Вы — владелец бизнеса и хотите эффективно управлять рекламным бюджетом? Или, быть может, вы — маркетолог в поиске новых, более продуктивных методов продвижения? Или руководитель, который нуждается в наглядных отчетах для оценки работы отдела продаж? Эти и многие другие задачи поможет решить сквозная аналитика — набор инструментов для сбора и анализа данных по рекламным кампаниям.
Показатели сквозной аналитики помогают принимать правильные и своевременные решения на основе данных, логики и закономерностей — об этом мы подробно рассказывали в нашем предыдущем материале. В этой статье мы остановимся на том, как внедрить сквозную аналитику: какие инструменты понадобятся, что следует учесть, разберем типичные ошибки и расскажем, как настроить сквозную аналитику шаг за шагом.
Читайте также: Сквозная аналитика в рекламе и маркетинге
Почему сквозная аналитика нужна бизнесу?
Применение системы сквозной аналитики дает результат. В основе стратегии лежит сбор и анализ статистики по всем каналам продвижения — включая показатели конверсии, информацию по лидам, затратам на рекламу и выручке. Этот набор данных позволяет детально оценить все этапы сделки с покупателем и дать ответы на многие вопросы.
Среди вопросов, на которые отвечает сквозная аналитика, эти наиболее насущны для бизнеса:
- Какие рекламные каналы эффективны, а какие — нет?
- Какие неэффективные рекламные каналы стоит попытаться оптимизировать, а какие и вовсе отключить?

Зачем выстраивать систему сквозной аналитики, если есть бесплатные инструменты анализа данных вроде Google Analytics? Причина — в ограниченности функционала бесплатных и условно-бесплатный решений.
Вот некоторые моменты, которые стоит учитывать в случае с Google Analytics:
- Google Analytics нативно интегрирован только с Google Ads. Данные из других источников (например, рекламных кабинетов, CRM, колл-трекеров) придется загружать вручную.
- Вручную придется загружать также данные по офлайн-конверсиям. Альтернатива: настраивать взаимодействие через API.
- У бесплатной версии Google Analytics есть лимиты на события, например лимит в 10 млн хитов в месяц для одного ресурса. Такой вариант не подойдет для больших проектов.
- Также в бесплатной версии Google Analytics ограниченные модели атрибуции данных.
- При всем желании, в Google Analytics нельзя построить полноценный и автоматически обновляемый отчет по всем каналам. Необходимость делать много разных отчетов для различных ситуаций и постоянно переключаться между ними делают процесс работы с отчетами трудоемким.
- Есть ограничения по метрикам, например, не получится посмотреть прибыль от клиента за все время взаимодействия с ним (LTV) и целый спектр других ключевых показателей (CPL, CPO, CPA, ARPU, MRR, ROMI).
- Для качественной визуализации обработанных аналитических данных и репортинга потребуется настроить подключение с внешней системой Business Intelligence (BI). Это сопряжено с большим объемом работы, даже в случае использования Google Data Studio, для которой существует номинальная возможность интеграции с Google Analytics.
Построение аналитики на базе Google Analytics полностью вручную, без вспомогательных средств и инструментов автоматизации, будет трудоемким и едва ли целесообразным, и сложность эта будет экспоненциально расти по мере увеличения объема анализируемых данных.
Что нужно для сквозной аналитики?
Построить сквозную аналитику можно по алгоритму:
- Установить счетчики на ваш ресурс (сайт или приложение).
- Настроить события и цели в сервисе аналитики.
- Интегрировать сквозную аналитику с рекламными системами. Для Google Analytics предусмотрена нативная интеграция с сервисами Google через связывание аккаунтов. Для интеграции с иными источниками данных потребуется воспользоваться сторонними решениями.
- Получить информацию из CRM-системы: данные о сделках, заявках и другие сведения о работе менеджеров с клиентами.
- Выгрузить все полученные данные и свести воедино в общем хранилище (Google BigQuery, ClickHouse, база данных).
- Визуализировать данные в одном, как можно более наглядном, отчете.
Как можно заметить, интеграция сквозной аналитики требует определенных условий. Как минимум, нужно, чтобы у вас была эффективно работающая система CRM. Также нужны специалисты для настройки взаимодействия сервисов и анализа полученных данных и, разумеется, грамотные маркетологи для их интерпретации.
Подробнее о том, как настроить сквозную аналитику
Внедрить сквозную аналитику, возможно, проще, чем вы думаете. Для решения этой задачи существует множество способов, но все они ведут к одной цели — объединить данные из разных источников. Рассмотрим один из таких способов на примере использования сервисов Google, коллтрекинга и популярных инструментов визуализации данных.
Схема настройки сквозной аналитики из шести простых шагов может выглядеть так:
Установить и настроить Google Tag Manager
Интеграцию вашего ресурса с Google Analytics можно осуществить с помощью Google Tag Manager. Диспетчер тегов от Google — это бесплатный инструмент, который помогает отслеживать поведение пользователей. По сути, он представляет собой контейнер, который можно единовременно разместить на сайте, и затем производить настройки в интерфейсе диспетчера тегов, не взаимодействуя с программным кодом вашего ресурса. Если настраивать сквозную аналитику без применения Google Tag Manager, понадобится регулярное участие программистов для внесения изменений в исходный код. Диспетчер тегов избавляет от этого неудобства: помощь программистов потребуется только на этапе размещения Google Tag Manager на сайте, а дальнейшую настройку могут выполнять маркетологи и аналитики в интерфейсе диспетчера тегов.
Подключить коллтрекинг при необходимости
Коллтрекинг — это технология учета телефонных звонков, которая позволяет связать их с конкретным рекламным каналом. Благодаря отслеживанию источников телефонных обращений можно собирать по ним детальную статистику, и использовать ее для увеличения конверсии. Эта опция, разумеется, нужна не всем видам бизнеса, но если ваша воронка продаж включает в себя шаг обзвона потенциальных клиентов, важность использования коллтрекинга трудно переоценить.
Настроить отслеживание обращений по е-mail, через sms или push-уведомления
Еще один распространенный канал связи с потенциальными клиентами — это электронная почта. Для работы с данными, которые можно получить через этот канал, используются сервисы e-mail трекинга. Захват информации через отслеживание взаимодействий по электронной почте происходит следующим образом:
- Клиент переходит на сайт с определенного источника, находит вашу информацию интересной и заполняет форму обратной связи.
- Система e-mail трекинга присваивает его обращению идентификатор, отправляет его в сервис аналитики, и получает данные об источнике перехода на сайт с детализацией до ключевого слова, по которому пришел ваш потенциальный покупатель.
Похожим образом собираются данные активности пользователей после получения ими sms или push-уведомлений.
Импортировать данные о расходах и доходах в Google Analytics
Для того, чтобы оценить продуктивность рекламных каналов, нужно владеть подробной информацией по расходам на каждый из них. Получить детальные данные о стоимости целевых действий, например, о телефонных звонках или контактах в чате, можно с помощью инструментов Google Analytics. Для этого потребуется настроить поток данных из рекламной системы (Яндекс Директ, Google Ads, ВКонтакте) в Google Analytics через одну из BI-платформ. После загрузки в дашбордах Google Analytics можно будет визуализировать данные о затратах на каждый канал продвижения.
Также на этом этапе следует получить информацию о прибыли по рекламным каналам. Для этого нам понадобится подключить к процессу CRM-систему и объединить данные о продажах с информацией, которую мы получили от трекингов. В случае Google Analytics для загрузки данных нужно воспользоваться функцией импорта (Data Import) — она позволяет загружать информацию из различных источников и объединять ее с уже имеющейся статистикой для последующего анализа.
Собрать данные сквозной аналитики в единой базе
Следующим этапом на пути построения сквозной аналитики будет создание единой базы данных, в которой будет храниться и обрабатываться информация из различных источников (рекламные источники, источники, передающие статистику). Этой базой может быть Google BigQuery, ClickHouse, различные варианты СУБД (PostgreSQL, MySQL и другие), либо S3. Полноценно выполнить задачу предварительной обработки данных в Google Analytics не получится, поскольку в сервисе отсутствует такой функционал.
Объединить данные о клиентах из разных источников
На этом этапе с помощью аналитических инструментов (например, входящих в функционал Google BigQuery) мы взаимно дополняем данные о пользователях и их взаимодействии с нашими маркетинговыми каналами и отделом продаж. В результате мы можем понять, кто и как с нами взаимодействовал, сегментировать потенциальных и текущих клиентов, определить идеальный профиль клиента и увидеть эффективные и неэффективные каналы взаимодействия с ним.
Определиться с моделью атрибуции
И пару слов об эффективности. В конечном итоге, эффективность того или иного канала не является абсолютной истиной, а во многом определяется выбранной вами моделью атрибуции — правилом или набором правил, которые определяют вклад канала взаимодействия в конверсию. Выбору модели атрибуции следует уделить особое внимание, поскольку от этого зависит, с какими каналами вы решите продолжить работать, а с какими нет. Наиболее известными моделями являются такие как first click (учитывается только первое взаимодействие), last click (учитывается только последнее взаимодействие), post-click conversion (атрибуционное окно после взаимодействия) и linear model (веса всех каналов взаимодействия распределяются равномерно).
Визуализировать данные в удобном для вас интерфейсе
Завершающий этап построения системы сквозной аналитики — визуализация отчетов. Правильные выводы о рекламной кампании может дать только наглядное отображение ее ключевых показателей, так что доверить построение графиков и диаграмм следует проверенным инструментам. Один из таких — это Looker Studio (ex. Data Studio) Этот бесплатный сервис давно и по делу удерживает лидирующую строчку среди решений по обработке и визуализации маркетинговых данных. И хотя он без проблем подгрузит информацию из Google Analytics и Google Ads, для интеграции с сервисами Яндекса или VK, вам может понадобиться помощь программиста.
Что нужно учесть при настройке сквозной аналитики
Простой способ внедрить сквозную аналитику — не всегда самый правильный. Некоторым крупным компаниям могут понадобиться значительные аналитические мощности и большая точность измерений ключевых маркетинговых метрик. Ведь если ваш бюджет на продвижение исчисляется сотнями тысяч рублей и более, то экономия средств, которую могут обеспечить платные сервисы, окажется существенно выше затрат на их услуги. В первую очередь при настройке сквозной аналитики следует учитывать бюджет и количество ваших рекламных каналов.
Интеграция системы аналитики может содержать ряд «подводных камней».
Типичные ошибки при внедрении сквозной аналитики
1. Не проставлять коды аналитики на каждую страницу ресурса
Важны не только главные лендинги, но и вообще все страницы вашего сайта. Все варианты шаблонов также должны быть учтены и промаркированы.
2. Не автоматизировать процесс разметки UTM-метками
Нужно стараться избегать ошибок в UTM-разметке, в частности, учитывать разные форматы кода для разных платформ (Яндекс Директ, ВКонтакте).
3. Без крайней необходимости менять параметры в названиях рекламных кампаний
В идеале, нужно иметь упорядоченную систему для наименования рекламных каналов и шаблон, который содержит четкую последовательность их описания.
4. Не уделять достаточно внимания качеству работы CRM-системы
Корректная информация из CRM-системы — один из столпов сквозной аналитики. Следует избегать путаницы, использовать правило «Один клиент — одна карточка» и постоянно держать под контролем качество ведения менеджерами CRM-отчетности.
Заключение
Сложности с внедрением сквозной аналитики отпугивают очень многих игроков рынка. Но, тем не менее, в условиях современной конкуренции инструменты этой системы просто необходимы любому бизнесу, который серьезно относится к расходам на рекламу. Нужно понять, что даже самый простой вариант сквозной аналитики — лучше, чем ее полное отсутствие.
В этом материале мы постарались предложить вам один из несложных способов построить систему сквозной аналитики для бизнеса. Использовать его или довериться готовым решениям, позволяющим автоматизировать часть процессов, чтобы сэкономить еще больше времени и денег — решать вам.