Отчеты в Google Data Studio часть 3. Структура отчета

По ссылкам можно прочитать про Google Data Studio: часть первая про начало работы и часть вторая про стили отчета.

 

Пример отчета на основе Google Analytics

Отчет прилагаю здесь.

Также его можно посмотреть по ссылке.

Структура отчета Google Data Studio

В любом отчете спускайтесь от общего к частному: от основных данных к детализации.
В данном случае, я хочу показать количество сессий, пользователей, время на сайте, показатель отказов и сделать общий срез по лидам (или продажам, в зависимости от ваших данных).

Также я предлагаю добавить фильтр, чтобы посмотреть общие данные в разрезе населенного пункта, устройства или типа трафика.

 

Разбивка по источникам

Переходим на следующий уровень и рассмотрим, какие типы обращений к нам приходят и с каких источников. Если у вас были звонки, заявки, обращения через JivoSite и т.п., здесь как раз время разбить все ваши обращения по типам и заодно посмотреть с какого источника трафика какого типа обращения приходят.

Например, вы можете выяснить, что с контекстной рекламы к вам поступают заявки, а с рекламы в социальных сетях люди чаще звонят. Таким образом, вы можете скорректировать тексты своих рекламных сообщений, например.

На этом этапе также можно посмотреть воронку продаж. Например, сколько человек начало заполнять форму, сколько заполнило и сколько оплатили покупку.

Также на данной странице я показываю сравнение данных и лидах по каналам по отношению к прошлому периоду.

Срез по городам и типам устройств

От источников трафика переходим к аудитории и смотрим какие города и регионы для нас наиболее интересны. Но основе этих данных мы можем скорректировать свои рекламные кампании: отключить не эффективные регионы, поднять ставки по эффективным.

Тоже самое и по типам устройств. Если у вас больше всего обращений с мобильных, значит надо уделять внимание мобильной версии сайта и рекламе на мобильных устройствах.

Количество лидов и конверсия по каналам

Дальше я предлагаю рассмотреть количество покупок (лидов) по конкретным рекламным каналам. В оригинальном отчете я сравнивала количество и стоимость лида с Яндекс Директ и Google Ads. На основе тестового представления Google Analytics, я заменила Яндекс Директ на органический SEO трафик и стоимость лида на коэффициент конверсии.

Чтобы выделить нужный сегмент я использовала фильтры на уровне Google Data Studio. Альтернативный вариант – использовать созданные ранее сегменты из Google Analytics.
Идея данной страницы в сравнении эффективности источников трафика.

Стоимость заказа за период

На страницах 6 и 7 отчета я рассматриваю стоимость обращения/покупки в разрезе дней, недель и месяцев. Благодаря этим дашбордам я могу заметить резкие колебания в количестве обращений и уже в рекламной системе проверить более детально, чем был вызван данный скачок.

Также, данные графики помогают держать руку на пульсе при наличии месячного плана. Если в вашем плане на месяц в 300 лидов, то значит при показе рекламы без выходных, у вас должно быть не менее 10 лидов ежедневно. Если на протяжении какого-то времени план не выполняется, вы успеете вовремя скорректировать рекламные кампании.

Изначально данный срез у меня был только по контекстной рекламе, где я сравнивала Яндекс Директ и Google Ads, для данного примера Яндекс Директ я заменила на органический поиск.

Новые и вернувшиеся пользователи

На 8 странице я рассматриваю новых и вернувшихся пользователей по неделям. Из отчета видно, сколько пользователей возвращаются в течение недели и месяца на ваш сайт и какой процент покупок для повторных пользователей.

Например, у вас может быть ситуация, когда все пользователи новые и покупки совершают с первого раза. В таком случае, вам подходит модель атрибуции по последнему клику и нет смысла инвестировать время и ресурсы в кампании ремаркетинга. Если конверсии совершаются не с первого посещения сайта, то можно дальше продолжить анализ и проследить ассоциированные конверсии. У вас может не быть прямых заказов с видео рекламы YouTube, но пользователи, удивившие ваши ролики могут быть более лояльны к вашей компании в будущем и при клике по рекламе в Яндекс Директ будет больше шансов, что они совершат конверсию.

Разбивка по полу возрасту и времени

Страницы 9-10 отчета – срез по полу и возрасту. Здесь смотрим, кто оставляет обращения на нашем сайте. Корректируем рекламные кампании в соответствии с результатами.

И делаем классическую разбивку по дням недели и времени суток. В зависимости от этого вносим корректировки в график показа рекламных кампаний. Если ваши клиенты оставляют обращения в 11 утра, поднимайте ставки в это время. Но не забудьте проконтролировать, что вашего рекламного бюджета хватает на полный день и реклама не останавливается по дневному ограничению бюджета.

 

 

Детальный анализ Google Ads и Яндекс Директ

В шаблоне представлен анализ рекламы Google Ads, чтобы сделать подобный анализ по Яндекс Директ, можно скопировать страницы и в настройках фильтров заменить Google Ads на Яндекс Директ.

Так как в данном отчете мы используем только один источник трафика – Google Analytics, соответственно, данные о рекламных кампаниях мы видим только те, которые есть в Google Analytics.

Поэтому в таблице приведены данные по количеству посетителей, стоимости посетителя, а не кликах и стоимости клика. И дальше мы рассматриваем данные по дням и в разрезе кампаний.

Google Ads легко интегрируется с Google Analytics и передает все необходимые данные. Данные из Яндекс Директ передаются через UTM-метки, а расходы через OWOX BI.

В бесплатной версии OWOX на один проект позволяет настроить передачу данных из двух источников в Google Analytics. В моем случае это обычно данные о расходах из Яндекс Директ и Facebook Ads.

***

Чтобы закончить отчет, я оставляю страницу со своими контактами. Это делать не обязательно, но будет хорошим тоном указать автора и дать возможность получателю отчета задать уточняющие вопросы.

Продолжение истории в статье про отчет на основе данных из нескольких источников. Первые два материала можно посмотреть по ссылкам:

1. Начало работы в Google Data Studio
2. Стили отчета в Google Data Studio