Образовательный центр
интернет профессий
Навигация по статье
Как работает сквозная аналитикаПочему не работает сквозная аналитикаПрактические советы Резюмируем
Маркетинг

Сквозная аналитика: когда нужна и как её настраивать: практические советы Diagrun Digital

295

Как работает сквозная аналитика

Начнем с того, что вопрос: «Зачем нужна сквозная аналитика» можно переформулировать несколько иначе. Например, вот так: «Что интересует шефа»? Это действительно более актуальная формулировка. Потому что если вы сами находитесь в роли руководителя, то зададите его себе в первую очередь — это вполне логично. Если же вы маркетолог, фрилансер или сотрудник компании, оказывающей услуги, требования начальства для вас будут также определяющими. Ведь это ваша работа. За нее вам платят деньги.

Соответственно, люди, которые платят нам зарплату, хотят видеть продуктивную работу. В отношении сквозной аналитики — это эффективность и живая прибыль.

Также любому руководителю крайне важно понять, куда уходят деньги, которые он вкладывает в свой проект. Потому что если вы интернет-маркетолог, занимаетесь контекстной рекламой или поисковой оптимизацией — вы являетесь расходной частью бюджета. Как бы это грубо не звучало на первый взгляд. Рано или поздно руководитель или заказчик спрашивает, куда и на что тратятся его денежные средства.

Весь интернет-маркетинг по сути — это дырявое ведро. И основная задача любого интернет-маркетолога залатать все эти дыры, чтобы вода (деньги) из него не утекала. А все что остается внутри ведра — это как раз та самая польза и финансы, которые лежат для нашего клиента.

Три пользы сквозной аналитики

  • Возможность проследить путь клиента от первого касания с нашим сайтом и рекламой товаров/услуг до повторных покупок.
  • Выстроить маркетинговые активности на разных этапах воронки.
  • Помочь специалисту по рекламе настроить рекламу с наибольшей эффективностью: оптимизация, ретаргетинг.

Как это работает в Яндекс.Метрике

Яндекс.Метрика в последние годы буквально рванула в сторону сквозной аналитики. Поэтому оценивать работу лучше всего с помощью данного аналитического сервиса.

Во-первых, следует отметить что в Яндекс.Метрике имеется удобная кнопка, с помощью которой можно подключить сквозную аналитику. Однако одним нажатием, как несложно догадаться, дело не ограничивается.

Рассмотрим процесс более детально.

Допустим, у нас есть человек. Также у нас есть интернет-пространство. Когда человек заходит в интернет, он превращается в пользователя. У этого пользователя есть собственная история взаимоотношений с мировой паутиной, история посещения разнообразных сайтов, использования различных приложений и т. п. В любом случае это источник визитов, который фиксируется системой.

Далее пользователь переходит к нам на сайт, производит на нем какие-то действия (посещает разные страницы на площадке, изучает информацию). В результате образуется большое количество метрик, которые «понимаются» Яндекс.Метриками и Google Analytics.

На следующем этапе пользователь оставляет заявку на нашем сайте. До этого момента любая стандартная аналитика работает отлично. Все настраивается достаточно просто и без проблем. Однако дальше заявка от пользователя передается в определенную систему. Для малого бизнеса, например, это Excel (главное — чтобы не голова продажника). Для крупного — свои более серьезные системы, где производится обработка полученной информации.

В результате часть заявок отсеивается. Ведь все мы прекрасно знаем, что количество заявок или звонков на сайт не равно реальному числу продаж. Информация по продажам находится в CRM. Благодаря данной системе мы можем узнать размер среднего чека, маржинальность и т. п.

Перечисленные выше элементы: данные пользователя, самого сайта, посадочных страниц и системы CRM передаются в итоге в один агрегатор. Например, в Яндекс.Метрику. И тогда у нас сразу же появляется прекрасная сквозная нить. Мы видим расходы (с НДС и без), количество кликов, визитов, заявок, целевых заявок, деньги.

Кстати, пользователь в интернете, это не просто человек — это образно Client ID, данные которого также передаются в Яндекс.Метрику. Непосредственно же Client ID представляет собой анонимный идентификатор браузера, который записывается в Cookies.

Кроме того, для сквозной аналитики необходимо подключение CRM. Эта система подключается к Яндекс.Метрике по API. Что особенно хорошо, для работы подойдет абсолютно любая CRM, даже самописная. К тому же в Яндекс.Метрике это можно сделать даже без участия программиста.

Еще один важный момент — это передача расходов. Ведь если вы ведете рекламу, делаете это не только в Яндексе. Наравне с ним задействуется Google, Instagram, Facebook и другие каналы. Соответственно, все расходы должны быть подгружены в одну общую систему для сопоставления. Потому что по итогам работы будет необходимо сопоставить трафик, который мы получаем через Client ID, а также полученную прибыль.

Что мы получаем в результате использования Яндекс.Метрики

Сервис аналитики позволяет получить предельно подробные отчеты по работе рекламной кампании. Так, например, можно выяснить, какое количество заказов поступило нам на сайт из разных каналов. Посмотреть детализацию по объявлениям, по страницам входа, по устройствам, по регионам. Узнать, кто еще использует сквозную аналитику.

Почему не работает сквозная аналитика

Как ни странно, у многих бизнесов сквозная аналитика попросту не работает. Почему же так происходит? Рассмотрим на примере кейса.

Наша студия настраивала сквозную аналитику 1,5 года. Мы работали с Roistat, Calltouch и Mango Office. Но везде работа шла очень тяжело. Теперь давайте рассмотрим причины, по которым сквозная аналитика может не работать.

  • Не настроена простая аналитика. Это проблема большинства представителей малого бизнеса. Не используется аналитика звонков, а только статический коллтрекинг. Не отслеживаются цели Метрики и Google Analytics.
  • Не готовы сайт и реклама. Данная проблема решается довольно легко (здесь речь идет непосредственно о рекламе). Активируется авторазметка, специальный код проставляется в каждое рекламное объявление. С сайтами несколько сложнее. Потому что большинство ресурсов наших клиентов разработаны самостоятельно, без участия специалистов.
  • Не готова система CRM. Это, пожалуй, самая серьезная проблема. Когда в CRM или 1С ассортимент заведен с ошибками. Используется устаревшая версия CRM или 1С. В CRM в принципе не заносятся необходимые данные. При таком раскладе вся информация (клиентские обращения) обрабатывается головой продажника. В лучшем случае с помощью Excel или конструктора, у которого имеется собственная CRM.
  • Нестандартные проблемы. Рассмотреть их лучше всего на примере нашего клиента. К нам обратилась микрофинансовая организация, у которой были заявки, были звонки, но не было заказов. В процессе выяснения обстоятельств мы рассмотрели две таблицы: нашу и из коллтрекинга, куда передавались все данные. Получили по ним все статусы и увидели что в 1С не заносится практически 32% телефонных звонков.В ходе работы мы произвели проверку. Выгрузили все звонки из базы и сравнили их с выгрузкой из 1С. Выявили настоящую проблему: звонки не заносятся в CRM, часть звонков не прокомментирована. В итоге в качестве решения мы рекомендовали клиенту наладить работу его менеджеров.
  • Технические проблемы. Например, утерян источник. Чтобы устранить данный недочет, можно просто почистить браузер. Кстати, в перспективе браузеры готовятся вообще отказаться от Cookies.Также источник может оказаться зашифрован. Настроить сквозную аналитику по ключевым словам в SEO практически невозможно.Еще одна техническая проблема — дублирование визита. Когда один и тот же пользователь может быть представлен на сайте в виде 3-4 Client ID. Пользователь заходит на сайт с мобильного устройства, система учитывает его первый раз. Он же заходит с компьютера, система считает его повторно. Заходит с ноутбука — третий и т. п. В результате по факту у нас один пользователь, но в зависимости от того, с какого устройства он заходит в очередной раз на сайт, система считает его многократно.

Теперь обратимся к примеру эффективной работы сайта. У рассматриваемой нами площадки конверсия составляет более 8%, что весьма неплохо. Потому что на ней функционируют одновременно 11 инструментов лидогенерации. Причем 9 из них дает один сервис. Свести все это в одном месте на самом деле невероятно сложно.

Потому что все сервисы работают по-разному. Их отличает:

  • периодичность синхронизации. Например, Callibri передает данные один раз в день, а Calltouch раз в три дня. Или наоборот;
  • методы передачи;
  • скорость реакции на ошибки;
  • периодичность обновлений.

В результате пока один сервис настраивается, на другом что-то отваливается. Добиться стабильности системы очень сложно. Будьте готовы к этому, настраивая сквозную аналитику самостоятельно.

Еще один пример обилия маркетинга. Это турбо-страницы, офлайн-конверсии. Что-то достаточно просто передается в Метрику, а что-то гораздо сложнее. Плюсом ко всему далеко не все сервисы в состоянии это сделать. Здесь у нас есть картографические сервисы, что ближе к поисковой оптимизации. А передать звонки с турбо-страниц и геосервисов еще сложнее.

Недостаточное количество трафика можно выделить в отдельную проблему. Для ее устранения мы обычно делаем следующее:

  • если при сверке не совпадает количество заказов или денег, необходимо найти и квалифицировать причину таких несовпадений. Делается в течение 1 дня;
  • накопить статистику (не менее 30 заказов/звонков с суммами). На это уйдет порядка 7-14 дней;
  • провести повторную проверку, еще 1 день.

В результате тестирование изменений затягивается на недели и даже месяцы. Сквозная аналитика по-прежнему не работает. И что же с этим делать?

Практические советы 

Систематизация известных показателей

Во-первых, если у вас нет возможности ждать результата месяцами, отсутствуют средства на инвестирование в аналитику и хорошие сервисы, а также путевого подрядчика, систематизируйте известные показатели без сквозной аналитики:

  • прибыль,
  • средний чек,
  • маржинальность,
  • CR (в продажу),
  • количество кликов,
  • бюджет,
  • стоимость обращения,
  • стоимость клика.

Далее необходимо распределить известные показатели по ролям. В идеале каждый отдел должен следить за определенным набором показателей.

Также в обязательном порядке надлежит настроить отчет в Google Analytics. Такой отчет выводит нам число кликов, бюджеты с НДС, цену за клик, стоимость и количество конверсий. При желании также можно настроить более подробный отчет через GDS. Хотя сделать это будет несколько сложнее. Особенно если у вас большое количество источников. Тем не менее за 1,5-2 месяца вполне реально управиться.

Если вы пользуетесь услугами подрядчика, обязательно ведите с ним совместную таблицу.

Дополнительно разверните CRM на сайте/в коллтрекинге. В этом плане обратите внимание на Callibri. Они умеют присваивать лидам классы и прописывать комментарии. Это довольно дешевый, но очень удобный инструмент.

Проведение анализа имеющихся показателей 

Всегда без исключения анализируйте то, что у вас есть. Например:

  • прибыль,
  • бюджет.

Используйте формулу возврата инвестиций:

ROMI = (П-Б) / Б * 100%.

Кроме того, неплохо провести анализ оборота и бюджета. Для этого потребуется другая формула (формула доли рекламных расходов):

ДРР = Б / О *100%.

Резюмируем

  • Чтобы сквозная аналитика решала задачи бизнеса, необходимо подготовить к ее внедрению непосредственно сам бизнес, CRM, сайты, маркетинг. Не забывайте, что для этого потребуются финансовые вливания, в том числе на приобретение необходимых сервисов. Даже если вы пока не готовы к внедрению сквозной аналитики из-за нехватки денег, готовьтесь к этому на будущее. Потому что без нее вы в любом случае не обойдетесь.
  • Со временем сквозная аналитика становится проще и дешевле.
  • Вводя учет показателей в свой маркетинг, вы не только готовитесь к сквозной аналитике, но и наводите порядок в бизнесе.

Diagrun Digital

Хотите тоже написать статью для читателей Yagla? Если вам есть что рассказать про маркетинг, аналитику, бизнес, управление, карьеру для новичков, маркетологов и предпринимателей. Тогда заведите себе блог на Yagla прямо сейчас и пишите статьи. Это бесплатно и просто
Александр Верхозин, Diagrun Digital
295
3