Сценарии использования Data Store: как он помогает вашему трекингу

Data Store — это встроенная NoSQL-база данных для пользователей серверного Google Tag Manager. Она быстрая, надежная и простая в использовании: вы можете сохранять и извлекать любые данные JSON без настройки внешней базы данных.

Изначально инструмент создавался для упрощения управления данными внутри серверных контейнеров, но компании находят для Data Store множество креативных применений. Чтобы узнать все об этой функции, ее возможностях и эффективном использовании, ознакомьтесь с нашим подробным руководством по Data Store. А в этой статье мы рассмотрим наиболее популярные и интересные способы применения Data Store и то, какую пользу он может принести вам.

Многие пользователи выбирают Data Store в качестве альтернативы Firestore. В нем хранят самые разные данные — от сведений о клиентах до истории покупок (например, сохраняя все купленные клиентами товары). Для этого могут быть разные причины: к примеру, Data Store встроен непосредственно в платформу Stape, поэтому не требует внешней настройки. Вы можете сразу начать сохранять и считывать данные внутри контейнера sGTM, не покидая аккаунт Stape.

Некоторые пользователи даже оформляют подписку Stape и не используют улучшения, sGTM hosting или какие-либо другие сервисы, кроме Store. Для них одна только функция Store оправдывает затраты!

Главное преимущество — более простая архитектура: вместо развертывания отдельной базы данных, управления учетными данными и поддержки дополнительной интеграции команды могут использовать слой хранения, уже входящий в их конфигурацию sGTM на хостинге Stape.

Еще один популярный сценарий — выявление дублирующихся транзакций. Дубли конверсий могут завышать показатели в аналитике и приводить к некорректной атрибуции на таких платформах, как Google Ads или Google Analytics. Сохраняя идентификаторы транзакций в Data Store, вы можете легко проверять, обрабатывалась ли конверсия ранее. Такая настройка особенно удобна для серверного трекинга при отправке конверсий через API.

Тот же подход можно применять для любых процессов, требующих дедупликации. Сюда относятся ID событий, ID заказов, ID лидов, ID вебхуков и другие уникальные бизнес-идентификаторы.

В чем польза:

• Точные метрики: каждая транзакция учитывается только один раз.
• Улучшенная атрибуция: исключается ошибочное присвоение ценности нескольким каналам.
• Более эффективное бюджетирование: помогает распределять рекламные бюджеты на основе чистых и достоверных данных.

Вебхуки автоматизируют передачу данных между веб-приложениями в реальном времени. Некоторые наши клиенты используют Data Store, чтобы добавлять дополнительные данные в вебхуки. Такой подход гарантирует, что события трекинга всегда содержат полный контекст. Это работает следующим образом:

1. 1.
   Когда пользователь совершает действие на сайте (например, отправляет форму), вы сохраняете его файлы cookie или идентификаторы в Store по ключу, например по email.
2. 2.
   Позже, когда поступает событие вебхука, вы ищете тот же ключ в Store, извлекаете данные пользователя и отправляете полный набор данных, включая cookie и идентификаторы, на такие платформы, как Google Ads или Meta Conversions API.

Улучшение Stape Enricher уже позволяет обогащать данные событий информацией о пользователях, собранной ранее. Однако в сочетании с Data Store вы также можете обогащать события данными, доступными только на бэкенде.

Еще один вариант использования Data Store для обогащения данных — добавление информации, которая не должна или не может передаваться в браузере: статус в CRM, категория клиента, внутренняя классификация товаров, остатки на складе, принадлежность аккаунта, данные о маржинальности или результаты выполнения заказов. Обогащенное событие, отправленное в платформы аналитики или рекламы, содержит бизнес-контекст, который не может обеспечить один лишь клиентский трекинг.

Междоменный трекинг часто дает сбои из-за того, что файлы cookie нельзя передавать между доменами.

С помощью Data Store вы можете сохранять cookie или идентификаторы под общим ключом (например, ID пользователя), а затем восстанавливать их, когда тот же пользователь переходит на другой домен. Таким образом, данные пользователей остаются согласованными, а аналитика может точно атрибутировать конверсии даже между разными сайтами.

Как это работает на практике:

1. 1.
   Когда пользователь посещает ваш первый домен, вы сохраняете ключевые данные трекинга (cookie, ID сессий, идентификаторы пользователей) в Data Store.
2. 2.
   Когда тот же пользователь продолжает свой путь на другом домене, система извлекает сохраненные данные из Data Store по общему идентификатору.
3. 3.
   Восстановленные данные помогают сохранить связь между визитами и конверсиями, гарантируя, что аналитические и рекламные платформы распознают одного и того же пользователя.

Эту же схему можно использовать и за пределами веб-сайтов. Вы можете сохранять контекст атрибуции при переходе клиента с сайта в CRM, колл-центр или другой офлайн-процесс, а затем восстанавливать нужные идентификаторы при поступлении бэкенд-события или вебхука.

Большинство рекламодателей оценивают эффективность с помощью ROAS (окупаемости расходов на рекламу), однако ROAS не учитывает себестоимость товаров. Метрика Profit Over Ad Spend (POAS) более точна, поскольку фокусируется на реальной прибыли, а не просто на доходе.

У Stape уже есть специальное улучшение POAS Data Feed, позволяющее безопасно сохранять и извлекать данные о прибыли и использовать их вместо дохода при передаче конверсий в Google Ads или Google Analytics. Однако Data Store расширяет эту функциональность, делая возможными более сложные расчеты POAS.

Например, прибыль может зависеть от артикула (SKU), рынка, скидок, стоимости доставки, комиссий платежных систем, партнерских вознаграждений, возвратов или сегментов клиентов. Эти параметры можно хранить на стороне сервера и использовать для расчета более точного значения прибыли перед отправкой данных о конверсиях в аналитические или рекламные платформы.

• Запускайте назначение ставок на основе прибыли, сохраняя конфиденциальность финансовых данных.
• Передавайте конверсии в режиме реального времени, не раскрывая внутренние цифры.
• Получайте более реалистичную картину того, какая реклама действительно приносит прибыль, а не только продажи.

Идентификаторы кликов обычно хранятся в файлах cookie браузера, но срок действия cookie может истекать, они могут блокироваться, быть недоступны для бэкенд-систем или по иным причинам не передавать данные атрибуции к моменту последующей конверсии. Data Store предоставляет альтернативное место для надежного хранения этих идентификаторов.

Например, вы можете сохранить Click ID под стабильным ключом, таким как ID пользователя, ID сессии, ID лида или ID заказа. Когда позже происходит конверсия, Click ID можно извлечь по этому ключу и добавить к событию конверсии. Для этого подхода по-прежнему требуется стабильный идентификатор, связывающий исходный клик с последующим событием. Но он позволяет данным атрибуции сохраняться даже в ситуациях, когда хранилище браузера больше недоступно.

Наконец, Data Store полезен практически в любых ситуациях, когда требуется сохранить данные временно или на длительный срок для последующего использования. Это надежнее и масштабируемее, чем cookie или локальное хранилище. Все, что вам нужно, — это ключ для записи и извлечения данных, например email, ID пользователя или токен сессии.

• Создавайте документы и коллекции для хранения нескольких файлов.
• Выполняйте поиск и фильтрацию с помощью условий. 
• Задавайте TTL (время жизни) для документов, чтобы они автоматически удалялись, когда больше не нужны. 
• Извлекайте и используйте данные из хранилища для обогащения потоков событий серверного GTM (например, пользовательскими атрибутами, кастомными параметрами, токенами). 
• Используйте API для программного доступа к хранилищу через эндпоинты.

Стандартными таблицами соответствий в GTM становится сложно управлять, если сопоставлений много, они часто обновляются или содержат конфиденциальные операционные данные. Вместо этого такие наборы данных можно размещать в Data Store.

Например, вы можете хранить правила для продуктов, классификации кампаний, региональные настройки, маппинги клиентов или другие конфигурационные значения. Затем их можно обновлять через панель управления Stape, импорт CSV или API без повторной публикации контейнера sGTM при каждом изменении значения.

Тот же подход можно использовать для динамического выбора систем назначения, аккаунтов, эндпоинтов или учетных данных на основе таких факторов, как бренд, регион, клиент, продавец, тип события или статус согласия.

Data Store помогает связать анонимные действия пользователя с его личностью и предыдущей активностью после того, как он идентифицирован. Это также делает трекинг новых и постоянных клиентов более надежным.

Например, посетитель может просматривать ваш сайт до авторизации или отправки формы. Вы можете сохранить связь между его анонимным идентификатором браузера или сессии и идентификатором клиента. Как только пользователь становится известным, последующие события могут использовать эту связь для получения подтвержденных атрибутов личности и сохранения непрерывности по ранее анонимным сессиям.

Информация о согласии часто доступна в браузере, но отсутствует, когда событие поступает из CRM, вебхука, офлайн-системы или другого бэкенд-источника. Data Store может сохранять статус согласия пользователя вместе с метаданными, такими как источник, временная метка или версия политики.

Когда позже поступает бэкенд-событие, сохраненный статус согласия можно извлечь перед принятием решения о том, какие платформы назначения и параметры разрешены. Это помогает применять единые правила согласия к событиям, поступающим не из браузера.

В некоторых случаях стандартные логи не сохраняют тело запроса или определенные поля, необходимые для расследования проблем с трекингом. Data Store может временно сохранять выбранные данные запросов в специальной коллекции для отладки.

Этот подход следует использовать с осторожностью: настраивайте узкие триггеры, короткие TTL, минимизацию данных и фильтрацию PII. Сохранение каждого запроса может создать неоправданные риски для конфиденциальности и быстро исчерпать лимиты на запись в базе данных.

Data Store превратился из простой функции в мощный инструмент, поддерживающий широкий спектр сценариев трекинга и работы с данными. С его помощью вы можете настроить междоменный трекинг, устранить дубликаты транзакций, создать облегченную CDP или просто сохранять данные для последующего использования.

Поскольку он встроен непосредственно в платформу Stape, нет необходимости настраивать или поддерживать внешнюю базу данных. Вы можете начать сохранять и извлекать данные прямо в контейнере серверного GTM. Data Store способен заменить такие инструменты, как Firestore, объединяя все в одном месте.