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:
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.
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
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:
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.
Автоматизация процессов выгрузки и сопоставления данных.
Приемлемая визуализация данных.
Большая часть инструментов включает в себя коллтрекинг.
Сбор данных происходит в режиме реального времени.
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:
Почти все сервисы платные.
Часто происходит потеря данных при передаче из систем веб-аналитики.
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:
Недостатки:
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:
Сквозная аналитика дает много возможностей для роста продаж в интернет-магазинах. Не упускайте их и пользуйтесь сквозной аналитикой.
Анализ рекламы и расходов без сквозной аналитики
Content Will Israel Invade Gaza? Tips On How To Time A Thai Bride? Chinese brides…
Content #5 Matchcom How A Whole lot Bridesagencycom Mailbox Order Brides Cost? Odds Of Profitable…
The boardroom is the place where main decisions are manufactured that affect everyone coming from…
avast free of charge antivirus runs your PC designed for malware, spyware, phishing, ransomware, adware,…
Online Info Room and SSL A data room is a cloud answer made especially for…
Free casino slot games refer to any online or offline slot games where you are…