×
Россия +7 (495) 139-20-33

5 способов построить сквозную аналитику

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 12580

Сквозная аналитика по-прежнему в тренде. И хотя у бизнеса и маркетологов все реже возникает вопрос «Зачем она вообще нужна?», об оптимальных способах ее настройки до сих пор спорят. Мы решили внести ясность в этот вопрос и описать несколько вариантов с их плюсами и минусами.

О преимуществах сквозной аналитики уже не раз писали, поэтому не буду останавливаться на этом подробно. Ее главный и самый ощутимый плюс для бизнеса – это возможность понимать, как окупается реклама. Специалисту больше не приходится оперировать промежуточными метриками эффективности: кликами, CTR, онлайн-заявками. Сквозная аналитика позволяет видеть конечную ценность рекламы– ее ROI и количество денег, которые она принесла. Владея этой информацией, маркетолог или собственник может взвешенно решать, на что стоит тратить бюджет, а какую рекламу лучше отключить. Также он понимает, во сколько обходится каждый звонок или заявка по конкретному каналу.

Чтобы получить такие данные, нужно свести в одной системе информацию о тратах на рекламу и доходах из нее. Звучит на первый взгляд просто, но реализовать это не так-то легко. Как человек, который каждый день работает со сквозной аналитикой, я решил сравнить различные способы и описать их особенности. Надеюсь, эта статья поможет выбрать систему, подходящую именно для ваших потребностей.

Способ 1: простой

Простым его можно назвать, потому что он задействует небольшое количество инструментов и не требует серьезного погружения в код и, например, Google Tag Manager. Для настройки потребуется:

  • любая система аналитики, которую вы используете, например, Google Analytics;
  • коллтрекинг (аналитика звонков), если покупатели вам чаще всего звонят и/или email-трекер, если часто пишут на почту;
  • CRM, которая интегрирована с сайтом и коллтрекингом и/или email-трекером — благодаря этому в систему отправляется информация о звонке и рекламе, которая привела к обращению клиента.

В дальнейших примерах я рассматриваю наличие аналитики звонков, т. к. в большинство компаний клиенты звонят перед совершением покупки. Например, чтобы уточнить наличие на складе, скидки, актуальность цены и другие моменты. Особенно это касается товаров с высоким средним чеком и продуктов с множеством характеристик, которые нужно уточнять. Поэтому, если у бизнеса хотя бы часть обращений – это звонки, то желательно установить коллтрекинг. В противном случае вы не будете понимать, какая реклама приводит к звонкам от большой части ваших клиентов.

Человек заходит на площадку из рекламы и обращается в отдел продаж по телефону, чтобы оформить покупку. В CRM передаются данные: client ID, user ID, рекламный источник перехода и другая информация. Из коллтрекинга тоже передаются данные в привязке к конкретному звонку. Теперь их нужно свести воедино и связать с конкретной покупкой.

Построение сквозной аналитики: простой способ

  1. Выгружаем данные о лидах из CRM. Почти во всех CRM есть возможность создавать отчеты благодаря системе фильтров и выгружать их в формате xls и csv. Т.к. мы работаем с Pipedrive, то раньше формировали отчеты там и выгружали менее чем за минуту.
  2. Выгрузку с лидами и каналами, которые их принесли, заносим в отдельную таблицу. Там вы увидите, сколько потенциальных клиентов принес тот или иной источник и насколько качественными были эти лиды.
  3. В другую таблицу выгружается информация о транзакциях. Необходимо ее также поделить на рекламные источники, сумму и количество лидов. Поэтому важно, чтобы менеджеры всегда вносили в CRM сумму продажи. Это должен контролировать сотрудник, который занимается чисткой базы – на подобную работу можно взять даже студента. Главное, чтобы он был внимательным и хотя бы немного технически подкованным.
  4. На выходе получаем документ, в котором считается количество лидов обоих видов, количество и сумма закрытых сделок, вложения в рекламу, стоимость привлечения лида и клиента, ROI.

Плюсы:

  • не требуются дополнительные инструменты – для построения аналитики понадобятся сервисы, которые вы и так используете каждый день.

Минусы:

  • если вы компания, у которой много данных, то получится очень «тяжелый» документ, который будет долго грузиться;
  • необходимость ручной работы, но импорт данных можно автоматизировать, если в вашем штате есть программист.

Способ 2: продвинутый

Здесь уже не обойтись без специальной системы сквозной аналитики. Другие составляющие остаются такими же, как и в предыдущем способе.

  1. Из CRM, коллтрекинга и системы веб-аналитики выгружается информация.
  2. Данные передаются в систему сквозной аналитики.
  3. Информация о продажах из системы учета также отправляется в сквозную аналитику.

Построение сквозной аналитики: продвинутый способ

Плюсы:

  • не нужно создавать отдельные таблицы – данные собираются в удобном формате прямо в системе сквозной аналитики;
  • минимум ручной работы.

Минусы:

  • вам приходится платить еще за один сервис, а подобные инструменты чаще всего недешевы;
  • вы ограничены интерфейсом системы и стандартными отчетами – кастомизировать их под конкретный бизнес не получится.

Способ 3: сложный

Этот способ раскроет для вас широкие возможности, но он не для всех. Слишком много инструментов нужно использовать, и обойдутся они недешево. Такой способ имеет смысл внедрять компаниям с внушительными объемами данных.

  1. Передаем информацию из Google Analytics, сервиса отслеживания звонков и CRM в Google BigQuery.
  2. Для обработки информации используем, например, Alytics – платформу сквозной аналитики и автоматизации контекстной рекламы.
  3. Передаем данные о продажах в Google BigQuery.
  4. Делаем визуализацию, используя Google Data Studio или Microsoft Power BI.

Построение сквозной аналитики: сложный способ

Плюсы:

  • возможность работать с большими объемами данных;
  • вы не сталкиваетесь с ограничениями и можете настроить сквозную аналитику, как вам нужно.

Минусы:

  • высокая стоимость – вы тратите деньги и на дополнительные инструменты, и на работу программиста, который должен их связать;
  • без привлечения специалиста построить такую систему не получится;
  • не имеет смысла внедрять, если конверсий у вас немного.

Способ 4: сквозная аналитика в рамках сервиса коллтрекинга

Этот способ использует в работе наша компания, и он подходит для любого бизнеса, который дает рекламу и получает из нее звонки от клиентов. Его главный плюс – не нужно подключать много дополнительных инструментов и тратить на них деньги. Но тут придется выбирать именно такой сервис коллтрекинга, который предоставляет сквозную аналитику. В Украине это Ringostat, R7K12, в России, например, Roistat, Mango, K50.

Сквозная аналитика в рамках сервиса коллтрекинга

  1. Коллтрекинг интегрируется с CRM и рекламной системой: Google Ads, Яндекс.Директ и Facebook. Во многих сервисах есть готовые интеграции, которые можно подключить парой кликов, не обладая специальными знаниями.
  2. В коллтрекинг начинают передаваться данные о затратах на кампании из описанных выше систем и о доходе – из CRM. А данные об источниках звонков сервис собирает сам по себе.
  3. В отчете собираются данные о расходах на рекламу, количестве переходов и звонков из нее, доходе и окупаемости вложений в рекламу. У нас это выглядит так:

Пример отчета

Плюсы:

  • вы можете подстраивать сквозную аналитику под ваши нужды, разумеется, если такую возможность предоставляет сервис, который вы используете. К примеру, наш сервис позволяет настроить атрибуции на основе событий, присвоить вес каждому действию пользователя и даже задать период полураспада, как в линейной модели Google. В другом сервисе возможности кастомизации могут быть другими или их не будет вовсе. Желательно обратить на это внимание перед подключением, чтобы понимать, все ли ваши задачи сервис закроет;
  • экономия времени и денег – из-за того, что вы работаете в одном сервисе, вам не понадобится покупать дополнительные инструменты и не нужно переключаться между несколькими системами для сбора данных;
  • минимум ручной работы – тот, кто строил дашборды, знает, как тяжело все настраивать самостоятельно, особенно если что-то периодически ломается.

Минусы:

  • не все сервисы позволяют кастомизировать сквозную аналитику в противном случае вы жестко привязаны к интерфейсу коллтрекинга;
  • все-таки нужно один раз заняться настройкой аналитики, плюс у вас должна быть правильно построена структура контекстной рекламы и настроены utm-метки.

При выборе сервиса отдельно обращайте внимание, сколько есть готовых источников импорта трат – в противном случае вам придется добавлять их вручную. И то, если есть такой функционал. Также некоторые сервисы добавляют в каждую ссылку свои собственные utm. И если вы захотите посмотреть отчет Source/Medium в Google Analytics, то вам будет сложно проанализировать источники.

Способ 5: гиковский

Его нам подсказал партнер – независимый веб-аналитик Максим Гапчук.

Построение сквозной аналитики: гиковский способ

  1. Определяем источник перехода на сайт. Чтобы не разбираться с API, для этого можно использовать скрипт Sourcebuster.js.
  2. В Google Tag Manager и создаем новый тег типа Пользовательский HTML со специальными настройками. Благодаря этому скрипту можно получить информацию об источнике перехода на сайт в глобальных переменных JS: источник трафика, канал, кампания, ключевое слово, вариант объявления.
  3. Настраиваем передачу информации о заявках с сайта в Google Таблицы.
  4. Собираем данные о звонках из коллтрекинга в Google Таблицах – это также можно сделать с помощью скрипта, который Максим привел в своей статье на нашем блоге.

Плюсы:

  • вам не нужны дополнительные инструменты, кроме коллтрекинга.

Минусы:

  • для настройки нужно хотя бы минимально разбираться в Google Tag Manager, знать, как запускать скрипты и т. д. – не всякий маркетолог владеет подобными знаниями;
  • данный способ подразумевает модель атрибуции по последнему клику, т. е. вы не сможете гибко настроить сквозную аналитику в соответствии со своими бизнес-процессами.

Выводы

Как бы вы ни строили сквозную аналитику, ее смысл сводится к одному – объединить информацию о расходах на рекламу и доходах из нее. Только так вы сможете оценить, действительно ли реклама окупается и приносит продажи. В отличие от промежуточных конверсий – это лучший способ получить точную картину рентабельности ваших вложений.

Как способ выбрать, решать вам, в зависимости от вашего бизнеса и его потребностей. Главное понимать, что важно экономить не только деньги, но и время. «Кустарные» дашборды требуют постоянной ручной работы, и велик шанс, что периодически они будут ломаться. Поэтому рекомендую рассматривать решения, которые быстро и легко внедряются, не требуют самостоятельно собирать данные и имеют оправданную цену. 

(Голосов: 8, Рейтинг: 4.5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Ане Макаровой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
15
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Здравствуйте! 1-2. Считает стенд. Ссылка на него дана, но могу повторить: online.p-c-l.ru/competition/task/card/id/106. Нажмите на кнопку "Начать" и заранее приготовьте прогноз бюджета Яндекс. Суть расчета: перебор комбинаций всех ставок на всех фразах, построение бюджетных когорт - бюджетов с одинаковым СРС, отбор в каждой когорте бюджета с максимальным количеством кликов и ..., да упорядочивание этих бюджетов по мере возрастания СРС, причем берем не все, а с фиксированным шагом. 3. Гугл считается через поправочные коэффициенты. Мы перевариваем океан данных и представляем их. На удивление, получается не менее, хотя и не более точно, как и прогноз Яндекс. Конечно, нужно понимать, что это очень примерные прикидки, фактически перевод неточного прогноза Яндекс в удобочитаемую форму, не больше. Самое интересное начинается, когда применяешь метод бюджетных когорт к измерению показателей фраз на реальной рекламной кампании в режиме 48х7. Первые результаты очень хорошие. Если хотите присоединиться к бесплатному тестированию, напишите Эльвире r-support@r-broker.ru. В теме укажите "хочу присоединиться к тестам Умного управления рекламой"
Ссылочное продвижение локальных сайтов: ТОП худших SEO-методов
demimurych
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
demimurych - о господи. это для регионального сайта? в яндексе? где у сайта по региону конкурентов меньше чем выдачи на двух страницах из которых перваш это реклама москвы? потешно ей богу. ктото чего то не понеимает.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
Зачем подменять контент на сайте: разбираем инструмент и развенчиваем мифы
Дмитрий Сульман
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Сульман - Все верно, об этом я и говорю. У крупных компаний есть много данных и они имеют доступ к дорогим технологиям и решениям для персонализации контента. Топовые западные сервисы для персонализации, такие как RichRelevance или Dynamic Yield, стоят от нескольких тысяч до десятков тысяч долларов в месяц. Понятно, что малый бизнес не может себе этого позволить. Да даже если бы чисто теоретически и мог, то это вряд ли бы имело хоть какой-то смысл. Во-первых, у малого бизнеса недостаточно данных, чтобы подобные алгоритмы персонализации начали эффективно работать, а во-вторых, тот профит, который МСБ получит от персонализации, никогда не покроет таких расходов. Мы же предлагаем решение, доступное как раз для малого и среднего бизнеса. При этом наше решение комплексное: МультиЧат - это одновременно и инструмент для персонализации, и для коммуникации.
Монетизируйте свой сайт вместе с VIZTROM
VIZTROM
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
VIZTROM - Добрый день! Так как мы сейчас работаем в приватном режиме, Вы врятли можете объективно оценить нашу рекламную площадку. У нас будет официальный запуск 3 марта для вебмастеров. Приглашаем Вас присоединиться к нам и лично посмотреть наш функционал.
Digital-разговор: Михаил Шакин про SEO, Google и заработок в интернете
Анна Макарова
368
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Подготовим ) Пока предлагаю почитать интервью с Денисом Нарижным из той же серии. Там стенограмма =) www.seonews.ru/interviews/digital-razgovor-denis-narizhnyy-pro-ukhod-iz-seo-i-zarabotok-na-partnerkakh/
Как удвоить выручку за счет продвижения в поиске. Кейс coffee-butik.ru
Максим Боровой
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Максим Боровой - Последний вопрос (извиняюсь за количество) - почему на "В корзину" стоит Nofollow. Осознанно для распределение весов?
Кейс Hansa: как увеличить органический трафик в 1,5 раза
Алексей Порфирьев
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Алексей Порфирьев - Спасибо за замечание, о данной проблеме известно, но она не стоит в порядке приоритетных. Вопрос, на самом деле, дискуссионный. В тематике конкуренция не настолько велика, а в топе выдачи часто встречаются сайты с более серьёзными техническими проблемами. По этому, именно в статьях, более важно работать над релевантностью контента, отношением времени пользователя на странице к уровню доскрола, и различным пользовательским функционалом (рейтинг материала, просмотры и т. п.).
Автоматические SEO-аудиты: как напугать некорректными выводами
SEOquick
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
SEOquick - Парсинг сайтов – это самый лучший способ автоматизировать процесс сбора и сохранения информации. Конкурентов всегда нужно мониторить, а не сравнивать свой сайт через автоматический аудит анализатора.
Почему вы торгуетесь за показы, даже если платите за клики
Константин Требунских
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Константин Требунских - Дмитрий, спасибо за комментарий, хорошие замечания!) 1. "Какая-то подмена понятий. CPM у “Original Works” взлетает не от того, что у них РАВНАЯ цена клика, а оттого, что вы "с потолка" поставили ему CPC в 2 раза выше, чем был. Логично, что и CPM в 2 раза увеличился (см. формулу выше). Если бы вместо 5 вы всем решили поставить 2 или 1.5, то он бы наоборот уменьшился." Вы правы, что CPM уменьшился бы. В первой и второй табличке берем одинаковое количество показов (именно за них мы платим сначала) и считаем данные, в том числе CPC. Мы поставили рекламодателей в одинаковые условия и посмотрели их эффективность в разрезе цены клика при одинаковом количестве показов. А затем изменился аукцион, и, взяв получившиеся данные по кликам и CTR, мы поставили рекламодателей тоже в одинаковое положение, но уже по цене клика, ведь мы теперь за него платим. Посчитали эффективность в разрезе уже CPM. Тут если и есть подмена понятий, то она точно не моя, а рекламных систем, потому и обозначена, как "ход конем" :) 2. "Ок, смотрим таблички "как оно было" и "как оно стало". Было: система суммарно за 2 000 денег показала рекламу 4 000 раз. Стало: система суммарно за 2 000 денег показала рекламу 13 500 раз. Сомнительный профит для системы." Вы правы, именно поэтому для рекламодателей с низким CTR ставка будет выше, чем для рекламодателей с высоким CTR. Просто чтобы система окупилась. Потому что, системе выгодно продавать показы тем, у кого кликов будет больше (ведь они платят за клик). По факту реальные цены за клик в аукционе будут как в таблице 2. Но ранжирование системы проводят по таблице 5.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
368
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
139
Комментариев
121
Комментариев
108
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
85
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!