Median ads Кейс

Median ads – це міжнародна performance-based агенція з онлайн-реклами, яка розробляє комплексні рішення, щоб масштабувати бізнес своїх клієнтів як в межах країни, так і по всьому світу.

На момент звернення у клієнта не було всебічного розуміння та можливості контролю просування своїх потенційних замовників по фанелу від залучення до покупки. Бізнес користується Pipeline CRM, збирає дані про джерела лідів, зокрема як джерело першого торкання, так і останнього непрямого, є підключений коллтрекінг, але, як і будь-яка шаблонна система, Pipedrive має обмеження щодо виводу потрібної інформації для аналізу шляху лідів.

Окрім того, клієнт інвестує в рекламу і хоче бачити окупність рекламних кампаній впритул до окремого ключового слова. Оскільки це B2B, то цикл угоди може бути дуже довгим, і в таких випадках зберегти ланцюжок від першого кліку до прибутку буває непросто. Одним з прохань було надати можливість бачити дані, дохід та статуси угод як на дату створення, так і на дату зміни статусу. Перша дата допомагає зрозуміти окупність всього шляху угоди за когортною логікою, друга дає розуміння завантаженості відділу продажів.

Іншим проханням було побудувати дашборд, який до всього вищезгаданого давав би розуміння який тип точки входу (лід-форми, коллтрекінг, чат і т.п.) приводить найкращі ліди, а звідки йде в основному спам.

Оскільки наш клієнт – агенція з онлайн-реклами, не було необхідності доносити до нього важливість правильної UTM-розмітки будь-яких джерел трафіку, а також налаштування їхнього визначення та збереження в CRM для подальшої побудови дашборду по наскрізній та фанелу. Одним з перших прохань від клієнта було написання інструкції з нашими best practices щодо стандартизації розмітки по всім можливим каналам трафіку – як для поточних каналів так і на майбутнє, щоб використовувати єдину логіку для всіх, хто працює над залученням трафіку.

Окрім цього, ми налаштували експорт даних з GA4 та Google Ads в BigQuery та за допомогою розробника на стороні клієнта вивантажили дані з CRM.

Після збору потрібних даних та звірки з першоджерелами для виявлення можливих помилок при вивантаженні ми приступили до обробки. Дані мали містити максимум інформації про угоди, серед основних параметрів: збережені джерела, при тому як власноруч зібрані так і передані сервісом коллтрекінгу, точки входу, статуси та дати їхньої зміни, поточний статус угоди та дата створення, а також дохід.

Також була проведена обробка даних з рекламних акаунтів, яких згодом стало 2. Ми об’єднали інформацію та агрегували її на рівні, який дозволяє бачити як сукупну картину, так і спускатися на рівень ключового слова.

Додатково ми налаштували екпорт курсу валют з ПриватБанку, щоб мати можливість звести витрати в звіті до спільної валюти. Загалом схема даних виглядала таким чином:

На дату створення ліда:

Дашборд дає можливість проаналізувати наступне:

• Кількість лідів у відповідному статусі фанелу станом на ранок. Фанел відповідно кастомний, повністю відповідає крокам, закладеним клієнтом в Pipedrive.
• Стовпчикова діаграма закриває одразу декілька аспектів:
  • Відображає тенденцію надходження сукупної кількості лідів в часі.
  • Візуально розбиває ліди на статуси, які були сьогодні вранці. Тобто якщо в понеділок зайшло 20 нових лідів, у п'ятницю ці 20 лідів будуть відображатися в розбивці по статусах на ранок п'ятниці. Якщо дивитись більш ретроспективно, можна швидко визначити скільки лідів підвисли на ранньому етапі фанелу та перестали просуватись далі.
  • По наведенню на кожний стовпчик з’являється спливаюча підказка з відсотковими значеннями, які показують частку лідів у певному статусі. А завдяки перемиканню ієрархії дат з розбивки по днях на місяці, в повній мірі показує себе когорна логіка: провівши рекламну кампанію, з часом можна відфільтрувати її за допомогою фільтрів зліва та побачити наскільки успішною вона була з огляду як конвертувались її ліди з часом, на яких етапах вони зависли станом на зараз, розуміти якість лідів та відсоток спаму.
• Таблиця внизу має 4 рівні розбивки: точка входу – звідки прийшов лід, тип звернення – яка саме форма на сайті залучила лід, далі – ID ліда в CRM, щоб мати змогу швидко знайти його в базі та за потреби взаємодіяти з конкретним потенційним клієнтом. Четверта розбивка – джерело та канал залучення цього ліда. Таблиця дає потрібну інформацію щодо якості точок залучення лідів, скільки та які саме з них стають кваліфікованими, які стають клієнтами компанії, а також звідки йде спам.
• Остання діаграма візуалізує частку лідів, дохідності або спаму певної точки входу.
• Фільтри допомагають сегментувати дані в розрізі джерела, каналу та рекламної кампанії залучення лідів, а також причини втрат потенційних клієнтів та виокремлювати певні етапи фанелу.

На дату зміни статусу ліда:

Цей звіт відображає дані на день, коли змінився статус ліда і допомагає аналізувати роботу відділу продажів, а також оперативно розуміти рівень його завантаженості.

Цей звіт також розділений на 2 дашборди – за когортною логікою: на дату створення угоди, та історичною: на дату оновлення статусу. Обидва містять дані тільки для рекламних кампаній, оскільки клієнту важливо розуміти їхню ефективність та окупність.

На дату створення ліда:

Звіт надає наступні деталі:

• Скільки лідів було отримано з рекламного каналу трафіку та як вони просувались далі по фанелу продажу.
• Тенденції надходження лідів та їхній поточний статус.
• Статистику з рекламного кабінету: кількість показів, кліків, витрати, click-through rate та cost per lead.
• Детальні дані по етапам фанелу в розрізі кожної рекламної кампанії як в абсолютних, так і у відносних значеннях.
• Розбивку даних по кожному ключовому слову – які саме ключі приносять ліди, а які з них приводять тільки спам.
• Які точки входу працюють найкраще в розрізі рекламних кампаній та яких саме – тих, які покликані залучати потенційних на ранніх етапах фанелу або останніх.
• Є можливість фільтрувати дані по точці входу ліда, рекламним кампаніям, ключовим словам та причинам відмов від співпраці.

На дату зміни статусу:

Цей звіт додатково до попереднього дає можливість відстежувати, коли саме ліди з реклами змінюють статус та просуваються далі по фанелу. Це варіант аналізу даних під іншим кутом для порівняння, наприклад, коли на дату статусу відображається багато даних на графіку, це може викликати враження, що у компанії багато потенційних клієнтів, але в той же час є просадка по надходженню нових лідів, якщо дивитись на когортний дашборд. В Pipedrive саме така історична логіка відображення даних. Разом з когортною, наш дашборд дає всебічне розуміння того, що відбувається з лідами.

До звітів, згаданих вище, на прохання клієнта, ми ще додали борд, який допомагає “тримати руку на пульсі” – скільки лідів надійшло за останні 7/14 днів (на вибір користувача) та скільки з них стали кваліфікованими, також вивели ТОП 7 ключових слів та деталі фанелу по ним, щоб, наприклад, оперативно піднімати ставки в рекламі по ним, якщо відсоток виграних аукціонів по найприбутковішим ключам знижується.

Окрім цього, під час побудови аналітики, як часто буває, ми виявили неточності у веденні CRM системи менеджерами. Це в свою чергу сприяло налагодженню бізнес-процесів, чиї проблеми були досі неочевидними через відсутність даних у зрозумілому для аналізу вигляді.