Найти в Дзене
evilUnion

Разберем DataLens и пользователей «Яндекс Директа»

Оглавление

Давайте углубимся в кейс, когда нам важно тщательно оценить эффективность трафика, особенно если процесс принятия решения о покупке растянут во времени. В этой ситуации мы стремимся понять, какие люди приходят в наш рекламный кабинет через разные ключевые запросы или кампании. Позвольте представить вам DataLens — наш инструмент для анализа данных, который поможет разобраться в поведении и интересах пользователей, вплоть до конкретных ключевых слов.

Фрагмент дашборда издалека. Ниже разберем его подробнее.
Фрагмент дашборда издалека. Ниже разберем его подробнее.

Мы создаем веб-сайты и PWA-приложения для бизнеса. Часто клиенты обращаются к нам через несколько месяцев после того, как узнали о нас. Это вполне нормально, так как решение о разработке приходит, когда возникают соответствующие потребности. Выбор компании для IT-разработки всегда представляет собой сложную задачу.

В рекламный кампаниях мы используем мидлконверсии для более точной оценки. Но нам хотелось бы лучше понимать интересы пользователей, особенно в B2B-рекламе, где конкуренция не только среди потенциальных клиентов, но и среди других компаний. Мы стараемся сделать наши рекламные кампании более эффективными и точечными.

У нас есть 3 инструмента:

  • «Яндекс Директ»
  • «Яндекс Метрика»
  • DataLens — BI-система, которую можно развернуть в «Яндекс Облаке»

Это не типичный кейс, а как бы план действий. Мы покажем, как с DataLens легко брать данные из "Яндекс Метрики". Создадим свой дашборд, где можно будет свободно фильтровать инфу по UTM-меткам, локации, датам, гаджетам, целям и действиям. А также ответим на следующие вопросы:

  • Какой аффинити-индекс интересов у аудитории в разрезе?
  • Какие микроконверсии и мидлконверсии совершают?
  • Когортный анализ?
  • Какая доля возвратов?
  • Какие страницы посещают?
Дашборд — это пространство, где вы можете формировать собственные селекторы для точной настройки фильтрации данных. Здесь вы можете легко добавлять разнообразные параметры, включая даже ClientID. Возможность указывать несколько значений в фильтрах позволяет эффективно структурировать отображение данных на странице дашборда.
-2

Дальше создаем 4 чартера с данными

Чартер-ключи

Здесь представлена таблица, отображающая количество визитов по ключевому слову и процент пользователей, возвращающихся на сайт. Кроме того, предусмотрена группировка по общему числу визитов.

Возврат пользователя на сайт — это положительное действие. В данной ситуации можно исключать ключи, которые не приводят возвратных пользователей.
Возврат пользователя на сайт — это положительное действие. В данной ситуации можно исключать ключи, которые не приводят возвратных пользователей.

Чартер-интересы, который выводит аффинити-индекс интересов.

-4

Страницы и микроконверсии становятся доступными, если рассматривать просмотр страницы и клик на объект как взаимодействие с товаром. Однако сущность просмотра страницы в «Яндекс Метрике» хранится в другой базе данных, и поэтому интеграция представляется сложной.

На нашем сайте множество компонентов, по которым можно кликнуть, чтобы получить дополнительную информацию. Эти клики также служат важным индикатором для оценки трафика.

-5

Без scatter plot нельзя обойтись. Каждая точка на графике представляет интерес из таблицы, при этом оси отражают процент возвращающихся пользователей и аффинити-индекс. Этот визуальный инструмент позволяет быстро анализировать точки, и при наведении мышью отображается количество визитов для более детального анализа.

-6

Тут же можно делать когортный анализ, чтобы посмотреть на длину когорты и возвратов. При этом фильтры остаются рабочими.

-7

Вот пример хорошего и плохого ключа для нас. Y хороший.

-8

В идеале, нужно стремиться создать сводную таблицу, где по строкам размещены интересы, по столбцам — UTM-метки, а в ячейках содержится аффинити-индекс. К сожалению, при попытке создания такой таблицы в дашборде происходит ошибка, и выводится null. Однако есть альтернативные подходы: можно составить такую таблицу вручную, используя Excel, или даже автоматизировать процесс через API.

Возвращаясь к селекторам, мы можем провести обратную фильтрацию и выбрать категории интересов. Затем, перевернув перспективу сверху вниз, таблица отобразит ключи и соответствующих им пользователей с указанными интересами.

Итого

Дашборд — это отличное пространство для анализа проведенной рекламной кампании. Здесь можно систематизировать данные, выделять успешные и неудачные моменты, анализировать интересы аудитории и их взаимодействие с контентом. Такие размышления становятся источником новых гипотез и возможности выявления нестандартных решений, что особенно ценно в условиях конкурентной борьбы.

Мы, кстати, занимаемся классным маркетингом, дизайном, PWA и сайтами - evilUnion.com.