Сквозная аналитика в Telegram Ads. Как сделать?

Сквозная аналитика для связки Telegram Ads + чат-бот существует давно. Это не новость. Ниже речь пойдет про трафик на канал.

Зачем это вообще делать? Чтобы оптимизировать трафик по таким метрикам, как ROMI, CPO, CPA и процент отписок.

Процент отписок может быть от 5% до 70% в зависимости от таргетинга. Теперь мы можем выявлять и отключать неэффективные.

Я лично высчитываю цену оставшегося подписчика (подписки минус отписки) и оптимизирую по ней.

В конце декабря 2023 в рекламном кабинете Telegram разрешили ставить пригласительные ссылки в URL посадочной страницы.

Пригласительная ссылка — это ссылка на канал с уникальным URL, по которой фиксируется статистика подписок. То есть трафик как бы редиректится через нее на основной URL.

Минусы статистики пригласительной ссылки «из коробки»:

Нет даты подписки.
Если пользователь отписывается, данные исчезают.
Нет экспорта в табличном виде.

Работать с такими данными не очень удобно, поэтому…

Когда пользователь подписывается или отписывается, то приходит callback о событии. Выглядит примерно так 👇

{"update_id":490551104,"chat_member":{"chat":{"id":-1001649775904,"title":"Ваш канал","username":"yourchannel", "type":"channel"},"from":{"id":18842883195,"is_bot":false,"first_name":"David", "last_name":"Byrne","username":"talkingheads"},"date":1704289942, "old_chat_member":{"user":{"id":18842883195,"is_bot":false,"first_name":"David", "last_name":"Byrne","username":"talkingheads"},"status":"left"}, "new_chat_member":{"user":{"id":1884288319,"is_bot":false,"first_name":"David", "last_name":"Byrne","username":"talkingheads"},"status":"member"}, "invite_link":{"invite_link":"https:\/\/t.me\/+naO_qGF6...","name":"ad_12345", "creator":{"id":222666269,"is_bot":false,"first_name":"Эрик | TG Ads", "username":"erikbochkin","language_code":"ru","is_premium":true}, "creates_join_request":false,"is_primary":false,"is_revoked":false}}}

Бот-админ может реагировать на этот callback и записывать в базу данных. Я делаю с помощью Гугл Таблиц и простенького бота на Salebot.

Получается что-то такое 👇

База данных подписок/отписок в Гугл-таблицах

Можно через формулы в тех же гугл-таблицах. Вам понадобятся такие функции, как countif, sumif и vlookup.

Можно подключить эту таблицу к Google BigQuery и с помощью SQL запросов получить нужные данные. ChatGPT в помощь 😉

Агрегация в Гугл-таблицах и визуализация в Looker (ex-Data Studio) 👇

Нужно смэтчить данные из трёх источников:

наша база данных подписок/отписок;
данные по расходам из рекламного кабинета;
данные из вашей CRM или таблицы с клиентами и оплатами.

Мэтчим по user_id telegram и пригласительным ссылкам.

user_id telegram — это константа в числовом виде. Пользователь не может её поменять. В интерфейсе не отображается.

Расписывать подробно тут бессмысленно, так как в каждом проекте свои сценарии продаж. Но если коротко, то ...

Нужно настроить передачу user_id в вашу CRM

Идеальное решение, позвать пользователя в чат-бота и уже там выдать ссылку на ваш сайт с параметром user_id.

Если продажа происходит внутри чат-бота, то все проще. Пишем еще одну базу даных с продажам и user_id клиентов.

Если продажа происходит через менеджера, то можно вручную найти пользователя в базе данных подписок/отписок по @username и/или имени, и добавить данные о продаже.

***

Ставьте лайки, подписывайтесь на канал.

Консультирую по TG Ads, делаю трафик и аналитику — пишите 😉

Сквозная аналитика в Telegram Ads. Как сделать?

Что изменилось?

Собираем свою базу данных

Как считать процент отписок?

Как считать ROMI, CPO и CPA?