Привет! Рад, что вы подписались на наши уроки.

Меня зовут Сергей Довганич, я руководитель агентства Convert и маркетолог Renta Analytics.

В течение последующих трех дней вы будете получать тематические письма, посвященные тому, как правильно выстроить систему аналитики вашего интернет-маркетинга.

Если вы еще не подписались на обучение, это можно сделать по следующей ссылке.

Наши уроки — это серия практических руководств по Universal Analytics, которые помогут вам научиться считать и оптимизировать рекламные кампании по CPL, ROI и LTV.

Руководство по настройке Google Analytics

На протяжении 8 лет мы занимаемся тем, что выстраиваем систему лидогенерации для наших клиентов. За это время наша команда выработала несколько правил, которых мы всегда стараемся придерживаться.

  1. Во-первых, мы работаем только с тем типом трафика, который можем измерить. Не стоит бояться, что это не только cpc-трафик. Можно не только без труда определить расходы на SEO, но и рассчитать эффективность пресс-релизов. Но об этом чуть позже.
  2. Если канал не продает, мы не тратим время на его тестирование. Помните правило Парето? «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата». Зачастую оно работает и у нас. Если последующая замена оффера (торгового предложения) не помогла, мы отказываемся от этого канала.
  3. Если во время тестирования мы получили большое количество конверсий, но нас не устраивает стоимость привлечения клиента (слишком высокая), мы начинаем детальную оптимизацию РК.

Таким образом, залог успеха рекламных кампаний состоит в правильном построении и анализе отчетов. Вот почему вы обязаны овладеть Universal Analytics — ведь современный маркетолог это, в первую очередь, аналитик.

В ходе сегодняшнего урока мы научимся считать стоимость привлечения клиента (CPL).

 

Понравилась статья? Подпишитесь на все уроки!

Как рассчитать стоимость привлечения клиента в Universal Analytics?

Для того чтобы успешно рассчитывать CPL с Universal Analytics, вы должны уметь:

calc Рассчитывать расходы на рекламные кампании и загружать их в Universal Analytics.

graph Строить кастомные отчеты.

target Настраивать цели.

CPL — наименее приоритетная метрика в оценке качества рекламного канала в нашем рейтинге, так как она не говорит о том, сколько мы заработали денег. Однако она не менее важна при общем анализе трафика, и вот почему.

Рекламная кампания обеспечивает более 40 лидов в месяц, но при этом не приносит прибыли. Почему так происходит? Обычно это связано с проблемами на стороне бизнеса — наличием/отсутствием ассортимента, логистикой, нагрузкой на колл-трекинг.

Таким образом, рекламную кампанию необходимо отключить до решения внутренних проблем. После чего эффективность Google AdWords для этой товарной категории возрастет в разы.

Теперь вы понимаете, почему и CPL, и ROI — важные метрики ;)

Для того чтобы рассчитывать ROI и LTV, вам необходимо будет научиться загружать данные из CRM-системы, но об этом мы поговорим на следующем уроке.

А теперь давайте разберем на примере.

Кейс:

В феврале мы размещали рекламный баннер на ain.ua.

Задача: определить эффективность размещения.

Решение: импортировать в Google Analytics расходы по медийной рекламе, чтобы в дальнейшем при помощи стандартных отчетов проанализировать эффективность рекламной кампании.

Чтобы продемонстрировать, что это действительно не сложно, в конце каждого шага я указал, сколько времени на него требуется.

 

Первый шаг: расчет расходов на медийную рекламу

На первом этапе нам необходимо рассчитать стоимость одного перехода с медийной рекламы. Данный шаг можно разделить на две ступени:

На первой ступени подсчитываем в Excel-e все расходы:

 Расходы на ain.ua

6000грн

рекламный бюджет

1600грн

промо

7600грн

всего

Стоимость размещения – 6000 гривен. Кроме того, было выделено 1600 гривен на разработку баннера. Таким образом, общий рекламный бюджет составил 7600 гривен.

На второй ступени вы должны запросить статистику от площадки, на которой размещали рекламу, – по кликам и показам в срезе по дням.

Зачастую при размещении медийной рекламы площадки используют специальные сервисы (баннерокрутилки), которые собирают такую статистику. Обычно это используют DoubleClick.

В итоге вы получите следующий файл:

Статистика размещения на ain

 

Зная общее количество кликов и общий бюджет на рекламную кампанию, мы можем посчитать стоимость одного клика:

7600/589 = 12,90 гривен

Далее считаем фактический расход в срезе по дням.

Добавляем колонку “Ежедневный расход” и умножаем количество кликов на стоимость одного клика:

Стоимость размещения на ain

На этом все расчеты завершены. Теперь эти данные необходимо загрузить в Universal Analytics.

Время на реализацию I шага: 15 минут.

 

Второй шаг: Загрузка данных в Universal Analytics

В Universal Analytcs есть инструмент загрузки расходов. С его помощью мы загрузим расходы, которые рассчитали на первом шаге.Для этого необходимо перейти в настройки (вкладка «Администратор») и на уровне ресурса выбрать «Импорт данных»:

Импорт данных в Universal Analytics

После чего создать новый набор данных со следующими настройками:

Создаем файл-мипорт

Где:

  1. Тип набора данных: данные о расходах.
  2. Указываем, какие utm-метки были заданы для баннера.
  3. Указываем, какую информацию необходимо загрузить в Google Analytics. В нашем случае это количество кликов, показов и стоимость размещения.
  4. После чего качаем шаблон файла импорта. Для этого переходим по кнопке «Получить схему».

И сохраняем набор данных.
Время на реализацию II шага: 5 минут.

 

Третий шаг: подготовка файл-схемы

Это основной шаг и заключается он в том, чтобы создать файл-импорт по шаблону, который мы скачали на втором шаге. Фактически вся необходимая информация у нас есть, и остается только заполнить файл согласно шаблону. Для этого открываем его и заполняем следующим образом:

Создаем файл-мипорт - шаг 2

Где:

  1. Задаем UTM-метки баннера: medium, source, campaign.
  2. Переносим данные из первого шага: clicks, impressions, cost и date.

Сохраняем.

Время на реализацию: не более 10 минут.

 

Четвертый шаг: загружаем расходы в Universal Analytics

Четвертый шаг является последним.

Мы загружаем подготовленный файл-импорт в Universal Analytics. Для этого заходим в «Импорт данных» и в созданном источнике данных выбираем «Управление загрузками»:

Загрузка файл-мипорт

Затем указываем путь к csv-файлу и успешно загружаем его.

Время на реализацию 4 шага: 5 минут.

Теперь можно переходить к оценке медийной рекламы.

Стоит отметить, что Google Analytics обновляет данные не сразу – обычно это происходит в течение 15 минут, но иногда бывают задержки до 3-5 часов. Поэтому не стоит переживать, если после успешной загрузки отчеты по-прежнему не содержат данных по расходам.

 

Как анализировать отчеты?

Напомню, что наша задача заключается в том, чтобы проанализировать эффективность размещения медийной рекламы. Для этого необходимо получить следующие данные:

  • Количество входящих лидов.
  • Стоимость привлечения лида (CPL).

Чтобы сделать это, следует построить кастомный отчет, который будет содержать следующие данные:

Отчёт по CPL

Чтобы добавить этот отчет себе в Universal Analytics, перейдите по этой ссылке.

В итоге в отчете мы видим, что размещение баннера на AIN.ua принесло 10 лидов со средней стоимостью в 759 гривен. Что является более чем приемлемым результатом.

При помощи такого отчета можно также проанализировать поточные метрики. Например, если построить график по CTR, мы увидим ежедневную тенденцию спада.

Отчёт по CTR

О чем это говорит? Так как во время рекламной кампании мы использовали только один баннер, то интерес к нему падал. Тем самым мы потеряли дополнительные переходы на наш сайт. В этом случае необходимо было использовать баннеры разного содержания (в идеале с предложением разных услуг).

Это обеспечило бы больше переходов на сайт и, как следствие, увеличило количество лидов.

Таким образом, вы можете не только следить за основными KPI, но и понимать причины их изменений. Теперь, чтобы строить аналогичные отчеты, дело за малым – настроить цели в Universal Analytics. 

 

Настройка целей в Google Analytics

Для облегчения материала процесс настройки целей мы подготовили в виде видео-уроков. Со временем мы будем добавлять различные варианты настройки целей.

Настройка цели на посещение страницы благодарности

В данном уроке мы разобрали простую настройку цели, а также с использованием различных вариантов регулярных выражений.

Регулярные выражения используются в тех случаях, когда url страницы благодарности меняет свой вид. Т.е., является динамическим. 

Ниже примеры использования регулярных выражений. 

Первый вариант

Меняются определенные значения в url. Например, при оформлении заказа в интернет-магазине меняется url (подставляется ID заказа):

http://convert.ua/complate/11/done
http://convert.ua/complate/12/done
http://convert.ua/complate/13/done

Решение: использовать оператор «.«. 
Пример регулярного выражения для настройки цели: 

/complate/../done

В данном случае регулярное выражение «..» говорит о том, что вместо точек может быть любые значения. 

Второй вариант

Мультиязычный сайт.
Страница спасибо доступна с трёх URL. 
Пример: 

http://convert.ua/kz/complate/
http://convert.ua/ru/complate/
http://convert.ua/ua/complate/

Решение заключается в использовании регулярного вырожения «|« (или)

Пример реализации (готовое регулярное решение для поставки в качестве цели в Universal Analytics)

/kz|ru|ua/complate/

Третий вариант

Пример из видео. Когда страница начинается на одно слово: 

http://convert.ua/kz/complate/xxxyyyzzz
http://convert.ua/kz/complate?xxxyyyzzz
http://convert.ua/kz/complate-yyyzzzxxx

Чтобы отследить любой url необходимо использовать регулярное выражение «*«. Которое пренебрегает значением после себя. 

/kz/complate*

Также не забывайте, что можно использовать несколько регулярных выражений при настройке одной цели.

Например можно использовать вот такую конструкцию, если необходимо выполнить отслеживание конверсии по второму и третьему случаю: 

/kz|ru|ua/complate*

 

Настройка цели в Universal Analytics на успешно заполненные формы на сайте

В этом видео-уроке рассмотрены основные принципы настройки цели для фиксации успешно заполненных форм на сайте. В качестве инструментов используем Google Tag Manager и GTM Sonar. 

GTM Sonar — это плагин для Google Chrome, который подсказывает возможные настройки для Google Tag Manager. Автор плагина — Simo Ahava

Полезные ссылки:

  1. Справка Google Analytics по регулярным выражениям.
  2. Руководство по utm-параметрам
  3. GTM Sonar — плагин для Google Chrome. 

 

Выводы

  1. Процесс загрузки расходов в Universal Analytics не сложен. Да, изначально вам придется набить несколько шишек, но после 2-3 успешных загрузок процесс будет казаться очень простым и быстрым.
  2. В Universal Analytics можно загружать расходы не только по платной рекламе, но и по любым другим источникам трафика. Например, можно импортировать расходы на размещение в партнерских рассылках, или расходы на SEO.
  3. Обязательно настройте цели, так без них вы не сможете фиксировать оформление заказов. Это не так сложно, как кажется. 

 

Подписаться

на другие уроки

Ваше имя
Почта *
Давайте знакомиться!
Напишите в двух словах о себе. Это недолго.
Расскажите о своём проекте:
А как вас зовут?
Ваша почта (обязательно):
Напишите вашу почту, пожалуйста:
И номер телефона:
Сергей Довганич
Ваш персональный маркетолог