Сквозная аналитика в рекламе и маркетинге

Что объединяет Уинстона Черчилля, Роберта Кийосаки и китайских мудрецов далекого прошлого? Все они могли бы с уверенностью сказать вам, что любой кризис — это время для новых возможностей. В ближайшем будущем бизнес столкнется с серьезными вызовами: перестройка привычных механизмов заставит многих профессионалов задуматься об оценке эффективности своей работы. Одним из главных вопросов, который поднимется в рамках таких исследований, станет управление рекламным бюджетом.

На заре становления рекламной индустрии один из ее пионеров Джон Уонамейкер посетовал: «Я знаю, что половина моих затрат на рекламу расходуется впустую, вот только не знаю, какая именно». Неудивительно, ведь сто лет назад у «отца современной рекламы» не было инструментов сквозной аналитики!

Что такое сквозная аналитика в маркетинге?

Комплекс инструментов по сбору, объединению и анализу данных о рекламных кампаниях получил название «сквозная аналитика». Почему именно «сквозная»? Потому что она позволяет увидеть весь путь клиента «насквозь»: от момента, когда он в первый раз увидел рекламное объявление, до момента покупки товара.

Полный путь покупателя складывается из многих событий, каждое из которых может иметь определяющий вес. Задача сквозной аналитики — показать, какие методы и каналы продвижения работают продуктивно, а какие не дают должного результата.

Сквозная аналитика — это, говоря простыми словами, набор инструментов, который позволяет увидеть ошибки и удачные ходы рекламных кампаний. У бизнеса, который использует инструменты сквозной аналитики, всегда будет конкурентное преимущество — поскольку его решения основаны не на абстрактных представлениях и интуиции, а на конкретных данных о том, что работает, а что нет.

Благодаря сквозной аналитике маркетолог может увидеть путь пользователя и участие каждого канала в конверсии. Например, пользователь нашел статью в блоге, по ссылке из нее перешел и подписался на группу ВКонтакте, а через некоторое время увидел контекстную рекламу, кликнул по ней и совершил покупку. Без сквозной аналитики создается впечатление, что пользователя привела именно реклама, но на деле его путь был намного сложнее.

Для чего нужна сквозная аналитика легко понять, если посмотреть, сколько ценной информации могут содержать ее отчеты. Каким бы успешным ни был ваш бизнес, вы можете даже не подозревать, сколько прибыли упускаете из-за неоптимального использования рекламных ресурсов. У вас два или более канала продвижения? Это уже хороший повод задуматься об оценке их продуктивности: сквозная аналитика поможет увидеть, какую рекламу можно отключить, а на какую стоит тратить больше денег, чтобы получать больше прибыли.

Сквозная аналитика для бизнеса: кому она подходит?

Сервисы сквозной аналитики можно условно разделить две категории: платные и бесплатные. Рассмотрим, в каких случаях следует использовать каждую из них:

1. Бесплатные сервисы сквозной аналитики

Бесплатные и условно-бесплатные решения, такие, как Яндекс Метрика или Google Analytics больше подходят для малого бизнеса. Они помогают собрать статистику по источникам трафика и получить приблизительные данные по выручке от каждого рекламного канала. Почему приблизительные? Потому что возможности таких решений ограничены. У бесплатной версии Google Analytics, к примеру, есть лимит в 10 млн отдельных взаимодействий пользователя с сайтом (хитов) в месяц для одного ресурса, и данные сверх этого лимита не будут доступны в отчетах. Бесплатные сервисы показывают только часть картины и могут подойти для небольших компаний, но для крупных интернет-проектов функционала таких решений часто бывает недостаточно.

2. Платные сервисы сквозной аналитики

Более продвинутые платные решения подойдут компаниям с развитым маркетингом и отлаженной отчетностью. Общее правило для использования системы сквозной аналитики можно сформулировать так: чем больше каналов продвижения и затрат на рекламный бюджет — тем выше целесообразность внедрения более точных методов их исследования. Стоит отметить, что платные решения не отменяют использования бесплатных, поскольку почти все сервисы так или иначе работают с данными из Google Analytics и Яндекс Метрики.

Больше всего пользы от внедрения сквозной аналитики могут извлечь:

• Владельцы бизнеса – они имеют возможность наглядно увидеть качество работы отделов маркетинга.
• Руководители отделов – им будет доступна готовая отчетность с ключевыми показателями, которая поможет оценить качество взаимодействия с каждым клиентом.
• Маркетологи – смогут давать более точную оценку эффективности рекламы, пробовать новые методы и проверять предположения.
• PPC-специалисты – специалистам по контекстной рекламе будут доступны наглядные дашборды, на которых можно увидеть, какая из рекламных компаний «проседает» и какой из них стоит уделить внимание.

Задачи сквозной аналитики

Сквозная аналитика для бизнеса — не менее значимый инструмент, чем CRM-система или бухгалтерия. Правильное использование ее возможностей поможет решить следующие задачи:

• Получать больше прибыли от рекламы.
• Привлекать больше трафика, увеличивать конверсию, продажи и лояльность клиентов — причем делать это с меньшими затратами.
• Оптимизировать бюджет и сократить лишние расходы.
• Собирать данные о рекламных расходах и выручке.
• Увеличить количество повторных продаж.
• И наконец, принимать правильные бизнес-решения на основе данных.

К наиболее ценным результатам внедрения сквозной аналитики можно отнести следующие.

1. Подробные отчеты по каналам продвижения на каждом этапе воронки

Когда в работу включены несколько рекламных каналов, важно отслеживать их статистику на каждой стадии рекламной кампании. У любого бизнеса найдутся объявления, которые расходуют деньги, но практически не приносят прибыль, а также удачная реклама, которая могла бы приносить еще больше. На отдельных этапах маркетинговой воронки могут возникать проблемы, выявить которые трудно без инструментов сквозной аналитики. Подробные отчеты с ключевыми показателями помогут вовремя внести коррективы в стратегию продаж. Например, в отчетах по затратам и прибыли можно увидеть «пустые» ключевые слова и вовремя изменить стратегию продвижения.

Опыт клиентов OneSpot
Именно сквозная аналитика показала маркетологу Алексею Пестову, насколько эффективен Telegram-канал бренда одежды Nude Story. Ссылки в каждом посте в канале бренда были размечены UTM-метками. Благодаря этому Яндекс Метрика позволила отследить канала в качестве источника перехода на сайт.
Так и маркетолог, и владельцы бренда убедились, что Telegram-канал стал генерировать продажи.
Прочитать кейс →
Больше о Telegram Ads →

2. Ценная информация для оценки работы персонала

Сквозная аналитика позволяет получить объективную информацию о результатах рекламных кампаний, из которой можно сделать выводы о продуктивности работы отдельных сотрудников. Для более точного анализа потребуются дополнительные данные, но показатели сквозной аналитики, такие как ROMI, CPL, CPA, ARPU и другие, помогут внести важный вклад в оценку эффективности работы персонала.

Читайте также: Что такое KPI и как рассчитать показатели эффективности

3. Список прибыльных групп клиентов

Хотите лучше понимать, кто ваша целевая аудитория? Сквозная аналитика поможет сгруппировать клиентов по различным признакам и определить, какая из групп приносит больше продаж. Данные сквозной аналитики позволят лучше настроить рекламные объявления для различных групп клиентов и увеличить конверсию.

Какие метрики показывает сквозная аналитика?

С помощью сквозной аналитики можно получать отчеты с десятками качественных маркетинговых показателей. К примеру, увидеть показатели конверсии, расходы и прибыль, а также наблюдать за распределением трафика. Объемную картину даст только совокупность всех метрик, но все же есть смысл поговорить о наиболее важных из них. А именно:

1. ROMI (return on marketing investment)

Коэффициент возврата маркетинговых инвестиций, который показывает окупаемость вложений в рекламу по каждому каналу. Если ROMI превышает 100%, значит канал продвижения — эффективный. Если же процентный показатель ROMI меньше — это повод пересмотреть стратегию принятия решений по такому каналу.

Читайте также: ROI, ROMI, ROAS, ДРР: как узнать окупаемость вашей рекламы

2. CPL (cost per lead)

Стоимость лида или стоимость заявки — это сумма, в которую бизнесу обходится привлечение одного клиента. «Лидом» принято считать потенциального покупателя, который проявил интерес к продукту: например, оставил продавцу свои контактные данные.

3. CPA (Cost per action)

Стоимость целевого действия — таковым может быть оставленная заявка, обратный звонок или подписка на рассылку. Этот показатель дает понять, сколько потрачено на каждую конкретную операцию на пути клиента к покупке товара или услуги.

4. ARPU (Average revenue per user)

Средняя выручка на одного пользователя — показатель, который позволяет оценить, сколько денег в среднем приносит бизнесу один пользователь за определенный период времени (как правило, за такой промежуток принимается один месяц). Эта метрика поможет оценить, насколько ценным является продукт с точки зрения клиентов, прогнозировать прибыль и проанализировать эффективность рекламы.

5. CPO (Cost per order)

Стоимость заказа — это сумма затрат на каждую закрытую сделку. В идеале, следует стремиться к уменьшению этого показателя, не снижая количество продаж. В любом случае, высокие значения CPO говорят о необходимости оптимизации рекламы.

6. LTV (lifetime value)

Это сумма дохода, которую бизнес получает от каждого клиента за всё время взаимодействия. Расчет LTV без инструментов сквозной аналитики затруднителен, поскольку требуется собрать воедино и проанализировать, зачастую, весьма сложную и продолжительную историю контактов с покупателем.

Все указанные выше метрики, равно как и множество других полезных показателей, можно найти в стандартных отчетах большинства сервисов сквозной аналитики.

Соберем данные из всех рекламных кабинетов в одном месте

— Стягивайте статистику из разных рекламных кабинетов в один инструмент аналитики;

— Сэкономьте от 40 минут в день на аналитике рекламных кампаний;

— Никакой ручной выгрузки и создания табличек в Excel.

Узнать детали

Примеры сквозной аналитики. Как ее применять?

Один из постулатов менеджмента гласит, что если что-то нельзя измерить, то этим нельзя управлять. Рассмотрим на нескольких наглядных примерах, как можно воздействовать на бизнес-процессы на основе измерений из отчетов сквозной аналитики.

1. Выявление проблем на сайтах со сложной структурой

Допустим, у вас есть сайт e-commerce c большим количеством страниц, на каждой из которых размещен отдельный товар. Значительная часть рекламного бюджета используется вами для того, чтобы привлечь покупателей по ключевым словам на соответствующие страницы — при этом по результатам сквозной аналитики вы видите, что по части ключей есть трафик, но заказы практически отсутствуют.

Чтобы разобраться в такой ситуации, можно составить отчет по проблемным страницам и рассмотреть их в деталях. Например, можно посмотреть процент отказов и процент дальнейших переходов со страницы, и на основании этих данных строить гипотезы и тестировать их.

2. Перераспределение заявок в пользу менеджера с хорошей конверсией

Продавец с наибольшим совокупным доходом — не обязательно ваш самый эффективный менеджер. Инструменты сквозной аналитики покажут количество закрытых сделок в связке с количеством заявок, и позволят установить значение конверсии по каждому продавцу. Статистика повторных продаж также может быть очень ценной — возможно, в вашем штате есть талантливые специалисты, которым стоит поручать больше работы по привлечению клиентов.

3. Объективная оценка каждой ступени маркетинговой воронки

Путь клиента редко бывает коротким: принимая решение потратить деньги, потенциальный покупатель проходит через множество стадий — и каждая может стать решающей. Сквозная аналитика дает маркетологу возможность проанализировать поведение клиента на отдельных этапах. Например, увидеть проблемные места с большим количеством отказов и проработать их. Или наоборот — обратить внимание на лучшие каналы продвижения и усилить их путем перераспределения средств.

Что нужно для сквозной аналитики?

Построить сквозную аналитику можно по алгоритму:

1. Установить счетчики на ваш ресурс (сайт или приложение).
2. Настроить события и цели в сервисе аналитики.
3. 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.
4. Получить информацию из CRM-системы: данные о сделках, заявках и другие сведения о работе менеджеров с клиентами.
5. Выгрузить все полученные данные и свести воедино в общем хранилище (Google BigQuery, ClickHouse, база данных).
6. Визуализировать данные в одном, как можно более наглядном, отчете.

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:

1. Клиент переходит на сайт с определенного источника, находит вашу информацию интересной и заполняет форму обратной связи.
2. 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

Несмотря на то, что информационная эпоха наступила давно, ежегодные опросы в сфере бизнеса показывают, что больше половины руководителей по-прежнему не принимают решения на основе аналитических данных. Интуиция, настроение и опыт — это прекрасные помощники. Но маркетинг сегодня — не черный ящик, куда вы кладете деньги, а на выходе получаете продажи. Методы сквозной аналитики дают возможность рассмотреть каждый из его механизмов в действии. А следовательно — в любой ситуации принимать верные решения на пути к максимально успешному бизнесу.