Как сквозная аналитика помогает оптимизировать расходы и расти бизнесу

2024-05-17 00:41:38 Время чтения 10 мин 23

Для активного роста бизнесу нужна актуальная информация, чтобы каждый день принимать взвешенные решения. В этом поможет сквозная аналитика. В статье расскажу, каким компаниям она необходима, какие проблемы решает и как помогает масштабироваться бизнесу.

Что такое сквозная аналитика, и кому она нужна

Сквозная аналитика — это инструмент, который позволяет отслеживать весь путь клиента: от первого взаимодействия до денег от клиента. Она нужна компаниям, которые тратят на привлечение клиентов от 1 до 100 миллионов в месяц или продают услуги напрямую через перформанс-каналы. В таком случае важно анализировать рекламные каналы, источники и просчитывать их эффективность. К ним относятся компании:

  1. С коротким циклом сделки. Например, сфера электронной коммерции, когда покупки происходят прямо на сайте, услуги, сервисы по подписке.
  2. С длинным циклом сделки. Стандартные подходы в аналитике в их случае могут не подходить. Например, у застройщиков или автодилеров цикл сделки может длиться несколько месяцев. Это приводит к тому, что данные о трафике и конверсиях не всегда корректно сопоставляются с реальными продажами.

Независимо от того, с каким продуктом работает бизнес, всю маркетинговую стратегию получится оценить только спустя время. Однако решать, как перестроить стратегию, какие рекламные кампании стоит масштабировать, а какие остановить, нужно быстро. Как раз в таком случае сквозная аналитика нужна.

Обычно компании часто используют таблицы или другие похожие инструменты, чтобы свести данные, не дожидаясь, когда закроются сделки. До определённых этапов такие инструменты и правда помогают. Например, в них видна часть воронки и цифры от расходов до оплат от клиентов.

Но у такого подхода есть свои ограничения. Перечислю сложности, с которыми чаще всего сталкиваются компании:

  1. Много отчётов и метрик от разных отделов, которые не сходятся между собой. Различия могут быть не только в цифрах, но и в понимании одного и того же показателя.
  2. Внутри маркетинговой воронки на самом деле больше этапов, чем удалось собрать в таблицу.
  3. Не получается отследить повторные покупки, LTV и связь между рекламой и покупкой. Объект рекламы не всегда совпадает с объектом продаж, люди могут изучать один продукт, а купить другой.
  4. Хочется детализировать метрики до рекламных кампаний и учесть модели атрибуции, но не удаётся. Или удаётся, но долго и вручную.
  5. Данные собираются с задержкой в месяц и быстро теряют актуальность, хотя на их подготовку и сверку уходит много времени и сил.

Во многих случаях оптимальный способ исправить ситуацию — внедрить сквозную аналитику. Этот инструмент помогает понять, как и когда люди знакомятся с брендом, что и в какой момент покупают. Кроме этого, можно увидеть, например, что мешает покупателям заключить сделку. Работа со сквозной аналитикой даёт возможность автоматизировать процесс сбора и обработки данных, понять эффективность рекламных каналов и кампаний, сделать единую отчётность для нескольких отделов одновременно. Также позволяет увидеть маркетинговую стратегию целиком: от планирования бюджета до конкретной рекламной кампании.

Какие проблемы решает сквозная аналитика

Часто слышу такое мнение, что сквозная аналитика не нужна конкретной компании, ведь можно просто выгрузить в таблицу данные из CRM-системы и по ним подбить все цифры. На самом деле есть типичные ошибки, которые часто встречаются в «ручных» отчётах:

  1. Неправильно сведённые цифры. Иногда продажи затягиваются на несколько месяцев, и информация о покупке приходит с задержкой. Например, клик и заявка произошли в январе, а продажа — в июне, в таком случае сервис веб-аналитики занижает показатели продаж в одном месяце и завышает их в другом. В результате картина может искажаться за два месяца.
  2. Нет кастомной атрибуции в отчёте. Иногда нужно отслеживать офлайн-конверсии и увидеть полную картину пути клиента, а в сервисах веб-аналитики нет таких атрибуций.
В сквозной аналитике можно увидеть путь клиента, включая количество просмотренных вебинаров, его покупки и другие важные данные
  1. Отчёт по каналам в сервисе веб-аналитики содержит неполную информацию. Он показывает только те заказы, которые были оформлены через корзину, но не учитывает возвраты и остальные каналы: например, звонки, выкупы, учёт маржинальности и повторных продаж.
  2. Нет детализации до рекламных кампаний, а в идеале до таргетингов и объявлений. Например, компания запустила несколько рекламных кампаний для разных групп товаров. В стандартном отчёте видно количество покупок, но нет разбивки, какие именно рекламные кампании, таргетинги и объявления привели к этим покупкам.

Эти проблемы могут мешать росту бизнеса. Объясню, почему это происходит:

  1. Когда нет достоверных цифр по каналу, рискованно вкладывать больше денег в маркетинг.
  2. Нет понимания эффективности отдельных рекламных кампаний, а чтобы их оптимизировать, нужны детализированные отчёты.
  3. Компания тратит много времени на сбор отчётов вручную, поэтому реже делает выводы и меняет стратегию.
  4. Нет единых цифр для всех сотрудников в команде, поэтому данным не доверяют или их не понимают.

Что важно в сквозной аналитике

Расскажу о принципах, которые делают сквозную аналитику незаменимым бизнес-инструментом.

Точные и полные данные

В сквозной аналитике должны быть отображены данные всех площадок. Причём они должны сходиться с информацией из CRM-системы и сервиса веб-аналитики с точностью до 99,5%.

В отличие от «ручных» отчётов сквозная аналитика корректно обрабатывает различные изменения. Бывает так, что цифры за один и тот же период меняются задним числом. Допустим, мы смотрим отчёт в сервисе веб-аналитики за вчера и видим 249 тысяч сессий. Мы открываем этот же отчёт сегодня, и там будет на 500 сессий меньше, потому что рекламные системы убрали ботов. В ручной отчёт это изменение может не попасть. Тогда как сквозная аналитика учтёт его и другие изменения за прошлые периоды — НДС, комиссии, курс валюты и т.д.

Все данные привязаны к каналам

Данные должны попадать в сквозную аналитику автоматически из разных систем. Например, клиент звонит в отдел продаж, и информация об его звонке автоматически попадает в CRM-систему. Дальше клиентом занимается менеджер: помогает и доводит до покупки. Все эти данные должны находиться в одном отчёте. Перед тем как собрать всю аналитику, нужно изучить список всех сценариев: от знакомства клиента с продуктом до покупки.

Если часть сценариев не будет покрыта, то в сквозную аналитику попадут не все данные: неполные или без аналитических меток, с дублями. Например, может оказаться, что привязано только 50% продаж, а остальные каналы потерялись. Обычно так происходит, потому что где-то не указана UTM-разметка, неточно настроен сервис веб-аналитики или не присвоен сквозной идентификатор клиентам, чтобы можно было связать данные из всех источников.

Внедряем сквозную аналитику

*Уникальный сквозной идентификатор присваивается клиенту при первом взаимодействии с брендом и сохраняется при дальнейших взаимодействиях

Подведём итог: что даёт сквозная аналитика компании

Для среднего и крупного бизнеса сквозная аналитика может стать мощным инструментом для достижения целей. С её помощью можно:

  1. Увидеть всю маркетинговую воронку. На каждом этапе видны все показатели: например, сколько пришло лидов и какой процент совершил целевое действие. В отчёте можно сравнить ключевые показатели по разным периодам, каналам или кампаниям.
  2. Детализировать кампании. С помощью детализации по рекламным кампаниям можно отслеживать отдельные показатели по товарным категориям и регионам. Детализация особенно актуальна, если у компании десятки аккаунтов в разных рекламных системах и площадках, потому что работать с данными становится сложно.
  3. Увеличить скорость и точность принятия решений. Сотрудникам не нужно тратить время на ручные отчёты, а команда может обращаться за актуальными данными ежедневно. Таким образом, можно быстрее подводить итоги экспериментов, проверять гипотезы, находить работающие механики и каналы.
Например, на скриншоте видно, что новые клиенты, пришедшие через инфлюенсеров, обходятся компании дороже всего. CPO (Cost per Order) каждого канала выделены цветом и CPO инфлюенсеров выше, чем у других каналов. Возможно, от этого канала стоит отказаться
  1. Оценить эффективность рекламных кампаний и каналов. С помощью классических атрибуций «First click», по участию или «Last non direct click» можно получить достоверные цифры по рекламным каналам. Метрики позволяют увидеть, какие каналы наиболее эффективны. Таким образом, можно масштабировать кампании, которые приносят наибольшую прибыль, или полностью отказаться от тех малоэффективных.

*First click отдаёт всю конверсию первому каналу, с которого пользователь перешёл на сайт, а Last non direct click — последнему каналу. По участию распределяет ценность конверсии между всеми каналами

  1. Строить прогнозы. Когда выкуп и конверсии стабильны, сквозная аналитика строит линейные модели для прогнозов. Это позволяет узнать, сколько новых клиентов можно привлечь и сколько повторных заказов стоит ожидать на разных этапах.

Подытожу: чтобы кратко ответить на вопрос про пользу сквозной аналитики, процитирую одного нашего клиента, генерального директора крупной компании: «Я хочу обладать точными цифрами, чтобы понимать, что происходит в бизнесе. Хочу быстро принимать решения: что нужно закрыть, а что масштабировать».