Оценка рекламной компании таблица excel

Удобная таблица в Excel для оценки эффективности рекламы и рекламных кампаний.

Таблица содержит такие показатели, как:

ГОДОВОЙ ОТЧЕТ ПО РЕКЛАМНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
1. АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПО РЕКЛАМНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
2. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ БЮДЖЕТА
3. ЭФФЕКТИВНОСТЬ КАНАЛОВ
3.1. Самые успешные рекламные проекты (ROI, приток и конвертация клиентов)

И формы:

ФОРМА ДЛЯ АНАЛИЗА РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ
1. СВОДНЫЙ ФЛОУЧАРТ РЕКЛАМНЫХ АКТИВНОСТЕЙ НА ПЕРИОД (ПЛАН / ФАКТ)
2. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ПРОДАЖ
3. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКЛАМНЫХ РАСХОДОВ
3.1 Общая эффективность
3.2 Эффективность по каналам

Сегодня для каждого интернет-магазина можно найти и подключить модуль для сбора статистических маркетинговых показателей о клиентах с последующей визуализацией данных в графических отчетах и дашбордах. Владелец сайта онлайн-магазина размещает специальный javascript-код, который собирает статистику на сайте в панели администрирования представляет информацию в графическом виде. Но что делать если нужно собрать и визуально презентовать такие же показатели для обычного офлайн-магазина?

Система визуализации статистических данных на дашборде в Excel

Современные технологии предоставляют устройства для сбора некоторой статистики в стационарных магазинах. Например, специальные датчики движения позволяют узнать посещаемость в магазине за разные периоды времени и суток. А чтобы качественно и эффективно проанализировать данную статистику можно воспользоваться этим дашбордом, который сделан в самой популярной универсальной аналитической программе Excel.

Данный Дашборд для анализа деятельности магазина будет полезен в первую очередь offline-магазинам, хотя и для интернет-магазинов он также может пригодиться. Структура дашборда состоит из 5-ти блоков. Для практического разбора использования дашборда анализа эффективности продаж магазина на примере смоделируем ситуацию.

Допустим у нас имеется сеть магазинов в разных 10-ти штатах:

1. Arizona.
2. California.
3. Florida.
4. Missouri.
5. Montana.
6. New York.
7. North Carolina.
8. Ohio.
9. Utah.
10. Washington.

В каждой торговой точке постоянно собираются и регистрируются данные:

1. Посещаемость магазина.
2. Сумма выручки за каждый рабочий период.
3. Количество продаж.
4. Количество клиентов, подписавшихся на рекламную рассылку.
5. Количество отписавшихся подписчиков от рекламной рассылки.
6. Доля мужчин и женщин среди клиентов.
7. Возрастные категории покупателей.
8. Статистические показатели активности проведения рекламных компаний.

Все эти данные вполне реально собрать из каждого offline-магазина с низкой погрешностью. Если для сбора статистики посещаемости используются датчики движения, то для показателей пола или возраста используются простые анкеты для подписчиков потенциальных постоянных клиентов. А постоянные клиенты приносят 60% прибыли. Эти же показатели пола и категорий возраста пропорционально соответствуют новым и не постоянным клиентам, но чтобы их определить необходимо провести анкетирование.

Взамен на подписку и предоставления информации о возрасте магазин предлагает своим клиентам дискетные карты с небольшими скидками. А если предложить клиентам установить приложение Вашего offline-магазина, тогда можно собрать еще больше видов маркетинговых показателей о успешности и недостатках Ваших магазинов. Ведь телефон сегодня – это самый персональный компьютер. Маркетологи утверждают, что для современного человека смартфон – это часть тела.



Инструменты визуализации статистических показателей рекламы и продаж

Структура дашборда состоит из 5-ти блоков. Их можно определить в 3 группы:

1. Анализ эффективности проведения рекламных компаний – 1,2 и 3 блоки.
2. Анализ подписчиков (потенциальных постоянных клиентов) – 1 и 4 блок.
3. География активности продаж по сети магазинов – блок № 5.

Анализируя первую группу блоков 1-3 можно визуально оценить, как коррелируется активность рекламных компаний с активностью поведения покупателей в магазинах. Пример:

Обратите внимание на дату 27.01.2020. 3-ий блок на дашборде показал резкий рост рекламной активности. А по первому и второму блоку видно реакцию и поведение посетителей магазинов. Наилучшую эффективность рекламная компания выполнила в первый день. Аудитория сразу бурно отреагировала на рекламное предложение. А на третий день 29.01.2019 уже не было смысла продвигать данное предложение и лучше прекратить проведение его рекламной компании, чтобы не сливать напрасно бюджеты на рекламу.

Также следует обратить внимание на то, что второй блок имеет переключатель «СУММА/КОЛИЧЕСТВО» продаж. Переключаясь мы имеем возможность анализировать рекламу не только относительно реакции аудитории, но и относительно окупаемости рекламных бюджетов:

Третий блок дашборда информирует нас об аудитории подписчиков за текущую неделю:

Видно, что большая доля клиентов приходится на женский пол. Но если сегментировать аудиторию по возрастным категориям, то видно, что в категории до 35-ти лет преобладают молодые парни среди клиентов сети магазинов.

Самый информативный блок – это география активности продаж в магазинах сети по разным штатам:

Здесь все просто и понятно, чем выше активность продаж в штате, тем более светлый его цвет на тепловой карте. Сразу стоит отметить что карта штатов окрашивается макросом на основе цветов ячеек тепловой карты созданной с помощью условного форматирования на листе «Processing» в диапазоне ячеек AF1:AF48. В данной версии дашборда при изменены цвета в условном форматировании следует использовать код RGB где:

• для первого красного цвета RED число из одной цифры (в данном случае 0 для минимального значения темного цвета и 0 для максимального значения светлого цвета );
• код для второго зеленого GREEN число из 3-х цифр (в примере 70 для темного и 255 для светлого);
• код для третьего синего BLUE из 3-х цифр (70 темный, 255 светлый).

Таким образом код RGB(0, 70, 70) – темный цвет для минимального числа и код RGB(0, 255, 255) – для максимального светлого цвета использовано в данном условном форматировании. Если код будет иметь другие количества цифр в цветах (например, RGB(15, 123, 51)) тогда эта версия макроса выдаст ошибку.

Ввод данных для визуализации в шаблон дашборда

В результате мы получаем полезный информативный дашборд для анализа эффективности рекламы по магазинам целой сети на основе введенных статистических данных на двух листах:

1. Data – данные о кол-во посещений, кол-во продаж, сумма продаж, кол-во показов рекламы, по каждому штату.



2. Data2 ¬– данные о клиентах подписчиках: пол, возраст, тип взаимодействия (подписка или отписка).

И на основе всех Вами заполненных данных на главном листе «DASHBOARD» автоматически обновиться информация. В каждом блоке отображается информация за 7 дней. Для перемещения по датам используется элемент управления «полоса прокрутки» в самом верху дашборда:

Скачать дашборд анализа эффективности рекламы в Excel

Данный шаблон дашборда вполне можно использовать для автоматической визуализации собранных статистических данных за учетный период времени (в данном примере 1 год 2020-й). Визуализируя информацию намного удобнее и быстрее находить погрешности деятельности бизнеса для срочного их устранения. А также визуализация данных позволяет выявить скрытые новые возможности в бизнес-стратегии.

Вот создали мы огромную кучу рекламных кампаний с необъятной семантикой по всем правилам контекста: в поисковых кампаниях прописали все заголовки под ключ, создали несколько вариантов объявлений в группе, добавили все расширения и т.д. Запустили РК и, вытирая пот со лба, отчитались перед заказчиком: «Кампании пошли. Полёт нормальный!» Проходит время, набирается статистика, и нужно проверить, какой вариант объявлений сработал лучше. И тут наступает небольшой ступор: отчёт метрики по UTM-меткам показывает варианты объявлений, но данные разрознены и не показываются данные о расходах.

Отчёт из интерфейса Директа (из Мастера отчётов) даёт все необходимые данные для анализа, но сам анализ проводить крайне неудобно при большом количестве кампаний и групп объявлений.

Для рекламных кампаний Google Ads та же ситуация:

Или так

В такой ситуации нам на помощь приходит инструмент «Сводные таблицы» в Microsoft Excel

Перед использованием Эксель нам нужно выгрузить необходимые данные из Директа и Гугл Аналитикса.

В директе выбираем срезы и столбцы за выбранный период

И экспортируем

Открываем выгруженный файл, выделяем все поля (Ctrl+A) и создаём табличку (Ctrl+T или в разделе «Вставка» выбираем «Таблица»)

На основе полученной таблицы создаём сводную таблицу.

В созданную сводную таблицу добавляем необходимы поля

В Строки добавляем: Кампания, Группа, № Объявления. В поле Значения: Показы, Клики, CTR, Расход, Отказы, Конверсии.

Обратите внимание, что в полях CTR и Отказы должна быть выбрана операция «Среднее».

А в остальных столбцах – Сумма. Чтобы изменить операцию в столбце, необходимо открыть меню столбца правой кнопкой мыши и выбрать пункт «Параметры полей значений»

Теперь наша сводная таблица готова к использованию.

Сортируем таблицу по столбцу Расходы. Выбираем Дополнительные параметры сортировки в Столбце с названиями кампаний.

В параметрах сортировки выбираем столбец «Сумма по полю Расход»

Разворачиваем выбранную кампанию до номера объявления и смотрим показатели

Видим, что у двух последних объявлений плохие показатели и их мы можем отключить:

1. Через Директ Коммандер, применив фильтр во вкладке объявления.
2. В открытом отчёте Мастера отчётов, нажав Ctrl+F

3. Либо зайдя внутрь самой кампании.

В Гугл Аналитиксе создаём собственный отчёт с таким набором параметров и показателей

И выгружаем отчёт

В отчёте, выгруженном в Эксель, создаём сводную таблицу также, как описано выше для РК Директа.

Видим, что в группе второй вариант объявлений имеет хуже показатели и это объявление нужно отключить

Переходим в аккаунт Гугл Рекламы и на уровне объявлений добавляем столбец «Идентификатор объявлений»

Нажимаем Ctrl+F, находим соответствующее объявление и отключаем

Таким образом анализируем все кампании, которые набрали достаточно статистики для принятия решения.

В данной статье рассмотрен лишь один из вариантов использования сводных таблиц при анализе рекламных кампаний. Сводные таблицы – инструмент очень гибкий и функциональный. На их основе можно, например, строить отчёты с визуализацией для клиента или провести аналитику рекламных кампаний относительно временных промежутков, или свести в одну таблицу данные из разных источников.

Чтобы Ваши рекламные кампании не превратились в хаотичный быстро затухающий феерверк, а набрав высоту, достигли своей цели, добавьте к своим инструментам и сводные таблицы Excel.

Провести Аудит РК!

Подпишись и следи за выходом новых статей в нашем монстрограмме

Остались вопросы?

Не нашли ответ на интересующий Вас вопрос? Или не нашли интересующую Вас статью?  Задавайте вопросы и темы статей которые Вас интересуют в комментариях.

Получайте бесплатные уроки и фишки по интернет-маркетингу