В качестве образца — берем данные монетизируемого информационного портала Fenix.Today за последние 30 дней. Для создания дашборда по порталу — выделяем некоторые страницы проекта с нативной рекламой, с результатами конверсий и создаем удобную визуализацию данных на основе интеграции с Google Analytics и Facebook.

Для презентации кейсов практически всегда использую учебные данные в целях соблюдения NDA.

На какие вопросы можно ответить с помощью дашборда по концертному проекту?

  • Какой контент (какие разделы портала) наиболее востребованы для пользователей ресурса
  • Какой контент (какие разделы портала) наиболее релевантны для нас с точки зрения конверсии продаж; На какой тематике можно больше зарабатывать
  • Насколько эффективны каналы продвижения по релевантному контенту
  • Рентабельность проекта
  • При каких условиях экономическая эффективность проекта будет обоснована

Основные показатели дашборда

  • Трафик по релевантному контенту
  • Конверсия пользователей контента в лидов наших заказчиков
  • Конверсия продаж по рекламным местам на портале
  • Ежемесячная прибыль

Собственно сам дашборд.

Частота использования дашбордов

Зависит от пользователя — для кого и для каких целей был разработан дашборд. Например, текущим дашбордом целесообразно пользоваться 1 раз в месяц для целей корректировки потоков трафика и конверсий продаж.

Кто главный конкурент такого дашборда?

Его велчество Google Analytics.

Выводы по текущему кейсу

  1. Чем дашборд лучше? Дашборд помогает обобщить разрозненные и многочисленные данные. В моем примере собраны данные 2-х каналов GA + Fb по конкретным показателям, на основании которых исполнительный директор или директор по маркетингу может принимать управленческие решения.
  2. Разумеется для принятии решения в целях регулирования трафика нужна дополнительная информация. В данном случае не достает, разбивки по тематикам разделов с конверсиями.
  3. Нужно также понимать реальную ситуацию изнутри для корректировки потоков трафика по каждому тематическому разделу и каждой статье. В данном случае, поможет контентный анализ страниц через инструмент Yandex Metrics.
  4. Желательно также учитывать данные по удовлетворенности каналом, чтобы ответить на вопрос: сколько целевых лидов дают клиентам наши посты. Для этих целей – собрать обратную связь от клиентов и отобразить графически.

Дополнительные ссылки на мои тренировочные дашборды по результатам обучения в Product University буду публиковать здесь:

Дашборд - 1

Дашборд - 2