Атрибуция кастомных событий

Кастомные события — это события, загруженные в BigQuery из любых источников (CRM, системы коллтрекинга и другие). На них вы можете построить воронку в своей модели атрибуции.

Так вы объедините в одной воронке все усилия бизнеса, направленные на конверсию пользователей и более точно оцените их эффективность.

Какие данные нужны для оценки кастомных событий

Чтобы оценивать кастомные события по модели на основе воронки, загрузите информацию об этих событиях в Google BigQuery.

Для этого вам нужна таблица или представление с такой структурой:

Поля, выделенные жирным — обязательны для заполнения. Поля utm_term и utm_content — необязательные, добавьте их в таблицу только если вам нужна детализация по этим utm-меткам. Остальные поля должны быть в схеме, но вы можете оставить их незаполненными.

Как загрузить данные о заказах в Google BigQuery? 

Как создать модель атрибуции на основе кастомных событий

1. На главной странице OWOX BI нажмите Создать модель в блоке Attribution:

2. Откроется страница создания модели атрибуции. Здесь предоставьте доступ к вашему проекту в Google BigQuery, в котором хранится таблица с кастомными событиями.

3. В качестве источника данных выберите Кастомные события:

4. Выберите Длительность сессии для каждого события. Эта опция определяет принцип, по которому кастомные события будут сгруппированы в сессии после расчета модели атрибуции. Вы сможете изменить эту настройку в любой момент после расчета модели атрибуции.

• 24 часа — все события за одни сутки ассоциируются с одной сессией. Этот способ применяется для кастомных событий по умолчанию. Используйте его, если у вас нет необходимости оценивать влияние отдельных кастомных событий на транзакции или другие сессии.
• 30 минут — события группируются в сессии каждые 30 минут. Используйте этот способ, если в вашей воронке много кастомных событий и вы не хотите создавать отдельную сессию для каждого из них или объединять их в одну сессию.
  Важно: При применении этого способа происходит не расчет времени между всеми существующими событиями в цепочках, а разбивка суток на окна по 30 минут. Так, например, события в 10:29 и 10:31 попадут в разные сессии.
• Новая сессия для каждого события — для каждого события создается отдельная сессия. Используйте этот способ, если в вашей воронке есть отдельные события, которые могут привести к транзакции во время онлайн-сессии — например, телефонный звонок, который помог принять решение о покупке.
  Важно: При применении этого способа есть вероятность получить дубли Session ID для событий, в которых полностью совпадают utm-метки, регион и timestamp.

5. Укажите проект BigQuery, набор данных и таблицу с вашими кастомными событиями:

Здесь обратите внимание на локацию набора данных BigQuery. Это может быть одна из двух мультирегиональных локаций — EU (Европейский союз) или US (Соединенные штаты). Выбрав в качестве первого источника модели данные из EU, вы не сможете добавить к этой модели другие источники с данными из US и наоборот.

5. Нажмите Создать модель.

Готово. Модель с кастомными событиями создана.

Как добавить данные о кастомных событиях в существующую модель

1. На странице модели нажмите кнопку Добавить источник:

2. В открывшемся окне выберите нужный вам тип данных — Кастомные события:

3. Выберите Длительность сессии для каждого события. Эта опция определяет принцип, по которому кастомные события будут сгруппированы в сессии после расчета модели атрибуции. Вы сможете изменить эту настройку в любой момент после расчета модели атрибуции.

• 24 часа — все события за одни сутки ассоциируются с одной сессией. Этот способ применяется для кастомных событий по умолчанию. Используйте его, если у вас нет необходимости оценивать влияние отдельных кастомных событий на транзакции или другие сессии.
• 30 минут — события группируются в сессии каждые 30 минут. Используйте этот способ, если в вашей воронке много кастомных событий и вы не хотите создавать отдельную сессию для каждого из них или объединять их в одну сессию.
  Важно: При применении этого способа происходит не расчет времени между всеми существующими событиями в цепочках, а разбивка суток на окна по 30 минут. Так, например, события в 10:29 и 10:31 попадут в разные сессии.
• Новая сессия для каждого события — для каждого события создается отдельная сессия. Используйте этот способ, если в вашей воронке есть отдельные события, которые могут привести к транзакции во время онлайн-сессии — например, телефонный звонок, который помог принять решение о покупке.
  Важно: При применении этого способа есть вероятность получить дубли Session ID для событий, в которых полностью совпадают utm-метки, регион и timestamp.

4. Выберите проект BigQuery, набор данных и таблицу с данными о кастомных событиях. OWOX BI проверит структуру таблицы. Если структура верна, вы увидите сообщение «Данные подходят».

Если в структуре будут обнаружены проблемы, OWOX BI укажет на них. 

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 кастомных событий с локацией US и наоборот. Как перенести данные между наборами в разных локациях — читайте в этой статье.

4. Нажмите Cохранить. Готово. Данные о кастомных событиях добавлены к вашей модели атрибуции.

Теперь вы можете настроить их как отдельные шаги.

Настройка шагов с кастомными событиями в воронке

Кастомные события появятся в воронке как отдельные шаги. Но вы можете объединить несколько событий в один шаг.

1. Откройте выпадающее меню шага и нажмите Редактировать:

2. Здесь вы можете изменить название шага и определить какие кастомные события будут учитываться в этом шаге, добавляя или удаляя параметр Кастомное событие. Тут же можно определить условия, при которых события добавляются в воронку.