Реклама в Telegram стрімко набирає обертів, але за цим успіхом завжди приховані певні виклики, одним із яких є ефективне управління даними. Як упоратися з великими обсягами інформації та перетворити їх на дієві стратегії? Це питання постає перед кожним маркетологом.
Коли ми стали офіційним реселером Telegram Ads у січні 2024 року, команда усвідомила, що управління звітністю стане справжнім викликом.
Запуск рекламних кампаній через Telegram Ads вимагає регулярного звітування перед клієнтами, які хочуть бачити не тільки ключові показники своїх кампаній, але й кінцеві результати, як-от кількість продажів чи конверсій. Однак на цей момент кабінет Telegram Ads не пропонує зручних аналітичних інструментів, а поточні можливості не інтегруються з такими платформами, як-от Google Analytics, що дало б змогу відстежувати конверсії чи сеанси від реклами. Наша команда вручну створювала звіти для кожного партнера, що займало до трьох годин робочого часу щодня. Зі збільшенням кількості проєктів і рекламних кампаній цей процес став надто трудомістким, що спонукало нас до пошуку шляхів автоматизації. У результаті ми вирішили розробити власний аналітичний інструмент.
У цій статті я розгляну ключові етапи його створення, використані інструменти та поділюсь нашими результатами.
Які інструменти обрали?
- Google Cloud, зокрема BigQuery: залучили для зберігання й обробки даних.
- Cloud Scheduler і Cloud Functions: використали для автоматизації збору й оновлення даних із Telegram Ads через API.
- Looker Studio (Google Data Studio): для створення інтерактивних дашбордів візуалізації даних для клієнтів.
Які джерела даних використали?
- API Telegram Ads: інтерфейс, що надав нам доступ до рекламних даних.
- Google Analytics 4 (GA4): інтегрували для аналізу впливу рекламних кампаній на трафік і конверсії.
Чому обрали Google Cloud для нашого аналітичного інструменту?
- Швидкість і масштабованість інфраструктури Google Cloud вражають. Це дозволяє нам без зайвих зусиль адаптувати проєкти до зростальних потреб, гарантуючи ефективність у роботі.
- Google BigQuery забезпечує централізоване зберігання й аналіз даних, спрощуючи їхню обробку та доступність.
- Легкість інтеграції з різними візуалізаторами дає змогу оперативно аналізувати й візуалізувати інформацію, що підвищує нашу продуктивність.
Ці інструменти забезпечили ефективну обробку великих обсягів даних і дозволили в режимі реального часу відстежувати ключові показники реклами.
4 основні етапи, щоб розробити аналітичний інструмент
Збір даних через API Telegram Ads
Наша команда реалізувала інтеграцію, завдяки якій ми щодня отримуємо дані через API Telegram Ads. Інформація про витрати, кліки, покази, CTR, CPM та інші показники зберігається в BigQuery. Дані з кожної кампанії оновлюються щодня автоматично.
Інтеграція з Google Analytics 4
Щоб отримати повне уявлення про вплив реклами на конверсії, команда інтегрувала дані з Google Analytics 4. Це дало змогу зрозуміти, як користувачі взаємодіють із сайтом після перегляду або кліку на рекламу в Telegram, і визначити рентабельність кожної кампанії.
Обробка даних у Google BigQuery
Зібрані дані з Telegram Ads зберігаються в таблицях BigQuery, де аналітик за допомогою SQL запитів об'єднує дані, агрегує та формує фінальні вітрини даних, які готові до візуалізації. Це забезпечило стабільне середовище для зберігання великих обсягів інформації.
Візуалізація в Looker Studio
Для зручного відображення даних налаштували інтерактивні дашборди в Looker Studio. Завдяки цьому менеджери проєктів отримали можливість швидко переглядати результати кампаній, відстежувати зміни показників у реальному часі, робити коригування у стратегії й передавати ці репорти клієнтам для звітування.
Яких результатів вдалося досягти?
- Економія часу: тепер підготовка звітів займає всього кілька хвилин, замість трьох годин, які раніше витрачалися на ручну обробку. Процеси збору й аналізу даних стали автоматизованими, що мінімізувало помилки та зробило роботу з рекламними кампаніями більш ефективною.
- Прозорість: автоматизований збір даних і зручні дашборди у реальному часі дозволяють миттєво отримувати повну картину результатів.
- Оптимізація кампаній: можливість швидко аналізувати результати й коригувати стратегії, що сприяє зниженню витрат і підвищенню ефективності рекламних кампаній.
- Мінімізація помилок: автоматизація процесів виключила ризик помилок, пов’язаних із ручним введенням даних.
Зараз є автоматизована система фінансової звітності, контроль за роботою команди, а також розрахунок рекламних бюджетів, які займають лише кілька хвилин. Ефективність та економія часу зросли в кілька разів. Ми також надаємо нашим партнерам зрозумілі та детальні звіти, які не потребують ручного оновлення або додаткових пояснень щодо кожного рядка у великих таблицях. Загалом можу сказати, що ми досягли швидшого робочого процесу, що підвищило задоволеність наших партнерів від простоти та прозорості спілкування.
Рекомендації для створення власного аналітичного інструменту
- Обирайте надійні інструменти: Google Cloud та Looker Studio є відмінним рішенням для обробки великих обсягів даних та їхньої візуалізації.
- Автоматизуйте процеси: використання API дає змогу автоматично збирати дані й скорочує рутинну роботу.
- Інтегруйте різні джерела даних: об'єднання інформації з рекламних платформ та аналітичних інструментів допоможе отримати повну картину результатів кампаній.
- Регулярно аналізуйте й оптимізуйте: постійний моніторинг і коригування кампаній дасть змогу збільшити їхню ефективність і рентабельність.
Досвід показав, що автоматизація аналітики в Telegram не лише спрощує роботу маркетологів, але й відкриває нові можливості для розвитку бізнесу. Впровадження власного аналітичного інструменту дало змогу значно скоротити обсяг ручної роботи, отримувати прозорі й оперативні дані, а також швидко коригувати рекламні стратегії відповідно до потреб ринку. Це рішення дало змогу нам заощадити час, підвищити точність даних і забезпечити конкурентну перевагу — те, до чого прагне кожен бізнес для сталого зростання в умовах постійних змін.