Бесплатный шаблон сквозной аналитики для Google Data Studio с пояснениями

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также Telegram-канала про сквозную аналитику. Сегодня расскажу про сквозную аналитику на базе Google Data Studio.

Шаблон не претендует на эталонный.

Целью было изучить Google Data Studio и попробовать собрать аналог типовых отчетов из платных сервисов просто подключив Google Analytics, Google ads и все. Без всех этих Big Query, SQL, Python и интеграции на несколько месяцев.

Попутно расскажу что есть в дашборде и принципы его работы.

Разобрался с нуля за 3 часа. Ничего сложного. Если вы новичек - не бойтесь пробовать.

Здесь. Копируйте себе и подключайте свои Google Analytics и Google Ads.

Прежде чем начнем рисовать дашборд, давайте поймем зачем он нужен.

Задачи базовой сквозной аналитики такие:

Связка - это комбинация "Запрос/Интерес => Рекламное объявление => Посадочная страница".

В самом простом случае Google Data Studio визуализирует данные из Google Analytics и Google Ads. Поэтому работаем в их системе координат.

Принципы сбора данных:

В целом этого достаточно, ниже расскажу как все это делать технически.

Возможно кто-то заметит что на дашборде полный бардак и вы будете правы - дашборд построен на хаотично настроенном Google Analytics.

Более того, проект ведет рекламное агентство, что в целом прекрасно отражает уровень аналитики на рынке - ни в платных, ни в бесплатных сервисах довольно часто никто толком ничего не анализирует из-за лени или отсутствия понимания как это делать.

Далее я расскажу что надо сделать, чтобы был минимальный порядок хотя бы в Google Analytics и Google Data Studio.

И так, что на дашбордах.

В данном случае это фильтры по событий Google Analytics, через них мы сможем фильтровать типы лидов - звонки/чаты/формы и т.д.

Ну тут просто обзорная информация.

Если тренд вверх - хорошо, если тренд вниз - плохо и надо разбираться в причинах.

Тут мы видим какие связки приносят больше всего лидов, продаж и с какой конверсией.

Тут конечно не хватает расходов и ROI, но к сожалению в таком формате Google Data Studio не смог его добавить.

Что с этой информацией делать?

Вот и все, вся сквозная аналитика :)

Одна из частых причин почему реклама не работает - на странице сложно понять что продают и как это заказать. Элементарно нет номера в шапке.

Список популярных страниц покажет вам где больше всего трафика и именно там нужно выкрутить конверсию на максимум:

В целом, на начальном уровне этого достаточно чтобы понять что у вас с маркетингом и продажами.

Возраст/Устройства/Гео/Интересы/Менеджеры - это все лишнее на старте.

На старте главное сделать грамотно рекламу и получить 50-100 первых лидов. Пока нет данных - нет смысла усложнять.

Видите этот бардак? Одни и те же данные в разных форматах.

В следующий раз когда будете придумывать очередной правильный формат utm-меток, вспоминайте эту картинку.

Проблема в том, что когда вы дойдете до склейки источников и расходов, такое разнообразие форматов не позволят вам склеить данные автоматически, будете сидеть в Excel руками склеивать или вообще задачу не решите.

Поэтому нужно делать так:

Это самый стандартный формат utm-меток, используйте только его и у вас всегда будет порядок с исходными данными.

Подробно про логику utm-меток здесь.

Генератор utm-меток здесь.

Все лиды/заявки нужно закидывать в цели/события Google Analytics.

Чтобы не было бардака, заранее продумайте логику названий, например так:

Принцип простой - от общего к частному.

В примере взять нейминг из UTMSTAT, он позволяет легко фильтровать звонки/чаты/формы и все остальное в Google Analytics.

У вас будет тоже самое, просто замените слово UTMSTAT на что-то свое, если хотите.

Как закидывать? Тут уже сложнее.

Можно конечно бесплатно самостоятельно через отслеживание событий или по Measurement Protocol.

Но я крайне рекомендую все заявки собирать в отдельном сервисе и централизованно отправлять по Measurement Protocol.

Это может быть CRM, Tilda или наше решение в UTMSTAT по отправке заявок в Google Analytics.

Поверьте, заплатить за готовое решение дешевле, чем делать костыли и тратить время на их отладку.

Причины:

Продажи мы собираем через базовую электронную торговлю и transaction.

Тут относительно просто - в момент перехода сделки в CRM в статус продано - нужно отправить этот факт в Google Analytics, передав сумму и id сделки.

Это можно сделать или средствами CRM или опять же через сквозную аналитику.

Итого у нас получилось:

Если все это сделаете, у вас будут корректные данные в Google Analytics.

Типичная ошибка которую часто вижу - начинают размечать целями все подряд - посмотрел 15 секунд, все кнопки, скролл. А потом начинается анализ на 10 кликах :)

Не нужно.

Сделайте хотя бы трекинг заявок/продаж нормально и получите 50-100 заявок. А потом уже дальше усложняйте.

Нет.

Google Data Studio несомненно прекрасный инструмент, но как вы могли заметить, там были технические моменты, которые проще было решить через платные сервисы.

Нет контроля трафика

Я привел пример бардака. И таких экспертов по разметке очень много, что в свою очередь приводит к ненужным трудностями при склейке данных.

Тут только одно решение - автоматический контроль и битье по рукам.

Не все привычные отчеты можно построить из коробки

Типовой сводный отчет из коробки с расчетом ROI построить нельзя и я прекрасно понимаю почему:

Разумеется это все можно наверное решить через Google Big Query или Google Excel. Но это уже не простое решение и не "из коробки".

Нет синхронизации с CRM в режиме realtime

Вы не можете откатить отправленное событие. Можете только transaction через возврат. Поэтому не получится поиграться статусами, придется или строить сложную систему целей или отказать себе в такой аналитике.

Тем временем в платных сервисах с этим нет проблем - там постоянное обновление статусов через вебхуки. Работает из коробки.

Дубли заявок

Не очевидный, но очень важный нюанс.

Что делать когда клиент позвонил 10 раз? Написал в форму 10 раз?

Все эти 20 событий уйдут в Google Analytics и сделают вашу статистику далекой от реальности.

Платные сервисы позволяют задавать правила работать с дублями - или отправлять или игнорировать.

Прозрачность и контроль отправки данных

Если вы думаете что для отправки событий достаточно хаотично разметить цели, добавить код в onclick и все заработает . Возможно, но готовьтесь к приближенным данным в аналитике.

Потому что реальная точность достигается только логгированием всех действий и покрытием тестами функционала. Настройка на "глаз" - это вероятность ошибиться/неожиданно сломаться примерно 100%.

Я уже не раз говорил, что основная ценность сервисов сквозной аналитики это не транслирование бесплатных данных за деньги, а продажа решения довольно сложных технических задач по сбору и управлению потоком данных для отчетов, а дашборды это как бонус уже.

За 3000 руб/мес получаете объем работ по сбору данных на 500к-1млн рублей. Выгодно?

Google Data Studio прекрасный визуализатор, но стоит помнить, что основные сложности именно на этапе сбора данных.

Тут либо платить программистам/аналитикам чтобы собрали все "бесплатно", либо купить сервис, где ко всему прочему есть дашборды, которые вы хотели строить и даже лучше :).

Мы в UTMSTAT хотим сделать версию бесплатных отчетов в Google Data Studio.

В рамках статьи можно общими усилиями сформировать нужный шаблон, который подойдет всем, потому что сквозная аналитика у всех одинакова.

Еще раз ссылка на шаблон.

Критикуйте, предлагайте.