КЕЙС SPORTBANK И PROMODO
Как правильно измерить эффективность рекламных каналов

Пользователь попал в ваше приложение через лендинг.

Какие каналы привлечения сработали?



17 мая 2021


Павел Фортельный
специалист по веб-аналитике в Promodo
Запуск мобильной рекламы без глубокой аналитики — большой риск, время и финансовые затраты. Особенно в секторе FinTech.

Как собрать весь массив данных в едином интерактивном отчете и какие инсайты он поможет выявить? Специалист по веб-аналитике в Promodo Павел Фортельный рассказывает об этом Adsider на примере кейса со sportbank.
Задача
Осенью 2019 года компания Dyvotech совместно с N1 объявила о запуске нового мобильного банка sportbank, а весной 2020-го к продвижению проекта подключились специалисты Promodo, перед которыми стояла задача увеличения охвата и узнаваемости бренда.

Sportbank не имеет физических отделений: все операции, в том числе заказ карты, проводятся в приложении на iOS или Android. Пользователи попадают в приложение либо напрямую, либо через лендинг. Возник вопрос, как отследить эффективность рекламных каналов, если они приводят пользователя через лендинг, а он не спешит активировать карту.
Также важно было отследить, сколько длятся так называемые дотяжки от первого контакта с приложением до активации карты.
Как выстраивали систему аналитики
Для аналитики мобильного приложения команда выбрала две системы: Firebase и AppsFlyer.
Firebase. Основное преимущество этой системы с точки зрения аналитики — поддержка автоматического экспорта сырых данных в систему BigQuery. Кроме того, из-за отсутствия семплирования сохраняется полнота данных.

Другие преимущества Firebase:
Поддержка аудиторий, атрибуций более продвинутыми механизмами для работы с таргетированной рекламой. Можно сегментировать пользователей по событию, например session_start или level_up, и комбинировать события, параметры и свойства. Такой подход позволяет выделить практически любое подмножество пользователей.
Автоматическая регистрация важных событий из воронки: first_open (первое открытие приложения), app_remove (удаление), app_update (обновление) и даже in_app_purchase (покупка или оформление подписки, которая обрабатывается в App Store или Google Play).
Есть возможность интеграции с большим количеством сервисов.
Комплексное представление о распределении трафика в приложении и на сайте (GA4).
AppsFlyer. Один из самых крупных мобильных трекеров. По функционалу не уступает Firebase, но в системе действует модель оплаты: 6 центов за одну неорганическую установку.

В Firebase нет возможности корректно отслеживать переходы с Facebook, а это второй по значимости источник установок. Даже с использованием Dynamic Links часть трафика теряется. Также система не собирает данные по ААА-кампаниям (Automated App Ads). Для решения этих задач и подключили AppsFlyer.

Мы сформировали перечень из более 50 событий для отслеживания и отдали для внедрения разработчикам. Проверили и откорректировали настройки.

В среднем процесс настройки аналитики для мобильного приложения занимает месяц-полтора, но при определенных условиях реализация этой задачи может затянуться. Все зависит от квалификации и уровня загрузки отдела разработки.
Что даст бизнесу корректная настройка мобильной аналитики?
1
Оценка эффективности каналов привлечения трафика.
2
Перераспределение средств в зависимости от рентабельности канала/ рекламной кампании.
3
Перераспределение средств в зависимости от LTV клиентов по каналу/ рекламной кампании.
4
Перенастройка кампаний на основе анализа сегментов пользователей.
5
Оптимизация воронки продаж в приложении.
6
CRO экранов и элементов приложения.
Интеграция
Связав проект Firebase с BigQuery, мы смогли накапливать и изучать полные исходные данные (без выборки) о событиях: со всеми настроенными параметрами и свойствами пользователей. Также такая интеграция позволяет экспортировать и объединять данные для анализа с информацией из внешних источников.

Чтобы отдавать команде только интересующие данные по приложению, использовали Google Data Studio. Интерактивные дашборды позволяли быстрее анализировать информацию и принимать решения.

Благодаря интеграции с исходными данным Firebase у нас была возможность отобразить всю информацию, в том числе и воронки конверсии.
Подключение Google Analytics 4
Благодаря интеграции проекта Firebase с Google Analytics 4 нам удалось отслеживать не только прямой трафик в приложение, но и источники трафика, благодаря которым пользователи попадают в приложение через лендинг sportbank.com.ua.

За счет этого в отчете Data Studio мы получили информацию об активациях карт пользователями, которые пришли на лендинг из веб-источника, а после установили приложение и активировали карту.
Google Analytics 4 связывает воедино мобильную и веб-аналитику и считает реальных пользователей, которые взаимодействовали с компанией, а не устройства и браузеры, которыми они пользовались.

Сам лендинг разметили таким образом, чтобы видеть источник, канал и конкретную кампанию — внедрили метки в каждую ссылку и QR-код, ведущие из лендинга в приложение.

Дополнительно внедрили метатеги для отслеживание Facebook-кампаний и получили возможность отслеживать этот источник через Dynamic Link в Firebase.
Теперь команда может сэкономить время на ручном сведении статистики из отдельных кабинетов (app и web). Все данные отображаются в одном инструменте. Отслеживаются как конверсии по кампаниям привлечения на лендинг в самом приложении, так и «дотяжки» по этим кампаниям.
Результат
1
Проводится анализ всех действий пользователя в приложении.
2
Научились отслеживать источники, которые приводят пользователя в приложение через лендинг.
3
Можно проанализировать воронку, по которой проходит пользователь от установки приложения до активации карты.
4
Можно оценить влияние веб-каналов привлечения трафика на приложение и ценность этих каналов.
5
Настроен когортный анализ взаимодействия пользователей внутри приложения: от первого касания до самой активации.
Планы
1
Уходим от ручных отчетов и настраиваем сквозную аналитику.
2
Настраиваем отслеживание внутренней реферальной программы.
Комментарий клиента

Александр Кударь
коммерческий директор sportbank
«Ребята помогли нам закрыть основную боль — отсутствие единого оперативного отчета, где можно быстро просмотреть все данные и на их основе принимать оперативные решения. Например, благодаря построенной в отчете воронке по этапам оформления карты мы выявили, что у нас были отвалы именно на моменте ввода OTP-номера. Смогли быстро среагировать и решить этот вопрос.

Благодаря отчету когортного анализа мы начали отслеживать дотяжки пользователей, которые активировали карту через неделю, месяц или год после установки приложения. Это дало нам понимание ценности каждого из источников с учетом «хвоста пользователя». То есть, если раньше мы фиксировали, к примеру, 400 активаций по одному из источников за период, то теперь с “дотяжками” понимаем, что на самом деле он приносит 550 активаций».
Читать дальше Ресурс 1