Сквозная аналитика, как подход к бизнесу

Google Analytics - великолепный инструмент для оценки эффективности рекламы, тем не менее, для расчета окупаемости его бывает недостаточно.

Доход в Google Analytics отличается от дохода в системе финансового учета

1. Причина первая:

Не любой заказ от пользователя превращается в доход для компании. Часть заказов не подтверждается после коммуникации клиента с менеджером. Состав заказа может изменится, и сумма дохода будет отличатся от того, который виден в Google Analytics.

2. Причина вторая:

Пользователь может совершить заказ не только через корзину интернет-магазина, где сумму заказа легко отследить. В некоторых сферах деятельности более 50% заказов совершаются после консультации с менеджером по продажам в телефонном режиме.

Что же такое сквозная аналитика?

Сквозная аналитика — это система или метод, благодаря которому расходы на рекламу можно сопоставить с доходом от нее. Это не сервис и не готовое решение, а подход, при котором:

• все способы коммуникации клиента с компанией отслеживаются;
• все расходы на рекламу учитываются;
• доход, используемый для расчета рентабельности, соответствует данным систем финансового учета (1С, МойСклад, CRM-системы).

Как отследить источник заказа?

Основные инструменты отслеживания заказа — Google Analytics и коллтрекинг.

Google Analytics (GA) — это бесплатный сервис для сбора подробной статистики о посетителях веб-сайтов. GA будет фиксировать данные при оформлении заказов через сайт и отправке форм.

Коллтрекинг — способ отслеживания источников звонков.

Коллтрекинг бывает двух видов: статический и динамический. Статический вид коллтрекинга используют для оценки эффективности рекламы в офлайне и на сторонних онлайн-площадках. Для точного же определения рекламного канала, который привел пользователя на сайт, подключают динамический коллтрекинг. Наиболее популярные сервисы этого инструмента — Binotel и Ringostat.

Важно! Любая реклама должна быть тщательно размечена utm-метками. Все усилия по отслеживанию будут бесполезны, если данные невозможно будет сопоставить с определенным рекламным каналом.

Схема построения сквозной аналитики

Чтобы построить систему сквозной аналитики, нам нужно:

• определить, какие данные нам нужны;
• в какой системе хранятся эти данные;
• как мы будем связывать данные из разных систем между собой;
• где мы будем сопоставлять и хранить данные из разных систем.

Пример

Два человека совершают заказ, взаимодействуя с сайтом. Один при этом делает заказ через корзину сайта, а второй совершает звонок менеджеру компании. Проследим, где будет фиксироваться информация, которая нам понадобится.

Когда человек совершает заказ на сайте через корзину, информация об этом передается в систему Google Analytics. Там зафиксирована информация об источнике и номер совершенного пользователем заказа. Менеджер связывается с потенциальным клиентом и фиксирует информацию об этом в системе учета. Со временем, становится известно, оплачен ли заказ с определенным номером и на какую сумму.

То есть, мы можем по номеру заказа сопоставить информацию об источнике, которая хранится в Google Analytics, с информацией о реальных деньгах, которая хранится в системе учета.

Если человек совершает звонок в компанию, информация об источнике хранится в сервисе коллтрекинга. В системе учета заказов хранится информация о сумме заказа. Связать между собой данные об источнике и данные о сумме заказа можно с помощью номера телефона клиента, который хранится в обоих системах.

Тем временем, данные о расходах хранятся в рекламных кабинетах Google Ads и Facebook. Необходимо все эти данные сопоставить в одной системе.

Где сопоставлять и хранить данные?

Для сопоставления данных можно использовать Google Analytics: настроить экспорт расходов из рекламных кабинетов и передачу информации об успешно выполненном заказе в эту систему. Но в этот сервис нельзя передавать личную информацию о пользователе, например, имя или номер телефона.

Excel/Google Spreadsheet — инструмент, утративший свою актуальность из-за больших ограничений по объему данных для хранения и отсутствия автоматизации. Однако его все еще используют, если объем данных небольшой и отчетность в режиме реального времени не нужна.

BigQuery — облачное хранилище, позволяющее собирать и хранить большие наборы данных. В нем можно сопоставлять и анализировать информацию, но для визуализации данных и построения красивых графиков нужно использовать сторонний сервис, например, DataStudio.

Система сквозной аналитики может быть построена на основе любого из перечисленных инструментов. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. На разных этапах развития компании могут понадобиться возможности той или иной системы.

Что такое сервисы сквозной аналитики?

В предыдущем абзаце мы описали основные инструменты, которые нам понадобятся для построения системы сквозной аналитики собственными силами. Для упрощения же подобной работы существуют специализированные сервисы, основные из которых — это OWOX и Roistat. У каждого из них есть уже готовый набор коннекторов, импортирующих данные о расходах из разных рекламных кабинетов и данные о заказах из CRM-систем. Оба сервиса предоставляют место для хранения сопоставленных данных, а в Roistat, помимо этого, есть встроенный сервис коллтрекинга.

Специализированные сервисы облегчают построение системы сквозной аналитики, но требуют оплату за настройку и последующую ежемесячную оплату за пользование.

Что дает сквозная аналитика?

Благодаря сквозной аналитике можно увидеть, как клик по рекламному баннеру превращается в реальные деньги компании. Основная задача сквозной аналитики — вычислить реальную рентабельность инвестиций в маркетинг. Основываясь на полученных данных, оптимизировать рекламные каналы и строить финансовые прогнозы.