Передача оффлайн-конверсий в Google Analytics

Отслеживание конверсий — пожалуй, одна из важнейших задач интернет-маркетинга. И, пока речь идет о конверсиях в онлайне, большинство систем, включая самую распространенную — Google Analytics, — справляются с этой задачей достаточно хорошо, чтобы предоставить маркетологу необходимую информацию для анализа. В самом деле — пользователь пришел на сайт, выбрал товар, положил в корзину, ввел платежные данные, и конверсия произошла. Если товар цифровой, то он его сразу и получил (и это тоже фиксируется аналитикой), если это физический товар, то аналитика может фиксировать передачу товара в доставку и далее его получение.

Но что делать, если онлайн-цепочка прерывается на этапе получения информации о товаре, а собственно покупка — то есть выбор, оплата и получение товара, — происходит вне зоны действия аналитики? Худо-бедно можно как-то решить проблему, если оффлайн-контакт с покупателем происходит через документируемый канал — email или телефон, и её пробуют решать, применяя call-tracking, CRM и прочую сквозную аналитику. А как быть, если после визита на сайт покупатель просто оказывается у вас на кассе и оплачивает покупку наличными?

Именно с такой проблемой мы столкнулись, продавая входные билеты на мероприятия коворкинга "Терминал 42" в Одессе. Наши покупатели либо приобретали билеты в онлайне на нашем сайте — и тогда мы знали о них всё, что только можно знать, за исключением номера платежной карты (эту информацию знала только платежная система), — либо приходили к нам на рецепцию, оплачивали покупку на кассе — и мы могли только спросить номер телефона, чтобы связаться с ними в случае переноса или отмены мероприятия. Попытки задавать вопросы "Откуда вы узнали о мероприятии" успеха не приносили — во-первых, это увеличивало время обработки заказа, во-вторых, не давало особой пользы, поскольку в большинстве случаев звучал ответ "Кажется, в фейсбуке увидела", что мы и так знали. Более того, если билеты продаются непосредственно перед мероприятием, мы и вопросы задать не успеваем.

Впрочем, не всё так печально. Продажи в оффлайне все равно фиксируются в той же базе и тем же движком (в нашем случае — Woocommerce), что и продажи на сайте, поэтому сам факт оффлайн-конверсии мы фиксируем в любом случае. Поэтому и возникла идея — раз уж мы не можем точно атрибутировать конверсии в оффлайне, то есть распознать, какая именно онлайн-активность пользователей к ним приводит, и как мы на эту активность можем повлиять, давайте просто попробуем собрать в одном месте всю информацию о конверсиях и маркетинговых кампаниях и попробуем увидеть хотя бы самые грубые тенденции.

Системы сквозной аналитики?

Принято считать, что для такой задачи предназначены системы сквозной аналитики, которые умеют и звонки учитывать, и письма, и сводить всю информацию воедино. Попытке использовать одну из таких систем придется посвятить отдельную статью, а тут просто скажу, что большинство разрекламированных функций таких систем нам просто не нужны, а за остальное платить полную сумму не имеет смысла. Ну, смотрите — звонки нам фиксировать не надо, поскольку по телефону мы не продаём, через email — тоже. Стоимость же большинства систем начинается от 100 долларов в месяц, не считая стоимости интеграции.

"А нельзя ли это же сделать в Google Analytics?", — подумали мы. Ведь система уже фиксирует все наши онлайн-конверсии и делает это достаточно точно. Может, есть способ передать информацию в аналитику при оформлении покупки на кассе?

Сразу скажу, что подавляющее большинство советов, которые встречаются в интернете на тему оффлайн-конверсии, выглядят как "Дайте оффлайну уникальный телефон/специальный URL/попросите заполнить форму". То есть приведите их обратно в онлайн. Что нам совершенно не подходило.

Находим способ всё сделать в GA

Но в процессе аналогичных поисков на тему "Как научить GA корректно обрабатывать возвраты билетов?" был найден прекрасный инструмент самого Гугла, позволяющий тестировать передачу данных в Google Analytics через Measurement Protocol. Это Hit Builder, который размещен на сайте Google Analytics Demos and Tools. После авторизации доступа этому инструменту к вашему аккаунту в Google (имеется в виду аккаунт, используемый для доступа в GA, конечно), с его помощью можно сконструировать запрос к GA, который передаст нужную информацию — причем, это может быть как просто pageview или event, так и полноценная транзакция.

Примеры таких запросов приведены в справке для разработчиков — и это оказалось практически то, что нам надо.

Для начала мы сконструировали тестовый запрос — взяв для этого реальную оффлайн-транзакцию:

Детали заказа, оплаченного на касс

Вот как будет выглядеть этот заказ в конструкторе хита:

Большинство параметров понятны, но все же прокомментируем некоторые:

  • tid=UA-XXXXX-Y — идентификатор ресурса, в конструкторе он выбирается из списка.
  • cid=xxx — идентификатор клиента. Если бы мы могли провязать активность клиента каким-то образом с его поведением на сайте, то здесь следовало бы указать ClientID. Но у нас этих данных нет, так что просто оставим здесь 555.
  • dp, dt и ta — здесь мы указываем POS (point-of-sale). Собственно, страница и её тип нам не так важен, а вот параметр ta покажет эту транзакцию в отчете по Affiliation. Если у вас более одной кассы или более одной точки продаж, разное значение параметра ta позволит разнести транзакции по разным точкам.
  • ti — идентификатор транзакции, мы используем для него номер заказа в Woocommerce.
  • tr — сумма заказа.
  • pa — purchase — это обязательный параметр.
  • pr1id — id купленного продукта в системе
  • pr1nm — название продукта
  • pr1pr — цена продукта. Если этот параметр опустить, то в отчете вы увидите покупку товара стоимостью 0 на общую сумму XXX, что будет выглядеть абсурдно.

В результате Hit Builder соорудит вот такой запрос:

После проверки хита на валидность вы можете отправить запрос в GA. Для тестовой транзакции рекомендуется это сделать, после чего чем-то себя занять на 20-30 минут, пока GA не отразит её в отчетах.

Автоматизируем передачу данных

Разумеется, вручную составлять такие запросы на каждую транзакцию — это не вариант, так что надо искать способы автоматизировать эту деятельность.

К счастью, мы используем Woocommerce — популярную систему Ecommerce, базирующуюся на Wordpress, и делаем это не в последнюю очередь потому, что популярность системы среди пользователей гарантирует её популярность среди разработчиков, которые как разрабатывают много дополнений, так и предусматривают интеграцию с ней в большом количестве своих продуктов. Поэтому, если мы сформулируем задачу как "Нам нужно какое-то решение, которое будет брать новые заказы из нашего Woocommerce и формировать из их параметров POST-запросы в Google Analytics", то мы обнаружим, что она легко решается такими сервисами, как Zapier и подобными. Мы для этого используем менее известный сервис Integromat, который предоставляет очень удобный и наглядный интерфейс для создания автоматизированных сценариев.

Сценарий для передачи конверсий в Google Analytics

Если вы решите воспользоваться этим сервисом, то вот конфиг для импорта сценария. В нём следует указать собственный id ресурса в GA и критически подойти к остальным параметрам. Бонус — сценарий также отслеживает возвраты, сделанные в админпанели магазина, и передаёт сведения о них в GA.

Если ваше решение для Ecommerce не поддерживается в каталоге интеграций Integromat или Zapier, можно придумать обходной способ — настройте экспорт данных оффлайн-транзакций в CSV или XSL файлы и используйте их на входе сценария. Правда, учитывая, что вы не можете диктовать Google Analytics, в какой момент времени учитывать транзакцию — конверсия будет учтена в момент передачи хита, — очевидно имеет смысл наладить максимально автоматический процесс с регулярным, каждый час или около того, экспортом таких данных.

И вот как выглядит наш результат в Google Analytics — успешно зафиксированные транзакции с пометкой "POS" в отчетах Расширенной коммерции.

А теперь, когда мы собрали все конверсии в одном месте, мы можем подумать, что с ними делать дальше. Но это уже совсем другая история.

preview Как и зачем сегментировать контактную базу

Как и зачем сегментировать контактную базу

Эффективная сегментация — это правильно выбранные критерии для построения сегментов
preview Исследование Aori: Как менялась цена клика в 2018 году

Исследование Aori: Как менялась цена клика в 2018 году

Что и когда лучше рекламировать малому бизнесу
preview Сквозная аналитика: ожидания vs реальность

Сквозная аналитика: ожидания vs реальность

Сквозная аналитика — модная тема последних лет
preview Яндекс.Директ: Как меняется спрос на товары и услуги в течение года

Яндекс.Директ: Как меняется спрос на товары и услуги в течение года

Аналитики Яндекса определили категории товаров и услуг, интерес к которым особенно сильно зависит от сезона, и составили топы таких категорий для каждого месяца в году
preview 6 SMM-трендов, за которыми стоит следить в 2019 году

6 SMM-трендов, за которыми стоит следить в 2019 году

В статье приведены ключевые тренды, которые стоит учитывать при разработке маркетинговой стратегии
preview 10 сайтов с отзывами, о которых должна знать каждая компания

10 сайтов с отзывами, о которых должна знать каждая компания

Чтобы сформировать приятный имидж компании, будьте там, где ваши клиенты