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:

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