Как измерить конвертацию онлайн-трафика в офлайн-действия

При покупке трафика на сайт, который не является интернет-магазином, не всегда удается измерить прибыль от каждого контакта с пользователем в отчетах по электронной торговле систем аналитики. С подобной проблемой мы столкнулись, когда оценивали эффективность рекламы услуг нашей компании и идущий на сайт трафик.

Основными целевыми действиями посетителей на сайте одного из наших клиентов являются заполнение формы заказа обратного звонка и отправка онлайн-заявки.

Установленная на сайте система сбора статистики Universal Analytics и настроенные цели позволяют собирать информацию об отправке пользователями заполненных форм и об источнике, приведшем их на сайт. Все заявки, поступающие с сайта, обрабатываются менеджером и заносятся в CRM-систему клиента, заполняются данные о дате поступления заявки и о самом ее содержании.

Рис. 1: Пример формы для сбора целевых действий пользователей на сайте: форма «Отправить заявку».

Первый вопрос, который возникает на этом этапе: как соотнести конкретную поступившую заявку с источником перехода на сайт и с тем, как пользователь вел себя на сайте.

Каждая заведенная в системе заявка — это потенциальная сделка с клиентом. На пути к сделке заявка проходит несколько стадий: подготовка коммерческого предложения (КП), защита КП, заключение договора; и только по завершении всех стадий она трансформируется в завершенную сделку с указанием стоимости заключенного договора.

Вопрос второй: на каком этапе заявки чаще всего «отваливаются», по какой причине это происходит, как это соотносится с ее первоначальным источником, сколько денег в итоге получено от заключенных сделок?

Вопрос третий и, пожалуй, самый важный: что делать со звонками, поступающими в компанию? Когда менеджер спрашивает клиента, что привело его на сайт, то чаще всего он получает ответ «Интернет», «поиск» или «Google». Но для эффективной рекламы важно точно знать, какие инструменты продвижения приводят клиента в компанию и, следовательно, в какую рекламу стоит вкладывать деньги.

Ответить на эти вопросы помогает интеграция

В данной ситуации мы решили проводить поэтапную оценку эффективности рекламы.

На первом этапе мы воспользовались инструментом Universal Analytics, который системно позволяет получать идентификатор клиента Client ID с помощью функции get(’ClientId’). Также Universal Analytics, благодаря используемому протоколу передачи данных об офлайновых действиях пользователей Measurement Protocol, предоставляет возможность самостоятельно генерировать хиты при помощи HTTP-запросов.

ga(’send’, ’event’, ’request_callback’, ’request_callback_send’); ga(’send’, ’event’, ’request_brief’, ’request_brief_send’);

1. Каждый раз, когда пользователь заполняет на сайте формы заказа звонка и отправки заявки и нажимает кнопку «Отправить», срабатывает функция отправки события в Universal Analytics.

ga(function(tracker) {var clientId = tracker.get(’clientId’);});

Мы настроили программу так, что одновременно срабатывает и функция определения уникального ID пользователя.

Этот идентификатор вместе с данными о заявке записывается в специальное поле в системе управления сайтом.

2. Когда заявка получена и обрабатывается менеджером, данные о сделке заводятся в нашей CRM, для каждой заявки в специальное поле заносится и Client ID пользователя. Мы используем собственно разработанную CRM, поэтому легко можем ее модифицировать.

POST /collect HTTP/1.1 Host: www.google-analytics.com v=1 // Version of GA protocol. Constant. &tid=UA-XXXX-Y // Property ID. &cid=555 // GA Client ID. Retrieved from tracking code. &ni=1 // Non-interaction hit. &t=event // Event hit type. &ec=ClientOfflineConv // Event Category. &ea=OnlineLead // Event Action. &el=OpportunityRegistered // Event label. &ev=300 // Event value.

Одновременно с этим срабатывает функция отправки хита в Universal Analytics с информацией о сделке и указанием идентификатора клиента в Universal Analytics. Передача данных осуществляется по протоколу передачи измерений — Measurement Protocol. Формат представления данных для передачи офлайн-события выглядит следующим образом:

Параметры tid и cid — это номер счетчика (ресурса UA) и номер Client ID. Вторая часть описывает тип хита или событие (non-interaction, то есть без просмотра страницы) плюс стандартный набор параметров, характеризующих событие (категория, действие и ярлык), и ценность события.

В соответствии с правилами Measurement Protocol, данные должны быть сконфигурированы без комментариев, они будут отправляться в таком виде:

v=1&tid=UA-XXXX-Y&cid=555&ni=1&t=event&ec=ClientOfflineConv&ea=OnlineLead&el=OpportunityRegistered&ev=300

Для того чтобы проверить правильность составленных параметров, можно использовать ссылку http://www.google-analytics.com/collect для имитации вызова сервера.

Полная ссылка для проверки параметров будет выглядеть так:

http://www.google-analytics.com/collect?v=1&tid=UA-XXXX-Y&cid=555&ni=1&t=event&ec=ClientOfflineConv&ea=OnlineLead&el=OpportunityRegistered&ev=300

Tid — это номер существующего и работающего ресурса, cid — ID клиента. Остальные данные могут быть любыми в зависимости от того, какой хит тестируется. Для проверки нужно открыть новое окно или новую вкладку браузера, вставить в адресную строку эту ссылку и запустить ее. Google Analytics примет эти данные, и их можно будет увидеть в интерфейсе.

Необходимые данные:

Номер счетчика — UA-XXXXXXX-XX тип действия — event категория ClientOfflineConv действие deal-created

Идентификатор клиента должен храниться в системе на протяжении всего времени существования сделки.

Полная документация по использованию протокола приведена на сайте Google Developers.

3. Если статус сделки меняется, информация об этом также должна отправляться в Universal Analytics в виде срабатывающих событий.

Про примеру, указанному выше: изменению подвергается название действия в зависимости от стадии сделки.

действие deal-KP-prepare действие deal-KP-proposition действие deal-completion

4. На завершающем этапе заключения сделки должна происходить интеграция CRM с 1С, из которой подгружаются данные об итоговой сумме сделки. Сумма также должна отправляться в Universal Analytics в качестве параметра события.

Параметр события — стоимость сделки:

&ev=30000 // Event value.

На втором этапе мы перешли к интеграции звонков.

Все звонки, поступающие в компанию, проходят через систему отслеживания звонков (call tracking), которая позволяет определять источник звонка, записывать его содержание, распределять все звонки по категориям и сортировать их.

Особенность работы подобных систем заключается в том, что они связывают посетителя и источник трафика, по которому он перешел на сайт, при помощи специального идентификатора. Для этого на сайте показывается подмененный системой номер телефона, на время зарезервированный за конкретным посетителем, и с этого номера ведется переадресация на обычный номер клиента.

Система сама определяет источник звонка вплоть до ключевого слова, по которому посетитель перешел на сайт. Все разговоры прослушиваются менеджером и в случае, если договоренность была достигнута и звонок дал результат, он трансформируется в заявку в CRM и проходит все ее жизненные стадии точно таким же образом, как это реализовано и для заявок с сайта.

Мы размещали виртуальные номера системы call tracking не только на всех онлайн-кампаниях, но и в офлайне: на журналах, брендированных буклетах и раздаточных материалах на конференциях.

Мы успешно задействовали комбинацию динамического и статического трекинга, которая в совокупности позволила нам сэкономить на покупке номеров и увидеть, какая реклама наиболее эффективна и откуда приходят клиенты. В общей сложности нам потребовалось купить 14 номеров для полной оценки рекламных кампаний.

Чтобы четко проследить соответствие между пользователем, его ID и номером телефона, по которому он позвонил, нам пришлось разработать специальный скрипт, который на основе оценки большого количества факторов соотносит идентификатор пользователя и его звонок, затем заносит эти данные в специальное поле системы call tracking таким образом, чтобы менеджеру они были доступны при занесении заявки в CRM.

Что мы получили по итогам проведенных работ?

1. Мы точно знаем, сколько заявок приходит к нам с сайта, через формы и через звонки, которые были инициированы просмотром сайта и офлайн-рекламы. При этом мы видим детализацию по источникам.
2. Мы точно знаем, сколько средств мы затратили на рекламные каналы, и можем рассчитать их эффективность (ROI).
3. Мы знаем, сколько заявок и с какого источника действительно завершилось заключением сделки, и можем оценить, в какую рекламу стоит вкладывать средства для получения максимальной отдачи.
4. Мы точно знаем данные по суммам заключенных сделок в зависимости от источников и имеем постоянный доступ к этой информации.