Skyscanner to jedna z czołowych globalnych firm oferujących wyszukiwanie ofert turystycznych, w tym lotów, hoteli i ofert wypożyczenia samochodu na całym świecie. Została założona w 2003 roku, a dziś ponad 40 milionów użytkowników miesięcznie znajduje najlepsze oferty turystyczne dzięki jej portfolio witryn i aplikacji mobilnych.

Firma Skyscanner chciała analizować anonimowe dane o zachowaniu konsumentów bardziej szczegółowo, niż było to możliwe za pomocą standardowych raportów w interfejsie sieciowym Google Analytics Premium czy nawet za pomocą interfejsów API raportowania. „Te metody sprawdzają się w przypadku ogólnej analizy i standardowych raportów marketingowych, ale my chcieliśmy głębiej wgryźć się w dane, by zdobyć więcej informacji i jeszcze lepiej optymalizować nasze usługi” – wyjaśnia Mark Shilton, główny analityk w zespole ds. danych w firmie Skyscanner.

Firma chciała na przykład utworzyć szczegółowe kohorty, by sprawdzić, jak zmienia się sposób interakcji użytkowników z jej witrynami wraz z upływem czasu. Oprócz tego różne zespoły chciały wiedzieć, jaka jest skuteczność funkcji, za których działanie odpowiadają. Aby to osiągnąć, trzeba było poznać nie tylko ogólny współczynnik konwersji, ale także sposób konwersji użytkowników, którzy weszli w interakcję z daną funkcją, w porównaniu z tymi, którzy tego nie zrobili. Firma chciała także szczegółowo przeanalizować konkretne rynki, typy urządzeń i kanały marketingowe.

Odkąd skonfigurowaliśmy eksport danych z Google Analytics Premium do BigQuery, to źródło stało się jednym z fundamentów naszych rozwiązań analitycznych. Możemy szybko i precyzyjnie uzyskiwać dokładnie te dane, które są nam potrzebne.

Planowanie pod kątem głębszej wiedzy

Firma Skyscanner postanowiła zaspokoić wszystkie te potrzeby, integrując Google Analytics Premium z BigQuery. Ta integracja stała się punktem wyjścia dla wielu szczegółowych badań w całej firmie. Na przykład analitycy i inżynierowie przeprowadzają teraz analizy kohortowe, by sprawdzać, jak często użytkownicy powracają do witryny Skyscanner oraz które kanały są najbardziej skuteczne na danym etapie podróży klienta. „Analiza tego typu pozwala na lepsze zrozumienie naszych działań marketingowych i staje się podstawą przyszłej strategii i wydatków” – zauważa Mark.

Dodaje także, że wykorzystanie BigQuery w połączeniu z innymi narzędziami, takimi jak Tableau i Python, pozwala firmie przeprowadzać analizy znacznie szybciej i skuteczniej niż wcześniej. „Wcześniej trudno było uzyskać w pełni niespróbkowany raport na podstawie konkretnych segmentów użytkowników przekazywanych z Google Analytics Premium do panelu informacyjnego w Tableau – teraz wystarczy napisać zapytanie, stworzyć połączenie w Tableau, by automatycznie odświeżać dane każdego dnia. Można też opublikować taki panel informacyjny dla reszty firmy”.

Inną kluczową zaletą tego elastycznego połączenia narzędzi jest możliwość kontrolowania kosztów. „Wykorzystując na co dzień agregację i segmentowanie danych, musimy brać pod uwagę potencjalny koszt wielokrotnego wysyłania zapytań o te same dane do całego zbioru danych BigQuery” – tłumaczy Mark. „Aby to ograniczyć, korzystamy ze skryptów Pythona, by zautomatyzować agregację do nowych, mniejszych tabel, do których wysyłanie zapytań jest znacznie mniej kosztowne”.

Doskonała widoczność i prosta droga w przyszłość

Połączenie Google Analytics Premium z BigQuery dało firmie Skyscanner potężne narzędzie do czerpania szczegółowej wiedzy o zachowaniu konsumentów na podstawie nieprzetworzonych danych. „Korzystaliśmy z BigQuery do różnych analiz, od jednorazowych badań po stałe panele informacyjne” – opowiada Mark. „We wszystkich przypadkach narzędzie to przyspieszyło tempo naszej pracy i pozwoliło nam na szybsze pozyskiwane cennych informacji. W dynamicznie zmieniającej się gospodarce internetu jest to kluczowe. Zamiast konfigurować i planować wykonanie jednego lub więcej niespróbkowanych raportów API, analitycy mogą teraz napisać zapytanie do BigQuery i uzyskać wyniki prawie natychmiast”.

„BigQuery ułatwiło nam także oddzielanie efektów marketingu od efektów zmian w witrynie” – mówi dalej Mark. „Pisząc zapytania skupione na współczynniku konwersji z określonych stron ścieżki, możemy efektywnie segmentować nasz ruch. Jesteśmy w stanie identyfikować ruch z różnych źródeł, w tym z konkretnych kampanii marketingowych, a także użytkowników, którzy osiągnęli określony etap ścieżki czy weszli w interakcję z nową funkcją. Ta nowa wiedza odegrała kluczową rolę w podnoszeniu ogólnych współczynników konwersji w naszych witrynach – zwłaszcza w segmencie mobilnym, gdzie wzrost wyniósł 30-40% na smartfonach i tabletach w ostatnich sześciu miesiącach”.

W przyszłości Skyscanner planuje badać sposoby wykorzystania tych danych do segmentowania, grupowania i klasyfikowania użytkowników na potrzeby analiz opartych o uczenie maszynowe, co nie byłoby możliwe przy użyciu standardowych funkcji raportowania.