“Да пребудет с тобой Сила!” или Сквозная аналитика: нужна ли она вашему бизнесу?

Сквозная аналитика - это сложный инструмент, позволяющий определить насколько эффективны вложения в маркетинг и рекламу. Простыми словами - это общая система сбора данных, которая покажет, откуда приходят самые вкусные клиенты, какие рекламные каналы и объявления работают, какие нет, и сколько денег удалось заработать.

“В чем сила, брат?” Польза сквозной аналитики

Можно выделить несколько уровней прокаченности аналитики в маркетинге:

1. Стартовая аналитика
   • Анализ позиций в поисковых системах
   • Учет кликов в контекстной рекламе
   • Охваты и клики в медийной и таргетированной рекламе
2. Начальная веб-аналитика
   • Установка счетчиков (Я.Метрика, Google Analytics)
   • Отслеживание достижения целей
   • Анализ показателя отказов и времени, проведенном на сайте
3. Бизнес-аналитика
   • Подсчет лидов: звонки, отправки заявок, обращения в онлайн-консультант
   • Учет микроконверсий: действия на сайте, промежуточные шаги до продаж
   • Ведение базы клиентов
4. Аналитика продаж
   • Установка электронной торговли, подмены номеров
   • Учет заказов по телефону и номеров корзин
   • Анализ сколько прибыли приносит каждый рекламный канал
5. Аналитика на уровне жизненных циклов клиентов (CLTV)
   • Вычисление совокупной ценности клиентов до, во время и после покупки
   • Отчетность до продаж (ROI) и маркетинговая отчетность по жизненным циклам клиентов (CLTV)
   • Веб-аналитическая отчетность по поведению, действиям, триггерам

В приведенной выше концепции сквозная аналитика включается на 4 уровне развития, когда лиды уже научились отслеживать, а с продажами их еще не связали. Оценка эффективности каналов привлечения трафика при этом очень поверхностная.

В чем конкретная польза?

Если удастся внедрить у себя сквозную аналитику и собрав минимальный пул данных, вы получаете:

В ближайшей перспективе

• Сокращение расходов на маркетинг /увеличение продаж на 5-15%.
• Остановку неэффективных экспериментов (какие-то каналы не дают результатов, но выглядят эффективно).
• Сокращение расходов на подготовку отчетности (равно “время людей”).

Среднесрочно

• Единую систему метрик в компании.
• Продолжение работы отчетности после смены людей и агентств.

Долгосрочно

• Повышение прозрачности, управляемости, культуры принятия решений на основе данных.

Возможность тестировать гипотезы.

Практический пример 1: анализ по моделям атрибуции

Прежде чем совершить целевое действие пользователи часто приходят на сайт с различных источников трафика. Понять, какие каналы наиболее важны в этом процессе помогают модели атрибуции. В Яндекс.Метрике их 4, в Google Analytics аж целых 8.

Вывод количества конверсий и расхода в одной таблице дает понимание, какие каналы наиболее эффективны, а какие источники пора бы отключить, хотя до этого казалось, что они точно работают и их отключать нельзя.

Есть возможность добавлять синтетические (нестандартные) метрики, например в скольких целевых сессиях поучаствовал этот канал.

Практический пример 2: когортный анализ

Существуют тематики, в которых цикл сделки длинный:

• недвижимость,
• автомобили,
• обучение за рубежом

В этих тематиках конвертация посетителей в продажи происходит не сразу, а распределена по месяцам. Увидеть скорость принятия решения и насколько активность в привлечении трафика оказалась успешной в определенный месяц помогает когортный анализ.

На рисунке приведена таблица продаж по месяцам.

• По горизонтали обозначен месяц старта рекламных кампаний
• По вертикали - количество закрытых сделок в определенный месяц

На основании первой строчки:

• В первый месяц закрылось 52 сделки.
• Во второй - 340 сделок.
• В третий - 220 сделок
• И далее следует длинный хвост продаж.

“Наверное, не тот год”. Почему может не сработать?

С 2014 года на всех конференциях сквозной аналитике посвящали хотя бы один доклад, а количество статей и кейсов в digital-пространстве постепенно росло. Почему же в 2020 году сквозная аналитика ещё не внедрена на каждом проекте?

1. До уровня потребности в подобных аналитических данных бизнесу нужно дозреть:
   
   • в компании сформирована “культура” считать деньги и управленческие отчеты;
   • отдел маркетинга дружит с отделом продаж: всем не все равно, что происходит с клиентам до и после продажи;
   • у руководства есть понимание, какие ключевые показатели важны, и оно смотрит не только на то, есть ли прибыль или нет;
   • воронка продаж уже считается от стоимости привлечения пользователя до стоимости заявки.
2. При внедрении сквозной аналитики придется менять внутренние процессы.
   
   • Внедрена и отстроена работа в CRM (системе управления взаимоотношениями с клиентами).
   • Выстроен четкий процесс продаж. Звонки не теряются, заявки быстро обрабатываются, все заносится в CRM.
   • Все участники процессов должны договориться между собой какие метрики действительно важны. И, как показывает практика, с первого раза правильно подобрать такие метрики очень сложно.
   • Проще становится контролировать исполнительность сотрудников (прослушка звонков, динамика), что первично вызывает негатив.
3. Бюджет на рекламу в компании от 150 000 руб. До этой суммы настройка может нецелесообразна по причине стоимости специализированных сервисов и работе специалистов по настройке и поддержке.

“Не учите меня жить, лучше помогите материально!”

Примеры сервисов и решений

При выборе стоит учесть, что стоимость сквозной аналитики строится из 4 составляющих:

• Стоимость самого сервиса аналитики
• Стоимости дополнительных инструментов, если они не включены в пакет. (IP-телефония, CRM-система)
• Сумма за коллтрекинг по факту: аренда номеров, минуты разговора и т.д.
• Стоимость работы специалиста по интеграции.

"Ты заходи, если чё". Проблема онлайна и офлайна

Чтобы проследить весь путь клиента по воронке продаж, каждого пользователя необходимо пометить. Для этого в сквозной аналитике существует ClientID - уникальный идентификатор пользователя. Он хранится в Cookies браузера и не удаляется в течение долгого времени.

Благодаря этому системам аналитики удается привязать пользователя к каналам привлечения трафика, его действиям на сайте и конечным продажам.

Если с онлайн-активностью с ClientID всё прозрачно, то с оффлайном совсем не так. В этом случае задачей аналитиков является привязка этого параметра каким-то образом к человеку, который пришел в торговую точку, позвонил по номеру телефона с билборда или услышал на радио.

Методы отслеживания офлайн-активностей

В итоге основную нагрузку по офлайн-касаниям берет на себя CRM-система, задача которой собирать эти данные через сотрудников или колл-трекинг и сопоставлять данные. Сложно, но можно!

"Я требую продолжения банкета!". Перспективы сквозной аналитики

Со стороны может показаться, что сквозная аналитика - это очень сложная штука. Многие, попробовав интеграцию, бросают дело на полпути.

Чтобы этого не происходило, достаточно часто бизнесам требуется настроить базовые вещи, кропотливо и по шагам, чтобы вложение себя окупало.

Для этого нужен четкий план действий:

1. Выбрать и настроить сервис сквозной аналитики.
2. Подключить источники трафика, собрать хотя бы 50 заявок.
3. Отследить проблемы, разметить UTM-метки.
4. Соединить CRM и сервис сквозной аналитики (хотя бы статусы заявок)
5. Привести в порядок отслеживание заявок - везде должны быть проставлены источники.
6. Начать проводить анализ по цене заявок и цене продажи.
7. Начать проводить расширенную аналитику. Например, поиск узких мест в воронке продаж.

А попроще будет?

Сервисы CRM и сквозной аналитики постоянно улучшаются. На рынке серьезный уровень конкуренции, что позволяет сделать процесс более доступным с каждым годом.

• У сервисов уже есть модули распознавания речи при прослушке звонков, которые автоматически тегирует обращения.
• Упрощаются способы получения данных из рекламных каналов.
• Машинное обучение приходит на помощь при работе с большими данными.
• Сервисы аналитики вместо представления данных будут давать выводы, прогнозы и рекомендации к действиям.
• Будет расти уровень специалистов-аналитиков.
• Большие агентства будут всё больше предлагать аналитику на собственных наработках, сразу предлагаю аналитику и ведение рекламных каналов.

Возможно, сейчас тот самый момент, когда ваш бизнес уже дозрел до сквозной аналитики! Желаем удачи во внедрении и держитесь плана.

P.S. Для углубленного понимания сквозной аналитики рекомендуем почитать статьи Алексея Лаптева на VC.ru