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.
О том, как импортировать данные о транзакциях в Google BigQuery, читайте в этой статье.
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 здесь.
4. Нажмите Сохранить и заново рассчитайте модель.
Структура таблицы с данными о транзакциях
Структура таблицы или представления в Google BigQuery обязательно должна соответствовать определению схемы данных в этой статье.
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