"а можно поподробнее в плане данных что куда попадает и в какой момент?"
Относительно самих данных, их хранение основано на базе GBQ.
Скрипт ежедневно подбирает данные из рекламных кабинетов и Яндекс.Метрики. Прогнозные цифры по городам подбираются из Google Sheets. Для этого мы сделали шаблон документа, в котором клиент указывает город, месяц, процент выкупа и согласовали со специалистами логику названий рекламных кампаний, чтобы одной кампании всегда соответствовал только один город, прописанный в одном и том же формате. Далее доход из Яндекс.Метрики домножается на процент выкупа, склеивается по id кампаний с цифрами из рекламного кабинета и формируется dataset в GBQ.
call-трекинг
Сall-трекинг в e-com не сильно активно используют, потому что сильно дорого, а статистики с него получается не очень много. Основываясь на опыте предыдущих проектов пришла к выводу, что call-трекинг хорошо подходит для продвижения услуг. А также для магазинов с высоким средним чеком, где, к примеру, хороший стул стоит 15 000 рублей. Получается, что call-трекинг сам себя окупает, так как стоимость привлечения покупатели и его средний чек достаточно высоки.
LTV
С этим клиентом мы на тот момент до расчета LTV не дошли, задача состояла в том, чтобы получать адекватные цифры по доходу чаще, чем раз в неделю, так как расчет занимал слишком много времени у специалистов. Но данный показатель однозначно нужный в работе на будуще.
Любой бизнес "индивидуален" и к каждому требуется свой подход с отслеживанием различных показателей.
К примеру, если говорить о Крипто проекте, то в нем использование call-трекингов не требуется. В целом поведение пользователя достаточно сложное и отслеживать его нужно используя совокупность различных поведенческих метрик.
А вы уверены, что это связано именно с этим? У различных клиентов из РФ не сталкивались с недоступностью GTM, может быть причина в другом?
Если контейнер пустой и недавно был установлен на сайт, попробуйте опубликовать пустой контейнер в веб-интерфейсе GTM.
Также ошибка может возникать из-за блокировщиков вроде AdBlock
Добрый день, Илья. Прошу прощения за долгий ответ
"а можно поподробнее в плане данных что куда попадает и в какой момент?"Относительно самих данных, их хранение основано на базе GBQ.
Скрипт ежедневно подбирает данные из рекламных кабинетов и Яндекс.Метрики. Прогнозные цифры по городам подбираются из Google Sheets. Для этого мы сделали шаблон документа, в котором клиент указывает город, месяц, процент выкупа и согласовали со специалистами логику названий рекламных кампаний, чтобы одной кампании всегда соответствовал только один город, прописанный в одном и том же формате. Далее доход из Яндекс.Метрики домножается на процент выкупа, склеивается по id кампаний с цифрами из рекламного кабинета и формируется dataset в GBQ.
call-трекингСall-трекинг в e-com не сильно активно используют, потому что сильно дорого, а статистики с него получается не очень много. Основываясь на опыте предыдущих проектов пришла к выводу, что call-трекинг хорошо подходит для продвижения услуг. А также для магазинов с высоким средним чеком, где, к примеру, хороший стул стоит 15 000 рублей. Получается, что call-трекинг сам себя окупает, так как стоимость привлечения покупатели и его средний чек достаточно высоки.
LTVС этим клиентом мы на тот момент до расчета LTV не дошли, задача состояла в том, чтобы получать адекватные цифры по доходу чаще, чем раз в неделю, так как расчет занимал слишком много времени у специалистов. Но данный показатель однозначно нужный в работе на будуще.
Любой бизнес "индивидуален" и к каждому требуется свой подход с отслеживанием различных показателей.
К примеру, если говорить о Крипто проекте, то в нем использование call-трекингов не требуется. В целом поведение пользователя достаточно сложное и отслеживать его нужно используя совокупность различных поведенческих метрик.