Сквозная аналитика: как определить окупаемость каждой копейки, вложенной в продвижение

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.

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.

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.  

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.

Инструменты:

1. система веб-аналитики — Google Analytics или Яндекс.Метрика;
2. коллтрекинг (отслеживание звонков) — если клиенты предпочитают звонить в компанию, как бывает в большинстве ниш бизнеса;
3. 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.

1. 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).
2. 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.
3. 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.
4. 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 система 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

1. Из CRM, коллтрекинга и системы веб-аналитики выгружаются данные.
2. Импортируются в систему сквозной аналитики.
3. Туда же передаются данные о транзакциях.
4. 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.

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

1. Аналогично: подключаются система веб-аналитики, коллтрекинг и CRM.
2. Настраивается передача данных в Google BigQuery.
3. Обработка данных с помощью BI-платформ.
4. Также в Google BigQuery передаются данные о транзакциях из системы учета.
5. 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

1. Сквозная аналитика позволяет выяснить эффективность конкретных каналов с точки зрения продаж.
2. С ее помощью можно управлять вложениями в маркетинг и добиваться большей отдачи от рекламы.
3. Это возможность увидеть всю воронку продаж целиком: от первого посещения сайта клиентом до покупки товара.
4. 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.
5. 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.

Если вы нашли ошибку - выделите её и нажмите Ctrl + Enter или нажмите сюда.