Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics. Google data studio яндекс директ
Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics
Что вы делаете, когда хотите посмотреть основные показатели по рекламным кампаниям? Заходите в Google Analytics и хаотично просматриваете все стандартные отчеты или смотрите «кастомные отчеты» по ключевым словам, в уме сводя необходимые цифры. В итоге тратите кучу времени, а на следующий день история повторяется.Решение – это одностраничная таблица с основными показателями рекламной кампании «чтобы держать руку на пульсе». Разработка подобной страницы займет у вас 10 минут, но сэкономит многие часы в будущем. Именно такие мы внедрили для своих клиентов.
Что такое Google DataStudio
Это инструмент визуализации данных, который позволяет выгрузить данные из разных источников и свести их в онлайн-отчеты, а потом расшарить в лучших традициях Google Документов.
Сразу замечу, в рамках контекстной рекламы отчеты бывают 3 видов по глубине:
- Основные показатели, например, отчет по прибыли в разрезе Яндекс.Директа, AdWords, cоциальных сетей и др., чтобы «держать руку на пульсе».
- Средней глубины, например, отчет по рекламным кампаниям или категориям товаров в разрезе Яндекс.Директа.
- Глубокий, как когортный анализ или конверсия по вложенности URL, такие отчеты нужно сводить вручную.
Так вот в Data Studio целесообразно строить отчеты только по основным показателям.
На момент написания статьи доступна только beta с ограничениями:
- Не позволяет агрегировать данные из разных источников, например, взять из Google Analytics количество кликов по датам и свести с количеством звонков по тем же датам из обычной таблицы в Excel.
- В нашей стране пока нельзя использовать высокие технологии Data Studio, поэтому воспользуемся ZenMate.
Ок, как в итоге построить такой дашборд?
1. Устанавливаем ZenMate. Переходим по ссылке и нажимаем «Установить».
Нажимаем на новую иконку в браузере и переходим на страницу регистрации — регистрируемся (email можно не подтверждать, и так работает).
Снова кликаем на иконку и выбираем Change location.
Меняем на United States.
Все!
2. Создаем отчет
Заходим на главную страницу Data Studio.
- Создание отчета — Google предлагает использовать готовые шаблоны отчетов, но они мало чем полезны, так как не показывают наши целевые показатели (прибыль, конверсия, звонки).
- Отчеты — Созданные ранее отчеты.
- Источники данных — Подключенные источники данных, например, Google Analytics, MySQL и так далее, подробнее ниже.
Нажимаем на синий плюсик и «соглашаемся» с условиями.
Открывается страница нового отчета и предлагается создать новый источник данных. В качестве существующих источников предлагаются примеры наборов данных [Sample], но они нам не нужны.
Как вы видите, доступны почти все популярные источники, но нам нужен Google Analytics.
Вся прелесть в том, что связать 2 разных инструмента можно одной кнопкой, так как они находятся внутри Google-аккаунта.
Далее нам предлагается посмотреть все доступные параметры и показатели:
- Параметры (зеленым цветом) – это utm_метки, регионы, дата и так далее, то есть мы смотрим числовые показатели в разрезе параметров.
- Показатели (синий цвет) – это количество кликов, конверсий, выручки и так далее.
Попробуем создать новый показатель, например, мы создадим синтетический показатель «Лид» из 4-х целей по формуле:
Цель 1 * Вес цели + Цель 2 * Вес цели + Цель 3 * Вес цели + Цель 4 * Вес цели
Лид = Звонки (Goal 11 Completions) * 1 + Callbackhunter (Goal 3 Completions) * 0.9 + JivoSite (Goal 4 Completions)*0.5 + Заказ (Goal 5 Completions) * 1.5
Таким же образом создаем показатель стоимости лида и другие привычные показатели, далее эти показатели можно будет менять и добавлять новые.
Стоимость лида = Стоимость / Лид
Наиболее популярные параметры в Google Analytics:
Параметры | Описание |
Дата | Строим график в разрезе дней. |
Неделя в формате ISO года в формате ISO | Строим график в разрезе недель. |
Канал | Например, CPC, Organic, Social; то, что вы указываете в utm_medium. |
Источник | Например, yandex, google, vk, facebook; то, что вы указываете в utm_source. |
Кампания | То, что вы указываете в utm_campaign. |
Ключевое слово | Например «купить велосипед»; то, что вы указываете в utm_keyword. |
Регион | Например Москва, Московская область, Чебаркуль. |
Наиболее популярные показатели в Google Analytics:
Показатели | Описание |
Сеансы | Клики, но учтите, что будет отличаться от метрики до ~10%. |
Goal XX (Достигнутые переходы к цели ХХ) | XX, это ваш ID цели, который можно посмотреть в GA. |
Доход | Выручка, если у вас подключена электронная торговля. |
Стоимость | Расходы в AWords и Яндекс Директе, если вы выгружаете из Директа в Analytics. |
Транзакции | Продажи, если у вас подключена электронная торговля. |
Строим графики
После того как мы создали показатели, переходим в главное рабочее пространство.
Первый инструмент на дашборде – это даты, по которым строится отчет, мы по умолчанию указываем «Последние 30 дней (включая сегодня)». То есть, когда кто-то откроет ваш отчет, дата будет выставлена по умолчанию.
Теперь построим обычный график с линиями.
Справа во вкладке Данные видим настройки доступные:
Источник данных — в одной таблице может быть >1 источника, например, можно вывести данные сразу нескольких аккаунтов Google Analytics для менеджера или подтягивать звонки из Google Таблиц.
Параметр: параметр времени — например, Date.
Показатель — числовые значения, например, Сеансы, можно вывести Доход, Цели, Стоимость или собственные показатели.
Изначально может ввести в заблуждение, что оси наложены на одну ось ординат (вертикальная). Для этого нужно одну ось привязать к левой оси ординат, а другую к правой.
Добавим название графика с помощью текстового блока:
Далее добавим ряд ключевых показателей:
Выделим основные показатели прямоугольником и переместим его на задний план.
Добавим фильтр, чтобы была возможность отфильтровать график по источникам. Например, если мы снимем галочку с yandex, то график и показатели будут отбражаться только по google.
Кстати о фильтрах: в нашем случае нужны данные только по каналу «Контекстная реклама». Для этого нужно добавить фильтр на уровне отчета. Зайдем в меню Ресурс > Настроить фильтры и нажмем Добавить фильтр
Фильтр работает по аналогии с фильтрами в самом Google Analytics:
- Включить/Исключить — трафик по каналу CPC мы включаем в отчет или исключаем из него.
- Выбираем Параметр/Показатель и задаем условие, например, параметр Medium (канал трафика) = CPC (тип платного трафика).
Подробнее останавливаться не будем, так как аналогичную информацию можно найти в интернете.
Теперь нажимаем на любой элемент, который хотим отфильтровать. В поле «Фильтр» нажимаем Добавить фильтр, где и выбираем наш новый фильтр «Платный трафик».
Добавим таблицу с конверсией по регионам, для этого нам потребуется сделать новый показатель, как мы делали ранее. Для этого нажмите Добавить показатель в правой панели и Создать новый.
Клики > Лиды = Лиды / Sessions
Ну и напоследок сделаем таблицу по эффективности менеджеров, так как наш Google Analytics бы интегрирован с AmoCRM, что позволяет выгружать в него продажи.
Чтобы не смущать пользователей отчета английский названиями Cost, Revenue и так далее, их можно заменить на русские. Находим источник данных в меню Ресурс > Добавленные источники данных и нажимаем Изменить.
Как дать доступ?
В правом верхнем углу нажимаем иконку Поделиться отчетом.
Даем доступ на просмотр и размещаем ссылку на наш отчет со смешанными данными.
Как делать более сложные отчеты
У Google Analytics есть ограничения в сборе и агрегировании данных, поэтому мы используем следующую схему.
1. Выгружаем данные по API из Google Analytics, AdWords, Яндекс.Директа, Я.Метрики, CRM и любых других сервисов в приложение в облаке.
2. Внутри приложения на Python сводим данные в необходимые нам таблицы и пушим в Google BigQuery (используем его как базу данных).
3. Из BigQuery подгружаем в DataStudio. Также к BigQuery легко обращаться из Pandas, Excel и других популярных инструментов.
Отметим, что при всей своей гибкости это сложное решение.
Заключение
В заключение сравним основные решения на рынке, которые решают схожую задачу.
Microsoft Power BI | Дашборды Google Analytics | Google DataStudio | |
Источники | Все, но под большинство нужно писать интеграцию с API | Только Google Analytics | 12 наиболее популярных |
Автообновление | Нужно разворачивать сервер в облаке, который будет «пушить» свежие данные | Автоматически | Автоматически |
Сложность настройки | Высокий порог входа | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» |
Шаринг | Да | Сложно, только через Analytics | Как Google Документы |
Преимущества | Подходит сложным проектам для сложных отчетов | Простой в подключении, так как он находится внутри Analytics | Решает 80% всех задач |
www.seonews.ru
Google Data Studio в России подключить
В мае 2016 года Google анонсировал запуск нескольких инструментов из пакета Google Analytics 360 Suite — набор продуктов в области аналитики, измерений, атрибуции и управления тегами на сайтах, в числе которых: Google Optimize 360, Data Studio 360 и его бесплатная версия Data Studio.
Фото с eTarget 2016 — seonews.ru
В этой статье рассматриваются новые возможности, которые доступны для маркетологов и аналитиков именно в бесплатной версии Google Data Studio.
Введение
Используя в своей работе Google Analytics, Google AdWords, Youtube и т.д., мы в процессе построения отчетов для анализа данных, как правило, сталкиваемся с ограничениями в функциональности этих сервисов.
Да, мы можем в Analytics создать пользовательский отчет с различными сводками, в AdWords также добавлять отчеты, строить графики и таблицы. Но эта работа очень ограничена по ряду причин:
- встроенные отчеты имеют лимиты в настройках. В Analytics – это табличные значения, графики и данные, наложенные на карту с параметрами и показателями
- сложность в сборе информации из разных источников. Мы, конечно, всегда связываем AdWords и Analytics между собой и видим больше данных, чем обычно. Но как показывает практика, этого недостаточно для принятия тех или иных маркетинговых решений
- распространение отчета
В Google Analytics нам необходимо построить отчет, выложить его в общий доступ, дать ссылку другому человеку. Пользователь на той стороне должен был добавить его в свое представление и только после этого мог изменять данные по тем или иным диапазонам дат.
Мы также можем настроить отправку по электронной почте с определенной частотой. Но в итоге получаем обычную таблицу без какой-либо визуализации. Все остальные манипуляции с данными (построение круговых диаграмм, гистограмм) полностью ложились на плечи того, кому вы этот отчет отправляете.
Долго, неудобно, некрасиво…
Все эти проблемы легко решаются с помощью Google Data Studio (аналогов Tableau, Power BI или QlikView) – инструмента, позволяющего анализировать эффективность рекламных кампаний и легко визуализировать различные данные с разных источников в режиме реального времени.
Обзор Google Data Studio
В феврале 2017 года Google сделал продукт бесплатным, сняв ограничение в 5 отчетов, а в марте Data Studio стал доступен по всему миру, за исключением некоторых стран.
Список не поддерживающих стран (на 7.05.17):
- Китай (можно просматривать отчеты, создавать — нет)
- Россия (можно просматривать отчеты, создавать — нет)
- Судан
- Иран
- Ирак
- Крым
- Северная Корея
- Сирия
- Куба
На территории РФ Google Data Studio пока недоступен, однако доступ к сервису можно получить, скрыв с помощью VPN (Virtual Private Network, виртуальная приватная сеть) реальное местоположение.
Проще всего это сделать благодаря расширению ZenMate VPN в браузере Google Chrome.
Установка ZenMate
Установка плагина ZenMate VPN
Google Data Studio
Теперь мы можем перейти в Data Studio Google.
Первая страница Google Data Studio
- Пользователям предлагается n-ое количество шаблонов на выбор. В них сразу добавлено множество параметров и показателей, которые могут быть для вас неактуальными. И их придется удалять. Чтобы не затруднять себе работу в самом начале работы с Google Data Studio, рекомендую использовать «Пустой шаблон»
- На вкладке «Отчеты» выводятся уже существующие отчеты: наверху в виде превью, внизу в виде списка
- На вкладке «Источники данных» отображаются существующие источники данных, к которым можно подключить отчеты
- Переключение между вкладками «Все», «Мои», «Доступные мне» и «Корзина» дает возможность просматривать различные отчеты
Google Data Studio поддерживает источники:
- файл CSV,
- AdWords,
- Attribution 360,
- BigQuery,
- DoubleClick Campaign Manager (DCM),
- Google Analytics,
- Google Cloud SQL,
- Google Sheets,
- MySQL,
- PostgreSQL,
- Search Console,
- YouTube Analytics
В зависимости от своих задач, можете использовать все возможности виды источников (коннекторов). Нас интересует пока только Google Analytics.
Давайте создадим «Источник данных», а затем добавим их в наш «Пустой шаблон».
- Выбираем: Google Analytics – Аккаунт – Ресурс – Представление
- Нажимаем «Связать»
В данный момент при подключении к данным можно выбрать только один коннектор. Однако по нижеприведенному скриншоту и связи можно предположить, что в дальнейшем разработчики Google добавят возможность выбора нескольких схем:
Коннектор Google Analytics
После выбора источника данных мы можем отредактировать его поля: удалить, изменить или добавить новые. При использовании коннектора Google Analytics будут доступны все показатели и параметры – всего их 514.
Все параметры и показатели Google Analytics
После выбора необходимых полей нажимаем «Создать отчет». Добавляем наш источник данных к отчету и нажимаем «Добавить к отчету».
Обзор отчета
Пустой отчет выглядит следующим образом:
В правом верхнем углу:
Меню Google Data Studio
- Обновление данных
- Копирование отчета
- Просмотр готового отчета / Изменение отчета
Чуть ниже – настройки шаблона и темы. Можем задать ориентацию страницы (горизонтальная, вертикальная), изменить цвета и стили для таблиц, диаграмм, текста и т.д.
Стили и оформление Google Data Studio
В левом верхнем углу «Название отчета» и основные вкладки меню как в Google Docs:
Меню Google Data Studio
Файл:
- Открыть доступ – сделать общим для всех или для конкретных e-mail адресов с различными уровнями доступа
- Настройки отчета – изменение источника данных, выбор диапазона дат, настройка фильтра (допустим, только отчет по платному трафику, например, google / cpc или yandex / cpc) и сегмента Google Analytics (те, которые находятся на уровне представления)
Фильтр по источнику данных
- Создать отчет – Открыть – Создать копию – простые операции с отчетами
- Изменить – основные команды для отмены, копирования, вырезания, удаления и т.д.
- Просмотреть – посмотреть отчет без сетки + обновить данные
- Вставить – на данной вкладке можно выбрать различные типы графиков для представления любых данных (динамические ряды, гистограмма, таблица, сводка, диаграмма с областями, текст, изображение, диапазон дат и т.д.)
- Страница – управление страницами, добавление страницы для отчета, удаление, дублирование
- Упорядочить – положение элементов на странице отчета
- Ресурс – можем добавить несколько источников данных для этого отчета и быстро переключаться между ними
- Справка – помощь от Google
Меню Google Data Studio
Эта панель представляет собой визуальный вариант вкладки «Вставить» и «Страница».
Мы можем создать различные виды графиков и отчетов. А для каждого из них задать свой фильтр:
Фильтр по источнику данных для графиков
Например, только «Источник» — Google или только платный трафик по google / cpc. Связав с помощью дополнительного сервиса owox.ru Google Analytics и данные по стоимости, цене за клик и другим из Яндекс.Директ, мы можем создать один отчет, в котором будет две страницы с графиками:
- с Google AdWords
- с Яндекс.Директ
Не забывайте использовать разные диаграммы для одних данных, а также текстовые блоки, заголовки, прямоугольники и другие элементы оформления. Экспериментируя со стилями и темами, вы сможете достичь желаемого результата и создать собственный корпоративный отчет для своих клиентов и руководства.
Отчет в Google Data Studio
Видео «Введение в Data Studio» от Google
Настроить контекст!
Подпишись и следи за выходом новых статей в нашем монстрограмме.
convertmonster.ru
Как сделать отчет по контекстной рекламе в Google Data Studio. Примеры.
Решение — это одностраничная таблица с основными показателями рекламной кампании «чтобы держать руку на пульсе». Разработка подобной страницы займет у вас 10 минут, но сэкономит многие часы в будущем. Именно такие мы внедрили для своих клиентов.
Что такое Google DataStudio
Это инструмент визуализации данных, который позволяет выгрузить данные из разных источников и свести их в онлайн-отчеты, а потом расшарить в лучших традициях Google Документов.
Сразу замечу, в рамках контекстной рекламы отчеты бывают 3 видов по глубине:
- Основные показатели, например, отчет по прибыли в разрезе Яндекс.Директа, AdWords, cоциальных сетей и др., чтобы «держать руку на пульсе».
- Средней глубины, например, отчет по рекламным кампаниям или категориям товаров в разрезе Яндекс.Директа.
- Глубокий, как когортный анализ или конверсия по вложенности URL, такие отчеты нужно сводить вручную.
Так вот в Data Studio целесообразно строить отчеты только по основным показателям.
На момент написания статьи доступна только beta с ограничениями:
- Не позволяет агрегировать данные из разных источников, например, взять из Google Analytics количество кликов по датам и свести с количеством звонков по тем же датам из обычной таблицы в Excel.
- В нашей стране пока нельзя использовать высокие технологии Data Studio, поэтому воспользуемся ZenMate.
Ок, как в итоге построить такой дашборд?
1. Устанавливаем ZenMate. Переходим по ссылке и нажимаем «Установить».
Нажимаем на новую иконку в браузере и переходим на страницу регистрации — регистрируемся (email можно не подтверждать, и так работает).
Снова кликаем на иконку и выбираем Change location.
Меняем на United States.
Все!
2. Создаем отчет
Заходим на главную страницу Data Studio.
- Создание отчета — Google предлагает использовать готовые шаблоны отчетов, но они мало чем полезны, так как не показывают наши целевые показатели (прибыль, конверсия, звонки).
- Отчеты — Созданные ранее отчеты.
- Источники данных — Подключенные источники данных, например, Google Analytics, MySQL и так далее, подробнее ниже.
Нажимаем на синий плюсик и «соглашаемся» с условиями.
Открывается страница нового отчета и предлагается создать новый источник данных. В качестве существующих источников предлагаются примеры наборов данных [Sample], но они нам не нужны.
Как вы видите, доступны почти все популярные источники, но нам нужен Google Analytics.
Вся прелесть в том, что связать 2 разных инструмента можно одной кнопкой, так как они находятся внутри Google-аккаунта.
Далее нам предлагается посмотреть все доступные параметры и показатели:
- Параметры (зеленым цветом) – это utm_метки, регионы, дата и так далее, то есть мы смотрим числовые показатели в разрезе параметров.
- Показатели (синий цвет) – это количество кликов, конверсий, выручки и так далее.
Попробуем создать новый показатель, например, мы создадим синтетический показатель «Лид» из 4-х целей по формуле:
Цель 1 * Вес цели + Цель 2 * Вес цели + Цель 3 * Вес цели + Цель 4 * Вес цели
Лид = Звонки (Goal 11 Completions) * 1 + Callbackhunter (Goal 3 Completions) * 0.9 + JivoSite (Goal 4 Completions)*0.5 + Заказ (Goal 5 Completions) * 1.5
Таким же образом создаем показатель стоимости лида и другие привычные показатели, далее эти показатели можно будет менять и добавлять новые.
Стоимость лида = Стоимость / Лид
Наиболее популярные параметры в Google Analytics
| Дата | Строим график в разрезе дней. |
| Неделя в формате ISO года в формате ISO | Строим график в разрезе недель. |
| Канал | Например, CPC, Organic, Social; то, что вы указываете в utm_medium. |
| Источник | Например, yandex, google, vk, facebook; то, что вы указываете в utm_source. |
| Кампания | То, что вы указываете в utm_campaign. |
| Ключевое слово | Например «купить велосипед»; то, что вы указываете в utm_keyword. |
| Регион | Например Москва, Московская область, Чебаркуль. |
Наиболее популярные показатели в Google Analytics:
| Сеансы | Клики, но учтите, что будет отличаться от метрики до ~10%. |
| Goal XX (Достигнутые переходы к цели ХХ) | XX, это ваш ID цели, который можно посмотреть в GA. |
| Доход | Выручка, если у вас подключена электронная торговля. |
| Стоимость | Расходы в AWords и Яндекс Директе, если вы выгружаете из Директа в Analytics. |
| Транзакции | Продажи, если у вас подключена электронная торговля. |
Строим графики
После того как мы создали показатели, переходим в главное рабочее пространство.
Первый инструмент на дашборде – это даты, по которым строится отчет, мы по умолчанию указываем «Последние 30 дней (включая сегодня)». То есть, когда кто-то откроет ваш отчет, дата будет выставлена по умолчанию.
Теперь построим обычный график с линиями.
Справа во вкладке Данные видим настройки доступные:
Источник данных — в одной таблице может быть >1 источника, например, можно вывести данные сразу нескольких аккаунтов Google Analytics для менеджера или подтягивать звонки из Google Таблиц.
Параметр: параметр времени — например, Date.
Показатель — числовые значения, например, Сеансы, можно вывести Доход, Цели, Стоимость или собственные показатели.
Изначально может ввести в заблуждение, что оси наложены на одну ось ординат (вертикальная). Для этого нужно одну ось привязать к левой оси ординат, а другую к правой.
Добавим название графика с помощью текстового блока:
Далее добавим ряд ключевых показателей:
Выделим основные показатели прямоугольником и переместим его на задний план.
Добавим фильтр, чтобы была возможность отфильтровать график по источникам. Например, если мы снимем галочку с yandex, то график и показатели будут отбражаться только по google.
Кстати о фильтрах: в нашем случае нужны данные только по каналу «Контекстная реклама». Для этого нужно добавить фильтр на уровне отчета. Зайдем в меню Ресурс > Настроить фильтры и нажмем Добавить фильтр
Фильтр работает по аналогии с фильтрами в самом Google Analytics:
- Включить/Исключить — трафик по каналу CPC мы включаем в отчет или исключаем из него.
- Выбираем Параметр/Показатель и задаем условие, например, параметр Medium (канал трафика) = CPC (тип платного трафика).
Подробнее останавливаться не будем, так как аналогичную информацию можно найти в интернете.
Теперь нажимаем на любой элемент, который хотим отфильтровать. В поле «Фильтр» нажимаем Добавить фильтр, где и выбираем наш новый фильтр «Платный трафик».
Добавим таблицу с конверсией по регионам, для этого нам потребуется сделать новый показатель, как мы делали ранее. Для этого нажмите Добавить показатель в правой панели и Создать новый.
Клики > Лиды = Лиды / Sessions
Ну и напоследок сделаем таблицу по эффективности менеджеров, так как наш Google Analytics бы интегрирован с AmoCRM, что позволяет выгружать в него продажи.
Чтобы не смущать пользователей отчета английский названиями Cost, Revenue и так далее, их можно заменить на русские. Находим источник данных в меню Ресурс > Добавленные источники данных и нажимаем Изменить.
Как дать доступ?
В правом верхнем углу нажимаем иконку Поделиться отчетом.
Даем доступ на просмотр и размещаем ссылку на наш отчет со смешанными данными.
Как делать более сложные отчеты
У Google Analytics есть ограничения в сборе и агрегировании данных, поэтому мы используем следующую схему.
1. Выгружаем данные по API из Google Analytics, AdWords, Яндекс.Директа, Я.Метрики, CRM и любых других сервисов в приложение в облаке.
2. Внутри приложения на Python сводим данные в необходимые нам таблицы и пушим в Google BigQuery (используем его как базу данных).
3. Из BigQuery подгружаем в DataStudio. Также к BigQuery легко обращаться из Pandas, Excel и других популярных инструментов.
Отметим, что при всей своей гибкости это сложное решение.
Заключение
В заключение сравним основные решения на рынке, которые решают схожую задачу.
| Источники | Все, но под большинство нужно писать интеграцию с API | Только Google Analytics | 12 наиболее популярных |
| Автообновление | Нужно разворачивать сервер в облаке, который будет «пушить» свежие данные | Автоматически | Автоматически |
| Сложность настройки | Высокий порог входа | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» |
| Шаринг | Да | Сложно, только через Analytics | Как Google Документы |
| Преимущества | Подходит сложным проектам для сложных отчетов | Простой в подключении, так как он находится внутри Analytics | Решает 80% всех задач |
1jam.ru
👲Коннектор Яндекс Директ для Google Datastudio (NEW!!!)
Приветствую, друзья! На связи Евгений Тридчиков и в этом видео я спешу поделиться великолепной новостью. Дело в том, что ребята из “Supermetrics” выпустили коннектор Яндекс Директ для Google Datastudio.Лень читать? Смотрите видео в конце статьи!
Визуализация статистики аккаунта за 2 минуты
С помощью данного инструмента у нас появляется возможность создавать интерактивные дашборды на основе статистики рекламного аккаунта Яндекс.
Подключение коннектора занимает пару минут. Для этого перейдите по ссылке под видео – она ведет на коннектор, который вы не видите в общей библиотеке до первого подключения. Ссылка на коннектор:
https://datastudio.google.com/datasources/create?connectorId=AKfycbzeNGxmIuO6ppCIACiBOujbfU4_Q2nhNlnJFgS1A6X_t1MdJMCTDyDulu-gH8S8U2iiЗдесь нам нужно разрешить связь с Datastudio, а затем авторизовать рекламный аккаунт Яндекс и открыть доступ по API. Это стандартная процедура активации коннектора, не беспокойтесь. Кнопка “Связать”. Кнопка “Добавить к отчету”.
Активируем коннектор Яндекс Директ в DatastudioОтлично, источник данных подключен. Для наглядности создадим гистограмму, параметр “Название кампании”, срез по конверсиям. И добавим на дашборд временной диапазон, по умолчанию последние 7 дней. Сделаем заметнее. Супер.
Ну а вы уже развлекайтесь по полной программе.
Обращаю внимание, что использовать коннектор можно бесплатно. Но у бесплатного тарифа есть свои ограничения. Ознакомьтесь с ними на сайте “Supermetrics”:
https://supermetrics.com/pricing/data-studio
Заключение
Если это видео получилось полезным, ставьте палец вверх и поделитесь с друзьями. А также смотрите “Курс молодого бойца” по контекстной рекламе. С вами был Евгений Тридчиков и я желаю вам великолепного дня!
comments powered by HyperCommentscontext-kill.by
Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics / ИТ / Лента.co
Читать оригинал публикации на seonews.ru
Решение – это одностраничная таблица с основными показателями рекламной кампании «чтобы держать руку на пульсе». Разработка подобной страницы займет у вас 10 минут, но сэкономит многие часы в будущем. Именно такие мы внедрили для своих клиентов.
Что такое Google DataStudio
Это инструмент визуализации данных, который позволяет выгрузить данные из разных источников и свести их в онлайн-отчеты, а потом расшарить в лучших традициях Google Документов.
Сразу замечу, в рамках контекстной рекламы отчеты бывают 3 видов по глубине:
- Основные показатели, например, отчет по прибыли в разрезе Яндекс.Директа, AdWords, cоциальных сетей и др., чтобы «держать руку на пульсе».
- Средней глубины, например, отчет по рекламным кампаниям или категориям товаров в разрезе Яндекс.Директа.
- Глубокий, как когортный анализ или конверсия по вложенности URL, такие отчеты нужно сводить вручную.
Так вот в Data Studio целесообразно строить отчеты только по основным показателям.
На момент написания статьи доступна только beta с ограничениями:
- Не позволяет агрегировать данные из разных источников, например, взять из Google Analytics количество кликов по датам и свести с количеством звонков по тем же датам из обычной таблицы в Excel.
- В нашей стране пока нельзя использовать высокие технологии Data Studio, поэтому воспользуемся ZenMate.
Ок, как в итоге построить такой дашборд?
1. Устанавливаем ZenMate. Переходим по ссылке и нажимаем «Установить».
Нажимаем на новую иконку в браузере и переходим на страницу регистрации — регистрируемся (email можно не подтверждать, и так работает).
Снова кликаем на иконку и выбираем Change location.
Меняем на United States.
Все!
2. Создаем отчет
Заходим на главную страницу Data Studio.
- Создание отчета — Google предлагает использовать готовые шаблоны отчетов, но они мало чем полезны, так как не показывают наши целевые показатели (прибыль, конверсия, звонки).
- Отчеты — Созданные ранее отчеты.
- Источники данных — Подключенные источники данных, например, Google Analytics, MySQL и так далее, подробнее ниже.
Нажимаем на синий плюсик и «соглашаемся» с условиями.
Открывается страница нового отчета и предлагается создать новый источник данных. В качестве существующих источников предлагаются примеры наборов данных [Sample], но они нам не нужны.
Как вы видите, доступны почти все популярные источники, но нам нужен Google Analytics.
Вся прелесть в том, что связать 2 разных инструмента можно одной кнопкой, так как они находятся внутри Google-аккаунта.
Далее нам предлагается посмотреть все доступные параметры и показатели:
- Параметры (зеленым цветом) – это utm_метки, регионы, дата и так далее, то есть мы смотрим числовые показатели в разрезе параметров.
- Показатели (синий цвет) – это количество кликов, конверсий, выручки и так далее.
Попробуем создать новый показатель, например, мы создадим синтетический показатель «Лид» из 4-х целей по формуле:
Таким же образом создаем показатель стоимости лида и другие привычные показатели, далее эти показатели можно будет менять и добавлять новые.
Наиболее популярные параметры в Google Analytics:
| Параметры | Описание |
| Дата | Строим график в разрезе дней. |
| Неделя в формате ISO года в формате ISO | Строим график в разрезе недель. |
| Канал | Например, CPC, Organic, Social; то, что вы указываете в utm_medium. |
| Источник | Например, yandex, google, vk, facebook; то, что вы указываете в utm_source. |
| Кампания | То, что вы указываете в utm_campaign. |
| Ключевое слово | Например «купить велосипед»; то, что вы указываете в utm_keyword. |
| Регион | Например Москва, Московская область, Чебаркуль. |
Наиболее популярные показатели в Google Analytics:
| Показатели | Описание |
| Сеансы | Клики, но учтите, что будет отличаться от метрики до ~10%. |
| Goal XX (Достигнутые переходы к цели ХХ) | XX, это ваш ID цели, который можно посмотреть в GA. |
| Доход | Выручка, если у вас подключена электронная торговля. |
| Стоимость | Расходы в AWords и Яндекс Директе, если вы выгружаете из Директа в Analytics. |
| Транзакции | Продажи, если у вас подключена электронная торговля. |
Строим графики
После того как мы создали показатели, переходим в главное рабочее пространство.
Первый инструмент на дашборде – это даты, по которым строится отчет, мы по умолчанию указываем «Последние 30 дней (включая сегодня)». То есть, когда кто-то откроет ваш отчет, дата будет выставлена по умолчанию.
Теперь построим обычный график с линиями.
Справа во вкладке Данные видим настройки доступные:
Источник данных — в одной таблице может быть >1 источника, например, можно вывести данные сразу нескольких аккаунтов Google Analytics для менеджера или подтягивать звонки из Google Таблиц.
Параметр: параметр времени — например, Date.
Показатель — числовые значения, например, Сеансы, можно вывести Доход, Цели, Стоимость или собственные показатели.
Изначально может ввести в заблуждение, что оси наложены на одну ось ординат (вертикальная). Для этого нужно одну ось привязать к левой оси ординат, а другую к правой.
Добавим название графика с помощью текстового блока:
Далее добавим ряд ключевых показателей:
Выделим основные показатели прямоугольником и переместим его на задний план.
Добавим фильтр, чтобы была возможность отфильтровать график по источникам. Например, если мы снимем галочку с yandex, то график и показатели будут отбражаться только по google.
Кстати о фильтрах: в нашем случае нужны данные только по каналу «Контекстная реклама». Для этого нужно добавить фильтр на уровне отчета. Зайдем в меню Ресурс > Настроить фильтры и нажмем Добавить фильтр
Фильтр работает по аналогии с фильтрами в самом Google Analytics:
- Включить/Исключить — трафик по каналу CPC мы включаем в отчет или исключаем из него.
- Выбираем Параметр/Показатель и задаем условие, например, параметр Medium (канал трафика) = CPC (тип платного трафика).
Подробнее останавливаться не будем, так как аналогичную информацию можно найти в интернете.
Теперь нажимаем на любой элемент, который хотим отфильтровать. В поле «Фильтр» нажимаем Добавить фильтр, где и выбираем наш новый фильтр «Платный трафик».
Добавим таблицу с конверсией по регионам, для этого нам потребуется сделать новый показатель, как мы делали ранее. Для этого нажмите Добавить показатель в правой панели и Создать новый.
Клики > Лиды = Лиды / Sessions
Ну и напоследок сделаем таблицу по эффективности менеджеров, так как наш Google Analytics бы интегрирован с AmoCRM, что позволяет выгружать в него продажи.
Чтобы не смущать пользователей отчета английский названиями Cost, Revenue и так далее, их можно заменить на русские. Находим источник данных в меню Ресурс > Добавленные источники данных и нажимаем Изменить.
Как дать доступ?
В правом верхнем углу нажимаем иконку Поделиться отчетом.
Даем доступ на просмотр и размещаем ссылку на наш отчет со смешанными данными.
Как делать более сложные отчеты
У Google Analytics есть ограничения в сборе и агрегировании данных, поэтому мы используем следующую схему.
1. Выгружаем данные по API из Google Analytics, AdWords, Яндекс.Директа, Я.Метрики, CRM и любых других сервисов в приложение в облаке.
2. Внутри приложения на Python сводим данные в необходимые нам таблицы и пушим в Google BigQuery (используем его как базу данных).
3. Из BigQuery подгружаем в DataStudio. Также к BigQuery легко обращаться из Pandas, Excel и других популярных инструментов.
Отметим, что при всей своей гибкости это сложное решение.
Заключение
В заключение сравним основные решения на рынке, которые решают схожую задачу.
| Microsoft Power BI | Дашборды Google Analytics | Google DataStudio | |
| Источники | Все, но под большинство нужно писать интеграцию с API | Только Google Analytics | 12 наиболее популярных |
| Автообновление | Нужно разворачивать сервер в облаке, который будет «пушить» свежие данные | Автоматически | Автоматически |
| Сложность настройки | Высокий порог входа | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» |
| Шаринг | Да | Сложно, только через Analytics | Как Google Документы |
| Преимущества | Подходит сложным проектам для сложных отчетов | Простой в подключении, так как он находится внутри Analytics | Решает 80% всех задач |
lenta.co
Возможности Google Data Studio на примере отчёта от OWOX BI
Если вы работаете с данными и хотите получать информативные, понятные отчёты на основе данных из разных источников, советуем прочесть эту статью.
- Как объединить данные из Google Analytics с данными из других источников?
- Как отобразить все графики в одном отчёте?
- Как получить при этом понятные, легко интерпретируемые отчёты?
- Как управлять доступом к отчётам?
Если вы хоть раз задавались подобными вопросами, то вот решение.
При работе с данными на помощь приходят инструменты визуализации. Такие, как Google Data Studio — новый сервис от Google, помогающий собирать данные из многих источников (в числе которых Google Analytics и Google BigQuery) и визуализировать их в виде интерактивных дашбордов. В бесплатной версии Google Data Studio доступно до 5-ти отчётов, причём в каждом отчёте можно создавать сколько угодно страниц. Также предусмотрена возможность делиться полученными отчётами с коллегами и клиентами. Они, в свою очередь, смогут вносить правки или дополнения, если создатель отчёта предоставит им такие права. К тому же всегда есть возможность просто скопировать готовый отчёт (если на это выдан соответствующий доступ) и наполнить его собственными данными — для этой цели уже создана специальная галерея, где можно найти самые интересные по оформлению и содержанию отчёты Google Data Studio.
Чтобы продемонстрировать возможности Google Data Studio на конкретном примере, мы построили отчёт и наполнили его тестовыми данными. Ниже мы расскажем о том, какие данные и каким образом представлены в отчёте, и как получить такой же отчёт на основе ваших данных.
Давайте рассмотрим, как можно всего на нескольких страницах компактно уместить данные, дающие ответы на такие вопросы:
- Как ведут себя пользователи, пришедшие из различных источников трафика?
- Во сколько обошлось их привлечение?
- Какую прибыль они принесли?
- Одинаково ли эффективны определенные рекламные кампании для различных категорий товаров?
Ответы на эти и другие вопросы помогут оценить эффективность рекламных кампаний и оптимально распределить маркетинговый бюджет.
Дополнительным бонусом будет страница отчёта, на которой демонстрируется влияние различных источников на продвижение пользователей по воронке продаж.
На первой странице отчёта размещается основная информация, дающая более глубокое понимание об общих показателях эффективности (количество сессий, транзакций, пользователей и т.п.):
Также можно увидеть, как распределяются сессии в зависимости от:
- Источника трафика;
- Типа устройства;
- Категории товара;
- Бренда.
С помощью интуитивно понятного фильтра можно выбрать период построения отчета (причём фильтр может быть как один общий для всего отчёта, так и отдельный для каждой страницы):
В обычной ситуации для того, чтобы увидеть все эти данные, необходимо было бы либо переключаться между несколькими отчётами, либо открывать сразу несколько, в параллельных окнах.
На других страницах можно увидеть, какую долю прибыли приносят различные брендовые и не-брендовые кампании, и сравнить их эффективность и конверсию. С помощью специального фильтра мы можем оперировать списком источников, информация по которым нас интересует:
На следующих двух страницах взяты кампании только для одного источника (мы взяли для примера Яндекс.Директ и Facebook). Вот как представлены на странице данные о кампаниях Яндекс.Директ:
На отдельную страницу вынесены данные о конверсиях из органического трафика, здесь можно оценить эффективность оптимизации сайта. А также эффективность затрат, если вы импортируете данные о расходах на SEO через сервис OWOX BI Pipeline:
А теперь бонус, о котором мы упоминали вначале.
Отдельного упоминания заслуживают данные, собранные на листе Attribution. Здесь отображено влияние различных источников на продвижение пользователей по воронке продаж. Наглядно продемонстрировано, какой источник и на каком шаге проявляет себя в наибольшей мере, подталкивая пользователя к покупке:
Например, из текущего графика можно понять, что к просмотру страницы товара (шаг Produсt_page) лучше всего подталкивают кампании под номером 6 и 17. А к добавлению товара в корзину (Add_to_Cart) — кампании 14 и 15. Это поможет принимать решения по перераспределению маркетингового бюджета, в зависимости от проблемных зон в воронке. Если вероятность того, что пользователь пройдет через определенный шаг воронки, невысока, логично будет использовать в большей мере именно те кампании, которые эффективнее проводят пользователя через данный шаг.
Из отчетов на следующей странице видно, как распределяется конверсия в зависимости от типа страницы, на которую попадают пользователи из различных источников (список источников можно корректировать с помощью соответствующего фильтра на странице):
На последней странице отчёта можно увидеть, как различается поведение пользователей в зависимости от категории товара, на которую приводят пользователей различные источники трафика:
Демонстрационный отчёт построен на основе данных, полученных с помощью сервиса OWOX BI Pipeline, благодаря которому действия пользователей собираются параллельно с Google Analytics. Но, в отличие от Google Analytics, сервис позволяет выгрузить несемплированные данные и строить отчёты, не ограниченные веб-интерфейсом.
Заполните форму, и мы пришлем ссылку на отчет на указанный вами email-адрес. Если вы уже собираете несемплированные данные с помощью OWOX BI Pipeline или используете модель атрибуции на основе воронки OWOX BI Attribution, вы можете легко настроить данный отчет. Для этого скопируйте отчет к себе, создайте пользовательские таблицы с помощью SQL запросов к вашим данным в Google BigQuery и подключите эти таблицы в качестве источников данных. Если вы еще не пользуетесь продуктами OWOX BI, оцените преимущества работы с полными данными в Google BigQuery бесплатно в течение 14 дней.
Отчёт также можно настроить и на использование данных из Google Analytics, но на внесение изменений понадобится некоторое время.
Как думаете, насколько полезным будет подобный отчет для вашей работы или бизнеса? Поделитесь своим мнением в комментариях.
www.owox.ru
