Устанавливаете сквозную аналитику своими руками? Вот понятный чек-лист, который избавит от головной боли.

Бывает, компания тратит кучу денег на сквозную аналитику, а потом владелец бизнеса просит у маркетолога отчет, и там ничего внятного. Оказывается, что всё настроено криво и информация из рекламных каналов просто не попадет в систему. Такого можно избежать, если внедрить сквозную аналитику по нашему чек-листу. 

  Привет! На связи Денис Пономарёв, я руковожу проектом Join Metrics. К нам часто обращаются владельцы небольших компаний, которые хотят масштабироваться, и мы настраиваем им сквозную аналитику. Например, она нужна, чтобы правильно распределить бюджеты на рекламу и в итоге понять, куда направить больше денег, а что лучше отключить.  

  А еще мы часто видим такую историю: владельцам бизнеса кажется, что сквозную аналитику несложно установить. Но уже через пару недель после интеграции начинаются проблемы: данные собираются с ошибками, и программа строит неверные отчеты. Владелец не понимает, что нужно перенастроить, чтобы система заработала нормально. В итоге деньги на поддержку уходят, а качественных отчетов для оптимизации рекламы нет.

На самом деле всё может быть иначе — установить сквозную аналитику самостоятельно реально, если знать нюансы. В статье рассказываю, как внедрить сквозную аналитику, чтобы ничего не переделывать, и даю полезный чек-лист по настройке.

Готовим базу, чтобы правильно собирать отчетность

Прежде чем задумываться о сквозной аналитике, решите, чего вы хотите добиться в итоге. Оцените, какие показатели нужно отслеживать и какой информации не хватает для роста.

✅ Определитесь, зачем вам нужна сквозная аналитика. Если установить сквозную аналитику в отрыве от целей бизнеса, бюджет, скорее всего, уйдет в никуда. Вы получите красивые отчеты, но реальные решения на их основе принимать не сможете. Чаще всего сквозную аналитику устанавливают, чтобы:

1. Понять, откуда идет трафик и куда уходят деньги. Например, сквозная аналитика показывает, что таргетированная реклама приносит много подписчиков, но мало продаж — значит, трафик некачественный. А посты в телеграм-канале блогеров, наоборот, дают высокую конверсию.
2. Проверить, какие клиенты приносят больше денег. Например, в отчетах видно, откуда приходят платежеспособные клиенты: они ищут вас в поисковике напрямую или кликают по объявлениям в контекстной рекламе.
3. Навести порядок в данных, которые сейчас собираются сотрудниками вручную, нерегулярно и с ошибками. Со сквозной аналитикой показатели подгружаются автоматически, а в отчетах не будет неточностей.

Так выглядит топ самых прибыльных клиентов после настройки сквозной отчетности

✅ Настройте базовую веб-аналитику. Сквозная аналитика забирает большой объем данных из систем веб-аналитики вроде Яндекс Метрики и Google Analytics. Если интеграция проведена неверно, в отчеты поступит ошибочная статистика.

Убедитесь, что у вас правильно настроены обе системы: подключены счетчики, расставлены цели и события. Также проверьте, что во всех рекламных кампаниях используются правильные UTM-метки.

UTM-метки — теги в ссылках, по которым кликает пользователь. Они позволяют понять, как работают рекламные объявления, и отслеживать источники, каналы и кампании, из которых пришел трафик. Важно правильно прописывать метки, чтобы система корректно распознавала путь пользователя.

✅ Позаботьтесь о хранилище данных. DWH (Data Warehouse) — облачное хранилище данных, в котором собирается информация из разных систем. Оно помогает структурировать данные и упростить работу с ними. Например, вы сможете сравнивать показатели, смотреть отчеты в реальном времени, а также делиться ими с маркетологом. 

Существуют два подхода к организации DWH:

1. Бесплатный — вы храните всё в Google Sheets или Excel. Можно дополнительно использовать бесплатную надстройку Power Query для Excel. Она нужна, чтобы эффективно работать с большим объемом данных.
2. Платный — можно использовать более продвинутые облачные хранилища. Например, BigQuery от Google. Такие программы легко справляются со сложной аналитикой, быстро делают автоматические отчеты и даже строят гипотезы.

Настраиваем аналитику, чтобы всё выгружалось без ошибок

Важно сделать так, чтобы система сквозной аналитики точно собирала данные из разных каналов и кабинетов. Для этого нужно сделать идентификацию клиентов и поработать с атрибуцией.

✅ Продумайте, как пробросить Client ID во все системы. Client ID — уникальный номер каждого посетителя сайта, который ему присваивает система веб-аналитики. Если всё настроено верно, она запомнит человека, даже если он заходит на сайт с разных устройств. Именно с помощью идентификаторов система считает количество уникальных пользователей. Убедитесь, что у каждого клиента есть привязанный Client ID, который передается из кабинетов веб-аналитики и CRM. 

Пример. Клиент перешел на ваш сайт с телефона, а через полчаса — с компьютера. Когда система работает корректно, она понимает, что это один и тот же человек, и присваивает ему единый Client ID. Если систему настроили неверно, она присвоит клиенту разные ID. Именно поэтому в отчете количество уникальных пользователей будет значительно больше реального показателя.

В программе, которую мы используем в агентстве, после настройки аналитики формируется профиль каждого клиента

✅ Интегрируйте все рекламные каналы в систему. Сквозная аналитика должна получать точные данные из всех кабинетов — для этого после интеграции делают сверку. Вы берете отчеты из разных рекламных каналов и сравниваете показатели. Сверка состоит из трех шагов:

1. Убедитесь, что расходы в рекламных кабинетах на 100% сходятся с данными сквозной аналитики. Например, можно скачать отчет из Яндекс Директа и сравнить с показателями из системы.  
2. Сравните количество сессий в кабинетах веб-аналитики с отчетом. Сессия — это период времени, когда клиент активно взаимодействует с сайтом.
3. Убедитесь, что количество заказов в CRM совпадает с отчетом сквозной аналитики. Бывает так, что менеджеры некорректно размечают лиды, и из-за этих ошибок потом невозможно получить точные данные.

✅ Сделайте правильную атрибуцию. Атрибуция — это инструмент, с помощью которого видно, какие объявления смотрел человек, по чему кликал и какой информацией на сайте интересовался. С ее помощью вы поймете, что эффективнее приводит в ваш бизнес клиентов: соцсети, поисковая реклама, email-рассылки или другие инструменты. Со сквозной аналитикой вы не просто видите объем трафика и количество лидов — в отчетах видно, как человек взаимодействовал с рекламой и что повлияло на принятие решения о покупке.

Самые популярные модели атрибуции:

1. First-click, или «первый клик», приписывает всю ценность первому источнику трафика. С ее помощью можно увидеть, какой рекламный канал привлек внимание клиента.
2. Last-click, или «последний клик», анализирует эффективность рекламы по последнему клику. Используется для анализа того, что привело клиента к покупке или сделке.

Пример. Человек думает о покупке машины: полгода посещает сайты и часто видит рекламные баннеры вашей услуги по подбору автомобиля. Он кликает по одному из них, изучает сайт и уходит. 

Через месяц он видит вашу таргетированную рекламу во ВКонтакте с моделью авто, которую давно присматривает. С правильно выстроенной атрибуцией вы поймете, что изначально привлекло внимание клиента, а что привело его к покупке.

Так выглядит выбор моделей атрибуции в программе, в которой мы делаем аналитику для клиентов

Интегрируем данные клиентов, чтобы всё было в одной системе

Компаниям важно собирать максимально полную информацию о поведении клиентов — например, сколько времени проходит с момента обращения до покупки, как людям удобнее связываться с менеджерами, из-за чего сделки срываются. Без этих данных невозможно масштабироваться и развивать собственный продукт.

✅ Настройте CRM. Система собирает всю информацию о клиентах: контакты, историю заказов, переписки с менеджерами, статус сделок и их сумму. Показатели из СRM нужно интегрировать в сквозную отчетность, чтобы связать данные из веб-аналитики с реальной выручкой. Как объединить системы, чтобы данные передавались корректно:

1. Настройте интеграцию сайта с CRM. Проверьте, что данные заказов передаются в систему с UTM-метками и Client ID.
2. Узнайте, есть ли дубликаты лидов. Например, человек оставил заявку на сайте, но ему не ответили. На следующий день он позвонил сам. CRM может засчитать это как два отдельных лида, но по факту это один и тот же человек.
3. Удалите дубликаты. Для этого в системе можно включить фильтр по номеру телефона. Система распознает, что звонит клиент, который вчера уже оставил заявку на сайте.
4. Поработайте с отделом продаж. Важно, чтобы менеджеры правильно отмечали клиентов в CRM. Например, не ставили единички вместо номера телефона и не забывали добавлять информацию о предыдущих заказах.

✅ Наведите порядок в коллтрекинге. Динамический коллтрекинг помогает понять, с какого объявления клиент обратился в компанию: позвонил ли прямо с сайта или после того, как увидел рекламное объявление в соцсетях. Для каждого канала и даже кампании система должна создавать отдельный номер, чтобы можно было понять, откуда именно звонит человек. Если сквозная аналитика настроена правильно и у каждого рекламного канала есть свой пул номеров, эффективность продвижения несложно проанализировать.

Пример. Предположим, у вас есть наружная реклама. Когда человек видит баннер на улице и звонит по номеру, система понимает, что клиент пришел именно с этого объявления. А если человек звонит по телефону, который указан на сайте, в отчетах отобразится, что это другой рекламный канал.

Анализируем результат, чтобы получать больше лидов

Данные из сквозной аналитики важно правильно интерпретировать, иначе они не принесут пользы. Например, опытный маркетолог видит в отчетах не просто цифры, а закономерности, которые помогают увеличить продажи и прибыль компании.

✅ Выберите программу для визуализации данных. Маркетологу хватит таблиц с  данными и сравнительных отчетов, а менее опытным сотрудникам понадобятся графики, чтобы было легче оценить эффективность рекламы и рассчитать бюджет.

Можно подключить всё к программе Power BI. В платной версии у нее есть расширенные функции: совместная работа в облаке, публикация отчетов, подписка на ежедневное обновление показателей.

В Join Metrics мы тоже используем Power BI. На основном экране подробно расписаны все показатели: расходы, бюджет на рекламу, количество лидов

  ✅ Научитесь интерпретировать данные или найдите маркетолога. Сама по себе сквозная аналитика ничего не дает — отчеты нужно анализировать. Если не хотите разбираться сами, то стоит нанять маркетолога, который умеет с ними работать. Специалист должен отвечать на вопросы по «сырым» данным и уметь быстро их анализировать, а не просто приносить вам красивые графики.

При установке сквозной аналитики своими руками нужно учесть кучу нюансов, потому что, пока вы разбираетесь во всех тонкостях, аналитика не работает, но рекламный бюджет всё равно тратится. Есть другой вариант — отдать дело на аутсорс специалистам из Join Metrics. Мы давно занимаемся внедрением аналитики и понимаем, где у компании чаще всего возникают трудности и что нужно сделать в первую очередь. Например, для малого бизнеса разработали базовую версию сквозной аналитики, которая заработает уже через три недели после установки и стоит 100 000 рублей в месяц. Такой вариант подходит компаниям, которые хотят потестировать систему.

А вы когда-нибудь пробовали настраивать сквозную аналитику? Рассказывайте в комментах, с чем было больше всего проблем.