Россия+7 (495) 960-65-87

Энциклопедия интернет-маркетинга: сквозная аналитика и ее возможности

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
1 11653

Лого.jpg

SEOnews запустил проект для специалистов и клиентов «Энциклопедия интернет-маркетинга», в рамках которого редакция публикует обучающие материалы от ведущих агентств на рынке. В итоге мы планируем выпустить полное, практически полезное и актуальное электронное руководство.

***

В международной маркетинговой практике сквозная аналитика существует уже давно и получила название BI (business intelligence) систем для маркетинга.

Суть BI-систем или систем сквозной аналитики заключается в том, что они собирают данные из разных каналов, источников, сервисов для последующего анализа, визуализации маркетинговых процессов, выявления точек роста.

Проблематика

Самые распространенные задачи, которые решаются благодаря внедрению ВI-систем:

  • Автоматизация отчетности отдела маркетинга;
  • Сбор и сопоставление данных из различного рода saas-решений (выгрузки прайс-листов, кредитные калькуляторы и др.);
  • Сопоставление данных коллтрекинга с данными колл-центра;
  • Интеграция маркетинговой активности с CRM и 1С;
  • Построение отчетов по всем маркетинговым процессам, построение и визуализация “воронок продаж”;
  • Выявление точек роста бизнеса на основании построенной отчетности.

Разумеется, любой маркетолог может обойтись и без дополнительного программного обеспечения, самостоятельно составляя, сопоставляя и анализируя отчетность из различных отделов в компании.

Однако на практике это связано с большими временными затратами и погрешностями полученных данных.

Современный маркетолог может тратить до 40% своего рабочего времени на сведение отчетности по разным аспектам цикла продаж. На этот факт отреагировал рынок. И в последние годы в России начали появляться специальные сервисы для автоматизации отчетности.

Как подключаются BI-cистемы

Шаг 1. Подключаемся к коллтрекингу, Яндекс.Метрике и Google Analytics

На этом уровне мы решаем одну простую задачу – сбор данных отделом маркетинга по всем проводимым активностям. Это верхний уровень будущей “воронки продаж”. Здесь сервис подключается к коллтрекингу, Яндекс.Метрике и Google Analytics. Полученные данные позволят построить клиентские метрики по звонкам, заявкам, переходам на сайт, времени пребывания на сайте, кликам и т.д. Точно также BI собирает данные всего медиа-плана (seo, медийная реклама, rtb-сети и т.д.) и подключается к сторонним сервисам (чаты, онлайн-помощники, callback-и и тд.).

сквозная аналитика.jpg

Шаг 2. Подключаемся к данным колл-центра

Одна из важнейших задач здесь – это автоматизация отчетности и определение KPI колл-центра с привязкой к деятельности отдела маркетинга. В данном случае BI-система подключается к АТС колл-центра через АPI, Excel или CSV. На выходе маркетолог имеет индивидуальную отчетность по каждому сотруднику, которая помогает оценить: сколько звонков в месяц теряет колл-центр, сколько тратится денег из рекламного бюджета на каждого сотрудника отдела и как можно улучшить показатели колл-центра (считается процент целевых звонков, звонки распределяются по группам, отделам, операторам и др). Исходя из полученных данных в BI-cистеме, можно понять насколько эффективен тот или иной сотрудник.

Если говорить проще, то существует, например, оператор колл-центра Анна, на которую маркетинг тратит 72 420 рублей. Однако на выходе оператор Анна не дает продаж. Далее прослушиваются телефонные звонки, делается вывод, почему в финале не происходит продажи и принимаются ряд решений, чтобы изменить эту ситуацию (перераспределяется нагрузка, проводятся тренинги, увольняют сотрудника и др.)

подключение сквозной аналитики.png

Рис.1 Распределение бюджета рекламных кампаний на каждого сотрудника колл-центра

На этом этапе работ маркетолог получит следующую “воронку продаж”

настройка аналитики.png


Шаг 3. Cинхронизируем данные с показателями CRM отдела продаж

Сквозная аналитика помогает повысить прозрачность работы отдела продаж и синхронизировать его работу с другими отделами (маркетинг, колл-центр и др). На этом уровне BI интегрируется с CRM и 1C, и соединяет их в цепочку “рекламный бюджет (маркетинг) – CRM (отдел продаж) – 1C (касса)”. Это позволяет оценить способности каждого продавца, исходя из затрачиваемого на него маркетингового бюджета. Иными словами, сумма из рекламного бюджета на конкретного менеджера позднее сопоставляется с результатами его продаж, чтобы оценить процент выполнения KPI. Впоследствии эти данные помогут эффективнее корректировать рекламные кампании в зависимости от возможностей продавцов и принимать ряд решений на уровне отдела продаж и маркетинга (изменять распределение нагрузки, выявлять растущий спрос на тот или иной товар/марку и др).

настройка сквозной аналитики.png

Рис 2. Распределение бюджета рекламных кампаний по операторам колл-центра и менеджерам отдела продаж

Шаг 4. Формируем финальную “воронку продаж”

Полученные данные в сервисе в финале представляются в итоговой “воронке продаж” с показателями ROMI. Таким образом, маркетолог может увидеть общее движение денег и показатели эффективности работы компании.

воронка продаж.png

Рис.3. Финальная “воронка продаж”

Благодаря тому, что мы получаем всю отчетность, начиная с медиа-плана и заканчивая статистикой по продажам, маркетолог и владелец бизнеса максимально упрощают себе задачу по сбору аналитики и построению “воронок продаж”, сосредотачиваясь на показателе ROMI (return of marketing investments) и принятии конкретных решений. Внедрение BI-систем позволяет оценить, как каждый вложенный в рекламу рубль повлияет на конечные продажи.

Итоги

Сегодня у каждого процесса в бизнесе компании уже есть системы, которые тем или иным способом считают показатели эффективности. Так, например, коллтрекинг определяет эффективность звонков, Google Analytics и Яндекс.Метрика являются источником данных о посещаемости сайтов и качестве их аудитории, отчетность колл-центра фиксирует показатель количества целевых звонков или First Call Resolution (FCR), sales-менеджеры используют 1С и другие CRM-системы, чтобы фиксировать каждое взаимодействие с клиентом и финальные продажи.

Главная задача в том, как связать разрозненные данные в единую цепочку. Этим и занимается сквозная аналитика (BI), которая помогает проанализировать эффективность рекламных кампаний на основе данных о продажах. Так, весь маркетинг внутри компании складывается в единую цепочку, и можно увидеть влияние звеньев друг на друга и отрегулировать неисправное звено.

Сквозная аналитика потенциально полезна на рынке недвижимости, автомобильном рынке, медицине, eсommerce. Для всех остальных – это предмет для изучения новых реалий в маркетинге. Исторически так сложилось, что выигрывает тот, кто умеет быстро приспосабливаться к новым тенденциям на рынке и технологиям в маркетинге.

(Нет голосов)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Гость77
    больше года назад
    Здравствуйте!, какие посоветуете  ВI-системы ?
    -
    0
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Сколько ссылок помогут продвинуть молодой сайт
Павел Андрейчук
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Павел Андрейчук - Дело в том, что вряд ли в ваших платных "качественных" кейсах найдётся хоть пару % действительно новой и полезной информации которой бы не было на общедоступных источниках.
Сайт на WordPress: за и против
Мира Смурков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мира Смурков - Людмила, я согласен с большинством комментаторов. Вы хоть один полноценный магазин сделали на этих движках? Woocommerce это система с супер возможностями. И к ней есть дополнительные модули, с функционалом, который вряд ли появиться на Битрикс. А самому это программировать - сотни тысяч рублей на разработку. А приведя в пример сложности с robots.txt и Sitemap вы ставите под вопрос вашу компетенцию в понимании Интернет-бизнеса и веб-разработки в целом. Во-первых это такие мелочи, а во-вторых это все делается на вордпресса за 2 минуты, и опять же с возможностями многократно превышающими Битрикс.
Обзор популярных CMS: плюсы и минусы
Андрей Литвиненко
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Андрей Литвиненко - + там где нужно прописать каноникал, там где нужно поставить мета тег ноиндекс (т.к. Гугл не всегда следует правилам robots.txt) ну и то что выше, к техническим сео возможнлстям можно еще отнести легкое и хотя бы полуавтоматическое добавление микроразметки по сайту, увы "из коробки" такого функционала нет ни в одной cms, все на допиливаниях
Google обошел Яндекс по популярности в России в 2018 году: исследование SEO Auditor
Рамблер
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Рамблер - Вот вроде отечественный - это сказано верно.. «Я́ндекс» — российская транснациональная компания, зарегистрированная в Нидерландах. Так говорится в Википедии. И с хрена ли ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ поисковик зарегистрирован в Европе? И где платится основная часть налогов? Ну-ууу, точно не в России. И если запахнет жаренным, то был Яндекс и нет Яндекса!
8 методик в SEO, от которых давно пора отказаться
Евгений Сметанин
12
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Евгений Сметанин - Факторов вообще очень много, согласитесь, вы будете использовать максимальное их количество, особенно, если в ТОПе засели агрегаторы с сумасшедшими ПФ. В таких случаях, вхождение ключа в домен для маленького профильного сайта, сыграет свою положительную роль. Конечно же, если контент на страницах хорошего качества. У меня есть несколько успешных кейсов на эту тему. На сайте продают несколько видов товаров, а выстреливает в ТОП тот, название которого присутствует в доменном имени. Как корабль назовешь, так он и поплывет, верно?))
Инструкция: настраиваем цели Яндекс.Метрики через Google Tag Manager
Roman Gorkunenko
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Roman Gorkunenko - Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, можно с айпи метрики вытащить среднюю стоимость клика по утм меткам? В метрике есть такой шаблон tags_u_t_m, но он не совместим с меткой директа, у них разные префиксы.
Google Data Studio: делаем красивые отчеты по контекстной рекламе для клиентов
Сергей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей - Добрый день! Спасибо за статью, полезный материал! Могли бы подробнее расписать, как настроить вывод Гугл Таблиц с привязкой к отчетному периоду? Заранее спасибо!
Аудит структуры интернет-магазина мебели от «Ашманов и партнеры»
Дмитрий
11
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий - Сергей, а вы допускаете, что вся ваша жизнь - seo-миф?
Как выбрать подрядчика для продвижения сайта: 7 уровней воронки поиска
aashutosh
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
aashutosh - data science training institute in noida- Webtrackker Technology (8802820025) providing Data Science Training in Noida. Get ✓ 40 Hours Learning training✓ 70 Hrs Projects ✓ 24 X 7 Support ✓ Job Assistance. WEBTRACKKER TECHNOLOGY (P) LTD. C - 67, sector- 63, Noida, India. E-47 Sector 3, Noida, India. +91 - 8802820025 0120-433-0760 +91 - 8810252423 012 - 04204716 EMAIL:info@webtrackker.com webtrackker.com/Best-Data-Science-Training-Institute-in-Noida.php
Какой сюрприз! 8 историй про новогодние подарки от digital-компаний
Мистер Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мистер Гость - У нас был более универсальный digital-подход - дарили электронные подарочные карты)
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
345
Комментариев
262
Комментариев
247
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
101
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!