По какому принципу вы распределяете рекламный бюджет? Как решаете, сколько выделить на Google Adwords, а сколько на соцсети или SEO-продвижение? Есть несколько способов: просто поровну, с помощью интуиции или на основе данных. Первые два оставим тем, у кого слишком много денег, и их не жалко потерять. Поговорим о третьем — как получить четкие данные об окупаемости кампаний, построить сквозную аналитику и какие инструменты для этого нужны.
К сожалению, многие до сих пор рассматривают успешность рекламы как стихийное явление. Бизнес продвигается сразу по множеству каналов, ожидая, что какой-то из них да сработает. Но в итоге такой подход напоминает пальбу из пушки по воробьям. Через какое-то время становится ясно, что денег и усилий потрачено много, а продажи — заслуга лишь части рекламных источников. И то непонятно каких.
Даже при наличии Google Analytics, Яндекс.Метрики и CRM маркетолог все равно безоружен. Ведь их данные никак не связаны. Онлайн-активности невозможно сопоставить со звонками или визитами в магазин, а их, в свою очередь, с продажами и прибылью.
Да, Google Analytics покажет, из каких каналов посетители приходят на сайт и сколько из них добавляет товар в корзину. Но с его помощью вы не увидите, принес ли конкретный рекламный источник прибыль. Для этого нужно, как минимум, связать Google Analytics и CRM. Даже если используется модуль электронной коммерции, суммы в нем и CRM могут расходиться. Например, из-за возвратов. Произошла транзакция, система передала прибыль в модуль, но товар вернули, и этих денег по факту нету.
Что получается в итоге:
- бизнес не до конца понимает, успешна ли выбранная стратегия продвижения;
- неясно, какой канал приносит доход и в каком размере, на что увеличить бюджет, а на что урезать;
- множество разрозненных данных в нескольких системах — на их обработку уходит немало времени;
- невозможно оптимизировать бюджет.
Все эти проблемы успешно решает сквозная аналитика.
Что такое сквозная аналитика
Сквозная аналитика — это возможность оценить эффективность вложений в рекламу с точки зрения продаж. Благодаря ей можно точно определить, сколько потрачено на рекламу и сколько с этого заработано.
Сквозная аналитика позволяет собрать и объединить данные из разных систем и учесть:
- каждый канал коммуникации с пользователями, по которым поступают заявки — форма на сайте, телефон, онлайн-чат, имейл;
- сколько стоит один звонок или заявка из конкретного канала;
- коэффициент конверсии;
- информацию о фактической прибыли по сделкам;
- эффективность рекламы с точки зрения прибыли по каждому из каналов.
Ищете сервис сквозной аналитики? Выбирайте Ringostat
- Анализируйте воронку продаж от показов до ROI
- Анализируйте данные в одном окне. Просмотры, звонки, количество продаж и окупаемость рекламы — все собрано в едином интерфейсе.
- Управляйте ставками контекстной рекламы прямо из интерфейса сквозной аналитики — это можно сделать одним кликом. Умный алгоритм подскажет оптимальную цену на основании прогноза коэффициента конверсии, среднего чека и других параметров.
- Гибкие настройки позволят создать аналитику под конкретный бизнес: задайте этапы сделки и модели атрибуции, которые подходят именно для вашей ниши.
- Загружайте вручную данные о расходах на продвижение, если это нужно. Например, о затратах на органику, баннерную рекламу и т. д
Вот как выглядит пример отчета сквозной аналитики Ringostat:
Например, кампания из Google Adwords принесла нам 50 лидов, но всего одну продажу. А Яндекс.Директ сгенерировал только 20 лидов, но зато 15 закрытых сделок. Получается, что конверсия в продажи у второго источника гораздо выше. Значит, с точки зрения прибыли он эффективней и вложения в него более оправданы. Но без сквозной аналитики мы бы этого не узнали, и могли потратить впустую часть рекламного бюджета.
Зная, как работает каждый рекламный канал, можно принимать стратегические решения, которые принесут компании прибыль.
Впрочем, о преимуществах сквозной аналитики лучше всего расскажут кейсы:
- Как за 6 шагов построить полноценную сквозную аналитику в Google Analytics
- Кейс kabinka.kz: Сквозная аналитика для интернет-магазина с помощью интеграции Ringostat и Roistat.
Ниже мы опишем несколько способов построения сквозной аналитики, но самый простой из них — подключение готового решения. Именно такой вариант предлагает Ringostat. У нашего сервиса есть функционал сквозной аналитики, который автоматически рассчитывает ROI и стоимость привлечения целевого звонка.
Благодаря таким данным вы сможете безошибочно определить, как работает реклама и насколько окупается. Также при желании вы можете загрузить данные о расходах на рекламу вручную. Это нужно, если вы продвигаетесь с помощью систем, с которыми Ringostat еще не интегрирован.
Удобство нашей сквозной аналитики еще и в том, что она просто настраивается. Например, в ней можно выбрать любую модель атрибуции, в зависимости от особенностей вашего бизнеса. Просто определитесь, какая модель вам подходит, и выберите нужную из списка, доступного по умолчанию. После этого в ней автоматически распределятся веса — т. е. вклад каждого канала в совершение конверсии. Так выглядит стандартная модель атрибуции «По первому взаимодействию» в сквозной аналитике Ringostat:
В любом случае, если выбираете сервис сквозной аналитики, обращайте внимание на его гибкость. Советуем почитать статью, чтобы получить представление, как происходит настройка сквозной аналитики.
3 способа построить сквозную аналитику
Связать рекламные каналы с полученным из них доходом можно разными способами. Они отличаются лишь методами и инструментами, но основной принцип у них один:
- объединение данных об эффективности онлайн и офлайн-рекламы (если вы размещаете таковую);
- импорт расходов и доходов в единую систему;
- визуализация данных.
Мы условно делим их на простой, продвинутый и сложный (профессиональный). Выбирайте, исходя из специфики бизнеса, конкуренции на рынке, бюджета и опыта работы с аналитическими данными. Потому что главная задача сквозной аналитики — не просто собрать статистику, но дать вам информацию для принятия решений.
Например, столичной компании, которая продает элитные автомобили и платит за привлечение клиента несколько сотен долларов, стоит выбрать сложный способ. И даже нанять специалиста для работы с данными — расходы на это окупятся. А для компании в нише с низкой конкуренцией и небольшой стоимостью привлечения клиента можно выбрать первый из описанных подходов.
Словом, сквозная аналитика, цены на которую могут быть самыми разными, должна оцениваться с точки зрения выгоды для компании.
Также вам могут пригодиться рекомендации из статьи «Сквозная аналитика «на коленке»: собираем данные о звонках и заявках без программистов».
Способ №1: Easy
На самом деле, простым его можно назвать условно, потому что построение сквозной аналитики в любом случае требует усилий и подключения специалистов. Но этот способ задействует минимум возможных инструментов и обойдется компании дешевле, чем остальные. Хотя, конечно, построить сквозную аналитику бесплатно невозможно. В любом случае вы тратите ресурс компании и подключаете к ней дополнительные инструменты, которые тоже стоят денег.
Инструменты:
- система веб-аналитики — Google Analytics или Яндекс.Метрика;
- коллтрекинг (отслеживание звонков) — если клиенты предпочитают звонить в компанию, как бывает в большинстве ниш бизнеса;
- CRM, интегрированная с коллтрекингом.
Как это работает
Пользователь переходит на сайт из контекста, звонит и оформляет заказ онлайн. В CRM передаются данные — источник, user ID, client ID и т. д. Когда он звонит, то в CRM попадает аналогичная информация из коллтрекинга, только дополненная данными о звонке: с какого номера звонили, аудиозапись звонка и т. д.
Задача — объединить эти данные и сопоставить с транзакцией, которую совершил клиент. Делается это следующим образом.
- Из CRM выгружаются данные о лидах. Для этого используются индивидуальные отчеты, сформированные с помощью фильтров. Для полноты картины надо выгружать лиды обоих видов — и MQL (Marketing Qualified Leads), и SQL (Sales Qualified Leads).
- Данные о лидах, выгруженные в формате XLS или CSV, вносятся в специальную таблицу. Это позволит увидеть, какое количество лидов принес конкретный канал и насколько “качественными” они были. Так можно делать выводы, как отрабатывает та или иная реклама и не приносит ли мусорный трафик.
- В отдельную таблицу заносятся данные о транзакциях. Далее их нужно разделить на рекламные каналы, количество клиентов и сумму чека. Поэтому важно приучить менеджеров всегда указывать сумму при закрытии сделки в CRM.
- В финальном документе будет считаться KPI: количество MQL и SQL, число и сумма транзакций, вложения в маркетинг. А также LAC (Lead acquisition cost)— стоимость привлечения лида, CAC (Customer acquisition cost) — стоимость привлечения клиента, и ROMI (Return on marketing investment) — возврат инвестиций в маркетинг.
Способ №2: Medium
Здесь уже понадобится сервис сквозной аналитики. С ее помощью данные будут передаваться автоматически, а ручные действия и вероятность ошибок будут сведены к минимуму. Единственный минус — придется ограничиться стандартными отчетами, и настроить их под свои нужды будет проблематично.
Инструменты
Те же, что в первом способе, плюс система сквозной аналитики.
Как это работает
- Из CRM, коллтрекинга и системы веб-аналитики выгружаются данные.
- Импортируются в систему сквозной аналитики.
- Туда же передаются данные о транзакциях.
- Отчеты готовы.
Способ №3: Hard
В этом случае вы не ограничены практически ничем — ни интерфейсами, ин стандартными отчетами. Способ подходит для компаний, которые работают в нише с высокой конкуренцией, вкладывают серьезные бюджеты в продвижение и умеют работать с большим массивом данных. Но тут внедрение сквозной аналитики и ее поддержание компания целиком берет на себя.
Инструменты:
- система аналитики;
- коллтрекинг;
- CRM, интегрированная с коллтрекингом;
- Google BigQuery;
- BI-платформы — например, OWOX BI или MixData BI;
- инструмент визуализации — Google Data Studio или Microsoft Power BI.
Как это работает
- Аналогично: подключаются система веб-аналитики, коллтрекинг и CRM.
- Настраивается передача данных в Google BigQuery.
- Обработка данных с помощью BI-платформ.
- Также в Google BigQuery передаются данные о транзакциях из системы учета.
- Визуализация отчетов.
Чем полезны данные сквозной аналитики
Кроме выяснения эффективности рекламы с точки зрения продаж, сквозная аналитика дает понимание, что улучшить и в каком направлении двигаться. Например, опираясь на данные сквозной аналитики, можно:
- корректировать ставки с учетом ROMI по каждому каналу;
- перераспределять бюджет между разными рекламными каналами;
- создавать аудитории для ретаргетинга или ремаркетинга;
- использовать в look-alike аудитории для показа объявлений пользователям, похожим на тех, кто чаще всего совершает покупки;
- тестировать разные форматы рекламы в зависимости от влияния на прибыль.
Сквозная аналитика: резюме
- Сквозная аналитика позволяет выяснить эффективность конкретных каналов с точки зрения продаж.
- С ее помощью можно управлять вложениями в маркетинг и добиваться большей отдачи от рекламы.
- Это возможность увидеть всю воронку продаж целиком: от первого посещения сайта клиентом до покупки товара.
- Сквозную аналитику можно построить разными способами, но суть одна: связать данные об эффективности разных рекламных каналов, импортировать доходы и расходы в единую систему и визуализировать полученную информацию.
- И главное — сквозная аналитика нужна не ради красивых графиков, а ради повышения продаж. Поэтому учитесь работать с данными или найми профессионала. Но при всех затраченных деньгах и усилиях, такой подход обязательно окупится.
В следующей статье о сквозной аналитике мы расскажем, как построить ее без сложных и дорогостоящих инструментов. Если не хотите ее пропустить, подписывайтесь на рассылку.