Как DataGo помогла e-com проекту X-COM связать маркетинговые доходы и расходы

Про X-COM

X-COM (Xcom-Shop) — один из крупнейших e-com проектов, специализирующийся на онлайн-торговле ИТ-оборудованием и сопутствующими товарами. Компания входит в ТОП-30 интернет-магазинов России и в ТОП-5 в сегменте компьютерного оборудования.

X-COM активно внедряет цифровые технологии во все бизнес-процессы: инструменты автоматизации маркетинга, аналитики и управления клиентским опытом. Высокий уровень диджитализации позволяет быстро адаптироваться к изменениям рынка, эффективно управлять большими объёмами данных и принимать решения на основе точной аналитики.

Вызов

Команда маркетинга использует более 7 рекламных источников для привлечения трафика: контекстную рекламу, CPA-сети, размещение в Яндекс.Товарах, товарную рекламу, Email, SMM и органический трафик. Ориентируясь на результаты рекламных кампаний из внутренних кабинетов площадок, команда X-COM могла анализировать такие показатели, как CTR, CPM, CPL и расход по каждой кампании. Но возможности сопоставить маркетинговый расход с доходом от реального клиента у команды не было.

Рекламные кабинеты и стандартные отчёты отражали расход каждой кампании и основные показатели эффективности, но связать этот расход с реальным доходом* от клиентов было затруднительно.

*Реальный доход — это подтверждённые командой X-COM продажи, включающие не только сделки из CRM, но и отражающие возвраты и продажи по системе лояльности.

Сопоставление маркетинговых расходов и доходов даёт возможность увидеть связь между источниками трафика и доходом. Это позволяет бизнесу перераспределять рекламный бюджет на более прибыльные источники, корректировать маркетинговую стратегию и улучшать эффективность работы команды.

Цель

Основной целью команды X-COM было настроить надёжную аналитическую инфраструктуру, которая обеспечит бизнес своевременными актуальными данными. Компания искала решение, с помощью которого маркетинг сможет вместо предположений оценивать на данных, какие каналы приносят прибыль, а какие только потребляют бюджет.

Такая прозрачность способствует не только оптимизации расходов, но и помогает обосновывать их перед руководством. Это позволяет уверенно управлять рентабельностью маркетинга и видеть, что работает, а что нужно дорабатывать или убирать.

Решение

DataGo — решение для создания единого маркетингового DWH, позволяющее повышать эффективность цифрового маркетинга. Команды аналитики получают качественные «сырые» данные в режиме realtime, а команды маркетинга — своевременные прикладные отчёты.

• DataGo Web Streaming даёт аналитическим командам надёжные сырые данные о поведении пользователей на сайте и позволяет маркетологам отслеживать весь путь конверсии.
• DataGo Pipelines обеспечивает бесшовный сбор данных из рекламных платформ, CPA-сетей, CRM-системы и других источников. Это позволяет контролировать рекламные расходы, связывать их с доходами и повышать эффективность рекламы.

X-COM использует DataGo Web Streaming с 2023 года взамен ушедшему из РФ сервису OWOX. Стриминг позволял команде аналитиков получать сырые данные практически в режиме realtime, формировать прикладные отчёты для маркетинга и применять различные модели атрибуции.

Отчёт стал незаменимым инструментом для тех, кто работает с данными ежедневно. Он помогает принимать точные и своевременные решения, которые влияют на эффективность маркетинга и общий рост бизнеса.

Подготовка данных

Мы сосредоточились на подготовке данных к формированию единой Performance-отчётности. Для команды X-COM было важно понимать не только, из каких источников приходят пользователи и каким был расход, но и каким был доход по каждому из каналов.

В отчёте, который связывает маркетинговые доходы и расходы, команда ориентируется на несколько ключевых показателей:

• ROMI — показывает, сколько прибыли приносит каждый вложенный рубль, и помогает понять, какие каналы действительно работают;
• CAC — стоимость привлечения клиента: насколько оправданы затраты;
• LTV — долгосрочная ценность клиента; соотношение LTV к CAC показывает, насколько выгодно привлекать клиентов через тот или иной канал;
• CPO — стоимость одной покупки, полезна для быстрой оценки акций и отдельных кампаний.

Связка доходов и расходов позволяет видеть полную картину: куда идут деньги, что приносит результат, а где нужно что-то менять.

Шаг 1. Определить конечную бизнес-цель дашборда

Корректно сформированные цели — количественные и достижимые — это фундамент любого маркетинга. Цели и ожидания команды маркетинга к Performance-отчёту:

• максимизация рентабельности инвестиций: прозрачность эффективности рекламных кампаний для оптимизации бюджетов;
• повышение качества и конверсии лидов: анализ поведения клиентов на всех этапах воронки с акцентом на узкие места;
• интеллектуальное управление бюджетами: мониторинг эффективности каналов в реальном времени с возможностью оперативного перераспределения ресурсов.

Шаг 2. Определить доступные источники данных

Вторым шагом определили, какие данные можно получить «готовыми», а какие необходимо «преобразовать» для дашборда.

«Сырые» источники данных:

• DataGo Streaming (сырые хитовые веб-данные);
• потоки выгрузок из рекламных кабинетов, обновляемые за ретро-период (от 30 дней и более): расходы, клики, показы;
• CRM-данные о заказах со статусами оплаты.

«Преобразованные» источники данных:

• DataGo Sessions — агрегированные хитовые данные в сессии;
• DataGo CostData — объединение рекламных потоков;
• DataGo FBA с логикой Funnel Based Attribution на основе конкретной воронки конверсий X-COM;
• DataGo CRM view для фильтрации дублей и разделения заказов на статусы.

Шаг 3. Объединение преобразованных данных

Далее мы объединили необходимые «преобразованные» данные из источников и подготовили кастомные группировки, провели проверку и чистку от дублей по сессиям, транзакциям и пользователям.

• Все обновления реализованы через Airflow / Python и SQL-скрипты. Это позволило отслеживать каждый шаг-узел на отказоустойчивость и продолжать расчёт после исправления ошибок;
• добавили проверку бот-фрод-трафика и механизмы исключения таких пользователей.

Шаг 4. Модель атрибуции

Команда X-COM использовала стандартную модель Last Non-Direct Click, при которой ценность присваивается последнему значимому источнику взаимодействия, если это не direct traffic.

Основной минус LNDC в том, что модель игнорирует ценность других источников в цепочке помимо последнего. Это ограничение не позволяет увидеть всю картину и повышает риск неверного стратегического решения.

Поэтому дополнительно подключили DataGo Funnel Based Attribution. FBA помогает определить недооценённые и переоценённые рекламные каналы — модель оценивает вклад каждой кампании и касания в достижении конверсии.

• справедливо распределяет рекламный бюджет с учётом реального вклада каналов в конверсию и их взаимного влияния;
• способствует снижению ДРР при увеличении дохода;
• влияет на увеличение числа новых клиентов при сохранении бюджета.

FBA используется командой X-COM совместно с LNDC, где последняя — базовая модель. Применение двух моделей позволяет сравнивать их между собой и принимать взвешенные решения; обе выведены в общий дашборд.

Результат: Performance-отчёт со связкой доход/расход

Команда DataGo сформировала Performance-отчёт, в котором:

• отражены подтверждённые продажи со всеми возвратами и скидками по программе лояльности;
• данные обновляются автоматически, что экономит ресурс команды маркетинга и исключает ошибки человеческого фактора;
• кастомно собраны необходимые метрики и срезы исходя из требований бизнеса X-COM — без шаблонных метрик коробочных решений.

Работа с отчётом ведётся ежедневно. Основные пользователи — аналитик, директор по маркетингу, директор магазина и специалисты по платному трафику. На основе данных уже приняты важные решения: перераспределён бюджет в пользу каналов с лучшим ROMI, скорректированы кампании с высоким CAC (таргетинг и креативы), что позволило снизить затраты на привлечение и повысить конверсии в ключевых источниках.