Язык R набирает популярность в Digital-тусовке. Что это такое и как он может прокачать интернет-маркетинг, рассказывает руководитель отдела аналитики агентства Netpeak и автор онлайн-курса «Язык R для интернет-маркетинга» Алексей Селезнев.
— Алексей, расскажите, пожалуйста, простыми словами, что такое язык R и для чего он нужен маркетологу.
— В работе интернет-маркетолога много рутинных операций. Вы можете выполнять их руками с помощью веб-интерфейса различных сервисов, а можете написать код, который автоматизирует часть задач. В итоге освободите время для более интересных и сложных проектов.
Любой язык программирования имеет какое-то назначение. PHP — для веб-программирования, JavaScript — для управления браузером, а язык R фокусируется на работе с данными. Но на нем можно делать практически всё: от простейшей визуализации данных до разработки интерактивных веб-приложений.
— То есть R — наиболее удобный вариант работы с большими объемами данных?
— Вопрос не столько в объеме данных, сколько в количестве их источников. Сами по себе Excel или SQL не помогут вам автоматизировать сбор данных из рекламных платформ Google Ads, Яндекс.Директ, Facebook, ВКонтакте и других. Как раз для этого вам понадобится R или любой другой язык программирования. А вот складывать полученные данные вы можете, к примеру, в Google BigQuery — облачном сервисе для быстрой обработки больших данных. Тут уже как раз вам понадобится знание SQL для последующей работы.
Что именно дает владение R маркетологу
— Когда целесообразно использовать язык R, а когда можно обойтись и готовыми привычными решениями?
— Готовые решения — это, конечно, хорошо, но при их использовании вы будете ограничены их функционалом, и выйти за его рамки не получится. Найти готовое решение, которое покроет полный спектр ваших задач, вам никогда не удастся, т.к. большая часть аналитических задач индивидуальна. В идеале – использовать и готовые решения, и знать язык программирования. Например, мы в Netpeak используем сервис OWOX Pipeline для сбора сырых данных о посещениях наших сайтов и блога, а обрабатываем собранные данные с помощью R-скриптов.
— То есть сегодня интернет-маркетологу нужно знать язык R?
— Я не могу сказать, что интернет-маркетолог обязан знать язык программирования, т.к. пока это не является обязательным требованием. Но умение применять R для автоматизации работы с данными и аналитики однозначно поможет выделиться среди остальных интернет-маркетологов. Соответственно, и уровень оплаты у такого специалиста выше.
Любой работодатель стремится максимально оптимально использовать имеющийся человеческий ресурс. Он понимает, что маркетолог, владеющий языком R, большую часть времени будет заниматься интеллектуальными задачами, а не тратить 50–70% рабочего времени на то, чтобы в ручном режиме выгружать данные из кучи источников, связывать их в Excel и т.д.
Чтобы овладеть приёмами автоматизации задач интернет-маркетинга с помощью языка R, можно пройти мой онлайн-курс «Язык R для интернет-маркетинга» либо прочитать методичку к курсу. Для читателей блога CoMagic у меня есть промокод comagic2019-25 с 25%-ной скидкой на покупку курса, промокод действует до конца 2019 года.
— Можете привести конкретные примеры использования R маркетологом? Каких результатов можно добиться?
Могу привести примеры графиков из дайджеста по показателю качества ключевых слов в Google Ads, который ежемесячно получают наши специалисты по контекстной рекламе.
Весь дайджест состоит из 3 блоков и 8 графиков.
Первый блок называется «Общие данные по показателю качества в разрезе проектов».
Благодаря графикам специалист видит, в каких аккаунтах большое количество ключевых слов с низким показателем качества, а также какой в целом средний балл показателя качества по аккаунту.
Второй блок называется «Информация по всем составляющим показателя качества». С помощью приведённых ниже графиков можно выяснить причину низкого балла показателя качества.
Исходя из этого набора графиков, специалист может принять решение по улучшению показателя качества. Например:
- В случае низкого ожидаемого значения CTR добавить расширения объявлений, чтобы они занимали большую часть экрана. Либо использовать динамическую вставку поискового запроса в заголовок и текст объявления (пример: Покупайте {KeyWord:шоколад}) для того, чтобы этот текст был выделен жирным и стал более заметен.
- Если наблюдаются проблемы с релевантностью объявлений, добавить в их заголовки или тело ключевые слова, входящие в данную группу объявлений, или более тщательно проработать структуру рекламного аккаунта, разделить текущую группу объявлений на несколько, в которых объявления будут соответствовать ключевым словам.
- Если проблемы с качеством целевой страницы, то переписать текст на ней таким образом, чтобы встречалось больше ключевых слов из данной группы объявлений.
Третий блок называется «Зависимость основных метрик от уровня показателя качества». Он помогает оценить ожидаемый от оптимизации показателя качества результат.
В данном блоке все ключевые слова разделены на 3 группы в зависимости от баллов показателя качества, так же как на самом первом графике из первого блока.
Эти три графика отражают зависимость основных метрик от уровня показателя качества, средней стоимости клика, CTR и средней позиции. Специалист приблизительно понимает, что получит в результате оптимизации аккаунта и повышения показателя качества за счёт того, что сможет перевести часть ключевых слов из группы Low в группу High. Как видите из приведённых графиков, клик по ключевым словам из группы High стоит дешевле, при этом средняя позиция и CTR значительно выше, чем у ключевых слов из группы Low, количество баллов показателя качества которых составляет до 5.
За счёт оптимизации вы получите больший объём трафика в рамках выделенного бюджета, выиграете больший процент аукционов, что приведёт к получению большего количества транзакций по более низкой цене.
Таких отчётов нет ни в Google Analytics, ни в Google Ads, и такие точки роста эффективности рекламных кампаний достаточно неочевидны.
Другие кейсы с использованием R
— Какие еще примеры использования языка R в сквозной аналитике вы можете привести?
— Для нашего клиента — одного из лидеров продажи билетов на мероприятия в Украине — мы разработали интересное решение.
Дело в том, что в продаже билетов имеется ряд нюансов:
- У каждого мероприятия есть дата проведения, после которой рекламные кампании необходимо останавливать.
- На каждое конкретное мероприятие выделяется определённый бюджет, который должен быть эффективно потрачен до конкретной даты
- Количество билетов ограничено вместительностью площадки. В случае если все билеты проданы, рекламные кампании должны быть остановлены.
Мероприятий у клиента много, поэтому специалисту по контекстной рекламе крайне сложно следить за всеми.
Вот что мы сделали: названия всех рекламных кампаний и групп объявлений строго регламентировали, включив в них ID мероприятия. На базе Google Таблиц создали справочник мероприятий, который актуализировался специалистом и содержал несколько столбцов:
- ID мероприятия
- URL страницы мероприятия
- Бюджет мероприятия, разбитый на источники (Google Ads, Facebook) и типы рекламных кампаний (поиск, ремаркетинг, видео, КМС и так далее).
На языке R мы написали скрипт, который обращался к справочнику, парсил каждый URL мероприятия и получал из него место и дату проведения. После собирал информацию из Google Ads и Facebook о потраченном бюджете, а из Google Analytics — о количестве транзакций для контроля остатка бюджета и билетов.
После сбора данных R записывал результаты всех расчётов на отдельный лист, и уже на базе этого листа в той же Google Таблице строился отчёт с возможностью фильтрации данных по всем категориальным полям (id и название мероприятия, источник, тип рекламных кампаний).
То есть вариантов, как прокачать интернет-маркетинг с помощью языка R, очень много. Вы можете останавливать показ объявлений, если у вас закончился товар на остатках, можете менять тексты объявлений в связи с изменением цены товара и так далее, всё ограничивается вашими задачами и фантазией.
оригинал материала: https://www.comagic.ru/blog/posts/feb/zachem_internet_marketologu_yazyk_r/
