Антон Астахов (Mello): Power BI помогает цифрам приобрести смысл

Партнерский материал

Сейчас в связи с невероятным объемом информации, разнообразием рекламных форматов и усложнившейся системой KPI, автоматизированный процесс агрегирования данных уже давно не роскошь, а необходимость. Мы решили выяснить, как эту задачу решают в агентствах, и обратились к Антону Астахову, руководителю агентства Mello.

В каких случаях нужны инструменты агрегирования и визуализации отчетности?

Представим себе интернет-магазин. У него есть продажи. Нам нужно видеть колебания по транзакциям в моменте. Конечно, можно зайти в Google Analytics и посмотреть там, но представим, что маркетолог, который принимает решение, не обладает нужными знаниями. Он идет к команде аналитиков и говорит: «Ребята, мне нужно видеть тенденции. Мне нужен дашборд, чтобы я каждое утро тратил на него 3 минуты и понимал, что куда». Такой дашборд можно сделать и в Google Analytics, но дело в том, что он не так хорошо настраивается, как, например, Power BI. К тому же Power BI можно показывать на телефоне или планшете.

Представьте себе ситуацию. Маркетолог с утра встает, наливает себе чашечку кофе, открывает на планшете Power BI (причем, совершенно неважно, Android или iOS), а отчет у него уже обновлен на утро, потому что все так отстроено. Он смотрит и видит все тенденции и проблемы. Он тут же делает скриншот, отмечает на нем какие-то моменты и в Telegram или на почту отправляет аналитикам. К моменту, когда он приехал на работу, ему уже приходит информация о том, что произошло. Удобно? Удобно.

Я рассказал кейс, как Power BI решает оперативные задачи. Также Power BI может закрывать задачи отчетности. Например, клиент ведет рекламную кампанию. У него 10 брендов. Ему нужно понимать определенные метрики по своим брендам. Самое главное – руководителю нужно иметь все 10 отчетов по рекламе. Если он знает, что по одной из марок продажи снижаются, он заходит и смотрит расходы по рекламе. Это опять же можно сделать в Google Analytics, но гораздо удобнее смотреть все в одной системе. Тем более если мы говорим про топ-менеджера, то далеко не каждый бегло знает Google Analytics. Ему нужно готовить отчеты и дашборды, которые будут понятны и по которым он сможет делать выводы.

Другими словами, инструменты визуализации нужны для всех видов отчетов — оперативных, аналитических и стратегических.

Обычный отчет — это просто таблица, визуализация делает ее понятной, а агрегирование данных позволяет оперативно отслеживать изменения.

Вы говорите о Power BI, а есть ли эти возможности у других подобных инструментов?

На рынке есть немало инструментов агрегирования и визуализации отчетности. Большинство из них стоят ощутимых денег. Например, порог входа для использования Tableau — 35$. Для сравнения, инструмент Power BI Destkop бесплатен, Power BI Service стоит 10$ в месяц. Tableau значительно дороже, в некоторых вариациях – более чем в 10 раз.

Я выбрал Power BI, потому что в самом начале работы не нужно денег, чтобы его протестировать. Если у вас есть оболочка Power BI, вы можете подключить к ней базу данных и визуализировать информацию. Если вы хотите сделать какой-то отчет для себя и что-то понять, то это отличный инструмент для старта. А если вы хотите обновлять отчеты в облаке и демонстрировать их другим людям, то там уже начинается сервис, деньги и так далее.

По Power BI есть очень интересные курсы. Вы можете пойти, например, к Максу Уварову из NeedForData и за 15 уроков научиться делать какие-то базовые вещи.

Наконец, под Power BI разрабатывается инфраструктура. У инструмента есть множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных. Также пишутся коннектеры для Google Analytics и AdWords, Яндекс.Метрики и Директа. С их помощью вы можете в считанные минуты загрузить в программу нужный набор данных из разных источников и связать их между собой.

На рынке уже есть сервисы, которые заточены под Power BI. Например, сервис myBI, который позволяет делать сквозную аналитику. Также можно создавать аналитические материалы и отчеты в реальном времени с помощью облачной платформы Microsoft Azure. Есть Genreport — бесплатный инструмент, который собирает статистику по Яндекс.Директу и загружает ее в Power BI. Там есть шаблоны, которые вы можете использовать и получить какое-то понимание по контекстной рекламе. Есть еще ряд сервисов, которые работают на то, чтобы в Power BI можно было что-то анализировать.

Я вижу, как на рынке появляется инфраструктура к Power BI, я вижу обучение — в конечном счете это говорит о том, что у Power BI большое будущее. Под него все создается.

Какой функционал есть у Power BI?

Power BI — это мощнейший и при этом бесплатный инструмент, который позволяет работать с данными и визуализировать их. Вы можете визуализировать простые вещи, вроде таблиц Excel, которые обычно сложно интерпретировать, а можете подключить к Power BI какие-то сложные базы данных. Сами по себе цифры, особенно в больших таблицах, ни о чем не говорят. Если вы возьмете таблицу из 9 столбцов и 5 тысяч строк, это огромный массив данных. Power BI позволяет перевести эти данные в понятные графики или тенденции — что-то, что можно проанализировать.

Вообще, Power BI обладает огромным функционалом. Там можно делать много всего: можно использовать стандартные вещи (сравнивать год с годом или что-то еще), а можно написать собственный отчет. Это огромный инструментарий, который позволяет делать, наверное, все, что вы хотите. Есть встроенные в Power BI инструменты визуализации, есть много дополнительных, которые мы можем скачать, применить и использовать. Нельзя сказать, что он работает по какому-то одному принципу и делает определенные задачи — нет, он может решать достаточно широкий круг задач.

Есть ли какие-то сложности в работе с Power BI?

Конечно, у любого сервиса есть свои проблемы — это нормально. Я не встречал ни одного сервиса, который был бы настолько хорош, что можно было бы говорить, что это божественно.

Что касается Power BI, то да, там проблемы есть. Например, если база данных, загружаемая в Power BI, достаточно большая (несколько тысяч строк), то программа очень долго ее подгружает. В результате обновление отчетности при работе сильно затягивается. Но Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта. Ребята постоянно делают улучшения и обновления, расширяющие возможности. Поэтому то, что я отметил сейчас, уже буквально через неделю может быть не актуально.

Проиллюстрирую ярким примером. Когда я проходил обучение по Power BI, было очень сложно объединить и визуализировать несколько таблиц Excel. С момента обучения прошло буквально пару недель, вышло обновление — и все сделали. То, что было сделать очень сложно, стало делаться элементарно по кнопке. Поэтому в Power BI меня радует, что там есть обновления, там постоянно что-то происходит. Для любого сервиса очень важно развиваться. Если вы видите это развитие, постоянную работу, это значит, что проблем будет становиться все меньше.

Всем ли подходит инструмент?

Тут важна готовность бизнеса к отчетам в Power BI. По сути, визуализации Power BI — это отчетность. А любая отчетность делается под конкретные цели и задачи. Если со стороны клиента есть цель, если он хочет что-то получить в итоге, то, скорее всего, результат будет.

С большой вероятностью Power BI не очень подойдет малому бизнесу. Не потому, что он им не нужен, а потому, что у них другие цели, задачи и бюджеты. По моему опыту, далеко не каждый малый бизнес способен адекватно использовать те данные, которые у него есть. Потому что, как правило, у собственника либо не доходят руки, либо его устраивает текущее положение и ему не особенно нужен рост. При таком подходе невозможно создать адекватный для руководителя отчет, так как руководитель должен погрузиться в процесс создания, иметь время для анализа результатов и применять полученные выводы. Тем более если у вас бюджет на рекламу 10 000 рублей в месяц, то, наверное, вам не до сквозной аналитики.

Если у вас малые бюджеты, малые обороты (сейчас мы говорим про интернет-рекламу, конечно), малые обороты по кликам, по конверсиям, то, наверное, вам действительно хватит Google Analytics.

Посмотрим на Power BI из плоскости бизнеса. Например, у нас есть завод, который производит крупное оборудование для нефтедобычи. Он не продает свою продукцию через интернет, но у него внутри есть процессы, которые руководство хочет понимать. Например, руководителю нужно знать загруженность производства в определенные периоды. Для этого требуется проанализировать, как смены выполняют нормы выработки в процессе года с разбивкой по неделям. Такие задачи удобно решать с помощью Power BI, но готовы ли они этим заниматься? Готовы ли они инвестировать?

А какие результаты внедрения Power BI в Mello?

Результаты можно поделить на два направления. Во-первых, это типизация отчетов и уменьшение трудозатрат сотрудников. Если говорить про ecommerce, то в интернет-магазинах плюс-минус одинаковые транзакции и так далее. Можно сделать один отчет, и далее этот отчет с небольшими изменениями отдавать каждому клиенту. Т.е. у каждого будут свои данные, но структура будет одна и та же — не нужно для каждого клиента индивидуально делать презентацию.

Второе направление – это оптимизация рабочих процессов. Например, мы как агентство провели анализ кол-центра. Выявили 5 пунктов, которые нужно изменить в ближайшее время. Далее руководитель кол-центра берет отчет и начинает действовать.

Если говорить про такие направления, то есть уже результаты: ты опубликовал отчет, а потом приходишь и видишь, что ситуация изменилась. И клиент говорит: «Давайте делать дальше, давайте делать что-то более сложное».

Какие источники мы можем собрать для решения этих задач?

Правильнее говорить, что мы можем загрузить данные в базу, которую уже будем визуализировать. В Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные коннекторы. Например, у нас есть Google Analytics, Google AdWords, Яндекс.Директ, MailChimp, Facebook, Excel и др. Нам нужно свести эту информацию и визуализировать. Теоретически Power BI может подключиться ко многим рекламным сервисам и базам данных. Тут вопрос скорее в коннекторах: написаны ли они, хорошо ли поддерживаются. Возможности действительно очень широкие. Если мы говорим про контекстную рекламу, то пожалуйста, Яндекс.Директ, Google AdWords — все это прекрасно передается в Power BI и прекрасно визуализируется.

Из коллтрекинга тоже можем загрузить данные?

Да, с коллтрекингом тоже можно. Вы можете напрямую собрать данные из коллтрекинга или CRM-системы (например, Битрикс24), потому что есть готовые коннекторы. Но если, допустим, у вас коллтрекинг, у которого нет таких возможностей, вы можете либо написать свой, либо поступить по-другому. Вы можете данные с коллтрекинга загружать в Google Analytics, а из него вытягивать уже в Power BI. Можно комбинировать разные варианты. Можно находить интересные решения, которые не будут по стоимости равны космическому кораблю.

А если мы будем говорить не о контекстной рекламе, а о каких-то тестированиях?

Это как раз то, о чем я буду говорить в своем выступлении на Optimization 2017. О сквозной аналитике и контекстной рекламе говорят много где. Я на многих конференциях слышал, как люди это организовывают. А я буду говорить про решение локальных задач. Например, вы можете проводить какие-то тестирования, которые не обязательно завязаны на рекламных кампаниях. Т.е. у нас есть какие-то гипотезы, которые мы проверяем. Чтобы результаты этой гипотезы проанализировать, мы данные закидываем в Power BI. Мы их визуализируем и уже на основании этого делаем выводы.

Например, у вас есть интернет-магазин, в котором есть возможность сложного выбора товара — конструктор. И вы хотите понять, как пользователь комбинирует, как он взаимодействует с сайтом. Особенно это важно, когда конструктор состоит не из 2 пунктов, а минимум из 4–5 вариантов. Понятное дело, что какие-то варианты более популярны, а какие-то менее. Наша задача понять, как это все дело происходит. Мы настраиваем Google Analytics, чтобы отслеживать нужные события, затем эти события выгружаем. Работая с этим массивом данных, мы получаем информацию о том, как люди взаимодействуют с ресурсом. И вот Power BI нужен будет для визуализации этой информации.

Второй кейс: допустим, вы хотите оценить работу кол-центра. Вы берете систему коллтрекинга, проводите тест на нескольких тысячах звонков и выгружаете все нужные данные (звонки, клики, взяли/не взяли трубку и т.д.). Затем анализируете данные в Power BI и понимаете, как работает ваш кол-центр.

Проводить тестирования с помощью Power BI удобно, потому что любое тестирование — это всегда какие-то выводы. Если клиент будет видеть только числа, это сложно воспринимать. Гораздо лучше, когда вы даете ему визуализацию: это выглядит так, а это работает так. Он может послушать вас, покликать и какие-то вещи для себя понять. Более подробно я расскажу об этом на конференции Optimization 2017. Буду на базе Google Analytics говорить о том, как подготовить локальные тесты, как передать данные, что для этого нужно сделать. И, соответственно, как потом вытащить данные, визуализировать их, получить выводы и показать эти выводы клиенту.

Всех, кто жаждет подробностей, приглашаю на Optimization 2017. По промокоду ASTAHOV вы получите скидку 10%. Регистрируйтесь!