Как отслеживать реальную прибыль от контекстной рекламы с помощью сквозной аналитики

Сквозная аналитика — это система, которая позволяет отследить весь путь клиента от первого касания (например, клика по рекламе) до финальной цели бизнеса: продажи, повторной покупки или прибыли. Она объединяет данные из разных источников: рекламных платформ (Яндекс Директ, VK Реклама), сайта, систем аналитики (Яндекс Метрика, Google Analytics), CRM и финансового учета. Иногда сюда же входят данные из систем коллтрекинга (отслеживание звонков).

Если проще — это единый взгляд на то, какая реклама приносит деньги, а какая только расходует бюджет. Практически всем ecom-бизнесам, у которых есть инструменты онлайн-продвижения, нужна сквозная аналитика.

Не думайте, что это специфический инструмент, в котором разберется только опытный маркетолог. Отчеты сквозной аналитики нужны всем:

• собственникам бизнеса — чтобы понимать, какой канал работает в минус;

• маркетологам и специалистам по рекламе — чтобы оптимизировать кампании.

Как использовать сквозную аналитику и на что ориентироваться при оценке рекламы, расскажем в этом материале:

• Какой инструмент сквозной аналитики выбрать

• От CPL до LTV: на что смотреть при оценке рекламы

• Как сквозная аналитика снижает стоимость лида — кейсы

• Выводы

Какой инструмент сквозной аналитики выбрать

Чтобы определить, какой инструмент сквозной аналитики вам подойдет, сформулируйте цели и задачи.

Roistat или другие решения под ключ — если вам нужно быстрое подключение и готовые интеграции

Функции: автоматически объединяют данные из рекламных систем, CRM, телефонии и систем веб-аналитики. Бизнесу остается только разобраться в отчетах и далее оптимизировать маркетинговые затраты по совокупности данных.

Плюсы: большой выбор тарифов и пул инструментов.

Минусы: есть сложности с самописными CRM-системами, могут слетать интеграции с рекламными кабинетами.

Power BI или другой визуализатор базы данных — для бизнеса с особыми требованиями или с собственным аналитиком

Функции: позволяет строить гибкие отчеты и визуализации, включая сложные воронки, расчет юнит-экономики, сегментирование по каналам и моделям атрибуции.

Плюсы: гибкость инструмента — вы совершенно не ограничены набором «из коробки» и можете отслеживать любые показатели, что необходимы для успешного ведения бизнеса.

Минусы: для использования Power BI как системы аналитики придется потрудиться и грамотно построить архитектуру базы данных, настроить обновление и корректность всех связей. Без специалиста, который будет приглядывать за отчетом, обойтись не получится.

От CPL до LTV: на что смотреть при оценке рекламы

Подключение аналитики — не цель, а средство. Погоня за данными не приводит к увеличению прибыли, поэтому определите на старте, для чего вам нужна аналитика, и выберите главные для роста бизнеса показатели KPI.

Когда мы говорим о KPI рекламы, речь идет о первом контакте клиента с рекламным сообщением. Эффективность этого контакта оценивается через CPL (стоимость лида) или CPO/CPS (стоимость заказа/продажи). Частично это оправдано, ведь на этапе первого контакта порой достаточно грамотных таргетингов и качественного креатива.

Но для бизнеса важнее другие показатели: от среднего дохода с одного покупателя до «срока его жизни». Для многих продуктов LTV (пожизненная ценность клиента) — ключевая метрика для оценки рентабельности самого бизнеса. Здесь и нужна сквозная аналитика, чтобы отслеживать вспомогательные метрики, а также омниканальные воронки и разные модели атрибуции.

При оценке контекстных рекламных кампаний учитывайте:

• участие в воронке;

• конверсию как в первого, так и в постоянного клиента;

• конечный LTV.

Часто клиент не покупает с первого касания. Он может:

1. Сначала кликнуть по контекстному объявлению.

2. Потом увидеть бренд в VK.

3. Вернуться через email-рассылку.

4. Купить.

Сквозная аналитика показывает весь этот путь. Благодаря ей вы понимаете, что именно контекст дал первичный интерес, а соцсети — доверие. Если отключить контекстную рекламу, воронка начнет сыпаться.

Сравнивайте разные источники между собой. Например, конверсия в первого покупателя может быть сильно выше у таргетированной рекламы, но именно контекст — первая или последняя точка взаимодействия, где LTV выше.

Разберем на примере:

1. Кампания в Директе приносит заявки по 900 рублей, что почти в два раза дороже лидов из соцсетей.

2. Спустя четыре месяца LTV клиентов, которые пришли от контекстной рекламы, оказывается выше.

3. Распределите бюджет на каналы, где реклама приносит долгосрочную прибыль, а не просто дешевые лиды. Кроме того, пересмотрите оффер, который транслируется в соцсетях — возможно, привлечение идет за счет скидки, а не качества продукта. Низкая цена легко конвертирует в продажу, но для превращения клиента в постоянного нужно делать акцент и на других преимуществах.

Для еще более высоких результатов:

• проводите аудит сайта и отдела продаж;

• проверяйте, насколько выгодно ваше предложение и чем отличается от конкурентов;

• тестируйте новые инструменты при их появлении.

Как сквозная аналитика снижает стоимость лида — кейсы

Рассмотрим, как данные отчетов позволяют эффективно использовать рекламный бюджет, на реальных кейсах в сферах B2C и B2B.

Кейс № 1

Что делали:

1. Для анализа LTV использовали Power BI.

2. Сопоставляли данные по нескольким параметрам: ClientID, userID и номер телефона, чтобы максимально точно отследить путь пользователя от клика до покупки. Благодаря этому максимально снизили процент погрешности в неопределенных покупателей (меньше 3%).

Что делали дополнительно:

1. Передавали в отчет данные из рекламных систем — разбивали их по срезам:

   1. тип кампаний;

   2. формат объявлений;

   3. настройки таргетинга;

   4. тип устройства;

   5. место размещения;

   6. социально-демографические характеристики;

   7. стратегия с бюджетом;

   8. креативы и т. д.

2. Отдельно анализировали время и день недели показов, а также поварские смены.

Такой уровень детализации потребовал заранее подготовленной базы данных и тесной работы с командой клиента.

Кейс № 2

Сложности:

• цикл сделки занимал от 10 до 30 рабочих дней;

• часть лидов приходила по непрозрачным каналам: с визиток сотрудников, через email или мессенджеры;

• контекст приносил много лидов, но они «зависали» в CRM, часто оставались в статусе «не обработаны» на несколько дней.

Что делали:

1. Настроили тегирование лидов. Благодаря чему отследили спамные и качественные заявки и скорректировали настройки кампаний.

2. Связали источники трафика с конкретными менеджерами и этапами сделок в CRM.

3. Провели аудит с тайным покупателем: он показал слабые места в отделе продаж.

Дополнительно, чтобы устранить разрыв между рекламой и продажами:

• настроили передачу UTM-меток и ClientID в CRM;

• обеспечили учет офлайн-конверсий;

• дали системе время на накопление данных: в течение трех месяцев не вносили глобальных изменений, а только собирали статистику.

На основе этих данных мы оценили эффективность рекламы по базовым срезам и количеству касаний до сделки. Что показал анализ:

1. Заявки из конкретной кампании в РСЯ чаще всего превращались в продажу только спустя 20+ дней, но приносили средний чек выше среднего.

2. 42% сделок начинались с товарных объявлений в сетях. Именно они были первым касанием.

3. Кампания на Поиске с текстово-графическими объявлениями давала больше всего лидов, но только 24% из них доходили до сделки, и кампания не окупалась по прибыли.

Выводы

Контекстная реклама без сквозной аналитики — это слепой полет. Только связав данные из рекламных каналов, CRM и продаж, можно:

• адекватно оценить реальную отдачу от инвестиций в digital;

• найти проседающие моменты самого бизнеса;

• нарастить прибыль.

Сквозная аналитика не просто показывает красивые дашборды, а дает основу, чтобы осознанно масштабировать и оптимизировать маркетинг. В условиях нестабильного рынка такие связки дают бизнесу преимущество — понимать, что действительно работает, и вкладываться туда, где отдача измеряется в прибыли, а не в кликах.