэтому мы в GOOD. BI нормализуем данные перед созданием дашборда. То есть проверяем разметку рекламных кампаний, и просим клиента проверить данные после того, как наш аналитик соберет дашборд.
2. План по лидам не будет выполнен: при просмотре данных в динамике, часть лидов, которые оставили заявку в текущем периоде будут учитываться в отчете предыдущего. Например, число лидов в отчете за апрель в начале мая — 30, а в конце мая — 35. Эти 5 лидов пришли уже в мае, но записаны в апрельский отчет. По факту план выполнен, но данные отчета показывают обратное.
3. И главное, можно ошибиться при оптимизации бюджета. Вы видите, что лидов было мало или не было вовсе, и отключаете рекламную кампанию. А оказывается, она работала, просто лиды учтены в прошлом периоде.