Одна из основных задач отдела маркетинга – это формирование потока заявок по приемлемой цене, заданного качества и количества. И отделу маркетинга всегда важно знать эти показатели: цена заявки, качество, количество. А в современном мире еще и необходимо погрузиться в каждый из них и понять, из чего он состоит.
Мы предлагаем разработку комплекса инструментов “Сквозная аналитика на базе BI-систем и Data Lake”: инструмент позволяет посчитать стоимость лида, клики, заявки, звонки, достижение целей. Получить эти показатели как в общем по компании, так и в разрезе сайтов, каналов, подрядчиков, рекламных кампаний, площадок. План-фактный анализ по этим показателям и блок анализа SEO.
Специалисту по маркетингу больше не требуется сводить весь трафик в отдельных таблицах вручную. Система сама подключается к рекламным системам и обновляет все необходимые данные. С такой системой специалист по маркетингу может снять с себя рутинные задачи и остановиться на более важном — принятие решения о распределении бюджета, отключение или перебалансировка различных источников трафика, стратегические задачи.
В компании будет чёткое понимание, какие средства куда уходят, какие заявки приносят и насколько эффективно эти заявки конвертируются в деньги.
Система “Сквозная аналитика на базе BI-систем и Data Lake” (для e-commerce) позволяет консолидировать источники:
Google Analytics, Google ADS, Яндекс Директ, Facebook, Instagram, myTarget и т.д
Система учета (ERP, 1С)
CRM, Call Tracking, Сайт
Market place
Excel файлы, в которых содержатся дополнительные необходимые данные и другие ваши учетные и торговые системы в единое аналитическое приложение с автоматическим обновлением данных.
Результатом внедрения приложения станет:
Автоматизация процесса анализа данных
Анализ основных показателей на одном дашборде
Снижение сроков подготовки отчетов
Сокращение затрат на рекламные кампании, оптимизация стоимости заказов
Создание условий для оперативного принятия управленческих решений
Улучшение показателей эффективности деятельности интернет-магазина
Анализ рекламных кампаний в интернете
Анализ покупателей
Анализ продаж
Анализ доходности рекламных кампаний
Анализ затрат
Анализ географии продаж
Сквозная бизнес-аналитика позволяет оценить рентабельность вложений в те или иные рекламные каналы. С ее помощью можно отследить путь клиента от первого рекламного касания и до совершения сделки, а также повторных сделок. Со сквозной аналитикой повышается эффективность digital-рекламы. Компании, которые отслеживают всё и принимают решения на основе данных выигрывают конкурентную гонку. Поэтому можно сказать что сквозная аналитика жизненно необходима.
Компании тратят деньги на рекламу, привлекают клиентов, получают прибыль с продаж своих товаров и услуг. Логично будет применить к интернет-маркетингу показатель возврата инвестиций ROI, а точнее, ROMI.
Return on Marketing Investment или сокращенно ROMI — это показатель рентабельности рекламных кампаний и в целом инвестиций в маркетинговую деятельность. Рентабельность оперирует такими метриками, как окупаемость, прибыль, возврат вложений.
Сквозной принцип в аналитике
При использовании обычной управленческой отчётности, в которой зафиксированы расходы на рекламу и продажи за тот или иной период, более-менее корректно ROMI посчитать можно только при определенных условиях:
Моментальный цикл сделки
Отсутствие органического (не рекламного) трафика
В остальных случаях подсчёт будет некорректен. И главное, с такими данными мы можем посчитать только общий ROMI, но мы не узнаем ROMI отдельных рекламных каналов. Причина проста: мы знаем, сколько денег потратили на каждый рекламный канал, но не знаем, с каких именно пришли клиенты.
В связи с этим, необходимо отслеживать каждую заявку и заказ, сохраняя информацию о рекламном источнике. В этом и смысл сквозной аналитики. Без этого анализировать более чем 1 рекламный канал с не моментальными продажами не получится никак.
Обычно для сквозной аналитики требуется объединить информацию из рекламных каналов (например, Google Ads, Яндекс.Директ, Facebook), каналов коммуникации (телефонный звонок, онлайн-заказ через корзину на сайте, электронная почта и др.) и CRM-системы, где находится информация о продажах (Wikipedia).
Обзор сервисов и инструментов
Организовать сквозную аналитику можно различными способами, далее представлены наиболее популярные сервисы и инструменты для этого.
Рассмотрим, какие данные можно собрать в единый механизм в рамках построения системы сквозной аналитики. Это будут как данные о продажах, так и другие показатели.
В таблице приведены примеры типов систем, которые могут использоваться в компании, и примеры наиболее популярных их представителей. Соответственно, у каждой компании свой набор источников, и полное совпадение является очень редким.
CRM
AMOCRM
Битрикс24
RetailCRM
Мегаплан
BPMOnline
Microsoft Dynamics
Salesforce
Сайт
Битрикс Управление Сайтом
CMS OpenCart
CMS Wordpress
Tilda, другие конструкторы
Другие CMS
Рекламные каналы
Яндекс Директ
Таргетированная реклама
Google Ads
My Target
SEO
Type-in
Ссылки на сайтах
Соцсети
Телефония
Своя АТС на Asterisk
Mango
Sipuni
Gravitel
OnlinePBX
CallTracking
CallTouch
Comagic
Mango
Ringostat
Alloka
Primegate
Обратный звонок
Онлайн-консультант
Ловец лидов
Rocket Callback
Живосайт
Callback Hunter
Envybox
ERP, склад, бухгалтерия
1С
SAP
Moй склад
ПланФикс
Дополнительно
Данные анкетирования
Данные касс
Данные сторонних баз (ФМС, БКИ, ЕГРЮЛ, ЭКВИФАКС, Росреестр и др)
Данные веб-аналитики
Google analytics
Яндекс-метрика
Системы управления рекламой
Origami
K50
Garpun
Marilyn
Что такое сквозная аналитика и зачем она необходима проекту?
Если вы используете различные площадки для привлечения трафика, ведете учет обращений с сайта или мобильного приложения, используете плановые показатели и хотите видеть в едином пространстве всю необходимую информацию, то вашему проекту необходима настройка сквозной аналитики. Почему?
Системы веб-аналитики позволяют получить информацию о посетителях сайта или пользователях мобильного приложения и о том, какие действия они совершают. Маркетинговые площадки содержат в себе информацию о показах, кликах и расходах на рекламу. CRM и другие подобные системы помогают работать с заявками сайта после первого контакта с потенциальным клиентом. Системы коллтрекинга и подобные им помогают фиксировать и анализировать контакты ваших будущих клиентов с сайтом. Но все эти системы представляют собой обособленные системы, содержащие ценную информацию.
Задача настройки сквозной аналитики заключается в том, чтобы свести все разрозненные данные в единый массив полезной информации, которая поможет принимать вам верные решения в развитии бизнеса. Например, видеть фактические продажи или лиды, ставшие покупателями, вместо созданных заказов и лидов в Google Analytics.
автоматизировать задачи по формированию отчётности
объединить различные системы в единое пространство
посчитать вклад канала, кампании или объявления в фактическую продажу
рассчитать фактическую стоимость заказа
выявить возможные проблемы в воронке продаж
посчитать LTV
оценить эффективность подразделения (например, коллцентра) или отдельного сотрудника
Какие инструменты выбрать для настройки сквозной аналитики?
Обязательно понадобятся настроенные системы веб-аналитики и система учета обращений с сайта, это минимальный набор для сбора данных. Если вы не используете CRM или подобную систему, то организовать фиксацию заявок можно в обычной таблице Google Sheets, в любом случае такой учет необходим.
Параллельно с описанными выше работами требуется обеспечить единый стандарт работы с рекламными площадками – речь про стандарт UTM меток. В зависимости от сложности проекта этот этап может занять от 1-2 дней до нескольких недель.
Настроен сбор данных, рекламные кампании приведены в порядок, пришло время получения данных. При настройке сквозной аналитики для получения информации из различных систем можно использовать как собственные скрипты автоматизации, так и готовые сервисы. Выбор варианта зависит от того, какой набор данных необходим, сколько систем участвует в системе сквозной аналитике и т.п.
Следующий важный этап – где будет организовано хранение данных из различных систем. Чаще всего это Google Big Query или ClickHouse.
Кратко о каждом из вариантов. Google Big Query – относительно дешевый вариант, снимается вопрос администрирования базы данных. Минусы – есть ограничения на использование, для проектов из Российской Федерации может быть актуально соблюдение требований законодательства о персональных данных. ClickHouse – бесплатное хранилище, можно развернуть на своем оборудовании с полными возможностями администрирования (сервер и услуги админа оплачиваются отдельно) или приобрести как сервис в Яндекс Облаке. Из минусов — необходимо администрировать сервер, на Яндекс Облаке дорогие тарифы, и нет возможности настройки всех опций базы данных.
Заключительный этап настройки сквозной аналитики – выбор инструмента для формирования отчетов. Наиболее популярные это Power BI и Google Data Studio. Как и с хранилищем, у каждого есть свои преимущества и недостатки. Выбирать необходимо, исходя из задач конкретного проекта.
Подведем промежуточный итог. Необходимые инструменты:
Google Analytics, Яндекс Метрика
Google Tag Manager
ETL система
Google Big Query, ClickHouse или другое хранилище
система коллтрекинга
CRM система
PowerBI, Google Data Studio
Готовность проекта к настройке сквозной аналитики
Без нескольких базовых компонентов построить сквозную аналитику на проекте не получится. Что обязательно нужно сделать:
настроить веб-аналитику
обеспечить учет обращений с сайта
максимально фиксировать все касания с клиентом
стандартизировать UTM метки
Вы можете возразить, что достаточно Google Analytics для сквозной аналитики, и у вас уже в нем все настроено. Это типичное утверждение, и оно отчасти верно. Действительно, Google Analytics — лидер в области сбора информации о посетителях сайта и, как правило, именно эта система используется при настройке сквозной аналитики, но, как всегда, есть свои особенности.
Например, в Google Analytics фиксируются данные о созданных заявках с сайта (информация поступает из CRM), но часть из них в итоге не достигает конечной точки воронки, и заявка не трансформируется в успешно закрытый заказ. Встроенными возможностями Google Analytics нет возможности посчитать LTV или построить ABC анализ, даже если выгрузить из него необходимые данные, то часть заказов может не соответствовать фактической полноте заявки (например, часть заказа при отправке пользователю была изменена или исключена из первоначального заказа).
Таким образом, мы получаем картину, где каждый инструмент отлично решает свою задачу, но не дает полного представления о положении дел. Вот тут и необходимо настроить сквозную аналитику.
Задачи сквозной аналитики на проекте
Определите, что вы хотите получить после настройки сквозной аналитики. Возможно, это сложная система с отчетами для подразделений, представлением данных в различных срезах и т.п. А может быть достаточно дашборда с ключевыми показателями эффективности, чтобы оперативно оценивать развитие проекта. Сложность и объем задач зависят от уровня развития проекта и культуры работы с данными.
После внедрения сквозной аналитики вы сможете в одном месте хранить всю необходимую для работы информацию, извлекать ее для работы как через инструменты визуализации данных, так и другими способами (например, используя SQL запросы). Сегментация пользователей, подробная информация о расходах на рекламу, расчет базовых и производных метрик. Сравнение фактических и плановых показателей и массу других сведений.
Способы настройки сквозной аналитики
Существует несколько вариантов реализовать сквозную аналитику на проекте, от элементарного до сложного, а также несколько способов автоматизировать процесс сбора и обработки данных.
Самый простой способ. Настроить сбор необходимой информации, вести ручной учет заявок, строить на основе отдельных блоков данных необходимые отчеты для работы. Минусы – нет единого пространства для работы с данными, данные фактически разрозненны, низкая, или совсем отсутствует автоматизация.
Более сложный способ заключается в том, что данные из разных систем выгружаются вручную, как правило, в единый файл Excel или Google Sheets, на основе которых формируются необходимые отчеты.
Самый сложный, но наиболее правильный способ настройки сквозной аналитики заключается в том, чтобы выгружать все необходимые сведения в хранилище данных и уже из него получать необходимую информацию для визуализации или для анализа.
Как достичь максимальной автоматизации, или какие способы настройки сквозной аналитики существуют.
Первый способ – выбрать сервис сквозной аналитики, подключить к нему свои источники данных и использовать набор отчетов и функционала, который предлагает сервис. Плюсы: скорость внедрения, отсутствие вопросов, которые могут возникнут при поддержке настроенной сквозной аналитики. Минусы: ежемесячная оплата, которая может зависеть от объема информации, используемой вами для работы (больше трафик, много рекламных кампаний и т.п., выше стоимость), фактически вы не можете либо ограничены в распоряжении данными, которые сервис использует для формирования отчетов.
Второй способ – настроить сквозную аналитику с учетом всех особенностей вашего проекта. Для загрузки данных из рекламных и других систем достаточно сервисов, которые на отлично справляются с задачей. Если есть желание сэкономить, то можно использовать свои скрипты автоматизации. При выборе средства визуализации вы также не ограничены, можно построить простые отчеты в одном инструменте, более сложные в другом. Весь массив данных, получаемых при выгрузке данных, находится в вашем хранилище, вы можете самостоятельно обращаться напрямую к базе данных (используя SQL), формируя необходимые срезы и т.п. Плюсы: все данные в вашем владении, формирование любых отчетов, добавление произвольных источников. Вы не ограничены предлагаемым набором визуализаций (как правило, сервисы ограничивают возможность построения нестандартных решений, т.к. если учитывать особенности каждого проекта, то не получится создать массового решения). Минусы: поддержка системы и хранилища.
Как видите, существует несколько вариантов настройки сквозной аналитики, какой выбрать, зависит от вашего проекта.
