Как построить отчет в Power BI по лидам из Callibri

Сквозная аналитика это часто дорого и сложно. Поэтому малый и средний бизнес отказываются от этого инструмента аналитики и лишают себя отчетов, которые могут в пару кликов показать эффективность рекламы прямо до денег. Но есть инструменты, которые позволяют делать те же отчеты без больших затрат. Например, Power BI. В этой статье наши партнеры из диджитал-агентства Промедиа рассказывают, как создать отчет на основе данных из Callibri, Яндекс.Директ и других сервисов.

 

BI (Business Intelligence), или системы «бизнес-аналитики», используются, когда разрозненных «сырых» данных и их источников очень много, а решение нужно принять прямо сейчас. Например, вам нужно собрать еженедельный отчет по динамике поступления лидов с сайта из семи источников: плана по лидам, факта по лидам и расходов из нескольких кабинетов (Директ, Adwords, VK, myTarget). А еще проконтролировать трафик, то есть подключить и Яндекс.Метрику.

Такой отчет или набор отчетов (его называют dashboard) лучше вообще иметь под рукой постоянно, желательно обновляемый автоматически и онлайн. Сделать это в Excel или Google Sheets можно, но долго, а главное трудно повторяемо — оперативность страдает. В таких случаях и приходят на помощь BI системы.

На рынке таких систем много, и в основном они используются в корпоративном секторе. Для малого бизнеса самое доступное решение — бесплатный Google Data Studio, а самое гибкое по возможностям — Power BI от Microsoft. В версии Desktop он бесплатен, готовые отчеты из него можно публиковать онлайн — такой пример вы найдете в конце статьи.

Есть несколько вариантов — написать свой коннектор или хранилище, сделать скрипт на языке R, который из Power BI будет обращаться к API Callibri, или использовать готовые решения. Готовых решений для подключения к Callibri внутри PBI и у сторонних разработчиков мы не нашли, и сделали свой сервис connector.calleadka.ru — доступный каждому.

Как он устроен? Это облачный коннектор и хранилище (данные хранятся в СУБД PostgreSQL), которое забирает данные из API Callibri. Сервис имеет коннекторы и к рекламным кабинетам, чтобы получать данные о расходах на привлечение лидов. Подключаться можно как к агентским, так и клиентским аккаунтам. Таким образом, в одном кабинете вы можете организовать себе хранилище данных из большинства нужных для типовых задач систем — коллтрекинга, контекстной рекламы, таргетированной рекламы, телефонии, заявок из Tildа и так далее.Ограничений на объем данных для подключаемых аккаунтов пока нет. В среднем база записей за квартал займет от 30 до 100Мб. Если же вы собираетесь туда загрузить данные больше чем на гигабайт - напишите нам заранее, обсудим кастомное решение для вашего случая — a@calleadka.ru.

При регистрации в сервисе вы попадаете в кабинет, где можете выбрать коннекторы, которые вам понадобятся — как на сбор данных (например, из Callibri и Яндекс.Директ), так и на отдачу в Power BI (через Postgre SQL).

Вот так выглядят подключенные коннекторы на сбор информации:

А так — на отдачу. Хранилище отдает данные через API (в 1С) или как SQL сервер (Postgre SQL).

Как это настроить, рассмотрим на примере. 

Первым делом нужно настроить передачу данных из Callibri в коннектор. Получите ключ от API Callibri — для этого зайдите в свой профиль в личном кабинете и нажмите «Получить доступ к API». Данные придут на почту, указанную при регистрации (вы увидите ее в поле Логин).

Нажимаем на зеленом коннекторе Callibri кнопку «Open settings», в форме указываем полученный ключ. Коннектор подключается к Callibri, забирает из него данные за период в 3 недели от текущей даты и складывает их у себя в неизменном виде. В строке user_email нужно указать почту, на которую вы получили от Callibri свой ключ. Далее данные обновляются автоматически и накапливаются за весь период с момента подключения, не удаляясь. Если вам понадобится загрузить данные больше чем за 3 недели от запуска, например, за весь год — напишите нам на calleadka.ru.

Через несколько часов после подключения хранилище получит актуальную копию всех данных о лидах из вашего аккаунта. 

При необходимости к одному кабинету в сервисе можно подключать несколько аккаунтов Callibri и рекламных систем, например, если контекст вам настраивают разные агентства.

Теперь мы можем «пробросить» эти данные в BI систему. Жмем «Get connection settings» на фиолетовом блоке коннектора Postgre и копируем данные из открывшейся формы (генерируются автоматически) — они пригодятся нам в Power BI.

Переключаемся на Power BI Desktop. Будем считать, что все шаги по его установке вы уже прошли. Power BI Desktop позволяет подключаться напрямую к базе Postgre SQL — выбираем этот вариант:

Если после выбора базы данных вы увидите окно с ошибкой, то разрешить ее поможет эта статья — вам нужно будет установить библиотеку для работы с PostgreSQL.

Дальше вводим адрес сервера, базы данных и пароль, полученные в коннекторе:

Если все в порядке, вы увидите структуру всех таблиц, которые мы забрали из Callibri через API. Нам нужна таблица с данными о лидах из всех источников — чатов, звонков, писем и форм. Называется она так — callibri_ХХХХ_all, где ХХХХ — ID вашего проекта в Callibri.

Ее уже можно использовать для построения графиков и отчетов. Например, вот отчет, собранный только на основе данных из этой таблицы, без совмещения с данными о расходах:

Но основное достоинство Power BI — богатые возможности объединения данных и собственная внутренняя логика для их обработки. Вы можете спроектировать любое совмещение данных из разных источников. Например, в этой схеме данные сводятся из трех источников — факт лидов из Callibri, расход из Директа (оба источника мы притянули через Калидку), план по цене и количеству лидов — из Google Sheets (напрямую).

Такая схема позволяет группировать данные о лидах и затратах на них с точностью до дня, получая в итоге такие отчеты:

Отчет можно развернуть на полный экран. Стрелка в правом углу панели ?

Представленный вариант аналитики можно усложнять до бесконечности, например, закапываясь дальше в модель атрибуции — в этом примере все данные с атрибуцией по последнему оплаченному переходу (last click), и расходы разносятся на полученные лиды в пределах периода.

Сквозная онлайн-аналитика может объединять данные из десятка разных источников в наглядный отчет. В итоге вы можете планировать рекламный бюджет и изучать эффективность каналов по реальным данным: динамике поступления лидов с сайта и их фактической стоимости из большинства платных источников. Сделать такой отчет в Power BI можно самостоятельно или с помощью аналитика.

Но не забывайте про контроль и других показателей — качества трафика, промежуточных конверсий, платежей и популярности товаров. Все они влияют на результат.

Этой статьей с Callibri поделился генеральный директор Промедиа Алексей Чистяков.