Сегодня о пользе грамотной и качественной веб-аналитики вряд ли кто-то будет спорить. Как и о том, что для ее построения необходим полноценный набор специализированных инструментов — от CRM-системы до сквозной аналитики. Тем более примечателен кейс наших партнеров, агентства интернет-маркетинга Promodo, которым удалось построить для своих клиентов качественную аналитику без помощи CRM-систем и систем сквозной аналитики.
Для этого специалисты агентства использовали всего лишь Google Analytics, коллтрекинг от Ringostat и Google Data Studio.
Вводные данные
Для примера взяты две компании, которым агентство предоставляло услуги по настройке систем аналитики, визуализации отчетности и консультации по оптимизации бизнес-процессов.
Какие задачи были поставлены?
Итак, основными задачами, поставленными перед Promodo, были настройка систем аналитики, визуализация отчетности и оптимизация бизнес-процессов.
В таких формулировках мало конкретики, не правда ли? Поэтому специалисты агентства решили разбить глобальные задачи на несколько важных и вполне конкретных этапов:
- определение эффективности онлайн-каналов:
- определение рекламных источников, которые приводят к заказу услуг;
- определение тех источников, что приносят больше прибыли;
- распределение рекламного бюджета в пользу более эффективных каналов;
- улучшение качества обслуживания клиентов;
- создание единой системы отчетности в режиме реального времени.
Для решения этих задач был разработан четкий план действий и выбран набор доступных инструментов:
- Подключение системы CallTracking от Ringostat — online
- Организация работы операторов call-центра — offline
- Организация ведения учета входящих звонков — offline
- Объединение online и offline данных — Google Spreadsheet
- Визуализация данных при помощи Google Data Studio*
Подробнее о том, как и зачем использовать Google Data Studio вы можете прочесть в статье на нашем блоге.
Прежде всего, для обеих компаний необходимо было настроить аналитику телефонных звонков, так как их процент был слишком высок для того, чтобы его игнорировать. Стоит отметить, что до вмешательства агентства обе компании с коллтрекингом практически не работали — стоматологическая клиника подключила Ringostat лишь за месяц до данного исследования, а компания по продаже и установке металлопластиковых окон хоть и пользуется нашим сервисом уже около года, но так и не настроила аналитику (а именно — передачу данных из офлайн) должным образом.
После того, как специалисты Promodo приступили к работе и настроили аналитику телефонных звонков, компании стали получать отчет такого вида:
Вторым шагом была организация работы колл-центров — этим компании занимались самостоятельно, без использования IP-телефонии. В обоих случаях все звонки фиксировались операторами в Google Spreadsheet вручную. То есть, когда поступал звонок, оператор, менеджер или администратор сам заносил в таблицу необходимые данные — дату, статус звонка, тип услуги, имя ответственного менеджера и комментарий.
На примере приведена упрощенная таблица данных, на самом деле их немного больше, но, по большому счету, каждая компания может создавать свою таблицу, оптимизируя ее под себя и свои потребности.
Стоит подчеркнуть, что такой способ сбора данных был выбран компаниями по причине низкой загруженности операторов. Этим же обусловлено и их решение отказаться от каких бы то ни было CRM. Для бизнеса с большей загруженностью операторов такой способ может обернуться настоящей головной болью и оказаться полностью нерезультативным — это подтверждают и кейсы наших клиентов, которые начинали вести учет данных вручную, а в итоге переходили на интеграцию Ringostat, CRM и системы сквозной аналитики.
Но вернемся к текущим компаниям и их задачам. После того, как был организован сбор данных в онлайне и офлайне, необходимо было их объединить и привести к общему знаменателю.
Для этого специалистами Promodo была использована такая схема:
То есть, данные из Google Analytics и данные из таблицы, заполненной операторами колл-центра, переносились в одну таблицу (с помощью Core Reporting Api и формулы = inmportrange), где объединялись по номеру телефона. Затем, визуализировались в Google Data Studio.
Какого результата удалось достичь?
После всех проделанных манипуляций, специалисты агентства и руководители компаний получили возможность рассматривать и анализировать несколько отчетов, данных из которых достаточно для видения общей и объективной картины.
Стоит отметить, что клиенты агентства остались очень довольны тем, что все данные сводятся в один отчет в доступном для понимания и анализа виде.
Как используются полученные результаты?
Сегодня полученные данные эффективно используют разные специалисты для решения нескольких крайне важных задач:
- Специалисты по платным каналам трафика с помощью полученных сведений оптимизируют рекламные кампании, нацеленные на результат, а также перераспределяют рекламный бюджет в пользу более эффективных РК;
- Операционный директор благодаря аналитике звонков получил возможность контролировать работу операторов и качество обслуживания входящих звонков;
- Руководитель видит, насколько результативным оказался тот или иной рекламный канал, сколько привел потенциальных клиентов и как сработали менеджеры.
Выводы
Если бизнес предполагает высокий процент звонков в общем количестве обращений, то для построения качественной аналитики обязательно нужно включать коллтрекинг. При этом, если нагрузка на операторов и менеджеров невысока, то нет необходимости в продвинутых и дорогостоящих инструментах — CRM и системах сквозной аналитики. Все необходимые данные (заполненные операторами вручную, полученные с помощью коллтрекинга и Google Analytics) легко сводятся в одну таблицу и объединяются по номеру телефона, а затем — визуализируются с помощью Google Data Studio.
нене, никто и не придирается, просто было интересно.
как-то так и сделал бы на вашем месте.
кажется, вполне валидно. Наверняка, покупатели нечасто звонят больше 2 раз за день. А если звонят — что-то не так в работе колцентра 😀
В данном случае совпадение было настроено по двум параметрам:
— номер входящего звонка;
— дата входящего звонка.
В случае, когда один и тот же номер был зафиксирован в разные даты — никаких проблем. Каждому ивенту (номеру телефона) будет присвоен свой статус.
В случае , когда один и тот же номер был зафиксирован в один и тот же день — в отчет попадет статус последнего, назначенного администратором, результата звонка.
Да, в последнем случае мы понимаем долю не точности. Однако, общее количество ивентов по входящему номеру будет равняться больше «1». А это значит, что в ОФФЛАЙН таблице должны быть зафиксированы все входящие звонки с входящего номера. Поэтому, если задача стоит в отслеживании статуса исполняемости заказа, вполне могут использоваться данные из оффлайн таблицы.
Вопросы к колл-центру могут появится в том случае, если ивентов (звонков) с одного номера у нас зафиксировано больше «2», а в офлайн таблице только одна строка.
Есть вариант, просто переписывать статус звонка в одной строке, на уровне одного дня. Но, в таком случае, прохождение статусов звонков уже не измерить.
Надо отталкиваться от задачи.
Погрешность есть в каждом варианте.
Мы ведь не пытаемся собрать полноценную CRM в spreadsheet, а для поставленной в кейсе задачи, способ вполне подходит )
А как решали вопросы с повторными звонками?
Брали статус последнего звонка?
Если один клиент, 2 звонка, 2 менеджера — какому менеджеру атрибутили?
Я понимаю тонкости, о которых вы говорите) Просто у вас на скриншоте написано, что это «Входящий номер» 🙂 Впрочем, надеюсь, что ваше решение находится в рамках правил GA.
И да, спасибо за идею и интересный кейс!
А разве можно передавать в Google Analytics номера телефонов пользователей?
Номера нельзя, но это не номера а просто строка, для группировки дублей — там где-то разве в GA сказано, что это номера?
А передача данных строк, легко кастомизируется в интерфейсе Ringostat, можно отключить или добавить больше инфы.