В 2021 году крупная сеть ресторанов МАЙБОКС (MYBOX) из классической сушейни с возможностью доставки и небольшой долей электронной коммерции (ecom), трансформировалась в фудтех компанию, в которой доля ecom значительно выросла. В связи с этим значимость аналитики, как инструмента для принятия решений, увеличилась. Параллельно происходило обновление мобильных приложений, а чуть позже вебсайта.
В связи с этим, компания поставила перед собой задачу создать систему сквозной аналитики мобильных и броузерных приложений (App + Web) и построить понятный и визуально удобный когортный отчет для проверки следующих гипотез и задач:

1. Гипотеза: увеличение бюджета на рекламу влияет на увеличение продаж через органические каналы.
2. Задачи:

• Построение бюджетирования исходя из взаимного влияния каналов. Как правильно атрибутировать ценность?
• Планирование общенационального медиаплана с учетом локальных показателей и потребностей конкретных ресторанов.
• Отслеживание "пути клиента от знакомства с продуктом до взаимодействия с компанией " ( Customer Journey) при мультиканальном взаимодействии с клиентом на сайте и в приложении.

В ходе решения поставленных задач команда МайБокс (MYBOX) и команда МТРЕНДО-ХОЛОВЭЙ столкнулись с рядом проблем и ограничений:

1. Разрозненность данных: Сайт, Мобильные приложения. Каждое из них связано с системой взаимодействия с клиентом (CRM), но данные пользователя не объединены в один путь.
2. Несогласованность. В мобильных приложениях используется две системы аналитики. Облачное хранилище ФайерБейз (Firebase) — полный трекинг, платформа для мобильной атрибуции и аналитики АпсФлайер (AppsFlyer) — инсталлы и покупки. На сайте — Гугл Аналитика - Универсальная аналитика (GA-UA). Рассинхронизация по передаче идентификаторов пользователей, способу хэширования, наличию и названиям параметров.
3. Ручная работа: Многие показатели рассчитываются вручную по запросу.
4. Гео-локация в Гугл Аналитикс (Googl Analytics) далека от реальной.

В итоге, получилась классическая схема интеграции систем, в которой все данные собираются в Гугл БигКвери (Google BigQuery).
Оригинальность кейса заключается в том, что основной массив исходных данных, Гугл Аналитика (GA) 4 и Firebase, собирается напрямую в Гугл БигКвери (Google BigQuery) нативным экспортом.
С помощью приложения МТРЕНДО-ХОЛОВЭЙ (M&H Apps) производится сбор данных платформой для трекинга мобильных приложений и атрибуции, которая показывает, какие рекламные каналы привели пользователей к покупке (AppsFlyer), централизованная, единая база данных, содержащая всю информацию о хозяйственной деятельности предприятия: финансах, персонале, закупках, производстве, складе и логистике (ERP), трансформация, а также расчет атрибуции и подготовка датасетов для визуализации.

Ранее основной отчет приходилось собирать вручную. На отчет по отдельному региону приходилось делать отдельный запрос аналитику.

Сейчас все данные отчета Эксель (Excel) визуализированы в Гугл Дата Студио (Google Data Studio) с фильтрацией по регионам. Также реализована детализация (drilldown) до кампания (campaign ) и ключевое слово (key word). Данной информационной панелью (дашбордом) могут пользоваться руководители на уровне регионов, он также подходит для индивидуального отчета (ad hoc) анализа за счет того, что реализована достаточно глубокая грануляция.
Отчет позволяет отслеживать изменение основных маркетинговых ключевых показателей (KPI) в режиме реального времени и принимать оперативные решения.

Отчет строился по покупателям, а не пользователям. Была реализована возможность фильтрации по источнику, колл-центру, мобильному приложению, кассе. Выводились пользователи, сумма или заказы.

В итоге решили делать когорты по пользователям. Реализована фильтрация по источникам, деление по регионам, по гео, и вывод основных показателей.

Когортный отчет в Гугл Дата Студио (Google Data Studio) был реализован на тех же данных. Кардинальное отличие его в том, что когорты накапливают расходы и доходы.
В данном кейсе, в «обычном» маркетинговым отчете доход от вновь привлеченных пользователей составляет всего 10%, поэтому такой отчет не позволяет оценить эффективность рекламных каналов.
Мы разделили каждый из показатели выручки и расходов на два: «от текущей когорты» и «от прошлых когорт», благодаря чему можно намного более точно оценивать эффективность маркетинга.

1. МайБокс (MyBox) получили удобные для использования отчеты, которые позволяют почти моментально получить необходимый срез данных и визуализировать их.
2. Уменьшилось время принятия решений.
3. Найденные инсайты, привели к изменениям медиапланах как на общенациональном так и на региональном уровне.

Как основной результат компания получила возможность настраивать рекламу более точно и оптимизировать бюджет.