×
Россия +7 (495) 139-20-33

Кейс: сквозная аналитика для Tilda-сайта и нестандартной CRM

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 5511

Мы привыкли, что сквозная аналитика востребована в крупном ритейле, и для ее обеспечения используются большие сложные CRM. Однако этот кейс демонстрирует, что связь транзакций и источников лидов интересует всех, кто хочет грамотно подходить к маркетингу. Даже модных блогеров, чьи сайты созданы на Tilda, а используемая CRM ограничена в функционале.

В агентство MediaNation обратилась онлайн-школа стилиста Насти Ерасовой – «Разборки в моде» с задачей настройки системы аналитики, которая позволяла бы оценивать доход от рекламной активности. Школа предлагает курсы, марафоны, вебинары, посвященные теме моды и стиля.

«Разборки в моде»

Онлайн обучение проходит на платформе GetCourse. Помимо организации и проведения самих занятий, платформа предлагает свою CRM-систему, которая дает возможность принимать платежи, сегментировать клиентов, анализировать продажи и ключевые показатели.

Платформа

Казалось бы, этого достаточно для того, чтобы получить внятную аналитику. Однако система не позволяет определить источник продажи, и, как следствие, эффективность рекламных каналов.

Ерасова НастяНастя Ерасова, создатель проекта
Для продвижения онлайн-школы мы используем несколько рекламных каналов, эффективность которых хотели бы оценивать. Поэтому главной задачей, с которой мы обратились в агентство, было получение данных по транзакциям и доходам с этих транзакций, учитывая специфику инструментов, с которыми мы работаем – сайт, созданный на Tilda, и CRM – GetCourse.

MediaNation разделила работу на два этапа:

  • реализовать сбор данных аналитических систем (Google Analytics и Яндекс.Метрики) на стороне CRM–сервиса GetCourse;
  • реализовать передачу данных об оплаченных заказах из CRM в Google Analytics и Яндекс.Метрику.

Аудит инструментов и оценка возможных сценариев передачи данных

Первое решение, которое напрашивалось, – собирать данные о транзакциях через коды электронной торговли, установленные на страницах «Корзина», «Оплата», «Спасибо за заказ».

Но это решение не удалось реализовать. Во-первых, несмотря на то, что после оплаты услуг онлайн-школы через Robokassa и PayPal пользователи могли вернуться на сайт (через редирект или нажав на кнопку «Вернуться в магазин»), это делали не все. Клиенты часто закрывали страницу системы оплаты, так и не перейдя к финальной странице «Спасибо за заказ».

Во-вторых, хотя переход на финальную страницу «Спасибо за заказ» и был возможен, выяснилось, что на ней не было полезной информации – ни номера заказа, ни оплаченной суммы. Добавить такие данные через разработчиков было нельзя и соответственно нельзя было их получить автоматически с помощью какого-либо скрипта.

Учитывая эти ограничения, мы решили собирать необходимые нам данные в CRM-системе GetCourse и передавать их в системы аналитики.

GetCourse позволяет работать с информацией по трафику и цепочкам взаимодействия пользователей. Однако многие данные собираются не так, как привыкли маркетологи, работая с традиционными аналитическими системами. Например, в базовом профиле пользователя источником трафика указывается домен сайта, а параметр канала – реферальный трафик. Это не позволяло оценить источники переходов на сайт и эффективность различных рекламных каналов.

Профиль пользователя

Несмотря на это, с профилем можно было работать, внеся в алгоритм сбора данных некоторые изменения.

Этап 1: сбор данных о заказе

Регистрационная форма – точка сбора данных о клиенте (имя-емейл-телефон). Нам было необходимо, чтобы в ней дополнительно собиралась корректная информация об источнике перехода на сайт, а также данные аналитических систем.

Мы создали код на Javascript, который во время регистрации дополнял информацию о клиенте и был расположен внутри контейнера Google Tag Manager. В результате стало возможно собирать идентификаторы аналитических систем из cookies браузера, а именно: ClientID Google Analytics, ClientID Яндекс.Метрики, ClientID Fаcebook, а также данные на всех уровнях UTM–меток (utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content и utm_term) из URL-адреса. Отметим, что внешний вид регистрационной формы, которую видит клиент, не изменился, т.к. передача данных была реализована через дополнительные скрытые поля внутри заявки.

Конечно, конструктор Tilda позволяет также вставлять свои собственные javascript-коды. Но мы решили прибегнуть к проверенному инструменту – Google Tag Manager – который ускорил и упростил решение задачи, и тем самым снизил для заказчика стоимость наших услуг.

Сбор данных о заказе

Пример дополнительных скрытых полей в регистрационной форме. GetCourse

Часть кода в Google Tag Manager

Часть кода в Google Tag Manager, который показывает, по каким правилам будут обработаны данные и переданы в соответствующие поля регистрационной формы.

В итоге необходимые данные об источниках перехода появились в CRM в карточках клиентов и их заказах.

Карточка клиента

Карточка клиента с созданными дополнительными полями. GetCourse

Страница с заказами

Страница с заказами и созданными дополнительными полями. GetCourse.

На этапе разработки скрипта для передачи данных в поля форм мы столкнулись со следующей проблемой: страница сайта и всплывающее окно регистрационной формы находились на разных поддоменах третьего уровня (domain.site.ru), что не позволяло передавать данные через cookies. Эта проблема была связана с кросс-доменным ограничением (Same Origin), цель которого – безопасность при работе с вкладками браузера. Мы пытались решить эту проблему через Cross-Origin Resource Sharing (CORS) на стороне GetCourse, но техподдержка платформы не смогла нам в этом помочь. Однако мы нашли выход. Поскольку лендинг и форма заявки находились на поддоменах третьего уровня, все ограничения можно было снять, добавив на оба сайта код document.domain = 'site.com'. Так мы и сделали: код был прописан в наш основной скрипт, который запускался на каждом поддомене через Google Tag Manager.

Основной сайт и всплывающее окно

Основной сайт и всплывающее окно (iframe) регистрационной формы на другом поддомене с консолью отладки Google Tag Manager.

Благодаря доработке скрипт из всплывающего окна (iframe) может прочитать cookies внешнего сайта и получить данные по UTM-меткам.

Этап 2: передача данных о заказе

Следующим шагом стало создание алгоритма, по которому данные из CRM передавались на сервер MediaNation для дальнейшей обработки. Мы использовали функционал «Процессы» в платформе GetCourse, в котором описали правила передачи информации о состоявшихся оплатах.

Передача данных о заказе

Визуальное отображение внутреннего функционала «Процессов» (правил передачи данных) с указанием сайта, на который будут отправляться данные из CRM.

В данном случае использовался сервер с техническим доменом MediaNation, который собирал отправленные данные.

В итоге общая схема сбора и передачи информации выглядела следующим образом:

Схема сбора и передачи информации

  1. Google Tag Manager запускал скрипт для записи в поля форм данных об идентификаторах аналитических систем и UTM-метках.
  2. Данные пользователей сайта и их конверсии передавались в аналитические системы. Но не передавались данные по доходу и транзакции.
  3. Данные о заказе, клиенте и источнике перехода на сайт передавались в CRM GetCourse.
  4. GetCourse передавал данные на сервер MediaNation, где они преобразовывались в соответствующий каждой аналитической системе (Google Analytics и Яндекс.Метрике) формат.
  5. Преобразованные данные отправлялись в каждую систему аналитики по своими протоколам:

5.1. передача данных в Google Analytics через Measurement Protocol;

5.2. передача данных в Яндекс.Метрику через офлайн–конверсии.

На стороне аналитических систем данные по трафику пользователей «склеивались» (через идентификаторы ClientID) с их транзакциям и отображались в отчетах.

В итоге

Нам удалось дополнить существующие отчеты в CRM GetCourse, разобраться в протоколах передачи данных на сторону аналитических систем и увидеть в отчетах данные о доходах.

Отчет Google Analytics

Отчет из системы Google Analytics по транзакциям и доходам

Отчет Яндекс.Метрики

Отчет Яндекс.Метрики о факте передачи данных по конверсиям (транзакциям) и их ценность (доход)

Решение поставленных задач помогло сделать шаг навстречу идеальной системе сквозной аналитики, когда в аналитических системах есть подробные данные об источниках лидов и совершенных ими оплатах. Все это поможет в дальнейшем улучшать показатели бизнеса.

(Голосов: 7, Рейтинг: 4.43)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


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
Алгоритм продвижения сайта через Pinterest
Виктор Гаврюков
29
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - В самом вверху есть ссылка на мою группу в ВК, там где автор материала. Через группу и свяжитесь со мной_)
Ссылочный апдейт Google: что изменится для SEO-специалистов в рунете
Тимур
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Тимур - Понял, спасибо за информацию.
Как забрать 5 мест в выдаче из 10. Кейс-эксперимент
Виктор Гаврюков
29
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - такое можно делать и с ВЧ_)
Как продвинуть сайт по коммерческим запросам в ТОП-10 с помощью ресурса Reddit
Denis Zar
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Denis Zar - пользовались услугами по продвижению на реддит от reddit-marketing.pro?
3 основные ошибки, которые допускают владельцы сайтов при продвижении
Виктор Гаврюков
29
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - Не обращай внимания_) Если у тебя хороший ресурс, то ты будешь первоисточником, и все кто своровал, автоматически начнут на тебя ссылаться, точнее, так гугл будет считать_)
Как мы увеличили трафик из Яндекса более чем в 3 раза за неделю на сайте клиники. Кейс
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - У большинства сайтов произошел рост в Гугле в декабре и в марте Яндекса. Ваши шаманства тут не причём :)
Как доработка структуры вывела сайт в ТОП-10 Google и увеличила трафик в 2 раза. Кейс Связной Трэвел
Дмитрий
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий - Вероятнее всего было обновление Google и позиции были снижены в связи с низкой скоростью загрузки страниц (так как доработке ведутся не только по SEO, но и в целом по функционалу сайта, появляются новые скрипты). В этот период в Google Search Console увеличилось количество страниц с низкой скоростью загрузки. Мы выявили несколько проблем, которые снижают скорость загрузки страниц и выдали рекомендации по их устранению. Пока данные рекомендации находятся в работе. Также был проведен анализ EAT факторов и проверка сайта на соответствие требованиям Google к YMYL сайта, выданы рекомендации по доработке данных факторов (ждем внедрения наших рекомендаций, поделимся потом результатами).
Рост ботных переходов на сайт: как интерпретировать и что делать
Mike
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Mike - как это проверить? что товары выводится именно на основе спроса, а не по заданным алгоритмам?
Сравнительная статистика уровня жизни SEO-специалистов в семи странах, включая Россию
Рустам
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Рустам - Средняя температура по больнице, подсчет даже близко не отображает действительность, особенно учитывая разность цен и уровня зп в разных частях больших стран (США, Канада, Россия)
Как влияют отзывы на показатель отказов/выходов с сайта. Эксперимент
Виктор Гаврюков
29
комментариев
1
читатель
Полный профиль
Виктор Гаврюков - Жаль что гугл стал меньше ценить пользовательский контент. Но отзывы все еще важны, в любом слае_)
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
385
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
114
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
92
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
62
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!