Skip to content

Commit

Permalink
Update dashboard.sql
Browse files Browse the repository at this point in the history 
Формируем корректный запрос для дашборда для маркетинговой команды
  • Loading branch information
@beton18
beton18 authored Sep 23, 2024
1 parent c48cc5d commit 9d1cb0e
Showing 1 changed file with 66 additions and 134 deletions.
200 changes: 66 additions & 134 deletions dashboard.sql
View file
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,140 +1,72 @@
WITH ad_data AS ( -- Собираем данные по рекламным объявлениям из двух таблиц
SELECT
utm_source, -- Источник трафика
utm_medium, -- Тип рекламной кампании
utm_campaign, -- Название кампании
utm_content, -- Контент объявления
campaign_date, -- Дата расхода на рекламную кампанию
daily_spent -- Сколько денег в день потратили на эту рекламу
FROM ya_ads -- Рекламные данные из Yandex
UNION ALL
SELECT
--Формируем дашборд для маркетинговой команды на основе запроса для aggregate_last_paid_click. Результат по aggregate_last_paid_click проверяется автоматически, а значит дашборд, составленный на основе этого запроса будет корректен
-- Подзапрос visitors_and_leads получает уникальные визиты пользователей с данными о лидах
with visitors_and_leads as (
select distinct on (s.visitor_id) -- Убираем дубли по visitor_id, берём последний визит
s.visitor_id, -- ID посетителя
s.visit_date, -- Дата визита
s.source as utm_source, -- UTM-источник
s.medium as utm_medium, -- UTM-тип трафика (cpc, cpm и т.д.)
s.campaign as utm_campaign, -- UTM-кампания
l.lead_id, -- ID лида, если есть
l.amount, -- Сумма лида
l.created_at, -- Дата создания лида
l.status_id -- Статус лида (например, покупка)
from sessions as s
left join leads as l
on
s.visitor_id = l.visitor_id -- Привязываем лиды к визитам
and s.visit_date <= l.created_at -- Только если визит был до или в момент создания лида
where s.medium in ('cpc', 'cpm', 'cpa', 'youtube', 'cpp', 'tg', 'social') -- Ограничиваем типы трафика
order by 1, 2 desc -- Сортируем по visitor_id и дате визита (для distinct)
),

-- Подзапрос costs собирает расходы по рекламным кампаниям из двух таблиц
costs as (
select
campaign_date::date, -- Дата кампании
SUM(daily_spent) as daily_spent, -- Общие расходы за день
utm_source, -- UTM-источник
utm_medium, -- UTM-тип трафика
utm_campaign -- UTM-кампания
from vk_ads -- Таблица расходов ВК
group by 1, 3, 4, 5 -- Группируем по дате, источнику, типу трафика и кампании
union all
select
campaign_date::date, -- Аналогично для яндекс-рекламы
SUM(daily_spent) as daily_spent,
utm_source,
utm_medium,
utm_campaign,
utm_content,
campaign_date,
daily_spent
FROM vk_ads -- Рекламные данные из VK
),
-- Теперь соединим сессии пользователей с рекламными данными и лидами
sessions_with_ads AS (
SELECT
s.visit_date::date AS visit_date, -- Дата визита на сайт (без времени)
s.visitor_id, -- Уникальный ID посетителя
l.lead_id, -- ID лида, если посетитель сконвертировался в лид
l.created_at, -- Когда лид был создан
l.amount, -- Сумма сделки
l.closing_reason, -- Причина закрытия сделки
l.status_id, -- Статус сделки
a.daily_spent, -- Сколько денег потратили на рекламу для этой сессии
COALESCE(a.utm_source, s.source) AS utm_source, -- Источник трафика с приоритетом рекламы
COALESCE(a.utm_medium, s.medium) AS utm_medium, -- Тип рекламной кампании с приоритетом рекламы
COALESCE(a.utm_campaign, s.campaign) AS utm_campaign -- Название кампании с приоритетом рекламы
FROM sessions AS s -- Таблица сессий пользователей
LEFT JOIN ad_data AS a -- Присоединяем рекламные данные, если они есть
ON s.source = a.utm_source -- Соединяем по utm_source
AND s.medium = a.utm_medium -- Соединяем по utm_medium
AND s.campaign = a.utm_campaign -- Соединяем по utm_campaign
AND s.visit_date::date = a.campaign_date -- И дата визита должна совпадать с датой кампании
LEFT JOIN leads AS l -- Присоединяем данные по лидам
ON s.visitor_id = l.visitor_id -- Соединяем по ID посетителя
AND s.visit_date <= l.created_at -- Убедимся, что визит был до создания лида или в то же время
),
-- Здесь определяем последние оплаченные клики для каждого пользователя
last_paid_clicks AS (
SELECT DISTINCT ON (visitor_id) -- Берем по одному последнему визиту на каждого пользователя
visit_date, -- Дата визита
utm_source, -- Источник трафика
utm_medium, -- Тип рекламной кампании
utm_campaign, -- Название рекламной кампании
visitor_id, -- ID посетителя
lead_id, -- ID лида
created_at, -- Когда был создан лид
amount, -- Сумма сделки
closing_reason, -- Причина закрытия сделки
status_id, -- Статус сделки
daily_spent -- Сколько денег потратили на эту рекламу
FROM sessions_with_ads -- Используем данные сессий и рекламы
WHERE utm_medium IN ('cpc', 'cpm', 'cpa', 'youtube', 'cpp', 'tg', 'social') -- Отбираем только платные клики
ORDER BY visitor_id ASC, visit_date DESC -- Берем последние визиты по каждому пользователю
utm_campaign
from ya_ads -- Таблица расходов Яндекс
group by 1, 3, 4, 5
)
-- Финальная выборка с расчетами
SELECT
visit_date, -- Дата визита
utm_source, -- Источник трафика
utm_medium, -- Тип рекламной кампании
utm_campaign, -- Название кампании
-- Считаем, сколько визитов с этими метками
COUNT(visitor_id) AS visitors_count,
SUM(daily_spent) AS total_cost, -- Суммируем расходы на рекламу
-- Считаем количество уникальных лидов
COUNT(DISTINCT lead_id) AS leads_count,
COUNT(
CASE
-- Если сделка успешна
WHEN closing_reason = 'Успешно реализовано' OR status_id = 142
THEN lead_id -- Учитываем лид
END
) AS purchases_count, -- Считаем количество успешных сделок
SUM(
CASE
-- Если сделка успешна
WHEN closing_reason = 'Успешно реализовано' OR status_id = 142
THEN amount -- Учитываем сумму сделки
END
) AS revenue, -- Суммируем выручку по успешным сделкам
-- Теперь начинаем вычислять метрики:
CASE
-- Если посетителей нет, метрики не считаем
WHEN COUNT(visitor_id) = 0 THEN NULL
-- CPU = общие затраты / количество визитов
ELSE SUM(daily_spent) / COUNT(visitor_id)
END AS cpu,
CASE
-- Если лидов нет, не считаем CPL
WHEN COUNT(DISTINCT lead_id) = 0 THEN NULL
-- CPL = общие затраты / количество лидов
ELSE SUM(daily_spent) / COUNT(DISTINCT lead_id)
END AS cpl,
CASE
WHEN COUNT(
CASE
-- Если сделка успешна
WHEN closing_reason = 'Успешно реализовано' OR status_id = 142
THEN lead_id
END
) = 0 THEN NULL -- Если покупок нет, не считаем CPPU
ELSE SUM(daily_spent) / COUNT(
CASE
-- Если сделка успешна
WHEN closing_reason = 'Успешно реализовано' OR status_id = 142
THEN lead_id
END
) -- CPPU = общие затраты / количество успешных сделок
END AS cppu,
CASE
-- Если затраты нулевые, не считаем ROI
WHEN SUM(daily_spent) = 0 THEN NULL
ELSE (SUM(
CASE
-- Если сделка успешна
WHEN closing_reason = 'Успешно реализовано' OR status_id = 142
THEN amount -- Берем выручку
END
-- ROI = (выручка - затраты) / затраты * 100%
) - SUM(daily_spent)) / SUM(daily_spent) * 100
END AS roi
FROM last_paid_clicks -- Используем данные последних оплаченных кликов
-- Группируем по дате визита и меткам
GROUP BY visit_date, utm_source, utm_medium, utm_campaign
ORDER BY
revenue DESC NULLS LAST, -- Сортируем по выручке (null в конце)
visit_date ASC, -- Затем по дате (от ранних к поздним)
-- Потом по количеству визитов (от большего к меньшему)
visitors_count DESC,
-- И в конце по меткам в алфавитном порядке
utm_source ASC, utm_medium ASC, utm_campaign ASC;

-- Основной запрос, соединяющий данные визитов с расходами и считающий метрики
select
vl.visit_date::date, -- Дата визита
COUNT(*) as visitors_count, -- Количество визитов
vl.utm_source, -- UTM-источник
vl.utm_medium, -- UTM-тип трафика
vl.utm_campaign, -- UTM-кампания
daily_spent as total_cost, -- Общие расходы на рекламу в этот день
COUNT(*) filter (where lead_id is not NULL) as leads_count, -- Количество лидов
COUNT(*) filter (where status_id = 142) as purchases_count, -- Количество покупок (лиды со статусом покупки)
COALESCE(SUM(amount) filter (where status_id = 142), 0) as revenue, -- Доход от покупок
CASE WHEN COUNT(*) > 0 THEN daily_spent / COUNT(*) END as cpu, -- Стоимость за уникального посетителя
CASE WHEN COUNT(*) filter (where lead_id is not NULL) > 0 THEN daily_spent / COUNT(*) filter (where lead_id is not NULL) END as cpl, -- Стоимость за лид
CASE WHEN COUNT(*) filter (where status_id = 142) > 0 THEN daily_spent / COUNT(*) filter (where status_id = 142) END as cppu, -- Стоимость за покупку
CASE WHEN daily_spent > 0 THEN (COALESCE(SUM(amount) filter (where status_id = 142), 0) - daily_spent) / daily_spent * 100 END as roi -- ROI
from visitors_and_leads as vl
left join costs as c -- Левый джойн с таблицей расходов
on
vl.utm_source = c.utm_source -- По UTM-источнику
and vl.utm_medium = c.utm_medium -- По типу трафика
and vl.utm_campaign = c.utm_campaign -- По кампании
and vl.visit_date::date = c.campaign_date::date -- И по дате
group by 1, 3, 4, 5, 6 -- Группируем по дате, источнику, типу трафика, кампании и расходам
order by 9 desc nulls last, 2 desc, 1, 3, 4, 5 -- Сортируем сначала по доходу, затем по количеству визитов
limit 15; -- Лимитируем результат

--Формируем самые дорогие рекламные кампании рекламные кампании
WITH ad_data AS (
-- Собираем данные из таблиц с рекламой
Expand Down

0 comments on commit 9d1cb0e

Please sign in to comment.