По умолчанию, данные Google Analytics, сохраненные в таблицах Google BigQuery, являются источником данных и о поведении пользователей, и о транзакциях.
Если вы хотите атрибутировать ценность товаров, купленных не на сайте, или учитывать исполняемость заказов, измените источник данных о транзакциях на странице модели на такой, в котором учтены эти события. Например, на данные из вашей СRM-системы.
Как загрузить данные о заказах в Google BigQuery
Как добавить данные о транзакциях из CRM
1. На экране модели нажмите Добавить источник: 
2. Выберите Транзакции из CRM: 
3. Выберите нужные вам проект BigQuery, набор данных и таблицу или представление:
Обратите внимание: Вы можете подключить только те таблицы с данными, которые находятся в той же локации, что и остальные источники модели атрибуции. Если данные, которые уже подключены к модели атрибуции находятся в локации EU, то вы не сможете подключить источник данных из CRM с локацией US и наоборот. Как перенести данные между наборами в разных локациях — читайте в этой статье.
4. Нажмите Сохранить и заново рассчитайте модель.
Структура таблицы с данными о транзакциях
Структура таблицы или представления в Google BigQuery обязательно должна соответствовать структуре, представленной ниже. Звездочкой (*) отмечены обязательные для заполнения поля. Остальные поля должны быть в схеме, но их можно оставить незаполненными.
Пример представления в BigQuery
| Поле | Тип | Описание |
|---|---|---|
user_id* |
STRING | Идентификатор пользователя |
client_id |
STRING | Идентификатор онлайн-посетителей |
user_phone |
STRING | Номер телефона пользователя |
user_email |
STRING | Адрес электронной почты пользователя |
transaction_id* |
STRING | Идентификатор транзакции |
transaction_status* |
STRING | Статус транзакции: completed, refunded, cancelled, pending, in_process, awaiting_fulfillment, awaiting_shipment или awaiting_pickup. *Учитываться будут только транзакции в статусе completed. |
transaction_responsible |
STRING | Идентификатор менеджера или оператора, который обрабатывает транзакцию |
transaction_coupon |
STRING | Промо-код |
transaction_discount |
FLOAT | Скидка в деньгах |
transaction_revenue* |
FLOAT | Доход с транзакции для конкретного товара, не включая скидку. Рассчитывается по формуле product_price*product_quantity |
transaction_currency |
STRING | Валюта |
transaction_payment_type |
STRING | Способ оплаты |
transaction_delivery_type |
STRING | Тип доставки |
transaction_delivery_service |
STRING | Служба доставки |
transaction_delivery_time |
INTEGER | Время доставки в днях |
transaction_touchpoint |
STRING | Источник транзакции. Например, сайт, кол-центр или офлайн-магазин |
transaction_store_id |
STRING | Идентификатор магазина |
transaction_city |
STRING | Город |
transaction_region |
STRING | Регион |
transaction_country |
STRING | Страна |
transaction_created* |
TIMESTAMP | Время создания транзакции |
transaction_changed |
TIMESTAMP | Время последнего изменения транзакции |
product_id |
|
Идентификатор товара |
product_name |
STRING | Название товара |
product_category |
STRING | Категория товара |
product_groupcategory1 |
STRING | Категория 1 уровня |
product_groupcategory2 |
STRING | Категория 2 уровня |
product_groupcategory3 |
STRING | Категория 3 уровня |
product_brand |
STRING | Бренд товара |
product_cogs |
FLOAT | Себестоимость товара в процентах от стоимости. Например, 0.4 или 0.15 |
product_quantity |
INTEGER | Количество товаров в транзакции |
product_price |
FLOAT | Стоимость товара |
promo_name |
STRING | Название акции |
promo_start |
TIMESTAMP | Время начала акции |
promo_end |
TIMESTAMP | Время окончания акции |
Во время расчета, данные таблицы с транзакциями заменят данные Google Analytics в полях transaction_id, user_id и product_id.
* Учитываться будут только транзакции в статусе completed.
Важно: Данные о транзакциях, пользователях и товарах в таблице с транзакциями и источнике данных модели должны соответствовать друг другу.
Как соотносятся User ID из Google Analytics и таблицы-источника
Обратите внимание, что если нет информации о User ID, то в поле user_id можно записывать Client ID.
| Google Analytics | Транзакции из CRM | Как соотносятся | ||
|---|---|---|---|---|
| userId 1 | transaction 1 | userId 1 | transaction 1 | И пользователь, и транзакция совпадают. Действия перед покупкой будут соотнесены по этому пользователю. |
| userId 2 | transaction 2 | userId 3 | transaction 2 | Транзакция совпадает, а пользователь нет. Действия перед покупкой будут соотнесены по пользователю из первой по времени строки. |
| userId 4 | transaction 3 | null | transaction 3 | Транзакция совпадает, пользователя в одном источнике нет. Действия перед покупкой будут соотнесены по пользователю из первой по времени строки. Если это окажется источник, где нет пользователя, в воронке будет отображаться только шаг покупки. |
| null | transaction 4 | userId 4 | transaction 4 | |
Информация берется из первой по времени записи о транзакции среди двух источников (GA и CRM).
Эти схемы работают только если последний шаг воронки — CRM-транзакция. Если последний шаг — кастомное событие, то информация о конверсиях и событиях будет взята из таблицы с кастомными событиями.
Как соотносятся данные о транзакциях из Google Analytics и таблицы-источника
- Транзакции есть в Google Analytics, но их нет в таблице с транзакциями
Ценность товаров из этих транзакций не будет распределена. - Транзакций нет в Google Analytics, но они есть в таблице с транзакциями
- Для таких транзакций будут созданы сессии покупок, с каналом (medium)'offline'.
- Если у посетителя до офлайн-покупки были онлайн-сессии, то они получат ценность. Ценность за прохождение остальных шагов воронки между онлайн- и офлайн-взаимодействием получит сессия офлайн-покупки.
- Если онлайн-сессий не было, то 100% ценности получит сессия офлайн-покупки. - Транзакции есть и в Google Analytics, и в таблице с транзакциями
Вся информация о таких транзакциях и о сессиях, которые к ним привели, будет соответствовать данным Google Analytics.
0 Комментарии