Gds google com что это

Пошаговый план внедрения бесплатной сквозной аналитики, на базе google analytics и google data studio

Пошаговый план внедрения бесплатной сквозной аналитикиНа базе google analytics (GA) и google data studio (GDS). И стриминговых сервисов передачи данных.

Внедрение сквозной аналитики с помощью готовых сервисов google, которое вы сможете настроить сами с помощью имеющихся бесплатных сервисов передачи данных. Без привлечения программиста.

Цель- Собрать поток данных в GA и сформировать простое отображение данных на дашборде в GDS

1. Общая схема внедрения

2. Проверка всех пикселей на сайте

4. Настройка стриминга данных

4.1 Сервисы стриминга

4.2 Настройка канала импорта данных в GA

4.3 Стриминг из РК (vk, facebook, mytarget)

4.4 Стриминг из РК Яндекс.Директ, AdWords

4.5 Стриминг из Яндекс.Маркет, Google merchant center

4.6 Выгрузка из google search consol

5. Возможность работы с Яндекс.Метрика (у многих органика прослеживается там)

6. Входящий и исходящий стриминг данных CRM

6.1 Варианты настройки передачи данных и статусов из CRM в GA

6.2 Настройки в GA для интеграции передачи данных из CRM

7. Статический, динамический call tracing

8. Google data studio

Все данные из рекламных кабинетов (далее – РК), CRM и сайта направляются в google analytics (далее – GA), далее все эти данные визуализируются на собственно собранном дашборде google data studio (далее — GDS). Для построения отчетов там, требуются простейшие навыки GA и просмотров пары уроков по GDS.

В этой работе представлены отчеты которыми пользуюсь я, не буду утверждать, что большинство делают так же или нет, но мне достаточно информации для того, чтобы понять насколько эффективно работает тот или иной РК. Далее подробно описаны все нюансы настройки.

Пиксель – код, которой устанавливается на сайт для считывания посетителей переходящих на ресурс, на котором он установлен.

Первым делом необходимо проверить все пиксели работающими на сайте. Для этого нужно перейти в РК (такой как Adsmanager, реклама VK или Яндекс Аудитории. Там в настройках будет проверка корректной работы. Если не разберетесь, то есть большое кол-во статей о том, как это сделать).

Основные РК которыми пользуются интернет магазины в России: VK, Facebook, Mytarget, YMarket, Ydirect, Adwords.

Менее популярные, но часто пользующиеся: Google merchant center, товары мэил ру.

Поскольку цель – сделать сквозную аналитику бесплатно, мы рассматриваем бесплатное подключение для 4-5 каналов. При большем количестве сервисы просто начнут взымать плату за передачу данных.

Необходимо понимать, что на первоначальных этапах вы должны уметь пользоваться GA или хотя бы иметь инструкцию по установке базовых параметров внутри GA. Без этого вся аналитика от точки касания до покупки и отображение ROMI показываться не будет.

P.S. Также вам необходимо установить код отслеживания GA и пиксели РК на сайте при их отсутствии.

А так же обязательно настроить цели.

Необходимо совершить минимальные настройки в GA для корректного отображения информации:

• Включить «User ID»

• Скопировать код для считывания кроссбраузерности на сайт.

Новый код – gtag, старый – universal

Необходимо скопировать gtag код и вставить его в код отслеживания GA. Вот таким образом:

Задача передавать данные ежедневно (1-2 раза в день, этого будет достаточно) из РК в созданный канал импорта данных в GA. В этом нам помогут сервисы передачи данных.

На рынке присутствуют сервисы для стриминга данных. Но они ограниченны по кол-ву подключаемых к ним для передачи объектов, а также по объёму передаваемых данных.

Здесь представлены те, которые будем использовать мы для передачи данных в GA:

owox.ru – Экспорт данных через шаблонный коннектор для разных сервисов. Есть бесплатный план, с помощью него можно экспортировать 2 источника.

Создается поток донных из РК в GA. Для настройки просто предоставляется доступ к РК и выбирается откуда и куда будут предоставляться данные.

mixdata.ru – Сервис похожий на OWOX, но часто ломается, сейчас видимо находится в нерабочем состоянии, может быть снова заработает.

costup2.me – Сервис для передачи данных компаний только из Яндекс директа. Сервис раз в день выгружает данные в GA (в нашем примере). Детализация до ключевых слов через utm метки, взятых из компании ЯД.

zapier.com — Рассматривается как сервис для коннекта CRM с GA и полного стриминга данных вместе с необходимыми показателями. Передаются с помощью url webhook.

Выполняет функцию — каждые 15 минут проверяет источник данных, смотрит изменения и отправляет с учетом перемены данных.

allostat — передает статистику и показатели по звонкам с каждого источника напрямую в CRM.

albato.ru — сервис поможет отправить данные из CRM в аналитику.

Поток импорта данных необходим для приема данных из каждого имеющегося у нас РК

Этапы настройки каждого канала в GA:

1- В настройках проверяется созданное представление. Представление обеспечивает доступ ко всем данным, полученным с помощью идентификатора отслеживания (кода). Оно создается автоматически, так что просто проверяем его наличие.

2- В настройках переходим в импорт данных и создаем новый канал данных.

3- Создаем поток и выбираем данные о расходах:

4- Называем канал в соответствии с тем РК из которого мы хотим подтягивать данные и выбираем представление, которое будем использовать:

5- Выбираем данные которые необходимо стримить.

В примере приведены наиболее распространенные и необходимые для вычисления данные:

1- Число кликов

2- Стоимость

3- Число показов

5- Ключевое слово

6- Поисковой запрос

7- Целевой URL

8- Содержание объявления

9- На выбор суммируем данные с прошлыми или перезаписываем с новыми

Для каждого РК в этом пункте могут быть свои настройки, т.к. специфика таргетинговой и контекстной рекламы отличается.

После сохраняем. Такую процедуру необходимо проделать для каждого имеющегося РК.

Там же у каждого канала появляется свой ID для интеграции по API. Он понадобится чуть позже.

После того как канал импорта данных создался, необходимо произвести настройку в сервисе стриминга.

· Необходимо подключить свой google аккаунт, затем он предложит выбрать проект (представление) в GA.

Важно: к представлению должен быть доступ у вашего аккаунта google. Доступ дается в настройках.

• Создаете поток и выбираете РК из которого вы хотите подтягивать данные.
• Предоставляете доступ к РК и GA.
• Выбираете импортировать данные в GA.
• Следуете всем настройкам, они шаблонные, никаких проблем с ними возникнуть не должно.

Выбираете аккаунт GA, затем у вас появится созданный в п 4.2 набор данных. Здесь вам и понадобится ввести ключ (поле называется Data Set ID), сгенерированный ранее в GA.

• Вводите его и сохраняете настройки.

Сервис бесплатный для двух подключенных рекламных кабинета. Данная настройка требует внимания один раз.

В owox настройки до банального логичны, не стоит пугаться если чего-то сейчас не понимаете. Плюс тема разного вида коннекта довольно популярна сейчас, любой уважающий себя сервис записывает подробный скринкаст или инструкцию, как им пользоваться. В owox она точно присутствует.

После настройки передачи данных, компании из выбранного РК передаются в GA несколько раз в день.

Все, один кабинет уже подключен.

Для других можно создать новые аккаунты google (не более 2-х на 1 аккаунт) и дать им доступ к представлению в GA.

Аналогично можно поступить с сервисом mixdata и подключить там еще пару рекламных кабинетов.

К примеру таким образом можно настроить Vk, Facebook, mytarget.

Для AdWords ничего настраивать нет необходимости, т.к. данные сразу передаются в GA.

Для Яндекс директа необходимо создавать канал импорта данных и конектить с сервисом для передачи данных:

Существует сервис стриминга costup2.me идеально подходящий для Яндекс.Директ.

К нему можно подключить бесплатно до 10 профилей.

Действия в сервисе:

2. Присоединяете учетную запись GA и учетную запись в ЯД.

3. Выбираете настройку исходных данных (детализация до ключа).

4. Выбираете компании для переноса.

5. Следуете настройкам и выбирите представление (созданный поток данных в GA).

6. Выбираете когда производить выгрузку.

Компании будут выгружаться со всеми данными в GA. На бесплатном тарифе выгрузка будет происходить ежедневно в 5:00 утра.

Яндекс.Маркет тоже самое, что Яндекс.Директ. Необходимо настроить стриминг данных в GA, с помощью costup2.me

GMC может передавать все данные напрямую в GDS.

У любого сервиса google настроена автоматическая интеграция передачи данных в GA, настроена интеграция внутри.

Многие продвигаются по seo в Яндексе. Информацию органического поиска можно проследить только в ЯндексМетрике. Поэтому необходимо настроить передачу информации из метрики в GDS для того, чтобы иметь полную статистику.

Здесь необходимо будет нанять программиста, который с помощью API метрики напишет скрипт отправки данных в таблицы google. Из них в свою очередь можно будет выгружать данные в GDS.

Стоить этот скрипт будет в районе 1000-2000 р.

Хочу отметить, что совсем бесплатно интегрировать передачу данных с сайта в CRM и затем в GA настроить не получится. С CRM придется интегрироваться.

2 этапа передачи данных связанных с CRM:

1. Входящий- необходимо получать все данные с заявки в CRM.

Затем все изменения сумм и статусы по сделке проставляются внутри CRM менеджером.

2. Исходящий- необходимо передавать статусы и данные по сделке в GA.

Здесь главным показателем выступает cookie данные обычных пользователей «ClientID» и зарегистрированных «UserID». Если вам неизвестно зачем необходимо передавать эти данные и что они означают, необходимо почитать статьи с полным описанием этой темы.

Пример форм отправки:

заявки с показателями «client ID»:

заявки с показателями «User ID»:

— Отправка заявки вместе с регистрацией, со странички «checkout»

— Регистрация на сайте

У меня есть скрипт для отправки заявок с нужными показателями, я не стал его вставлять в статью. Кому будет нужно, напишите мне в ВК, я вам все отправлю.

Для отправки показателей «Client ID» и «User ID» в приходящей вам заявке необходимо написать скрипт с передачей этих данных. Работа программиста оценивается в 1500-2000 р.

Данные отправляются в 2 места:

2- На почту (вместе с заявкой).

В CRM главное – статусы (продано, отказ, ожидает отправки, в работе и т.д.)

Задача передать статусы в GA

С помощью сервиса zapier.com передаются webhook в CRM.

Сервис каждые 15 минут проверяет таблицу, смотрит изменения и отправляет с учетом перемены данных.

В интернете присутствует куча видео по интеграции с CRM с помощью этого сервиса, просто введите в поиске «как пользоваться сервисом zapier» и найдете ответы на все вопросы.

1. Пишется скрипт, который напрямую передает данные из CRM в google sheets. Оттуда таблицы google уже передают данные в GA.

2. Пишется скрипт с передачей нужных данных напрямую в GA через API.

В файле со скриптом должна быть предопределяемая переменная – кому мы назначаем сделку. В нее вставляются данные из статуса сделки в CRM (У каждого статуса сделки свой ID – необходимо его вытащить и проставить в скрипт.).

— Логин для индетефикации в GA

Также в скрипте должен быть id для контакта и для пользователя, взятое из CRM.

Пример этого скрипта для отправки статусов из AMO CRM в GA со статусами у меня также есть. Кому будет нужно, напишите мне в ВК, я вам все отправлю.

Такая работа должна оценивается программистами максимум 2000-3000 р.

Есть сервис albato.ru. Он помогает отправлять данные из CRM в аналитику. Программа делает это через шаблонные url настройки webhooks (Через ссылку url webhook при смене статуса сделки будут отправляться данные в GA. При обновлении статуса сделки в CRM отправляется url webhook – в GA- меняется событие).

Настройки albato:

— все заполняем, вставляем API полученный в GA

— получаем в настройках albato url настройку webhooks

Далее настраиваем интеграции в CRM:

— находим webhook и выбираем «смена статуса сделки»

Эти данные должны предоставляться в любой современной CRM

Возвращаемся в albato:

— идем в раздел «Мои связки»

Далее заполняем раздел «Мои связки» на примере интеграции с bitrix24:

— Берем индификатор отслеживания analytics и вписываем в поле «tid»

— Выбираем поле «bitrix/clientId» в CRM «cid»

— «Категория события» — пишем «bitrix» «ec»

— «Действие по событию» — пишем «sold» «ea»

— «Значение события» — выбираем «bitrix/сумма» «ev»

Тип обращения «t»

Нажимаем «Далее» и связка готова, нужно только нажать «play»

Внутри вашей CRM необходимо добавить поля с показателями client id, userId на уровень сделки и на уровень контакта (в amocrm во вкладке настройки добавляются любые поля).

Переходим в настройки целей в GA:

Цель — событие

Описание цели – заполняется (название CRM)

Тип – событие

Подробные сведения о цели:

Действие по событию – заполняется (sold)

Значение события – выбирается (заполняется сумма из CRM)

И поставить галочку «использовать ценность события в качестве ценности цели конверсия».

Необходимо понимать, что calltracing внедряется на проектах от 50-100 звонков в день. Поэтому это не первостепенная задача по внедрению.

Тренд пользования сайтом и получение заявки без звонка по телефону. Сухая статистика по воронке внутри сайта.

Статический call tracing

Не дает точный информации до ключа или даже компании, сообщает какое кол-во людей оставили заявки или совершили покупки с определенного канала.

Плюс в данном варианте является проблемным в использовании (клиент должен сообщить какую-то информацию, которую должен найти на сайте), это существенно уменьшает конверсию.

Яндекс.Директ- 1 телефонный номер

Прямой заход- третий

— 20 людей с direct

— 20 людей с adwords и т.д.

Динамический call tracing

Каждому посетителю высвечивается уникальный телефонный номер при посещении сайта, с помощью которого можно привязать звонок к «UserID» или «ClientID». Только так можно просчитать всю цепочку касаний и увидеть с какого ключа или объявления совершен переход.

Проблема при использовании определенных АТС, если номера постоянно меняются, то клиент может записать номер, который уже не будет принадлежать интернет магазину.

Поэтому это подходит только для очень больших интернет магазинов, которые не делают акцент на персонализацию и легко доступны в любых поисковых формах.

Также существует еще одна проблема содержания большого кол-ва номеров. При 1500 посетителях и 300 звонках в день на сайте одновременно может находиться 70 человек, значит для вычисления статистики понадобиться 70 номеров телефона. Что может оказаться накладно и будет окупаться только при очень больших объёмах продаж.

Подключение АТС к системе аналитики

Динамический call tracing предоставляет данные внутри своей платформы, которые необходимо отправлять в GA. Настроить передачу можно с помощью API сервиса.

Также нанять программиста за 1000-2000 р.

Данные о звонке будут отправляться в CRM из сервиса АТС также с помощью интеграции по API (как на примере с заявкой).

Затем в следствии изменения цикла сделки, из CRM данные будут отправляться в GA уже в обычном виде данных, со всей информацией по клиенту и сделке, вплоть до первого касания.

Таким образом можно будет отслеживать конверсию по менеджерам в следствии разговора и источник самого звонка.

Колл трекингов на рынке очень много, приведены несколько примеров:

AdWords – колл трекинг

Allostat— дает статистику по источнику

Яндекс звонки

Zadarma – не дает статистики по звонкам, при этом одна из самых дешевых АТС

Универсальная система визуализации данных в виде отчетов данных из источника (GA, метрика, таблицы, CRM и т.д.).

Для новичков описать детально настройки отображения будет проблематично, а подробный чек лист по настройкам будет размером с целую книгу.

Поскольку главной задачей является настроить стриминг данных в GA, с которой я считаю, мы справились, я расскажу какими типичными отчетами пользуюсь я, да и любые внедряемые сервисы сквозной аналитики тоже. Просто у них это происходит внутри их сервиса, а в GDS у вас нет никаких ограничений по визуализации данных в любом формате.

Google Data Studio: пошаговая инструкция

Google Data Studio (Студия данных) — это мощный инструмент визуализации данных, позволяющий строить отчеты и дашборды, которые будут обновляться автоматически при помощи подключения к Google Analytics, Таблиц или баз данных MySQL. Этот продукт является аналогом Power BI от Microsoft.

Основы работы и примеры Google Data Studio

Студия данных позволяет визуализировать данные, которые были подключены в качестве источников. Итоговый результат представляет собой дашборд из одного или нескольких листов. Пример отчета Вы можете увидеть ниже:

Для построения этого свода данных использовались:

;
• Google Таблицы; .

Начало работы с Google Data Studio

Воспользоваться инструментом можно перейдя по ссылке:

Далее кликаем на «Use it for free».

Входим в свой Google.Аккаунт и попадаем в интерфейс Студии данных, где потребуется кликнуть на «Создать пустой отчет».

В созданном пустом отчете в первую очередь потребуется дать ему название и далее подключаем коннекторы.

Коннекторы в Гугл Студия данных

Коннекторы Google

Это полностью бесплатные и автоматизированные источники, среди которых:

;
• Реклама (Adwords);
• Таблицы;
• BigQuery;
• Cloud Spanner;
• Менеджер рекламы;
• MySQL; ;
• Youtube Аналитика;
• Дисплей и Видео 360;
• Извлечение данных;
• Менеджер кампаний;
• Поисковая реклама 360.

Коннекторы партнеров

Их подключение производится бесплатно, но по тарификации и при использовании серверов и функций партнера осуществляется согласно их тарификации. Среди таковых:

• Supermetrics;
• Amazon Ads;
• AdRoll;
• Elama;
• Facebook Ads;
• И многие другие.

В примере будут использоваться данные Аналитики.

Подключение коннектора

Выбираем Analytics в качестве основного источника.

Здесь попадаем в датасет, где видим все используемые столбцы, а при необходимости можно добавить собственный.

При этом допускается использовать стандартные формулы .

Далее кликаем на «Добавить к отчету».

Все готово можно начинать работу с дашбордом.

Обучение по работе с Google Data Studio

Подготовка листа в GDS

Чтобы изменить тему достаточно кликнуть на любое место и выбрать нужную тему, например, «Созвездие» (темную).

Перейдя в «Макет» можно изменить:

• Размер дашборда в пикселях;
• Ориентацию. Влево или вверх;
• Видимость заголовка;
• Настройки сетки. По ней будут выставляться элементы;
• Привязку. Умные направляющие или сетку.

Элементы отчета в GDS

В первую очередь следует познакомиться с возможными представления, для чего нажимаем на «Вставить» где имеются:

• Динамические ряды;
• Гистограмма;
• Комбинированная диаграмма;
• Круговая диаграмма;
• Таблица;
• Сводка;
• Точечная диаграмма;
• Линейчатая диаграмма;
• Сводная таблица;
• Карта эффективности;
• URL встраиваемого элемента;
• Текст;
• Изображение;
• Строка;
• Прямоугольник;
• Круг;
• Диапазон дат;
• Фильтр;
• Управление данными.
• Новая страница.

Выбрав например, таблицу можно отредактировать:

• Источник данных. Можно выбрать из подключенных коннекторов к отчету;
• Параметр. Основная метрика, по которой будут выводиться данные;
• Показатель. Числовые метрики;
• Строк на странице;
• Сортировка. Показывает по какому показателю будут отсортированы данные.

Изменить вид элемента можно при помощи вкладки стиль, где представлены:

• Размер и цвет шрифта;
• Ярлыки;
• Заливки и границы;
• Выравнивание.

Важно! У каждого элемента собственные способы настроек стиля, например, в случае с графиком можно указать масштаб столбцов или же указать, что будут использоваться точки.

Поменять показатели данных можно кликнув на него и будет указан весь перечень, кликнув на который он будет добавлен.

Важно! При необходимости можно добавлять несколько показателей, которые

Диапазон дат в GDS

Для того, чтобы сделать дашборд автообновляемым и помочь пользователю возможность изменять время просмотра данных понадобиться добавить «Диапазон дат».

Если к дашборду были добавлены несколько источников данных, которые среди всех значений имеют и даты, то фильтрация будет производиться на всех.

Управление данных в GDS

Если в одном отчете используется сразу несколько вариантов данных, то можно сделать выбор по ним.

Это могут быть несколько аккаунтов Google Analytics или Adwords.

Фильтры в GDS

Фильтры помогают отсортировать данные, например, по источнику или каналу, а также числам и используются как элементы.

В случае, когда отчет должен быть отсортирован по определенному показателю необходимо использовать в элементе вкладку «Фильтр».

Будет представлен уже используемые типы фильтров, а при необходимости создаем новый.

Теперь даем ему название и выбираем нужный источник данных. Выбираем включить или исключить данные из представления, а после указываем на показатель.

Также доступны возможности фильтрации, среди которых:

• Равно;
• Содержит;
• Начинается с;
• Регулярное выражение соответствуют;
• Регулярное выражение содержит;
• В;
• Null.

В последнее поле вводим значение, фрагмент или регулярное выражение.

Для создания более сложных конструкций можно использовать связки «И» или «Или», а также их сочетания.

Важно! В случае с Google Аналитикой допускается возможность использовать сегменты.

Собственные показатели в Гугл Дата Студио

Создать собственный показатель, аналогично вычисляемым показателям Google Analytics, можно кликнув «Добавьте показатель».

После кликнуть «Создать поле».

Теперь даем название показателю и вводим формулу из GDS по которой он будет вычисляться, например, CPL или CPO.

Важно! Можно использовать действующий набор данных, который присвоен элементу отчета.

Уровни доступа в Google Data Studio

Чтобы поделиться отчетом достаточно кликнуть в верхней части меню «Предоставить доступ».

Вводим Google аккаунт пользователя и выбираем тип делегирования «Просмотр»/»Редактирование».

Также можно представить общий доступ по ссылке, а среди представленных вариантов:

• Просматривать могут все;
• Отклонено. Запрещает просмотр;
• Редактировать могут все;
• Найти и посмотреть элемент;
• Найти и отредактировать элемент может любой.

Как поделиться отчетом Google Студии Данных

Передать созданный отчет можно просто передав ссылку на него.

Чтобы встроить созданный дашборд на сайт необходимо кликнуть на пункт меню «Файл», после чего скопировать iframe код в буфер обмена и вставить на страницу.

Автоматическая отправка отчета GDS на почту

Воспользоваться данной возможность можно кликнув на кнопку «Вниз» у «Предоставить доступ» и выбираем «Настройку рассылки».

• Почты, на которые будут отправлены копии;
• Страницы;
• Время и дату начала;
• Динамику повтора.

Шаблоны в Google Data Studio

Если у пользователя недостаточно навыков или вдохновения для создания собственного дашборда, то можно воспользоваться шаблонами, выбрав один из первых в списке или кликнув на «Галерея шаблонов».

Сквозная аналитика в Google Data Studio

Многие повседневные задачи в маркетинге связаны с представлением данных в виде таблиц, дашбордов и отчетов. Еще каких-то 15 лет назад для визуализации данных специалисты пользовались таблицами в Excel, презентациями в PowerPoint и прочими инструментами Microsoft Office. Но с появлением Google Data Studio или GDS задача сильно упростилась. Кроссплатформенное решение GDS — универсальный инструмент для обработки информации из рекламных и других источников. Большие возможности визуализации данных давно оценили маркетологи, которым нужны развернутые показатели посещаемости веб-ресурса. Здесь доступно построение не только детализированных отчетов, дашбордов с нужными вам показателями, но и сквозная аналитика Google Data Studio. О том, как ее настроить, и что можно будет отобразить в отчетах, мы и поговорим.

Сквозная аналитика от 800 рублей в месяц

Не хотите разбираться в GDS? Поможет дашборд от ROMI center.

Что такое GDS и для чего он нужен

GDS — бесплатный инструмент Google, который позволяет обрабатывать информацию из различных источников и создавать на ее основе понятные и визуально структурированные отчеты. Это помогает наглядно видеть прогресс от маркетинговых усилий, а также понимать, в каком направлении нужно двигаться дальше.

История Google Data Studio началась 2006 году. Изначально решение предназначалось для сбора детальной статистики по посетителям сайтов, которая доступна в Google. Позже к функционалу добавилась возможность подключать коннекторы для сбора данных с различных источников. Этот момент и можно считать переломным. У маркетологов появилась возможность создавать наглядные дашборды за считанные минуты.

У использования Google Data Studio есть несколько основных преимуществ:

• Многоканальная отчетность: данные могут поступать из разных источников — сейчас их около 400, включая Google Analytics и даже Google Таблицы.
• Отчетность в режиме реального времени: после подключения источников данных ваши отчеты будут автоматически обновляться каждый раз, когда меняется информация.
• Интерактивность: поля отчета можно менять динамически, чтобы лучше визуализировать данные.
• Совместная работа: созданный отчет может быть доступен не только вам, но и всем членам команды, руководству и клиентам.
• Простота и удобство пользования: интерфейс понятный и дружелюбный, поэтому даже новичку будет нетрудно разобраться.

Давайте посмотрим, как работают возможности визуализации в Гугл Дата Студио.

GDS: как это работает

Google Data Studio формирует отчет на основе данных из различных источников, представляя всю собранную информацию в виде интерактивных дашбордов.

Для получения данных потребуется 2 компонента.

1. Коннекторы
   Коннектор — это «мост», который связывает Google Data Studio с нужными платформами. Как только соединение установлено, Google создает источник данных в Data Studio.
2. Источники данных
   Они являются результатом этого соединения. Например, это может быть подключение к вашему рекламному кабинету в Facebook или аккаунту в Google Analytics. Источник данных позволяет получить значения и метрики из указанного аккаунта, доступные через коннектор.

Проще говоря, коннекторы дают Google Data Studio доступ к информации из различных платформ, чтобы перевести их в источники данных. Именно информацию из них мы можем вывести в отчет.

В Google Data Studio есть 3 разных типа коннекторов.

1. Коннекторы Google
   Они созданы самим Google и позволяют получать доступ к данным из Google Analytics, Google Ads, Google Таблицам — ко всем ресурсам, которые принадлежат Google. Эти коннекторы полностью бесплатны.
2. Коннекторы партнеров
   Они создаются сторонними компаниями, чтобы обеспечить доступ к информации с платформ, которые Google не принадлежат. Большинство из них распространяется на платной основе.
3. Публичные коннекторы
   Такие коннекторы создаются для публичного использования — вы даже можете создать свой собственный. Это не совсем то, что нужно знать каждому маркетологу, поэтому рассматривать этот вариант не будем. Если вы планируете продавать собственное ПО в связке с Google Analytics,возможно, это ваш вариант.

Теперь перейдем к настройке Google Data Studio в разрезе сквозной аналитики.

Google Data Studio и сквозная аналитика: единый дашборд

Наверняка вы видели впечатляющие маркетинговые отчеты, которые напоминают приборную панель космического корабля, созданные в Google Data Studio. В 90% случаев это делается, чтобы ответить на главные вопросы: насколько эффективно расходуется рекламный бюджет, какие каналы его сливают, а какие — напротив, приносят доход. По сути, это те самые вопросы, на которые отвечает сквозная аналитика. И для ответа не нужно подключать разные источники вручную — а на сегодняшний день их у GDS уже больше 400, включая свои и партнерские! К тому же, не всегда понятно, какие метрики на самом деле имеют значение, а какие можно опустить.

Поэтому рекомендуем пойти другим путем — подключить все необходимые источники данных через Google Analytics, где уже имеется настроенная связка со сквозной аналитикой. Подробнее о том, как это сделать, мы писали в отдельном материале.

Кратко алгоритм выглядит так:

1. Настраиваем передачу данных в Google Analytics с рекламных площадок и CRM с помощью коннекторов сквозной аналитики ROMI center.

Настройте сквозную аналитику в Google Analytics от 800 рублей в месяц

Передавайте данные из более чем 15 источников в отчеты Google Analytics. Узнайте, какая реклама не приносит продажи и отключите ее!

2. Передаем все данные, которые придут из единого источника — Google Analytics, в Google Data Studio.

3. Оформляем полученные данные в отчет в Google Data Studio. Там будет не только информация о расходах по каждому рекламному каналу, который нам нужен, но и данные о доходах из CRM. Полная сводка по каждому потраченному рублю, сравнение расходов и доходов, отслеживание важных метрик позволит сразу ответить на вопросы:

• Насколько эффективно вкладываются рекламные деньги?
• На что они реально уходят?
• И на что должны уходить?

Почему такое решение удобнее, чем стандартный путь, который предлагает Google Data Studio? Чтобы получить все необходимые данные сразу, нам понадобится подключить всего один (!) коннектор Google Analytics вместо нескольких десятков сторонних.

Если же подключать источники данных напрямую в GDS без такой «связки» — например, к рекламному кабинету Менеджера Facebook или Яндекс.Директ, придется использовать отдельные коннекторы, вероятно, разных поставщиков, на поиск и настройку которых уйдет много времени.

Мы рекомендуем использовать комплексное решение — сквозную аналитику на основе коннекторов от ROMI center. Это универсальный инструмент, позволяющий подключать различные источники данных с большинства доступных рекламных платформ.

Получить бесплатный 14-дневный доступ ко всему функционалу сквозной аналитики от ROMI center можно здесь!

Подключаем Google Analytics к Google Data Studio

Чтобы настроить интеграцию Google Analytics c Google Data Studio, нам понадобится немногое — всего лишь доступ к обеим платформам.

1. Заходим в Google Data Studio

Если у вас еще нет аккаунта в Google Data Studio, завести его легко — достаточно войти в свой аккаунт Google, подтвердить условия использования, указать страну и опционально компанию.

2. Настраиваем источник данных Google Analytics

В верхнем меню выбираем вкладку «Источники данных» и нажимаем на кнопку с плюсом «Создать».

В открывшемся меню выбираем «Источник данных». Нужный нам коннектор находится в самом верхнем ряду и называется «Google Аналитика». Он относится к числу коннекторов Google.

Нажимаем на ссылку с названием коннектора, одобряем авторизацию с помощью кнопки «Разрешить».

Если у вас несколько аккаунтов в Google Аналитике, появится их список. Из него нужно выбрать конкретный аккаунт, затем ресурс и представление Google Analytics. О том, как создать такое представление для работы со сквозной аналитикой, мы уже писали.

После того как вы выбрали необходимые поля, появится кнопка «Связать». Нажимаем на неё, и система выдаст нам все поля со значениями, доступные для этого источника данных.

Все, источник данных Google Analytics, который интегрирован со сквозной аналитикой, подключен.

Если бы мы не использовали возможности интеграции Google Analytics со сквозной аналитикой, то нам пришлось бы подключать разные каналы как источники данных по одному. Это масштабная задача, которая занимает много времени и сил. К тому же, некоторые коннекторы — например, с CRM — потребуют привлечения программиста. Воспользовавшись единым коннектором с Google Analytics, мы можем визуализировать наш первый отчет по сквозной аналитике в GDS.

Дашборд с нуля Google Data Studio: инструкция по созданию

Благодаря интуитивно понятному интерфейсу, настройка отчета, если у вас уже есть необходимые данные, достаточно простое и приятное занятие.

Google Data Studio позволяет легко создавать интерактивные дашборды, которые сообщают о бизнес-результатах в режиме реального времени.

Подключив Google Analytics со сквозной аналитикой как источник данных, вы можете выбирать из множества различных вариантов для структурирования и представления информации, например:

• интерактивные карты для отчетов по отдельным странам или регионам;
• графики для визуализации роста продаж за определенный период времени;
• отчеты по отдельным показателям и сравнение их с заранее заданными целями;
• текстовые разделы, чтобы включить примечания и предоставить более подробную информацию;
• любая другая визуализация — диаграммы, таблицы, карты и так далее.

Например, построение сквозной аналитики на основе данных, которые получены из Google Analytics будет отображено на таком дашборде.

1. Планируем визуализацию

Чтобы не запутаться в информации и функциях, которые дает Google Data Studio, составьте четкий план. Это первое, что понадобится вам для создания дашборда по сквозной аналитике в GDS.

Даже самые точные и подробные данные потеряются, если просто собрать в кучу диаграммы, значения, тексты и таблицы со случайными цветами. Чтобы данные были представлены наглядно и понятно человеку любого уровня погружения в веб-аналитику, сделайте черновик отчета, прежде чем начать его делать. Также вы можете найти похожие примеры или разобрать типовые шаблоны, которых в Google Data Studio много.

Найти подходящее решение для визуализации помогут ответы на следующие вопросы:

• Какие метрики сквозной аналитики являются для вас наиболее важными? Возможно, это число конверсий, а, может быть, показатель ROMI.
• Как сделать эти данные легкими для понимания, не перегружая отчет информацией? Нужно всегда оставлять пустое пространство вокруг данных, чтобы их было легче воспринимать.
• Какие акценты нужно сделать в представленных данных? Важно, для кого вы делаете отчет — для себя, коллег, начальства или инвестора. От этого зависит не только набор данных, но и их выделение.

Обратите внимание, что эти ответы не обязательно должны быть окончательными. Что значит: при создании отчета вы можете полностью изменить подход и, в конечном итоге, изменить само представление данных.

2. Выбираем шаблон

Чтобы наглядно представить все данные из связки «Google Analytics — сквозная аналитика», мы можем выбрать между созданием индивидуального отчета или начать работу с одним из шаблонов Google.

Если вы раньше не использовали Google Data Studio, рекомендуем выбрать определенный шаблон, чтобы на его примере разобрать все тонкости. В данном случае мы используем AdWords Report. Он находится на странице с маркетинговыми шаблонами.

Выбираем его, нажимаем на кнопку «Использовать шаблон». Появляется всплывающее меню, где нужно выбрать источник данных. В нашем случае — это представление «ROMI center» из Google Analytics, которое мы добавили как источник данных. Выбираем его, нажимаем на кнопку «Копировать отчет».

Теперь в получившемся отчете настраиваем нужные поля.

3. Выбираем варианты представления данных

С помощью различных таблиц, диаграмм, карт и так далее можно визуализировать любые данные в Google Data Studio.

Расскажем о самых распространенных типах, которые нам пригодятся. В нашем примере отчета используются диаграммы типа «Сводка», «Диаграмма динамических рядов», «Таблица» и «Круговая диаграмма».

Сводки

Сводка отображает данные из источника за определённый период времени. Она отлично подходит для выведения какого-то показателя на передний план. Это может быть, например, коэффициент конверсии, показатели ROMI или ROAS.

Диаграммы динамических рядов

Для отображения тенденций можно использовать диаграммы динамических рядов. Например, визуализировать взаимосвязь между заявками и рекламными кампаниями, чтобы лучше понять, приводит ли реклама к увеличению доходов с продаж.

Таблицы

Полезны, когда нужно наглядно отобразить несколько типов информации. Они позволяют просматривать каждую группу данных, чтобы понять общий прогресс и области потенциальных улучшений. Например, вы можете увидеть данные, относящиеся к конкретным поисковым запросам. Эта информация может быть полезна при анализе эффективности ключевых слов в контекстной рекламе.

Круговые диаграммы

Отлично подходят для отображения менее 3 элементов в наборе данных. Например, отображение того, как пользователи перемещаются по определенному сайту, с разбивкой по категориям устройств. Круговые диаграммы также полезны для визуализации разницы между новыми и вернувшимися пользователями.

Конечно, возможностей в GDS гораздо больше, чем этот скромный список. Например, карты эффективности или географические диаграммы мы в этом материале не затронули.

Для начала советуем остановиться на описанном в материале наборе инструментов. Он поможет визуализировать данные из сквозной аналитики в Google Data Studio без лишних усилий.

Чтобы создать свой элемент, переходим в верхнее меню и нажимаем на пункт «Вставить». Затем из выпадающего списка выбираем то, что необходимо — например, нужный тип диаграммы, «Диаграмма динамических рядов».

Указываем место в отчете, где она должна располагаться, и помещаем туда диаграмму. Чтобы отредактировать данные, нужно щелкнуть по диаграмме, — в правой части экрана отобразится управляющая консоль.

Выберите данные, которые вы хотите отобразить в графической форме, на панели справа. Например, это может быть CTR, ROMI, конверсии, доходы и так далее, словом, любые данные, поступившие из Google Analytics в связке со сквозной аналитикой.

Проверьте, что в поле источника данных вверху указан именно тот, который вы добавили в начале.

Теперь осталось только выбрать данные, которые вы хотите отобразить.

4. Выбираем параметры и показатели

Прежде чем вы сможете отображать нужные данные в отчете, нужно понять, как в Google Data Studio работают параметры и показатели.

Согласно определению Google, параметры «описывают или классифицируют ваши данные». Например, страна, название кампании или дата считаются параметрами.

Показатели измеряют ваши параметры. Если вы хотите показать, сколько посетителей на сайт пришло из России, вы должны определить «Страна» в качестве параметра, а «Сеансы» — в качестве показателя.

Вы можете добавить больше одного показателя для каждого параметра в диаграмму или таблицу, в зависимости от выбранного типа визуализации данных.

Делается это так же просто, как мы описали выше. Выбираем в верхнем меню тип вставки, указываем параметр и показатель. Найти нужную метрику легко, достаточно просто набрать ее название в поле поиска. Узнать подробнее о детальной настройке отчетов вы можете в нашем гайде про Google Data Studio.

5. Формируем отчет

После внесения необходимых данных и визуализации отчет закончен. Конечно, вы всегда можете добавить в него больше таблиц, диаграмм и других элементов, чтобы сделать его более подробным и полным.

Как только все будет готово, отчетом можно будет поделиться с коллегами, руководством или с клиентами. Для этого нужно нажать кнопку «Предоставить доступ» в правом верхнем углу и выбрать предпочтительный метод.

Настройте сквозную аналитику в Яндекс Метрики от 800 рублей в месяц

Для тех кто привык к Яндекс Метрике! Передавайте данные из более чем 15 источников и стройте дашборды прямо в Метрике.

Заключение

Google Data Studio — один из популярных инструментов для визуализации данных в маркетинге. Конечно, существует множество других решений для работы с данными и создания отчетов. Некоторые из них предназначены для более сложных задач, а какие-то имеют дополнительные преимущества для крупных компаний. Но простая интеграция с Google Analytics и сквозной аналитикой на базе коннекторов позволяет превратить Google Data Studio в настоящий компас для бизнеса!

Google Data Studio – инструмент для сквозной аналитики

Сфера маркетинга тесно связана с использованием всевозможных таблиц, отчетов и дашбордов – именно в этом формате специалисты решают большинство повседневных задач. И если лет 10 назад визуализация данных осуществлялась с помощью встроенных инструментов Microsoft Office (таблицы в Excel, презентации в PowerPoint и пр.), то сейчас все изменилось. Появление GDS или Google Data Studio значительно упростило задачу и позволило добиться более точных результатов.

Что такое GDS?

Кроссплатформенное решение Google Data Studio представляет собой универсальный инструмент, предназначенный для обработки информации из разных источников (в том числе и из рекламных). Его главным преимуществом является расширенная функциональность, которую давно оценили современные маркетологи. Во-первых, GDS предоставляет развернутые показатели посещаемости интернет-ресурса и позволяет настроить детализированные дашборды и отчеты под нужные вам показатели. Во-вторых, с его помощью можно провести сквозную аналитику. О том, как это сделать, расскажем прямо сейчас.

GDS – принцип работы

Формирование отчетов в Google Data Studio осуществляется на основе информации, полученной из разных источников и систематизированной в виде интерактивных дашбордов.

Для получения данных программе понадобится 2 элемента:

1. Коннекторы – связывают GDS с нужными платформами. Создание источника данных в Data Studio происходит сразу после установки соединения.
2. Источники данных – являются результатом успешного соединения. В этом случае речь может идти о подключении к профилю в Google Analytics или рекламному кабинету в Facebook. С помощью данных источников подключенные коннекторы предоставляют метрики и значения из указанного аккаунта.

Если говорить простым языком, коннекторы дают Google Data Studio доступ к сведениям из разных платформ, а система переводит их в источники данных. Впоследствии эти сведения можно вывести в отчет.

Сквозная аналитика и Google Data Studio – единый дашборд

Маркетинговые отчеты, созданные в Google Data Studio, выглядят очень обширно, ведь их главная задача – ответить на все вопросы, касающиеся окупаемости рекламного бюджета, эффективности каналов и т. д. Чтобы облегчить процесс, необходимо подключить каналы данных через Google Analytics – там уже есть настроенная связка со сквозной аналитикой.

Алгоритм выглядит так:

1. Зайдите в профиль ROMI center и настройте передачу данных в Google Analytics с CRM и рекламных площадок.
2. Передайте информацию, полученную из Google Analytics, в GDS.
3. Оформите все в отчет. В нем будут не только данные по каждому рекламному источнику, но и сведения о доходах из CRM.

Благодаря сравнению доходов и расходов, а также полной сводке по бюджету, вы сможете получить ответы на следующие вопросы:

• Оправдывают ли себя вложения в рекламу?
• Куда реально идут деньги?
• На что действительно они должны быть потрачены?

Это решение намного удобнее, чем путь, предлагаемый Google Data Studio. А все потому, что для получения результата вам не нужно будет подключать десятки сторонних коннекторов от разных поставщиков – достаточно сделать это с Google Analytics.

Как подключить Google Analytics к Google Data Studio?

Чтобы настроить интеграцию между двумя этими платформами, необходимо получить доступ к каждой из них и воспользоваться нашей инструкцией:

1. Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь в GDS – в последнем случае войдите в свой профиль Google, укажите страну, компанию и подтвердите условия использования.

2. Настройте канал данных Google Analytics – выберите соответствующую вкладку в верхнем меню и кликните по кнопке «Создать».

3. Выберите строчку «Источник данных» в открывшемся окне. Коннектор, который вам нужен, называется «Google Аналитика».

4. Перейдите по его ссылке и одобрите авторизацию, нажав кнопку «Разрешить».

5. Если у вас несколько профилей в Google Аналитике, выберите какой-то один. Также следует указать сайт и представление для работы со сквозной аналитикой Google Analytics.

6. Как только все необходимые поля будут заполнены, появится кнопка «Связать». Нажмите на нее и ознакомьтесь с полным списком значений, доступных для этого канала данных.

На этом подключение источника данных Google Analytics, интегрированного со сквозной аналитикой, можно считать завершенным.

Чтобы еще раз удостовериться в правильности такого решения, подумайте о том, сколько источников данных пришлось бы подключать вручную, если бы вы отказались от интеграции Google Analytics со сквозной аналитикой. Каждый из них нужно было бы обрабатывать отдельно – это масштабный процесс, отнимающий много сил и времени. Что также немаловажно: многие коннекторы, например, с CRM, требуют привлечения профессионального программиста, что влечет за собой дополнительные расходы.

Если же вы решите воспользоваться единым коннектором с Google Analytics, то сможете визуализировать свой первый отчет по сквозной аналитике в GDS очень быстро и легко. Инструмент обладает интуитивно понятным интерфейсом и работает в автоматическом режиме (при условии, что вы представите ему все необходимые данные).

Google Data Studio можно без преувеличения назвать одним из самых востребованных сервисов для визуализации информации в сфере маркетинга. Конечно, можно выделить немало других решений, предназначенных для создания отчетности. Некоторые из них способны решать более сложные задачи, какие-то открывают крупным компаниям дополнительные преимущества. Но простая интеграция с Google Analytics на основе коннекторов продолжает оставаться самой простой и доступной. Все это делает Google Data Studio настоящим компасом для бизнеса!