Сквозная аналитика для интернет-магазина: основные составляющие и инструменты

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.

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.

Banner

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:

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.

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.

 

Читайте о сквозной аналитике

Анализ рекламы и расходов без сквозной аналитики

8 способов автоматизировать отчетность по платному трафику

Источник статьи