Сквозь данные к целям: настраиваем сквозную аналитику

17
1068
Материалы для скачивания
769.83 Kb

В этой статье мы расскажем, что такое сквозная аналитика и почему она важна для любой компании, которая продвигает себя в интернете. Рассмотрим на конкретных примерах, какие бизнес-задачи можно решать с помощью сквозной аналитики, и опишем основные шаги для ее внедрения.

Содержание

Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна

В какие рекламные каналы вкладывать бюджет, чтобы получать больше прибыли? Это главный вопрос, который волнует всех интернет-маркетологов. Получить на него ответ — все равно что найти философский камень. То есть не так-то просто, но оно того стоит.

Чтобы узнать реальную окупаемость онлайн-маркетинга в разрезе каналов и кампаний, нужно проследить весь путь пользователя: от клика по рекламному баннеру до оплаты заказа. И чем больше у вас рекламных источников и способов совершить покупку, тем сложнее становится эта задача и тем острее необходимость внедрять сквозную аналитику.

Сквозная аналитика (end-to-end analytics) объединяет данные по всем точкам касания с клиентом и показывает рентабельность маркетинговых инвестиций с учетом свершившихся продаж, а не просто заявок. Чтобы понять, в чем ее важность, посмотрим на воронку продаж любого Ecommerce проекта в упрощенном виде:

Воронка продаж

Пользователи приходят на сайт из разных каналов, знакомятся с вашим товаром и оставляют заявку любым доступным способом: заполняют онлайн-форму, пишут в чат или на email, звонят по телефону или идут за покупкой в физический магазин. Как понять, какой источник трафика сыграл решающую роль? Какому источнику атрибутировать ценность заказа, если клиент взаимодействовал с вашей компанией больше одного раза и через разные каналы? 

Google Analytics по умолчанию отдает всю ценность последнему непрямому источнику (модель атрибуции Last Non-Direct Click), игнорируя вклад остальных каналов, которые участвовали в воронке продаж. Что не совсем справедливо.

Чтобы узнать реальную ценность источников трафика, нужно определить вклад каждой сессии перед заказом. Для этого необходимо учитывать все точки взаимодействия с клиентами, в том числе по телефону, электронной почте, в офлайне и т.д. Решить эту задачу помогает сквозная аналитика.

Пример сквозной аналитики конкретного заказа

Вторая важная вещь, которая отличает сквозную аналитику от стандартной — это учет реальных продаж. Часть людей, оставивших заявку на сайте, может не завершить покупку, то есть не оплатить заказ или вернуть товар, спустя время. Из-за этого количество заказов в системе веб-аналитики и количество транзакций в CRM могут значительно отличаться. Поэтому правильнее оценивать рекламу по прибыли и количеству продаж, а не по заявкам и лидам.

Например, вы запустили две рекламных кампании в Google Ads и Facebook по одинаковой стоимости и получили такие результаты:

Если судить по количеству полученных заявок, то кажется, что кампания на Facebook показала лучшие результаты. Но давайте посмотрим на продажи:

У Google Ads продаж в 6 раз больше, чем у Facebook, соответственно и коэффициент конверсии из заявок в продажи выше. Значит, в этом случае выгоднее инвестировать в Google-кампанию, а не в Facebook, как казалось на первый взгляд.

Чтобы определить реальную эффективность маркетинга, нужно видеть, сколько денег вы потратили на каждый канал, кампанию или ключевое слово и сколько прибыли получили с них же.

Резюмируем основные задачи сквозной аналитики:

  • Настроить сбор полных данных по всем касаниям до продажи.
  • Дополнить онлайн-данные информацией о фактических продажах из CRM.
  • Оценить окупаемость каналов привлечения с учетом всех взаимодействий с покупателем (не Last Click).
  • Перераспределить рекламный бюджет.

Проблема в том, что данные по разным точкам касания с клиентом собираются в отдельных системах:

  • В каждом рекламном сервисе вы можете увидеть только свои расходы на этот сервис.
  • В популярных системах веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика и др.) можно увидеть, откуда пришли пользователи на ваш сайт, что они там делали и сколько заявок отправили.
  • Во внутренней CRM-системе компании хранятся данные о совершенных продажах и возвратах.

Чтобы настроить сквозную аналитику, всю эту информацию необходимо объединить. К тому же, если у вас большой трафик и много рекламных кампаний, важно автоматизировать процесс, чтобы оперативно получать нужные отчеты, а не сводить их вручную.

Проблемы популярных систем аналитики или почему одного Google Analytics недостаточно

Итак, для объективной оценки маркетинговых усилий нужно видеть общую картину:

  • Сколько денег вы тратите на привлечение пользователей.
  • Как эти пользователи взаимодействуют с вашей рекламой и сайтом, как совершают заказ и оплату.
  • Сколько реальной прибыли (а не кликов или лидов) вам приносит каждый канал.

Где взять все эти данные? Если на вашем сайте установлен код отслеживания Google Analytics, то полдела сделано. Вы уже можете узнать:

  • Сколько пользователей привел на ваш сайт каждый источник трафика.Что эти пользователи делали на вашем сайте, какие товары просматривали и добавляли в корзину.
  • Коэффициент конверсии, то есть процент посетителей сайта, которые выполнили нужное вам целевое действие, например, заполнили форму заказа.
  • Сумму и количество онлайн-транзакций.
  • Количество сеансов, показатель отказов, время проведенное на странице и другие полезные метрики.

Однако в Google Analytics нет другой информации, необходимой для сквозной аналитики, а именно:

1. Рекламные расходы. В GA по умолчанию не попадает информация о расходах из рекламных сервисов. Если не импортировать их туда самостоятельно, вы не сможете посчитать и сравнить ROAS по каждому каналу.

2. Учет всех точек касания с клиентом. Если бы клиенты полностью совершали сделку на сайте, было бы идеально. Можно было бы легко соотнести каждую заявку с источником, который ее привел, просто отследив весь путь пользователя. Но в реальности люди звонят по телефону, чтобы уточнить детали или сделать заказ, пишут в чаты или на почту, идут в офлайн-магазины и т.д. Google Analytics сам со себе эти действия не фиксирует, если только он не интегрирован с другими сервисами. Например, с системой коллтрекинга, которая фиксирует все звонки и связывает их с конкретным каналом или пользователем и передает эту информацию в GA.

3. Исполняемость заказов. В Google Analytics вы видите только заявки, а не реальные продажи. Человек может оформить заказ, а потом передумать, купить товар в другом магазине или вернуть его вам, если он не подошел. Также в GA часто попадают тестовые заявки и заказы. Как следствие, доход и транзакции, которые есть в GA, могут значительно отличаться от реальной картины в вашей CRM-системе. Из-за этого сложно сделать вывод об эффективности того или иного рекламного канала, ведь мы не знаем, какую прибыль он принес.

Какие возможности открывает сквозная аналитика для бизнеса

Когда вы соберете в единой системе данные из всех источников, вы сможете детальнее анализировать свой маркетинг и повысить его эффективность. Сквозная аналитика поможет вам:

  1. Автоматизировать управление рекламными кампаниями. Вы можете корректировать ставки с учетом ROAS по каждому каналу, кампании, фразе и в результате снизить долю рекламных расходов, как это получилось у компании «Сантехника-Онлайн».
  2. Создать автоматизированный отчет, который поможет анализировать все важные для вас маркетинговые KPI: клики, расходы, доход, конверсии, продажи, ROI и т.д. С его помощью вы сможете контролировать ставки для рекламных кампаний в режиме реального времени и измерять эффективность всех рекламных каналов на разных платформах. А также сравнивать эффективность рекламы по разным моделям атрибуции, чтобы находить недооцененные или переоцененные кампании и перераспределять бюджет.
  3. Выяснить, какие каналы, кампании и ключевые слова приносят прибыль, а какие работают в убыток и на основании рассчитанного ROI перераспределить бюджет, чтобы увеличить доход. Например, как это сделали компании Hoff и Answear.
  4. Сегментировать клиентов в зависимости от их покупательской активности. Затем персонализировать коммуникацию с получившимися сегментами, чтобы снизить долю рекламных расходов, продлить жизненный цикл клиентов и LTV клиентской базы в целом.
  5. Проводить ROPO-анализ, чтобы знать, как ваш маркетинг в онлайне влияет на продажи в офлайне. А также понимать, почему ваши клиенты смотрят товары на сайте, а покупает в физическом магазине, что мешает им оформлять онлайн-заказы.
  6. Проводить когортный анализ, чтобы рассчитывать LTV (прибыль от клиента за все время сотрудничества с ним) и понимать, как этот показатель увеличить.
  7. Проводить А/В тесты разных рекламных кампаний и каналов, чтобы выявить наиболее эффективные. Например, маркетологи компании OnlineTours провели эксперимент, чтобы сравнить индивидуальные предложения по телефону и email-рассылки. В результате им удалось увеличить конверсию рассылок до 15%.

Как настроить сквозную аналитику

Способов настроить сквозную аналитику довольно много, но суть у них одна — объединить данные из Google Analytics, рекламных сервисов, системы коллтрекинга и CRM. Меняются только инструменты, с помощью которых собираются данные и место, в котором это происходит.

Выбирайте способ настройки, исходя из возможностей вашей компании и бизнес-задач: достаточно ли вам видеть расходы, доход и ROAS по каждому каналу или вы хотите строить пользовательские отчеты в разрезе десятков других метрик, важных бизнесу.

Наш чек-лист для маркетинг-аналитиков поможет вам правильно и без проблем настроить сквозную аналитику, какой бы способ вы ни выбрали.

Способ 1. Настраиваем сквозную аналитику с помощью OWOX BI

Этот способ идеален для компаний, которые хотят тщательно анализировать свои данные. OWOX BI объединяет информацию из всех источников в облачном хранилище Google BigQuery. Благодаря такому решению вы можете строить отчеты на полных несемплированных данных, используя любые комбинации параметров и показателей.

Преимущества сквозной аналитики с OWOX BI

  • Все действия пользователей передаются в Google BigQuery непосредственно с сайта, в реальном времени, без предварительной обработки, с точностью до каждого хита.
  • Вы получаете несемплированные, сырые данные о сессиях, вне зависимости от количества посещений сайта.
  • Можно собирать и использовать персональные данные клиентов, в том числе адреса электронной почты и номера телефонов.
  • Вы видите, во сколько вам обошлась каждая сессия — ваши расходы на рекламу ежедневно передаются из GA в BigQuery и распределяются по сессиям согласно имеющимся значениям UTM.
  • С помощью OWOX User ID вы можете анализировать поведение пользователя на нескольких ваших сайтах даже, если они не связаны друг с другом прямыми ссылками. Дополнительный идентификатор поможет обойти ограничения, связанные с Client ID, User ID и временем хранения cookies GA.
  • Вам не нужно приобретать дорогие ПО, лицензии или оборудование. Данные хранятся в вашем проекте Google BigQuery и доступ к ним контролируете вы сами.

Основные этапы настройки

  1. Настройте сбор данных с сайта в Google BigQuery с помощью OWOX BI Pipeline.
  2. Объедините данные о расходах из разных рекламных сервисов в Google Analytics, а затем выгрузите их в Google BigQuery.
  3. Импортируйте данные о звонках и письмах из сервисов коллтрекинга и email-рассылок в Google BigQuery. С некоторыми их этих сервисов поддерживает интеграцию OWOX BI.
  4. Выгрузите в облачное хранилище данные о доходе, покупках и возвратах из вашей CRM-системы.
  5. Стройте отчеты в Google BigQuery с помощью SQL-запросов или используйте уже готовые отчеты в OWOX BI Smart Data, просто указав в строке поиска нужные вам метрики:
OWOX BI Smart Data
  1. Визуализируйте данные в удобном для вас интерфейсе: OWOX BI Smart Data, Google Data Studio, Tableau, Microsoft Power BI, Google Sheets или любом другом.

Схема объединения данных с помощью OWOX BI выглядит примерно так:

Схема объединения данных

У OWOX BI есть бесплатная trial-версия. Подпишитесь — и настройте свою систему сквозной аналитики.

ПОПРОБОВАТЬ OWOX BI

И вы сможете построить такой же полезный и информативный дашбор:

Сквозная аналитика в Google Data Studio

Способ 2. Почти сквозная аналитика: собираем данные в Google Analytics

Этот способ подойдет компаниям, у которых относительно небольшой объём трафика, мало заказов оформляется по телефону и незначительные расхождения между количеством покупок в CRM и в Google Analytics.

Кроме экономии, к плюсам такого подхода можно отнести простоту реализации — в справке Google Analytics можно найти исчерпывающие инструкции, как импортировать данные о расходах, товарах, продажах и возвратах.

Минус в том, что данные в отчетах могут семплироваться, и есть ограничения на количество и сочетание параметров и показателей в одном отчете. К тому же, если вручную загружать в GA данные о расходах и доходе, это нужно делать каждый раз, когда понадобится отчет. Что не критично, если у вас 2-3 рекламных канала и данные нужны раз в месяц, но становится проблемой, когда необходимо анализировать сотни кампаний ежедневно.

Основные этапы настройки

  1. Проставьте UTM-метки во всех ссылках из ваших рекламных кампаний, чтобы в Google Analytics корректно собиралась информация об источниках трафика.
  2. Настройте расширенную электронную торговлю.
  3. Установите на сайт систему коллтрекинга и интегрируйте ее с Google Analytics.
  4. Настройте передачу Client ID в CRM-систему вместе с событием, например, когда клиент заполняет форму на сайте, совершает звонок или пишет в чат. По этому идентификатору будут связываться между собой все ваши данные.
  5. Импортируйте в Google Analytics расходы из всех ваших источников. Это можно делать вручную или автоматически с помощью OWOX BI.
  6. Настройте передачу данных о доходе, продаж и возвратах вместе с Client ID в Google Analytics через Measurement Protocol.

В результате у вас получится примерно такой отчет:

Сквозная аналитика в Google Analytics

Полезные ссылки

Использованные инструменты

Вас также могут заинтересовать