1 июля, 2017 
AdminGWP Кoнстaнтин Чeрвякoв, кoммeрчeский дирeктoр Ringostat, сoстaвил кaртoчки, рaсскaзывaющиe o тoнкoстяx сквoзнoй aнaлитики.
1. Чтo этo вooбщe тaкoe?
Сквoзнaя aнaлитикa (System of end-to-end analytics) — этo спoсoб oцeнить эффeктивнoсть кaждoгo рубля, влoжeннoгo в рeклaму, с тoчки зрeния сoвeршeнныx прoдaж. Вы тoчнo знaeтe, скoлькo пoтрaтили нa рeклaму, a сквoзнaя aнaлитикa пoмoгaeт пoнять, скoлькo вы с этoгo зaрaбoтaли.
2. Нo у мeня для этoгo пoдключeн Google Analytics.
Oднoгo eгo нeдoстaтoчнo. Google Analytics пoкaзывaeт oснoвныe кaнaлы, из кoтoрыx пoсeтитeли приxoдят к вaм нa сaйт (кoнтeкстнaя или мeдийнaя рeклaмa, oргaничeский пoиск и тaк дaлee), a тaкжe много других полезных метрик. Но с его помощью вы не сможете увидеть, совершил ли посетитель с того или иного канала покупку (сделал ли заказ), а значит, и не узнаете, принесла ли реклама вам прибыль в конечном итоге. Для этого нужна интеграция Google Analytics и CRM (системы взаимодействия с клиентами).
3. А у меня в Google Analytics настроена воронка продаж и я вижу, сколько посетителей и с какой рекламы доходят до совершения сделки.
В большинстве случаев, эти данные неполные или ошибочные. Дело в том, что посетитель, прежде чем совершить транзакцию, скорее всего зайдет на сайт несколько раз через разные каналы (вполне вероятно, что он уже знает ваш сайт и перед самой покупкой просто вобьет его в строке поисковика).
Ориентируясь на последнее (или первое) посещение, вы не сможете получить точные данные о том, какой же канал все-таки сработал.
Для того, чтобы четко представлять себе путь пользователя к покупке, нужно смотреть на мультиканальную последовательность — такой отчет есть в GA. Но учтите, что полную картину (связку: реклама — закрытые сделки/доход) вы сможете увидеть только в случае, если все ваши клиенты совершают покупку (делают заказ) онлайн.
Если же ваши клиенты звонят прежде, чем совершить покупку (чтобы уточнить детали, цену, наличие) или оформляют заказ по телефону, то этих транзакций в Google Analytics вы не увидите — GA просто не учитывает их. В таком случае вам не обойтись без системы отслеживания звонков — коллтрекинга. Будучи интегрированным с Google Analytics, коллтрекинг передает туда данные о звонках и все это отображается в отчетах.
4. Что такое коллтрекинг? Впервые слышу.
Коллтрекинг — это технология, которая отслеживает обращения по телефону и связывает их с конкретным рекламным источником (или посетителем сайта, если мы говорим о динамическом коллтрекинге). Суть технологии состоит в том, что на сайт устанавливается код, который и собирает всю информацию о звонках. По большому счету, это аналог Google Analytics, только для звонков. Функциональный сервис коллтрекинга даст вам ту же информацию об офлайн-конверсиях (а именно звонках), что и GA об онлайн, и дополнительные возможности (виртуальная АТС, голосовое меню и т.д.)
5. Хорошо. Но я все еще не понимаю, при чем тут сквозная аналитика, если Google Analytics и коллтрекинга достаточно для анализа эффективности рекламы.
Да, с помощью коллтрекинга и Google Analytics вы сможете увидеть, сколько посетителей и с какой рекламы позвонили вам или добавили товар в корзину. А вот сколько из них действительно совершили покупку и на какую сумму — останется загадкой. Таким образом, вы не сможете посчитать фактическую рентабельность рекламы.
6. Окей, а из чего же тогда состоит сквозная аналитика?
Давайте разбираться. Начнем с того, что чаще всего процесс аналитики в компаниях выглядит так:
Можно считать достижением, если так:
Но в идеале должен выглядеть вот так:
Это уже сквозная аналитика, которая позволяет анализировать эффективность рекламы на основе данных о продажах. И именно она нужна в случае, если бизнес использует несколько рекламных каналов, так как по отдельности данные о показах, кликах, переходах, звонках не скажут ничего.
7. Это слишком сложно. Тем более, у меня небольшая компания, в отделе продаж всего три человека, мне это ни к чему.
Потребность в сквозной аналитике не зависит от размеров компании и количества менеджеров по продажам. Вам она не нужна только в том случае, если вы не даете рекламу вовсе и, соответственно, не тратите на это деньги. В остальных же случаях оптимизация рекламных кампаний без сквозной аналитики будет выглядеть как-то так:
8. Убедили. И что же нужно для того, чтобы настроить сквозную аналитику? Наверное, мегадорогостоящие инструменты?
Совсем необязательно. Связать рекламные кампании и принесенный ими доход можно несколькими разными способами. Мы выделяем три, называя их условно самым простым, самым дешевым и самым крутым. По сути, все три способа сводятся к тому, что вам нужно связать данные об эффективности онлайн и офлайн каналов рекламы, импортировать данные о доходах и расходах на рекламу в единую систему, а затем визуализировать все это в виде графика или диаграммы. Отличие лишь в методах и инструментах, которые для этого используются.
9. С этим более-менее ясно. Но как любой здравомыслящий человек я хочу экономить. Поэтому прежде всего меня интересует, в чем заключается самый дешевый способ построения сквозной аналитики?
Дешевле всего внедрить сквозную аналитику следующим образом:
В итоге схема движения данных у вас будет выглядеть так:
10. Окей, а какой тогда способ самый простой?
Проще всего подключить сквозную аналитику таким способом:
Готово! Вы великолепны. Теперь схема движения данных выглядит так:
11. Ну, и о самом крутом способе расскажите уже.
В первых двух способах есть определенные ограничения интерфейсами и отчетами систем, что ограничивает решение ряда задач сквозной аналитики. Поэтому если вы хотите получить все возможности сквозной аналитики, умеете работать с данными, работаете в высококонкурентной нише и вкладываете хорошие деньги в рекламу, то для вас этот вариант идеален. Для того, чтобы настроить такую сквозную аналитику, вам нужно сделать следующее:
В итоге схема движения данных будет выглядеть так:
12. И как мне определиться, какой способ лучше всего подходит моему бизнесу?
Выбор в данном случае достаточно субъективен и его нужно делать, исходя из ниши, в которой вы работаете, региона, уровня конкуренции, рекламного бюджета и вашей компетенции в работе с данными аналитики (вы должны не просто получить данные, но и понимать, как с ними работать).
К примеру, если вы работаете в Московском регионе на рынке недвижимости и привлечение целевого звонка обходится вам в 400 долларов, вне зависимости от рекламного бюджета, смело можете использовать третий (крутой) вариант и он гарантированно окупится.
Если же ваша ниша низкоконкурентна с невысокой стоимостью целевого звонка, то вы, в принципе, можете не слишком беспокоиться вопросами аналитики.
В целом, нужно исходить из того, насколько бизнес понимает ценность и насколько компетентен работать с данными. То есть, в основном, на выбор влияют два фактора — компетенция и рекламный бюджет. С примерно равным весом.
13. Это всё прекрасно. Но что, если у меня минимальный бюджет и небольшая компания? Я не могу и не хочу подключать CRM и IP-телефонию. Могу ли я в этом случае построить правильную аналитику?
Если у вас небольшой бюджет и объем данных, а также невысокая нагрузка на менеджеров по продажам, то вы вполне можете обойтись и без сложных инструментов.
Для построения аналитики в таком случае вам необходим GA и специальная таблица, которую ваши менеджеры будут заполнять вручную. Она может быть любой, обязательные поля только код оператора и номер телефона. Помимо них, менеджеры могут отмечать статус заказа, сумму, добавлять комментарии и т.д.
Так выглядит таблица компании, специализирующейся на производстве пластиковых окон и тканевых ролетов.
Затем данные из GA и заполненной таблицы переносятся в одну таблицу и объединяются по номеру телефона (с помощью Core Reporting Api и формулы = inmportrange). Затем это все визуализируется с помощью Google Data Studio.
Схема объединения данных в этом случае выглядит так:
Простая схема объединения данных.
14. И последний вопрос: что мне потом делать с полученными данными?
Анализировать, конечно же, и принимать бизнес-решения, исходя из них. К сожалению или счастью, показатели не вырастут, если вы будете просто смотреть на них (даже если оооочень долго будете смотреть и всех коллег позовете — все равно не вырастут, проверено). Хорошо, если вы сами понимаете данные. Если нет — придется немного подучиться или нанять человека, который будет понимать данные и подсказывать вам возможные решения по оптимизации.
Помните, что главная цель построения сквозной аналитики — повышение прибыли, а не красивые, красочные отчеты, графики и диаграммы.
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации.
Опубликовано в рубрике