Atrybucja w marketingu: odtworzenie modelu atrybucji w BigQuery i redukcja kosztów zapytań nawet o 90%.
Branża: Telekomunikacja
Klient: Play (Warszawa, Polska)
Strona: www.play.pl
Play jest jednym z największych operatorów telekomunikacyjnych w Polsce, a działania marketingowe prowadzone na dużą skalę wymagają precyzyjnego i spójnego raportowania. W szczególności kluczowe było rzetelne mierzenie skuteczności kampanii Google Ads oraz jasne przypisywanie konwersji do odpowiednich punktów styku w ścieżce użytkownika.
Przed rozpoczęciem współpracy klient korzystał z autorskiego modelu atrybucji stworzonego w BigQuery.
Problem polegał jednak na tym, że model ten znacząco różnił się od modelu atrybucji działającego w GA4. W efekcie pojawiał się rozdźwięk pomiędzy danymi raportowanymi w GA4 a raportami opartymi o BigQuery, co utrudniało udowodnienie realnej skuteczności prowadzonych kampanii.
Dodatkowym wyzwaniem były bardzo wysokie koszty przetwarzania danych. Zapytania związane z modelem atrybucji generowały duży wolumen przetwarzanych danych w BigQuery, co bezpośrednio przekładało się na koszty po stronie klienta.
Najważniejsze problemy, z jakimi mierzył się Play, można było podsumować w trzech punktach:
Kluczowym celem było więc stworzenie rozwiązania, które z jednej strony zapewni wiarygodne i porównywalne dane, a z drugiej znacząco zoptymalizuje koszty.
W ramach współpracy zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy nowy, autorski model atrybucji w BigQuery. Jego założeniem było jak najdokładniejsze odtworzenie modelu atrybucji data‑driven znanego z GA4.
Dzięki temu raporty oparte o dane z BigQuery zaczęły znacznie lepiej pokrywać się z wynikami widocznymi w GA4, co dało zespołowi Play większą pewność co do prezentowanych danych i wniosków biznesowych.
Równolegle skupiliśmy się na optymalizacji technicznej rozwiązania. Wdrożony przez nas mechanizm aktualizacji danych w tabelach opiera się na przetwarzaniu inkrementalnym – zmieniane są wyłącznie te dane, które faktycznie uległy zmianie w tabeli źródłowej. Do tego celu wykorzystaliśmy Dataform.
Przy okazji przygotowany kod tworzy dodatkowe tabele pomocnicze, które mogą być wykorzystywane w innych zapytaniach SQL. Pozwala to na dalsze ograniczanie kosztów przetwarzania danych w BigQuery bez utraty dokładności modelu.
Wdrożenie nowego modelu atrybucji przyniosło wymierne rezultaty:
Obecnie Play wykorzystuje customowy model atrybucji równolegle z modelem last click udostępnianym przez Google, co pozwala na jeszcze lepszą analizę danych i porównywanie wyników.
Zdaniem Play nasz zespół wykazał się wysokim poziomem profesjonalizmu i innowacyjności. Zastosowanie nowego podejścia do modelowania atrybucji pozwoliło zwiększyć wiarygodność raportów i obniżyć koszty.
Projekt dla Play pokazuje, że dobrze zaprojektowany model atrybucji to nie tylko dokładniejsze raportowanie, ale także realne oszczędności technologiczne.
Odtworzenie modelu data‑driven GA4 w BigQuery, połączone z inkrementalnym przetwarzaniem danych, pozwoliło jednocześnie zwiększyć wiarygodność danych i znacząco obniżyć koszty zapytań.
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
