Кейс и руководство к действию: передаем данные из офлайн в “Метрику”

Аналитики учитывают все аспекты онлайн- и офлайн-конверсий. Чем больше данных, тем лучше.

Мы провели беседу с руководителем группы веб-аналитики Kokoc.com Александром Пелевиным и веб-аналитиком Никитой Косцовым. Ниже вы узнаете, как использовать API, передавать данные при самописной CRM, а также мы представим реальные кейсы из практики. 

Про офлайн-конверсии

Для аналитика имеют значение конверсионные действия — те, что совершает посетитель на сайте или в соцсетях. Оценка этих действий позволяет понять, удобно ли покупателям совершать заказы через интернет, на каком из этапов срывается покупка, какие сложности испытывает посетитель. Но не все так просто. Некоторые покупатели оформляют заказы в интернет-магазине, а забирают товар из офлайн-магазина. Или, к примеру, оплачивают заказ наличными при курьерской доставке. Получается, что в данном случае основные действия проходят вне сайта, — он является только витриной. Из-за этого сложнее становится отследить звонки, прямую связь с консультантами, оплаты, совершенные в кассовой зоне или наличными при получении. 

Но такие внесайтные конверсии не менее важны, чем сами конверсионные действия. Особенно актуальна аналитика для тех, у кого большое количество офлайн-точек.

Не разработан единый алгоритм сбора и оценки внесайтных конверсий. При этом есть технологии, которые позволяют отследить действия покупателей. 

Неплохо в плане оцифровки и учета офлайн-действий преуспел “Яндекс”. Например, если пользователь авторизовался и заходит на сайт (через смартфон, ноутбук или другое цифровое устройство), то “Метрика” после этого действия присваивает ClientID. При этом “Яндекс Карты” отслеживают локацию и сопоставляют данные. Если подтверждается заказ/покупка, то такая конверсия оцифровывается и включается в общую массу трафика. 

Александр Пелевин, руководитель группы веб-аналитики Kokoc.com

Что дает передача данных в “Яндекс Метрику”?

Можно:

1. Оценить эффективность РК. У вас будет полная картина всего происходящего, вы увидите, какие объявления наиболее успешные, что именно способствует реальным продажам.
2. Оценить реальные данные по трафику. Необходимо учитывать и передавать офлайн-конверсии, чтобы была возможность проводить аналитику по тому трафику, который мы не видим в “Метрике” по тем или иным причинам, и который получен за счет рекламы.
3. Изучать воронки продаж. Благодаря комплексным данным и статистике можно будет понять, на каком из этапов клиенты отказываются от совершения заказа, что им мешает или чего именно не хватает для доведения заявки до сделки.
4. Более точно настроить таргетинг. Изучив статистику по конверсиям, можно точнее настраивать РК. 

Как можно отправить данные? 

1. Файлом CSV. Нужно сформировать файл, далее в “Настройках” “Метрики” найти подпункт “Офлайн-конверсии” и закачать его.  
2. С помощью кол-трекинга. Если подключен сервер sftp или https, то покупки, совершенные по телефону, можно подгружать в “Метрику”.
3. Посредством API “Метрики”. Способ загрузки подходит только для тех продаж, которые предполагают выкуп товара. 
4. По API из CRM-системы. Это возможно, если на сайте предусмотрена возможность совершения онлайн-заказа, при условии, что подключена интеграция между “Яндекс Метрикой” и CRM. Ниже мы поговорим об этом чуть подробнее.

Большинство онлайн-магазинов подключено к различным сервисам управления бизнесом: например, к “Битрикс24”. Большинство — это не все. Мы работали с клиентами, которые приняли решение отказаться от популярных платных сервисов и пользовались самописной системой. Что мы сделали? Сейчас расскажем пошагово и в деталях. 

Кейс: “Метрика” и самописная CRM 

Компания «Московские окна» обратилась в Kokoc Group с конкретным запросом: требовался директолог, а точнее, нужно было провести рекламные кампании в пик спроса. Были нюансы. Например, запускался новый сайт.

Стояла задача настроить передачу сведений по заказам в “Яндекс Метрику” из CRM. Казалось, рутинная для нас работа. Но сложность заключалась в том, что в “Московских окнах” самописная CRM, которая не была интегрирована с “Метрикой” — это кастомная история.  

Так как у “Московских окон” есть своя команда разработки, решение задачи упростилось — мы написали ТЗ и расписали подробно каждый пункт. 

Мы выяснили, что в “Московских окнах” весьма специфическая и многоуровневая воронка. Например, предусмотрено не менее 10 статусов по заказам. При этом клиент подчеркнул, что в “Метрику” должны передаваться только 4 статуса. К тому же есть промежуточные этапы, и это нужно было отображать через идентификатор JS-события. Все это заставляло искать нетривиальное решение задачи.

Никита Косцов, веб-аналитик Kokoc.com

Шаг 1: подготовка файла

Мы сформировали файл, включив в него сведения о заказах, целевых действиях, уникальные идентификаторы и другую информацию.

Что было важно? 

1. Файл должен быть сформирован таким образом, чтобы его можно было скачать (нужно прописать http(s) ссылку).
2. Для ответа предусмотреть JSON-формат.
3. Возможность авторизации. Для этого при отправке ссылки на файл также указывались логин и пароль. Допускается для этого использование приложения Endpoint.
4. В camelCase названия свойств элементов указать со строчной буквы.
5. Допускался пропуск необязательных свойств сделок и товаров.
6. Выгрузка по периодам. Чтобы клиенту было удобнее сравнить показатели после запуска нового сайта, данные выгружались с заданной даты. 
7. Отправлялись два отдельных JSON-файла (так как клиент и заказ — это две разные ипостаси, поэтому по ним формируются два отдельных файла). 

Так как “Московские окна” хотели видеть в выгрузке отдельные данные из выборочного спектра воронок, мы сделали более подробное описание и составили таблицу. 

Шаг 2: передача данных 

Алгоритм действий:

1. Формирование атрибутов с ориентиром на поля в файле CRM.
2. Передача сведений: используем POST в формате JSON. 

Тело запроса для заказов — один из вариантов:

Тело запроса для клиентов — один из вариантов:

3. Выгрузка данных. При успешности отправки запроса будет соответствующий ответ сервера.

Шаг 3: управление статусами 

Для последующей аналитики в обязательном порядке нужно настроить статусы:

• Создан (IN_PROGRESS)
• Оплачен (PAID)
• Отменен (CANCELLED)
• Спам-заказ (SPAM)

За счет такого разделения аналитики могут отслеживать ход выполнения каждого заказа. 

Выгруженные данные становятся ключевым источником информации для директологов и бизнес-аналитиков. Они оценивают эффективность кампаний, дают свои рекомендации, выявляют нарушения в бизнес-процессах. 

Пример: в интернет-магазине оформлен заказ, но оплата проведена через консультанта. В системе изменен статус на “оплачен”, и аналитик, оценивая загруженные сведения “Яндекс Метрики”, видит, что данный запрос напрямую связан с проводимой РК. За счет этого оценивается ее ROI и по мере необходимости проводится оптимизация. 

Результаты

По итогу:

• Сформирован отдельный отчет по UTM-меткам. Можно в любой момент получить данные, указав конкретный период. 
• Доработали ТЗ для будущего сайта “Московских окон”.
• Отразили воронку по всем статусам.

Отображаемые статусы:

Бизнес за счет такого подхода получает следующие “плюшки”:- Возможность более точно настраивать РК. С ориентиром не только на получение лидов, но и на достижение конечных бизнес-целей.- Расширяются возможности для ретаргетинга. Если были отказы, нецелевые обращения, их можно отследить и, если позволяет бизнес, предложить клиенту в персональном ключе именно то, что он искал. - Более точно определять ЦА. “Яндекс” будет больше понимать, что представляет собой целевая аудитория. И в дальнейшем можно будет заниматься прицельным ретаргетингом.

Алена Присенко, руководитель группы контекстной рекламы Kokoc.com

Вместо заключения

Рекомендации специалистов Kokoc.com:

1. Обновляйте данные ежедневно. Аналитика должна быть актуальной.
2. Точно заполняйте данные и проверяйте их. Особенно важны даты, идентификаторы. Не торопитесь — заполняйте поля корректно.
3. Используйте yclid. Этот параметр передается из “Директа” и позволяет привязать заказ к РК. Альтернативное решение — использование ClientID “Яндекс Метрики”.