Big Data в маркетинге, или зачем украинское агентство выгружает 1 ТБ информации каждый день

3261

Дмитрий Снигир, совладелец агентства newage., в своей колонке для AIN.UA рассказывает, как связать просмотры медийной рекламы с дальнейшими конверсиями и поделился дашбордом целостного анализа. По словам Дмитрия, дашборд основан на более 10 млрд показов и отражает шестилетний опыт аналитики в рекламе.

Дмитрий Снигир. Здесь и далее фото и иллюстрации предоставлены автором

Главный вопрос любой аналитики — понять что и зачем анализировать. В этой статье я не буду грузить вас особенностям настройки интеграций или написания скриптов. Вместо этого расскажу, как мы в newage. формируем значимые показатели из базовых данных рекламных кабинетов. Вы можете «покрутить» метрики в интерактивном дашборде (доступ открывается по запросу), а затем создать аналогичную систему измерения медийных кампаний в своей компании.

В основе нашей работы лежит методика Целостного Анализа медийной рекламы. Она базируется на четырех принципах:

  • контроль качества размещения; 
  • оценка медийных метрик;
  • оценка реакции аудитории на рекламу;
  • agile-подход — внедрение изменений в зависимости от результата.

Во многих агентствах создание отчетов — сложный и трудоемкий процесс. Так было и у нас.

В 2019 году подготовка целостного отчета занимала полдня, и, поверьте мне, это было очень быстро, с учетом того количества данных, которые мы собирали.

Менеджеры заходили в каждый кабинет, где шел сбор данных: Google Ads, Facebook ads, DV360, Trade Desk, Google Analytics и прочие. Затем информацию копировали в таблицы Excel, где ее обрабатывали парой десятков макросов. По мере развития метода рабочие процессы становились сложнее, а отчетности — больше. Это сказывалось на трудозатратах, человеко-часах и стоимости для клиента.

Автоматизация отчетности стала особенно актуальна в 2020 году, когда никто не мог позволить себе лишних трат. Мы сосредоточились на оптимизации ресурсной задачи — сборе огромного количества данных, по которым мы и клиенты могли оценить эффективность рекламных кампаний. По сути, понадобилось создать новый MarTech-проект, чтобы автоматизировать и так автоматические системы. Расскажу, как это выглядело на каждом этапе.

Сбор данных и их проверка

Чтобы автоматизировать процесс сбора информации, мы настроили передачу данных из рекламных кабинетов. Для этого не нужно было писать отдельную программу с нуля, но участие программистов все же потребовалась. Они помогли разобраться с готовыми механизмами интеграции, API, наших инструментов. В итоге все данные автоматически стекаются  в таблицы BigQuery и визуализируются в Google Data Studio.  Реализовали это так:

  • взяли все API, доступные в AdServers;
  • загрузили через них отчеты за каждый день в таблицы BigQuery; 
  • туда же через Google Sheets загружаем план и структуру кампании; 
  • в BigQuery объединяем под структуру плана данные, формируем нужные отчеты и визуализируем их через интеграцию в Data Studio;
  • там, где нет API, просим площадки присылать отчеты каждый день и через Sheets загружаем в базу.
Схема настройки интеграции: в такой последовательности мы связали сервисы, которые используем в работе. Посмотреть в высоком разрешении

В день мы выгружаем в автоматическом режиме около 100 отчетов из 12 разных источников. Это примерно 1 ТБ информации.

Обработать ее руками было бы сложно, долго и дорого. Поэтому все задачи по сбору и сведению данных выполняют интеграции, а трафик-менеджеры видят готовую статистику в разрезе каждого сегмента и площадки. В едином окне можно оценить, как выполняются ставки и бюджет сразу в Facebook и Google Ads, какие конверсии и досмотры видео.

Визуализация общих результатов кампании, которую получают клиенты newage. Посмотреть в высоком разрешении

Данные — основа цифрового маркетинга. Их можно получить при размещении рекламы, а затем использовать для оценки ее эффективности и оптимизации. Но прежде чем делать выводы из статистики, следует проверить ее точность, ведь неверные цифры ведут к неправильным выводам. Мы не можем сказать, что охватили 10 млн людей, пока не проверили, правильно ли их посчитали. Так что в первую очередь измеряем отклонения основных показателей по чек-листу.

Чек-лист проверки качества данных 

Чек-лист проверки качества данных специалистами newage. Посмотреть в высоком разрешении

Затем используем полученные отклонения и погрешности, чтобы конкретизировать расчеты. Вот так чек-лист выглядит в самом дашборде.

Мы интегрировали проверку данных в сам дашборд, чтобы сотрудники и клиенты могли оценить данные в одном окне. Посмотреть в высоком разрешении

Отслеживание медийных показателей

За счет автоматизации снизились затраты на анализ медийных показателей. Этот процесс стал, без преувеличения, в 10 раз быстрее. На скриншоте ниже пример сведенных показателей рекламных кампаний из YouTube, Facebook, DV360 и Trade Desk. Сразу видим статистику охвата, post-view, cross-device конверсий из всех источников.

Дашборд агрегирует все медийные показатели, а затем визуализирует их в Google Data Studio. Посмотреть в высоком разрешении

Причем охват тут не просто суммирован из всех рекламных кабинетов — это данные с учетом фактического пересечения за счет трекинг-системы.

Анализ реакции на рекламу

Самый важный компонент целостного анализа — оценка реакции аудитории на рекламу. На скриншоте ниже пример основного post-click, post-view, cross-device отчета. Также в нем находятся метрики, динамику которых мы видим каждый день. 

Здесь легко оценить эффективность рекламы в разрезе отложенных действий пользователя. Посмотреть в высоком разрешении

На основании этих данных специалисты могут определить эффективные сегменты, эффективную частоту, более удачный креатив для каждой аудитории. Исходя из этого делают выводы: как часто показывать рекламу, где повысить ставки, где понизить и т. д. Это позволяет улучшать рекламные кампании наших клиентов.

Будущее и Agile

Расскажу идеальную картину, к которой мы как агентство стремимся.

Специалист придумал классную стратегию размещения, спланировал и запустил кампанию. Вскоре автоматизированная система получает результаты и сама оптимизирует настройки: таргетинги, креативы, частоту показа и т.д. Человеку останется лишь присматривать за работой автоматики, создавать креативы и радоваться росту нужных показателей.

Так мы представляем будущее онлайн-рекламы. И оно наступит не когда-нибудь после колонизации Марса, а в ближайшие 6-9 месяцев.

По сути сейчас мы строим собственный MarTech проект, в котором дашборд — только первый шаг в автоматизации работы с рекламой. Мы создали отчетность, на основании которой разрабатываем алгоритмы. На основании этих алгоритмов будут срабатывать скрипты, меняющие настройки в системе управления рекламой.

Хотите создать подобную систему в вашем агентстве или компании — пишите свои вопросы на [email protected]. Мы будем рады получить фидбек от коллег и помочь с настройкой.

Автор: Дмитрий Снигир, сооснователь рекламного агентства newage

Оставить комментарий

Комментарии | 0

  • Расследования AIN.UA
  • Истории AIN.UA
  • Тесты
  • Продавать в интернете — инструкции
  • Отдохнуть от соцсетей
  • Спецпроекты
  • Безопасность номера
  • HR-бренд компаний
Реклама на AIN.UA

Поиск