Кейс Kolesa Group:

Скоринг ключевых конверсий сайта для построения маркетинговой атрибуции

Kolesa Group развивает крупнейшие сервисы для размещения объявлений в Казахстане, которыми ежемесячно пользуется более 12 миллионов человек.

На сайтах объявлений, в отличие от интернет-магазинов, невозможно определить единую ключевую конверсию. Для продавцов ключевой конверсией является подача объявления, в то время как для покупателей это клик на номер телефона либо отправленное сообщение. Из-за этого, оценка эффективности рекламных кампаний становится крайне сложной.

Узнайте, как продукт SegmentStream позволил Kolesa Group решить проблему маркетинговой атрибуции при помощи скоринга ключевых конверсий сайта.

О компании

Kolesa Group сегодня:

  • 4 продукта, позволяющих пользователям стран СНГ покупать и продавать авто, недвижимость, различные товары.
  • 12 млн. человек ежемесячно пользуются сайтами и мобильными приложениями компании.
  • 350 сотрудников компании поддерживают работу наиболее популярных сервисов с объявлениями в Казахстане и Узбекистане.

Цели проекта

  • Сэкономить время на сбор и объединение данных из разных источников при помощи автоматизации этого процесса.
  • Сделать удобный отчет с необходимыми метриками, который будет использоваться командой перфоманс-маркетинга для ежедневной оценки эффективности кампаний.

Проблемы

  1. Отсутствие единого хранилища данных о расходах из рекламных кабинетов и данных о поведении пользователей по каждому из сайтов.
  2. Отсутствие ресурсов на разработку и поддержку собственных коннекторов для импорта расходов. API рекламных кабинетов часто меняются – это усложняет их поддержку.
  3. Продукты Kolesa Group имеют более 12 млн. уникальных пользователей в месяц. При таком объеме данных в Google Analytics сэмплирование возникает даже в отчетах за неделю. При сэмплировании Google Analytics строит отчеты не на полных данных, а на частичной выборке, в которой не может быть более 500 тысяч сеансов. Для маркетинговой аналитики такие отчеты не подходят.
  4. Сбор и объединение данных для ежедневных отчётов происходит вручную. Это занимает большое количество времени команды.
  5. На сайтах объявлений, в отличие от интернет-магазинов, невозможно определить единую ключевую конверсию. Для продавцов ключевой конверсией является подача объявления, в то время как для покупателей это клик на номер телефона либо отправленное сообщение. Это усложняет оценку эффективности рекламных кампаний.

Решение

Чтобы решить задачи клиента, были выбраны целевые конверсии на сайте для разных аудиторий: покупателей и продавцов. Каждое действие пользователя имеет разную ценность для бизнеса. Например, подача объявления на сайте важнее, чем просмотр объявления. Поэтому для сравнения эффективности кампаний мы внедрили разные веса для каждого типа конверсий и скоринг всех пользовательских сессий на основе этих весов.

Последовательность шагов реализации проекта:

  1. Подготовка описания выбранных конверсий и их весов для внедрения скоринга кампаний;
  2. Настройка отслеживания поведения пользователей на сайтах;
  3. Загрузка данных о расходах из рекламных систем: Google Ads, Яндекс.Директ, RTB House;
  4. Загрузка информации о курсах валют для корректного отображения расходов в казахстанских тенге;
  5. Объединение загруженных данных в таблицы, пригодные для построения дашбордов;
  6. Построение итоговых дашбордов.

Каждый из этапов проекта был реализован поочередно для нескольких сайтов: Krisha.kz, Market.kz и Avtoelon.uz. Работы по каждому из сайтов заняли около 2 недель.

Схема сбора и преобразования данных

Процесс внедрения:

Шаг 1. Определение целевых конверсий

Сайты Kolesa Group агрегируют объявления на различные тематики: продажа недвижимости, автомобилей и других товаров. Необходимо отслеживать поведение клиентов и на его основе принимать решения об эффективности кампаний.

Для этого были выбраны 4 целевых действия:

  • Начало подачи объявления;
  • Успешная подача объявления;
  • Отправка сообщения владельцу объявления;
  • Просмотр номера телефона в объявлении.

Шаг 2. Разметка сайта для трекинга поведения пользователей и сбор данных в Google BigQuery

Команда SegmentStream подготовила ТЗ на разметку всех сайтов для сбора данных о поведении пользователей.

После установки javascript-трекера платформы SegmentStream все необходимые события для будущих дашбордов начали отправляться напрямую в хранилище Google BigQuery, без каких-либо лимитов, сэмплирования и других ограничений. Также начали собираться дополнительные данные о пользователе, сайте, конкретной странице и параметрах устройств пользователя.

Шаг 3. Загрузка данных из рекламных кабинетов

С помощью коннекторов SegmentStream был настроен автоматический импорт расходов в Google BigQuery из рекламных кабинетов Google Ads, Яндекс.Директ, RTB House.

Интерфейс подключения источников данных в SegmentStream

Информация о рекламных расходах нужна для расчета метрик эффективности кампаний, таких как ROAS, CPA и др. В любой момент команда Kolesa Group может подключить импорт расходов из любой другой популярной рекламной системы, например: Facebook, MyTarget, Criteo. Кроме того, есть возможность загрузить расходы из систем не имеющих API при помощи интеграции с Google Sheets.

Платформа SegmentStream автоматически группирует данные о расходах по пяти UTM-меткам. Это позволяет объединить расходы с сеансами, а также отправлять данные о расходах в Google Analytics. Кроме того, нет необходимости вносить дополнительные изменения в разметку кампаний, ведь платформа умеет автоматически распознавать текущую UTM-разметку, включая сложные динамические подстановки.

Шаг 4. Загрузка данных о курсах валют

Интерфейс с настройками импорта данных о курсах валют в SegmentStream

К платформе SegmentStream подключен сервис для ежедневного обновления курсов валют. В итоговых дашбордах данные могут отображаться в любой валюте.

На проекте все расходы из рекламных кабинетов автоматически конвертируются из долларов США (USD) и венгерских форинтов (HUF) в казахстанские тенге (KZT).

Шаг 5. Объединение загруженных данных в агрегированные таблицы

Сложные запросы к хитовой таблице обрабатывают слишком много данных, что повышает стоимость использования Google BigQuery. Для решения этой проблемы Workflow Management система SegmentStream трансформирует сырые данные о визитах и расходах в агрегированную таблицу сеансов, работа с которой значительно дешевле.

Трансформации, которые ежедневно запускаются Workflow Management системой SegmentStream

Преобразование данных осуществляется путем выполнения серии SQL запросов. Workflow Management система SegmentStream позволяет автоматически запускать цепочку запросов со всеми зависимостями ежедневно. Каждый шаг в цепочке должен выполняться лишь после успешного окончания предыдущего.

Стандартными средствами Google BigQuery, такими как “Scheduled Queries”, задать порядок выполнения запросов невозможно. Кроме того, нельзя предсказать заранее за какое время будет исполняться запрос. Например, часто API рекламных систем дают сбой. В таком случае, при использовании “Scheduled Queries”, расходы не будут обновлены в таблице с визитами пользователей, а значит не будут отражены в отчетах.

Пример цепочки трансформаций данных

  1. Все события группируются в визиты. Визиты формируются по правилам, сходным с Google Analytics: визит прерывается через 30 минут бездействия пользователя, при смене даты, либо при смене источника трафика.
  2. К визитам присоединяется информация о конверсиях и доходе. Здесь могут быть любые онлайн и оффлайн конверсии.
  3. Рассчитывается атрибуция источников трафика. В базовой версии продукта присутствует три атрибуции: last click, first click и last non-direct click. У каждого клиента есть возможность подключить атрибуцию SegmentStream на основе машинного обучения или создать любую пользовательскую модель.
  4. Добавляется информация о расходах в рекламных системах. Расходы распределяются по сеансам в соответствии с 5 UTM-метками: source, medium, campaign, term и content.
  5. Финальным звеном выступает трансформация таблицы с пользовательскими сессиями в итоговую плоскую таблицу для визуализации, на основе которой формируются отчеты. В итоговой таблице клиенту доступна самая важная маркетинговая информация со всеми ключевыми метриками.

Шаг 6. Настройка отчетов

Фрагмент отчета с таблицей эффективности кампаний по метрикам cost per score (CPS) и cost per click (CPC). Реальные данные изменены для целей демонстрации.

В отчетах отображаются базовые данные о расходах и кликах по кампаниям:

  • Cost (KZT) - рекламные расходы;
  • Clicks - количество переходов по кампаниям;
  • Cost per Click (KZT) - стоимость перехода.

А также данные по скорингу событий:

  • Viewed Phone Number - количество просмотров номеров телефонов;
  • Started Ad Creation - количество нажатий на кнопку “Создать объявление”;
  • Approved Ad - количество успешно размещенных объявлений;
  • Used Thread - количество отправленных сообщений;
  • Total Score - суммарная ценность визита на основе скоринга;
  • Cost per Score (KZT) - синтетическая метрика, позволяющая оценить эффективность кампании;

По этим метрикам команда Kolesa Group определяет ценность каждого визита. Обобщенная информация о ценности содержится в метрике Total Score. В метрике суммируется число событий по кампаниям с последующим перемножением на коэффициент веса конверсии xn :

Total Score = event1 * x1 + event2 * x2 + ... + eventn * xn

Для разных конверсий выбраны различные веса в зависимости от того, какую ценность эти события приносят бизнесу. Чем больше полезных действий совершено во время сессии, тем больше Score. Чем больше Score - тем выше вклад кампании.

Благодаря расчету ценности сеансов мы можем сравнивать кампании между собой. Метрики Total Score и Cost per Score (CPS) дают возможность пользователю отчета принимать решения о перераспределении бюджета между рекламными кампаниями.

Результаты

Получение информации об эффективности кампаний после внедрения SegmentStream стало возможным в реальном времени, в то время как раньше этот процесс занимал несколько часов в неделю.

Кроме того, в отчетах больше нет сэмплинга – появилась возможность анализировать полные данные за любые периоды времени. Данные собираются в единое хранилище и используются как в маркетинговой, так и в продуктовой аналитике.

Ну и самое главное – на поддержку всех этих возможностей не требуется никаких ресурсов со стороны клиента. Вся техническая инфраструктура, контроль за ошибками и обновление версий API полностью обеспечивается платформой SegmentStream.

Отзыв клиента

“Мы давно хотели перевести нашу продуктовую и маркетинговую аналитику на Google BigQuery и искали решение, которое удовлетворит нашим потребностям. В частности, нам было важно, чтобы продукт выдерживал большие нагрузки, поскольку у нас четыре продукта с многомиллионной посещаемостью на каждом.

Разработанный командой SegmentStream продукт стал отличным решением, благодаря которому мы смогли наладить сбор поведенческих данных с сайта без каких-либо лимитов по хитам и сэмплирования, а также автоматически собирать данные из всех наших рекламных кабинетов для построения продвинутой аналитики в наших BI-системах.

Мы вышли на новый уровень продуктовой аналитики и теперь знаем о наших пользователях в разы больше, чем раньше. На базе собираемых данных мы построили под сотню дашбордов для различных нужд наших продуктов, наладили процессы в монетизации, запустили множество А/В-тестов, разработали десятки различных ML-моделей для улучшения показателей продуктов.

Благодаря этому теперь мы экономим ресурсы на подготовку подобной отчетности, и можем максимально оперативно принимать продуктовые решения и оптимизировать наш маркетинговый бюджет. Отдельно хочется отметить качественную поддержку, которая оперативно помогает с ответами на любые наши вопросы.

Мы активно следим за тем как развивается платформа и обсуждаем возможности расширения нашего сотрудничества. Желаем им успехов!”

Пётр Царенко,
Chief Data Officer “Kolesa Group”

Следующие шаги

  1. Внедрение более справедливой оценки эффективности рекламных кампаний с помощью атрибуции на основе машинного обучения.
  2. Скоринг пользователей и отправка данных во внешние системы: аудитории Яндекс.Директ и Google Ads.
  3. Реализация новых дашбордов для возникающих задач команды Kolesa Group.