Аналитический инструмент для Concert.ua — контролируем рекламные бюджеты сотен мероприятий в реальном времени

Большая часть рекламного бюджета агрегатора билетов уходит на онлайн-кампании. Если вы однажды поинтересовались премьерой фильма, то, скорее всего, реклама агрегатора не даст вам забыть о нем — напомнят и в социальных сетях, и в поиске, и на других сайтах.

При этом представьте, что ежедневно проходят десятки премьер и концертов, все они рекламируются с помощью десятка инструментов на различных платформах. За эффективным использованием рекламных бюджетов в таком случае должен следить отдельный специалист на фултайме. Но зачем, если мы умеем работать с базами данных и языком R?

В этой статье мы поделимся одной из историй нашей работы с Concert.ua, будут и другие — следите за лентой.

Кто клиент

Сoncert.ua — один из лидеров по продаже билетов на мероприятия в Украине. Сервис сотрудничает с сотнями концертных площадок и организаторов.

Цели и задачи

У рекламных кампаний по продаже билетов на мероприятия несколько нюансов:

• у каждого мероприятия есть дата проведения, после которой рекламную кампанию необходимо отключить;
• любое мероприятие привязано к месту проведения, площадка имеет определенную вместительность и если все билеты проданы, необходимо отключать рекламные кампании;
• место проведения также привязано к конкретному городу и это необходимо учитывать в географии продвижения;
• у каждого мероприятия есть четкий рекламный бюджет и его превышение влияет на рентабельность мероприятия.

К вышеперечисленному добавьте, что в нескольких рекламных платформах одновременно могут продвигаться десятки и даже сотни мероприятий, у каждого из которых есть своя дата и площадка проведения, бюджет и геотаргетинг.

В таких условиях достаточно сложно следить за рекламными кампаниями — мы решили автоматизировать контроль расходования бюджета по всем мероприятиям, которые мы продвигали для Concert.ua.

Для начала уточним, что решение аналитической задачи проходит по следующему алгоритму:

1. Формулировка проблемы. Именно с этого начинается решение аналитической задачи.
2. Определяем данные. Определяемся с тем, какие именно данные и в каком виде помогут нам решить проблему.
3. Собираем источники. Необходимо выяснить, из каких источников можно собрать нужные для решения данные.
4. Собираем инструменты. Определяем технологии и методы, с помощью которых можно реализовать запланированное решение.
5. Реализация. Когда определились с тем, что и как будем делать, остается технически реализовать задуманное.
6. Решение. Работающее решение передается заказчику.

Описание проблемы и возможное ее решение мы уже рассмотрели. Двигаемся дальше.

Какие платформы мы собрали в инструменте

Источники данных

Для сбора отчета мы использовали следующие источники:

Этот справочник развернут в Google Таблице и хранит информацию по каждому мероприятию: id, ссылку на страницу мероприятия и выделенный рекламный бюджет в разрезе источников и инструментов продвижения.

Специалист, ответственный за проект, поддерживает этот справочник в актуальном состоянии.

Посадочные страницы мероприятий

Информацию, собранную с посадочных страниц мероприятий, можно включить в справочник проектов, но мы хотели максимально уйти от ручных действий, поэтому с посадочных страниц парсили дату и место проведения мероприятия.

Рекламные платформы

На момент разработки описанного решения мы вели рекламу Concert.ua в Google Ads и Facebook и собирали информацию о потраченных бюджетах по API из этих рекламных платформ.

Google Analytics

Еще один источник, из которого мы запрашивали количество транзакций и прочую информацию электронной торговли. Эти данные мы использовали для расчета количества проданных билетов и полученного дохода.

Какие инструменты использовали

В ходе разработки мы пользовались только бесплатными инструментами:

• движок сбора и трансфера данных, а также парсинга посадочных страниц написали на языке R с использованием следующих пакетов:
• RGA — сбор данных из API Google Analytics (мануал по теме);
• RAdwords — сбор данных из Google Ads (мануал по теме);
• rfacebookstat — сбор данных из API Facebook (мануал по теме), официальная русскоязычная документация);
• rvest — парсинг веб-сайтов;
• tidyverse — манипуляция с данными.
• Google Таблицы для хранения справочной информации о мероприятиях и для визуализации данных.

R-скрипт запускается ежедневно и выполняет следующие действия:

1. Запрашивает справочник мероприятий.
2. Собирает данные с посадочных страниц мероприятий.
3. Собирает данные о проданных билетах из Google Analytics.
4. Запрашивает данные из рекламных платформ за прошлый год, и отдельно — за последние 5 дней.
5. Связывает полученные данные по id мероприятия.
6. Рассчитывает дополнительные метрики.
7. Полученный результат отправляет в Таблицы Google.
8. На базе загруженных данных пересчитывается визуализация — отчеты.

Все названия рекламных кампаний и групп регламентированы и содержат id мероприятий, по которым данные из рекламных систем связываются со справочником проектов.

Данные о продажах билетов в Google Analytics содержат название мероприятия из справочника и по этому полю соединяются со справочником.

Данные, полученные в результате парсинга, связываются через URL мероприятия, указанного в справочнике.

Таким образом связываются данные, полученные из всех перечисленных источников.

Возможности инструмента автоматизации для Concert.ua

Мы автоматизировали отчет, в котором по каждому мероприятию рассчитывались следующие показатели:

• сколько дней осталось до мероприятия;
• выделенный бюджет на продвижение;
• бюджет, потраченный на рекламные кампании;
• процент израсходованного бюджета;
• остаток от выделенного бюджета;
• среднесуточные траты за последние 5 дней;
• сколько средств необходимо тратить в сутки, чтобы израсходовать бюджет к дате проведения мероприятия;
• корректировка расходования бюджета;
• сколько продано билетов;
• доход от продажи билетов.

Все показатели в таблице  сгруппированы по параметрам:

• ID мероприятия;
• название мероприятия;
• рекламный источник (Google Ads, Facebook);
• тип рекламной кампании (поиск, ремаркетинг, таргетированная реклама и так далее).

Данные в отчете обновляются ежедневно, к тому же можно менять сортировку и применять к нему ряд фильтров: id события, название события, источник, тип рекламных кампаний.

Доступные параметры сортировки отчета:

• процент потраченного бюджета — по возрастанию / убыванию;
• осталось дней до мероприятия — по возрастанию / убыванию;
• необходимая корректировка трат — по возрастанию / убыванию.

Результаты

Автоматизация помогает специалистам по контекстной рекламе, работающим с concert.ua:

1. Стало проще контролировать остатки бюджета в рекламных кампаниях благодаря удобным визуализациям.
2. Появилась возможность следить за динамикой охвата каждого отдельного события сразу в двух системах: и в Google, и в Facebook.
3. Команда по контекстной рекламе сэкономила в среднем 3 часа одного специалиста в день на составление сводки по темпам трат и динамике расходования рекламного бюджета.
4. Специалисты смогли оперативнее замечать просадки в кампаниях в той или иной платформе и вовремя их компенсировать.

Илья Стрижак, Middle PPC Specialist:

Выводы

Потратив всего 30 часов на создание и отладку инструмента, мы, по сути, автоматизировали целый участок в работе команды специалистов по контекстной рекламе. Без подобной автоматизации практически невозможно держать руку на пульсе рекламных кампаний десятков мероприятий, поэтому значение инструмента в денежном эквиваленте трудно переоценить.

Читайте также, как аналитический инструмент экономит время специалистов при продвижении OLX.