UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
new

Научитесь настраивать кампании в Директе на реальном проекте Перейти к курсу

Поиск Стать автором
6835 https://ppc.world/uploads/images/de/00/5efde69d00314-o.jpg 2020-07-06 Аналитика Другое ppc.world 160 31

Сквозная аналитика для интернет-магазина: основные составляющие и инструменты

Что такое сквозная аналитика, почему без нее не обойтись интернет-магазинам и какие есть способы ее настроить, объясняет специалист по платному трафику Rush Agency Ильнур Хабибулин.

Сквозная аналитика — один из самых важных источников данных для оптимизации digital-рекламы. Она позволяет оценить каждый источник трафика в отдельности и эффективность вложенных средств по продажам и реальной прибыли. Зачастую владельцы интернет-магазинов пренебрегают сквозной аналитикой и ориентируются лишь на окупаемость рекламы в целом, направляя маркетинговые бюджеты на целый спектр рекламных каналов в ожидании, что какой-то из них непременно выстрелит.

Кажется, что базовых систем веб-аналитики (Яндекс.Метрики или Google Analytics) и CRM достаточно, чтобы получать основные данные и оптимизировать рекламу. Но без их синхронизации не получится связать данные о продажах с конкретным источником трафика или конкретной рекламной кампанией. Даже если подключить электронную коммерцию или электронную торговлю, мы не увидим полную картину: данные об отказах от покупки и возвратах денежных средств не поступают в системы веб-аналитики.

Так же дела обстоят и с обычными заявками через формы обратной связи: часть из них может быть просто нецелевой. Кроме того, мы не можем корректно проследить путь клиента от первого взаимодействия к конечной продаже и не можем оценить, как те или иные рекламные каналы содействовали достижению конечной цели.

Таким образом, без сквозной аналитики маркетологи интернет-магазинов не могут:

  • оценивать эффективность рекламной кампании, группы объявлений, ключевой фразы на основе данных о реальной прибыли и ее размере;
  • эффективно распределять бюджета между рекламными кампаниями, так как нет понимания, что работает лучше;
  • оценить стоимость каждого привлеченного клиента;
  • оценить успешность выбранной стратегии продвижения;
  • прослеживать путь покупателя от первого соприкосновения с рекламой до покупки;
  • обеспечивать корректную работу автоматической стратегии в рекламных системах;
  • корректно создавать сегменты аудитории, например, не получится собрать пользователей, совершивших покупку.

Поскольку клиенты могут взаимодействовать с интернет-магазином как онлайн (оставлять заявку на сайте, подписываться на новости, совершать транзакции и т. д.), так и офлайн (совершать звонки, совершать покупки в офисе продаж и т. д.), для настройки полноценной сквозной аналитики необходимо использовать не только системы веб-аналитики: Метрику или Analytics. Для полной картины понадобятся данные из коллтрекинга, email-трекинга, CRM и системы учета транзакций.

Как всё работает на практике: способ первый, простой

Представим, что потенциальный клиент перешел на сайт из контекстной рекламы и совершил конверсионное действие (отправил заявку или форму обратной связи, совершил звонок, написал на почту и т. д.). Вместе с контактными данными посетителя в CRM должны передаваться идентификационные параметры (ClientID; UserID и т. д.) — это даст возможность синхронизировать данные об офлайн- и онлайн-эффективности рекламных кампаний. При звонке коллтрекинг передает те же данные вместе с уникальными параметрами самого звонка. Далее идет выгрузка данных из CRM, веб-аналитики и системы учета транзакций в таблицу Google Spreadsheet и их синхронизация.

Первый простой способ

Это самая простая реализация сквозной аналитики и подходит в основном для небольших проектов.

Преимущества этого метода: он бесплатный и простой в настройке.

Есть и недостатки:

  • отсутствие автоматизации;

  • плохая визуализация данных;

  • не подходит для средних и крупных интернет-магазинов — сводить много данных вручную довольно сложно;

  • отсутствует передача данных в режиме реального времени.

Подключаем сторонние инструменты

Организовать сквозную аналитику можно с помощью сторонних инструментов. Этот метод подходит для интернет-магазинов средней величины с бюджетом на рекламу примерно от 100 до 500 тысяч рублей.

Суть сбора данных остается примерно той же. Однако на конечном шаге все данные экспортируются не в Google Spreadsheet, а, к примеру, в Roistat, Calltouch и т. д. Упрощенная схема будет выглядеть следующим образом:

Подключение внешних сервисов

Преимущества метода:

  1. Довольно простая реализация в сравнении с третьим способом проведения сквозной аналитики. У крупных инструментов (Roistat, Calltouch, CoMagic, Mango Office и т. д.) есть достаточное количество готовых интеграций с различными CRM системами и веб-аналитикой, что говорит о возможности самостоятельного внедрения при помощи поддержки вашего персонального менеджера. Если нет желания углубляться, зачастую можно делегировать задачу на разработчиков выбранного вами сервиса или подобрать специалиста на стороне. Интеграция в среднем занимает от 5 до 14 дней.

  2. Автоматизация процессов выгрузки и сопоставления данных.

  3. Приемлемая визуализация данных.

  4. Большая часть инструментов включает в себя коллтрекинг.

  5. Сбор данных происходит в режиме реального времени.

  6. Широкий выбор самих сервисов сквозной аналитики (Roistat, Calltouch, CoMagic, Mango Office и т. д.). Вы можете ознакомиться с преимуществами каждого из них и выбрать наиболее подходящий.

Недостатки:

  1. Почти все сервисы платные.

  2. Часто происходит потеря данных при передаче из систем веб-аналитики.

Третий способ: самый сложный

Этот метод подходит для крупных интернет-магазинов (бюджет на рекламу — от 500 000 рублей) и требует немало времени и денег. Способ поможет избежать критической потери данных при передаче в случае работы с большими бюджетами.

Здесь понадобятся дополнительные инструменты: Google BigQuery, Owox BI, Google Data Studio.

Сперва нужно экспортировать все данные, собранные в CRM, системах веб-аналитики, коллтрекинга, email-трекинга и т. д. через Owox BI в Google BigQuery, чтобы избежать семплирования и получить неагрегированные данные. Далее всё отправляется в Google Data Studio для визуализации и объединения данных.

Самый сложный способ

Преимущества метода:

  1. Возможность получения несемплированных и неагрегированных данных о сессиях.
  2. Получение данных в реальном времени.
  3. Полный набор данных в едином интерфейсе.
  4. Возможность сбора и использования персональных данных пользователей, что запрещено в Google Analytics.
  5. Возможность создания отчетов с любой комбинацией параметров.
  6. У Owox BI есть свой идентификатор (Owox User ID), который поможет точнее отследить путь клиента к покупке.
  7. Полная автоматизация.
  8. Очень малая вероятность потери данных.
  9. Можно полностью подстроить систему под потребности команды своего интернет-магазина.

Недостатки:

  1. Настройку может производить только команда специалистов.
  2. Длительный процесс разработки (в среднем 1 месяц).
  3. Значительные денежные затраты.

Резюме

Выбирать метод настройки сквозной аналитики необходимо исходя из потребностей и возможностей своего бизнеса. Также важно правильно интерпретировать полученные данные и применять сделанные выводы на практике.

Сквозная аналитика имеет ряд преимуществ перед обычной аналитикой. С ней вы можете:

  1. Использовать различные параметры (ROI, CPA, LTV, ДРР и т. д.) при анализе рекламных кампаний.
  2. Выявить точки роста как прибыльных, так и неприбыльных рекламных кампаний.
  3. Проводить тесты рекламных элементов и принимать решения на основе показателей продаж.
  4. Выявить проблемные этапы воронки продаж и проработать их.
  5. Определить, какие рекламные кампании косвенно повлияли на решение клиента о покупке.
  6. Грамотно распределить бюджет в зависимости от реальной прибыли рекламных кампаний.

Сквозная аналитика дает много возможностей для роста продаж в интернет-магазинах. Не упускайте их и пользуйтесь сквозной аналитикой.

 

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: