Построение отчётности - модуль 1

Для какой цели мы собираем отчёты?

Нет, не чтобы захламлять почту клиента)

Хороший отчёт создан не для галочки, а для действий двух видов: быстро находить проблемы и определять точки роста. Поэтому всегда, когда вы подготовили Excel, спросите себя: могу ли я на основе этой информации определить проблемы в проекте или понять, как вырасти в результатах?

Давай посмотрим на простых примерах.

1. Кампания запустилась и специалисту нужно контролировать выполнение KPI. Какие требования будут к такому отчёту?

Очевидно, он должен собираться по дням и обновляться каждый день, чтобы если вчера важные показатели упали, ты узнал об этом сегодня, а не через неделю.

Самый удобный формат в этом случае — график по дням с двумя линиями: факт и план.

Если в отчёте кроме этого графика ничего больше не будет, то мы не сможем понять, где конкретно проблема. Поэтому нужна декомпозиция до уровня таргетинга (ключевого слова, аудитории, оффера и т.п.), чтобы не лезть в аккаунт.

2. Маркетинг-менеджер на стороне клиента раз в неделю проверяет, как у него идут дела по категориям. Какие требования будут к такому отчёту?

Во-первых, он будет по неделям (спасибо, кэп, но...). Сколько раз я видел, как даже для еженедельных отчётов выгружается статистика по дням. Но в этом же нет никакого смысла! Всё равно решение принимается максимум раз в неделю. Разве что специалистов по трафику нельзя будет хорошенько взбодрить за остановку кампаний в середине недели или открутку недельного бюджета за сутки.

Такой отчёт лучше собирать в эксельке, ведь цифры часто надо показывать руководству и хорошо, если они есть под рукой в нужных разбивках. Любая презентация будет собираться без участия агентства

Как правило, есть небольшое количество сценариев, как именно анализируется отчётность. Продумай их и построй отчёт вокруг того, как именно действует потребитель отчёта.

Окей, мы определились со сценариями и визуальным представлением. Что дальше?

Отчётность должна находить вас сама

Лучший отчёт — тот, который приходит к вам готовым. Желательно, с анализом и планом действий.

На практике такой вариант реализуется для клиента раз в неделю.

Максимум удобства для специалиста — это готовый отчёт, который открывается по ссылке.

Как его сделать?

Идеальный отчёт

Технически это выглядит так:

Информация со всех площадок, систем аналитики и CRM передаётся по API* на сервер, который обрабатывает данные.

Он их очищает от мусора, агрегирует, если требуется, рассчитывает новые метрики из сырых данных (например, CTR из показов и кликов) и кладёт всё в базу данных.

Из базы данных данные достаются в нужных срезах и формируется представление (сам отчёт) в удобной форме. Это может быть таблица в Excel или красивые графики и диаграммы в Power BI.

Ничего не напоминает?

Да это же Marilyn!

Он проходит все эти сложные шаги за вас и отдаёт вам красивый результат при минимальных усилиях. Поэтому крайне рекомендую подключиться к нему всем, кто этого ещё не сделал.

Но не всегда можно так легко отделаться.

Как только в проект приходит что-то нестандартное, задача сильно усложняется.

Например, если основной системой аналитики у клиента является продукт компании Adobe. Или у одной из площадок нет API или нужная вам детализация доступна только через интерфейс.

Тогда схема может выглядеть так:

Как правило такая схема — это предельная сложность, с которой вы можете столкнуться, так как выгрузка статистики через интерфейс есть у каждого кабинета. Зелёный монстр стоит на каждом компе и все им умеют пользоваться, в отличие от SQL**, например.

Excel можно использовать в качестве базы данных и хранить в нём всю необходимую информацию. Также, в нём вы сможете настроить любой отчёт, будь то график или сводная таблица.

Многие знают, что в Excel скрыты большие возможности по автоматизации. Одним из самых мощных и удобных инструментов для этой задачи является Power Query — надстройка над Excel.

Поэтому на тренинге мы научимся создавать и автоматизировать отчёты, имея под рукой только Excel как выживший после кораблекрушения имеет при себе только нож, привязанный к поясу.

Давайте посмотрим, что из этого может получиться:

Теперь приведу пример первых шагов, которые мы пройдём при доработке отчётности. В домашних заданиях вам нужно будет их повторить для своего проекта.

Домашнее задание:

Тебе нужно определиться с проектом, который ты будешь дорабатывать, источниками данных и как ты будешь их выгружать, что будет в выгрузках.

Нюанс 1:

Если самой мелкой разбивкой у вас будет неделя, то месяц вы не сможете рассчитать. Потому что будут переходящие из месяца в месяц недели.

Решение: добавить в выгрузку месяц. Тогда статистика разделится.

А если выгружаете по дням стату, то месяц считаем.

Нюанс 2:

Если вы используете Мэри, то лучше грузить сразу и данные из площадок, и данные из Analytics из Marilyn. При мэтчинге даты из площадки и аналитики возникает много нюансов и лучше бы их избежать.

Нюанс 3:

Выгрузка из кабинетов - это один или несколько файлов. Отчёт - это будет отдельный файл.

Формат сдачи задания:

1. Имя и фамилия
2. Название проекта
3. Файл со схемой получения данных прикрепляю (или вставить ссылку на майнд карту онлайн).
4. Файл отчёта, который буду дорабатывать, прикрепляю.
5. В последнем пункте нужно проговорить на аудио или написать текстом, какие листы будут в доработанном отчёте и что они будут содержать.

Задание отправь в личку в Телеграм @nstebunoff.

Дедлайн: 03.09.2020 — 18:00 по Мск.
За невыполнение задания — вылет из чата.

Примечания

* API (англ. application programming interface, [эй-пи-ай]) — описание способов (набор классов, процедур, функций, структур или констант), которыми одна компьютерная программа может взаимодействовать с другой программой.

** SQL (англ. structured query language) — язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных.