UDC 2018: Использование Google Data Studio для регулярной отчетности

27 сентября в Харькове проходила конференция Ukrainian Digital Conference 2018. В рамках секции «SEO» Константин Солодянников (IT-Agency) выступил с докладом «Использование Google Data Studio для регулярной отчетности».

Константин Солодянников

Руководитель SEO-отдела IT-Agency

• познакомил с Data Studio, 
• показал живые отчеты, 
• поделился наработками,
• показал, как все работает на реальных проектах.

Наверное, всем оптимизаторам знакома такая ситуация, когда каждый раз при аналитике проекта сталкиваешься с паранойей. И слышишь внутренний голос, который спрашивает тебя:

А ничего не просело? Точно ли все хорошо? А где трафик вырос? А вдруг сезонность?

В основном у всех оптимизаторов очень простой алгоритм подхода к аналитике проектов – все делать руками. Куча данных, а куда смотреть – непонятно.

Типичный отчет собирается из трафика, позиций и продаж.

Собрать позиции – значит сделать кучу скриншотов из сервисов. Дальше научиться вставлять выгрузку в Excel и собирать графики там. Финально – дойти до Гугл Табличек и автоматизировать выгрузку.

Собрать трафик – значит сделать кучу скриншотов из аналитики. Или посмотреть по срезам, а дальше – познать всю мощь сегментов.

Собрать продажи у клиента – значит собрать все руками из 1С-ки в табличку. Соединить с отчетностью и сделать какие-то выводы. На самом деле можно даже бабушку-администратора в стоматологии научить спрашивать, где нашли стоматологию и записывать в бумажный журнал на прием. Потом из таких бумажных журналов записей администратора и врачей вручную сводить данные по первичным приемам и повторным продажам на человека из интернета. Можно и проще –использовать Ecommerce или Коррелятор – это такая штука, которая умеет определять цели, совпадающие с продажами.

В общем, пока оптимизатор начинает искать одну проблему – находит пару других и забывает, зачем все это открывал и искал.

Хочется сделать по-другому и проще. Например, вот так, круто и хорошо.

Вот трафик – вот продажи.

Сейчас расскажем по шагам, как от сложных и ручных перейти к реально работающим отчетам, которые экономят время и мозг и помогают принимать решения.

Про Data Studio в общем

Data Studio – это просто! Data Studio – это такой удобный коннектор к Google, который умеет показывать нужные вам срезы по данным в рамках одного экрана или графика. Решение, которое умеет строить разные графики, диаграммы и кучу других решений в режиме мышки. Без активного использования кода, языков программирования R и M и других малоприятных мне действий. Подробно весь функционал описан в блоге Нетпика.

Пассивное удобство – можно использовать 120 готовых отчетов, создавать и копировать свои шаблоны. А еще отчетность можно смело открывать для клиента и избегать вопросов: что там у нас с позициями, трафиком и продажами.

Схема работы с данными

Дата Студио умеет работать с разными источниками данных, как гугловскими, так и сторонними через Суперметрикс. Всего доступно 18 стандартных и 99 сторонних коннекторов. Есть даже Яндекс Метрика.

Чаще всего нужно использовать из встроенных 4 готовых коннектора.

1. К Google Analytics, он и есть основной.
2. К Google Табличкам, там хранить сезонности или внешние данные от клиента.
3. К Google Search Console, там статистика по основным запросам.
4. К БД на MySQL или PostgreSQL, он немного быстрее. Внутри БД живут позиции.

Кроме того, использовать 2–3 стандартных фильтра, которые нарезают поисковые системы и/или разделы сайта. Фильтр – это такая предустановленная конструкция, которая из всего массива данных достает только то, что мне нужно.

Гибкие фильтры под каждую сущность помогают довольно быстро разворачивать новые срезы в отчете. Одна сущность (поисковая система, URL) – один фильтр.

1. Medium = organic, т.е. все переходы из органики.
2. Фильтр перехода на главную страницу с простым регулярным выражением.

Практика

Теперь по шагам разберем основные виды отчетов, которые используем каждую неделю. Советую сначала делать их табличкой, а только потом визуализировать.
Сначала прототипирование отчетности и понимание, откуда брать данные – потом только настройки графиков и прочей красоты.

0. Прототип

Главное – сначала понять, зачем, откуда и куда нужны данные. Потом посмотреть типы визуализации. И только потом собирать руками. Вот как это выглядит в реальности. В первой колонке – название метрики, дальше данные по источникам и комментарий, зачем метрика нужна.

1. Отчет по позициям в разрезе поисковых систем и разделов

Советуем не использовать супер-подробную детализацию для каждого запроса, для оценки ситуации на проекте и принятия решений достаточно мониторить ТОП 1, 3, 10, 30. Если выпали запросы из ТОП 1 или ТОП 3, надо кричать и начинать паниковать.

Откуда брать данные?

Вытаскивать из Google Таблиц, куда они попадают из Топвизора или других сервисов.
Или из базы данных, куда они попадают из своих парсеров позиций.

Вот пример экрана из реального отчета по позициям.

2. Отчет по трафику в разрезе поисковых систем

Помогает оценить динамику движения в целом и вовремя увидеть рост или падение.

Метрики — трафик на весь сайт в целом понедельно или помесячно в сравнении с прошлым годом. Сразу с добавлением сезонности и движения по прогнозу.

Источники данных — берем Analytics и Метрику, добавляем кучу регулярок и получаем кучу готовых срезов по разным типам страниц в Google Таблицах или своей БД.

Так это выглядит для еженедельного контроля. Смотрим динамику переходов и видим, что Google стабильно растет, а с Яндексом не все хорошо.

Дальше смотрим помесячно и с сезонностью, чтобы понимать, когда трафик правда растет, а не под влиянием спроса.

Следующий важный экран отчета – динамика по году и собственным прогнозам. Мы делаем реалистичный прогноз, когда все идет как обычно, и оптимистичный, когда все хорошо. На графике видно, как за этот год трафик обогнал предыдущие два, без сезонности и роста спроса.

Если трафик как-то аномально изменился — вырос или упал, то нужен инструмент для быстрой оценки изменений. Мы обычно делаем волшебную табличку аномалий. Она показывает, как на страницу или группу страниц изменился трафик за период.

Потом с этими данными идем в следующий отчет, где смотрим на трафик и конверсию. Понимаем, насколько критично падение с точки зрения дохода клиента.
Переходим к самому главному показателю – живым деньгам.

Бизнес-показатели

Данные о звонках или заявках с сайта. Или данные из Ecommerce. В идеале – данные о реальном обороте и прибыли, их получить от клиента очень сложно, но реально.

Импортировать от клиента в Excek или Google Таблицы. В идеале — по API из БД.

С них и начинаем любой отчет, потому что, если с деньгами все в порядке, дальше отчетность можно не читать.

Пример до заявок.

Пример до денег.

Первый экран такого отчета до денег.

Второй экран с динамикой по году.

Третий экран с динамикой по прогнозу.

Четвертый экран динамика внедрения задач в обе стороны.

Такие данные позволяют взглянуть на всю картину целиком, а не отдельными кусками.

Такие отчеты позволяют принимать решения по всей воронке – позициям, трафику, продажам. И говорить про бизнес-метрики, а не позиции по запросам.

Итого

Что нужно для того, чтобы построить отчетнаость на Data Studio и начать экономить время и мозг на регулярных отчётах? Для начала покрутить готовый отчет руками. Разобраться, насколько такая отчетность вам нужна, решить – делать или нет.

Потом делать нормально. Начинать с карты отчета, потом собирать все данные руками в Google Таблицы и автоматизировать до бесконечности.

Презентация и полезные ссылки к докладу.