Сервис сбора данных о рекламных кампаниях

Каждый, кто работает с интернет-рекламой, знает: отчеты — важная составляющая рекламной кампании.

В отчете все данные собраны в одном месте, поэтому, сопоставляя и анализируя их, можно отследить эффективные каналы, скорректировать дальнейшую стратегию, определить бюджет. Особенно если речь идет о крупных суммах.

Но как быть, если данные, которые позволяют оценить рекламную кампанию, находятся на разных ресурсах? И не просто хранятся, а постоянно изменяются? Если информация представлена в сыром виде, а на подготовку отчета уходит большое количество ресурсов? Как тогда быстро сделать вывод об эффективности действий?

Спойлер: ответ кроется в хранении данных.

Проблема

К выводу о том, что данные в рекламных кабинетах постоянно изменяются, мы пришли опытным путем.

Из раза в раз запуская и анализируя кампании, мы заметили, что рекламные кабинеты не всегда корректно предоставляют данные. Они могут измениться, потеряться, удалиться, на этот процесс может повлиять множество факторов.

Один из них — это фрод. Например, это могут быть боты, которые кликают по рекламным объявлениям, скликивают бюджет и в итоге искажают статистику. Популярные провайдеры чистят данные от фрода, и поэтому с течением времени они могут сильно искажаться, если обнаруживается значительное количество фрода.

Еще провайдеры, как правило, предоставляют неполную информацию о том, как они хранят и учитывают данные. Например, нет полных сведений о том, как именно считаются отказы: по кликам или по сессиям.

Ясно только одно: данные имеют свойства изменяться, а значит возникает необходимость работать с ними самостоятельно.

Более того, многие данные из рекламных кабинетов, выгружаемые по API, представлены в сыром виде. Не всегда можно встретить аналитику о географии пользователей, устройствах, с которых они просматривали рекламное объявление и другие данные.

По умолчанию маркетолог при выгрузке получает огромную таблицу. Ни графиков, ни статистики с анализом и диаграмм — просто большая таблица, которую обработать нужно самостоятельно.

И ладно, если клиент всего один. А если таких клиентов, скажем, 60? По нашим подсчетам, при среднем времени выгрузки одной таблицы около 15 минут, у маркетолога уйдет почти 2 рабочих дня на то, чтобы просто собрать сырые данные по всем рекламным кампаниям, которые в дальнейшем необходимо обработать, проанализировать и представить в виде удобного и понятного отчета.

В результате много разрозненных данных, которые находятся в разных рекламных системах, сильно усложняют жизнь маркетологу, поскольку ему постоянно нужно их подгружать и анализировать.

На рынке представлено мало продуктов, которые не просто собирали бы данные, но и хранили их локально, без третьих лиц. Особенно это актуально в связи с ужесточением законодательства о персональных данных.

Так появилась идея создать продукт, который мог бы интегрироваться в любую систему и помогал бы маркетологам собирать данные и оценивать эффективность рекламных кампаний.

Решение

Make Data Found, по своей сути, представляет собой одну большую базу данных.

В основе лежит коннектор, который по API собирает и выгружает сырые данные из рекламных кабинетов, образуя единую базу данных. Для защиты мы используем собственные технологии хранения и обработки данных. Таким образом, Make Data Found интегрируется с разными рекламными кабинетам и обеспечивает доступ к информации напрямую, без посредников.

В любой момент можно обратиться к ней и посмотреть актуальную статистику, какие данные были изменены, управлять ими.

Ниже можно посмотреть подробный план системы:

Такое решение позволяет:

1. Ускорить работу с данными: не нужно постоянно запрашивать, ждать, подгружать их — все уже находится в одном месте;
2. Проводить операции: самостоятельно формировать отчеты или подключиться к любому сервису для преобразования данных в удобный формат.

Make Data Found позволяет работать именно с сырыми данными, а не агрегированными из рекламного кабинета, и это одновременно большой плюс и минус нашего решения.

Плюс — можно обратиться к более ранним необходимым данным, вся информация сохраняется, а минус — иногда итоговые цифры могут различаться. Это происходит по причинам, описанным выше: механизм подсчета метрик рекламных кабинетов непрозрачен.

Данные в Make Data Found обновляются каждый день. Чтобы вся информация оставалась в актуальном состоянии, процесс обновления происходит по специальному механизму:

• Week update — каждый понедельник данные обновляются за прошлую неделю
• Month update — каждое первое число нового месяца данные обновляются за прошлый месяц
• 10-days update — до 5 числа каждого месяца обновляются 10 прошлых дней, не включая текущий день
• Rolling update — в остальных случаях, каждый день данные обновляются с 1 числа по текущее число минус один день текущего месяца

Такой функционал позволяет собирать в отчет данные, учитывая их изменения в рекламных кабинетах, и всегда иметь под рукой актуальную информацию.

Кому подойдет это решение

Прежде всего, мы пользуемся своим продуктом сами. У нас довольно быстро сформировалась потребность собирать и хранить данные у себя в одном месте. А потом мы поняли, что такое решение может быть полезно и другим.

Make Data Found могут использовать крупные компании, которым необходимо отслеживать процесс онлайн-продвижения и контролировать бюджет. Это могут быть вендоры, дистрибьюторы, производители и другие представители рынка.

Например, это могут быть большие дилерские центры. Импортер поставляет автомобили и формирует бюджет на развитие и рекламу, а после с помощью нашего решения может отслеживать ее эффективность у каждого дилерского центра. Особенно это важно для тех, у кого нет четкой и выстроенной структуры продвижения.

Еще это может быть большой холдинг или крупное предприятие с несколькими филиалами, у каждого из которых необходимо оценивать продвижение и контролировать бюджеты на рекламу.

Другими словами, наше решение подойдет для всех, кому необходимо контролировать и постоянно оценивать эффективность большого количества рекламных кампаний с большим бюджетом.

Примеры использования

Чтобы на выходе из собранной базы данных получился понятный и удобный отчет о рекламной кампании, не обойтись без специальных сервисов, которые анализируют информацию и преобразуют ее в удобный вид.

Make Data Found, как мы уже говорили, интегрируется в любую систему и может взаимодействовать с любым таким сервисом. Лично мы используем один из двух вариантов:

• Looker. Преобразует информацию в удобные и красивые графики, оформляет визуально понятные отчеты. Из плюсов – большое количество кастомизаций, из минусов – сервис зарубежный, поэтому в любой момент может уйти из России или попасть под санкции;
• Superset. Опенсорс-решение, поэтому также может интегрироваться в любую систему. У него не такой большой список кастомизации, однако меньше вероятность, что он перестанет работать на территории РФ.

Благодаря таблицам, графикам, хорошему визуальному оформлению клиент легче сможет понять отчет, а значит сделать вывод об эффективности рекламы и принять решение о формировании рекламного бюджета на новый период.

Своя база данных в сочетании с преобразованием их в удобный и понятный формат не только упрощает работу маркетолога, но и помогает строить эффективную коммуникацию и долгосрочные отношения с клиентами.

Ну а тем, кто хочет не просто собирать, хранить и работать с данными, но и строить прогнозы рекламных кампаний, рекомендуем ознакомиться с нашим инструментом P.RC Stats.

Интегрируется в любую систему, работает в связке с Make Data Found и позволяет увеличивать эффективность рекламный кампаний.

Подробнее читайте здесь