Сквозная аналитика: обзор способов настройки. Объединяем данные в CoMagic

Без сквозной аналитики все ваши усилия по заработку в интернете могут превратиться в один бесконечный кошмар. Реклама не работает — а вы не знаете почему. Люди не покупают — а вы не понимаете, как исправить. Сайт не продает — а вы ничего не можете с этим поделать.

Чтобы такого не случилось — вам нужен «рентген», который точно покажет — что происходит в ваших воронках, и как их улучшить. Таким рентгеном и станет сквозная аналитика.

В этой статье мы рассмотрим самую простую и эффективную схему настройки сквозной аналитики за 5 шагов. И вы сможете это сделать бесплатно, своими руками, буквально за один вечер.

В качестве небольшого вступления, давайте рассмотрим на примере моего сайта, как работают системы сквозной аналитики, и для чего они нужны.

Что такое сквозная аналитика и как она работает

Сквозная аналитика — это система, которая позволяет отслеживать все, что происходит внутри вашей воронки продаж. Начиная с того момента, как потенциальный клиент впервые увидел ваше объявление — вплоть до того, как он оформит заказ и заплатит деньги.

Иногда все эти действия можно отследить в одном месте, а иногда для этого надо настраивать несколько программ. Но главное — что все ваши показатели находятся у вас перед глазами. и вы можете их контролировать. А когда мы что-то контролируем — значит мы можем этим управлять (повышать и улучшать).

Вот, например, как может выглядеть воронка продаж с настроенной сквозной аналитикой.

Пример сквозной аналитики «в действии»

Чтобы далеко не ходить — давайте рассмотрим вот этот сайт. на котором вы находитесь прямо сейчас. Со стороны это может быть и незаметно, но у меня тут тоже есть своя воронка продаж с настроенной сквозной аналитикой.

Сразу предупреждаю, что моя воронка продаж построено немного необычно, потому что это блоггинг, инфобизнес, и прочее «мракобесие». В более традиционном бизнесе она будет выглядеть немного иначе.

Но традиционную воронку мы рассмотрим и построим чуть ниже, а тут у нас хотя бы есть возможность посмотреть на конкретные цифры.

Итак, вот из каких шагов состоит моя воронка продаж:

1. Человек переходит на мой сайт
2. Человек переходят на страницу подписки на мою рассылку «Бесконтактные продажи»
3. Человек подписывается на мою рассылку
4. Человек изучает мои бесплатные материалы и приобретает платный пакет

Вот так все просто и понятно. Но для отслеживания всех показателей, мне приходится использовать целые две различные системы аналитики.

Первая система — это отслеживание человек от момента попадания на сайт до момента подписки (шаг 1 — 3). Здесь я использую Яндекс-Метрику. Вторая система — это отслеживание человека от момента подписки до момента покупки (шаги 3 — 4). Здесь я использую сервис JustClick .

Как я нахожу слабые места в своей воронке

Чтобы понять, почему я еще не стал миллиардером, я открываю показатели своей воронки продаж, и смотрю — где в ней «дырки», через которые утекают деньги.

Первым делом я захожу в свой магазин Джастклик и смотрю, сколько оплат я получил за отчетный период. В нашем случае отчетные период — это одна неделя.

Тут я вижу следующую картину:

За неделю на рассылку «Бесконтактные продажи» подписалось 39 человек, и заработал я 8 460 рублей. Много это или мало? Прямо скажем, не предел мечтаний. Хотелось бы раз в 10-20 больше. Значит надо искать слабые звенья в воронке и укреплять их.

По показателям джастклика я вижу, что после подписки все идет довольно неплохо. 4 оплаченных счета из 39 подписавшихся — это конверсия 10,2% в оплату. Средний чек составляет 2115 рублей (8460р. разделить на 4 оплаты). Это очень приличные показатели для автоматической воронки продаж.

Больше всего клиентов за неделю я получил из источника «Прямые заходы». Это как раз мой блог, на котором вы сейчас и находитесь. Конверсия в покупку у людей с блога самая высокая. Вопрос — почему их так мало? Если бы за неделю ко мне в воронку с блога пришло не 29 человек а 290, то тогда и доход мой был бы в 10 раз больше.

Может быть у меня плохая страница подписки, и люди не хотят подписываться ко мне в рассылку? А может быть у меня слишком мало посетителей на блоге, и взять 290 подписчиков в неделю просто неоткуда? Ответы на эти вопросы нам даст уже Яндекс-Метрика.

Анализ показателей в Яндекс-Метрике

По инструкции, которую вы найдете ниже, я настроил на своем сайте учет показателей конверсий. Это как раз первые четыре шага в моей воронке:

1. Человек пришел
2. Человек перешел на страницу подписки
3. Человек подписался

Я открываю соответствующий раздел Яндекс-Метрики, и наблюдаю следующую картину конверсий за неделю.

За отчетный период (неделю) ко мне на сайт пришли 3 422 человека. Из них только 56 перешли на страницу подписки SQ (1,64%). И подписалось на рассылку 23 человека (41,1%).

Таким образом я вижу, что моя страница подписки работает очень неплохо. 41,1% — это высокий показатель. И да, пусть вас не смущает, что одна система мне показывает 26 подписчиков, а другая только 23. Такое случается по разным причинам. Главное, чтобы показатели сильно не отличались.

А вот и наша «дырка» — очень маленький процент посетителей сайта добирается до этой самой страницы регистрации. Всего 1,64% от общего числа посетителей.

Это очень мало. Вот здесь и надо работать — делать более убедительные призывы, делать более яркий и цепляющий баннер, и все такое прочее. Ну и конечно, надо работать над повышением посещаемости сайта. Если бы у меня была посещалка 3422 человека не в неделю, а в сутки, то это сильно повысило бы конечный результат.

Теперь вы видите, как сквозная аналитика помогает принимать решения на практике. Если бы у меня не было всех этих показателей, то я мог бы подумать, что у меня плохая серия писем, и люди поэтому ничего не хотят покупать.

Или что у меня плохая страница подписки — и надо её целиком переделывать, или даже менять бесплатный продукт, который я предлагаю за подписку (а вслед за этим и всю концепцию проекта).

Но аналитика показывает, что надо просто баннер сделать поярче, и все будет отлично. Вот этим я и займусь сразу после того, как покажу вам, как самостоятельно настроить такую же систему сквозной аналитики.

Настройка сквозной аналитики за 3 шага

Как и договаривались, давайте рассмотрим более «традиционный» вариант интернет бизнеса и аналитики.

Допустим, вы решили создать небольшой бизнес для того, чтобы наконец-то уйти с наемной работы и стать свободным человеком. В качестве ниши вы выбрали продажу мягких игрушку, сшитых умелыми китайскими руками. Нормальная ниша, ничуть не лучше и не хуже других.

Вы прошли парочку тренингов по «успешному успеху» и знаете, что прежде всего вам нужна конкретная цель, к которой вы будете идти. И такой целью вы поставили себе доход в 300 тысяч рублей в месяц. По вашим подсчетам, этого должно хватить на первое время.

Для того, чтобы зарабатывать 300 тысяч чистыми, вам надо делать 600 тысяч оборота в месяц. Потому что половину дохода съедят налоги, накладные расходы и себестоимость товара. И еще остается вопрос с рекламой. Потому что совершенно непонятно, сколько она будет вам стоить.

Но прикинув, мы решаем, что 1,5 миллиона оборота точно должны дать нам желанные 300 тысяч рублей чистой прибыли в месяц. Мы продаем китайских мишек по цене 2000 рублей за штуку. Стало быть, нам нужно каждый месяц продавать по 750 мишек (по 25 мишек в день).

Вот такие у нас исходные данные, и теперь нам надо настроить всю воронку продаж, сразу «вживляя» в неё сквозную аналитику. Потому что потом это будет сделать уже гораздо сложнее. И начинаем мы с первого шага — выбора показателей для контроля.

Шаг #1 — выбор показателей для контроля

С самого начала нам надо определить контрольные точки, которые мы с вами будем отслеживать с помощью сквозной аналитики. Тут очень важно избежать загромождения отчетов цифрами, но при этом сохранить понимание общей картины.

То есть не надо пытаться отслеживать абсолютно все показатели. Иначе вы рискуете в них запутаться, и так ничего и не поймете.

Наша с вами воронка будет выглядеть примерно вот так:

1. Человек видит объявление (Директ, КМС Гугл, таргет вконтакте, баннеры и пр.);
2. Человек переходит по нашему объявлению на лендинг;
3. Человек оформляет заказ;
4. Человек оплачивает заказ.

Соответственно, у нас получается всего 3 основных показателя, которые нам надо отслеживать с помощью метрики:

1. CTR объявлений (отношение количества показов объявления к количеству кликов);
2. Количество оформленных заказов;
3. Количество оплаченных заказов.

И в итоге мы получим два главных показателя, к которым ведут все остальные:

1. Сколько денег нам стоил один клиент (по рекламе);
2. Сколько денег нам принес один клиент (средний чек покупки).

Соотношение этих двух показателей дает нам самый важный показатель в сквозной аналитике.

Самый важный показатель

Этот показатель называется ROI (Return On Investment — «Возврат инвестиций»). Если мы потратили 1000 рублей на привлечение одного клиента, и получили с него ту же самую 1000 рублей оплаты, то наш ROI составляет 100%. На каждый потраченный рубль мы заработали один рубль и вернули себе 100% потраченных денег.

Вот именно к показателю ROI и будет сводиться вся ваша сквозная аналитика. Все эти 5-10-100 более мелких показателей должны вести именно к расчету ROI. Так, чтобы в конце отчетного периода вы смогли бы сказать — «Итак, мы имеем ROI 350% с рекламы в Яндекс-Директе, ROI 230% с рекламы в Гугл Адвордс, и ROI 50% с таргетированной рекламы вконтакте. Стало быть, мы отказываемся от таргета, чтобы не кормить этих дармоедов, а весь рекламный бюджет по максимуму переносим в Директ».

Вот если вы сможете так сказать — значит вы правильно настроили сквозную аналитику, и с её помощью отследили — какой источник рекламы дает вам прибыль, а какой её забирает.

Хорошо, мы выбрали показатели для контроля. Напомню, что это:

1. Конверсия в заказ
2. Конверсия в оплату

И из этих показателей мы в итоге высчитываем ROI. Давайте теперь посмотрим, куда и какой код надо вставить, чтобы правильно контролировать воронку.

Шаг #2 — Техническая настройка аналитики

Настройка utm-меток

Первым делом нам надо сформировать правильные ссылки для наших будущих рекламных источников. Чтобы отслеживать, откуда к нам пришли посетители, нам надо вставить в сслыки специальные метки. Они называются UTM-метки.

Если интересно, то UTM расшифровывается как Urchin Tracking Module, и означает «Отслеживающий модуль Urchin». Была такая компания Urchin Software, которая и придумала эти метки, а потом её поглотил Гугл.

Сейчас utm метки используются как универсальный инструмент для отслеживая источников посетителей на ваши площадки. Сгенерировать ссылку с utm метками вы можете например вот здесь .

Просто придумайте названия для ваших источников трафика и впишите их в соответствующие поля. Я обычно использую только три обязательных поля — источник кампании (utm_source), тип трафика (utm_medium) и название источника (utm_campaign).

• yandex &utm_medium=cpc &utm_campaign=yandex-direkt (источник трафик — яндекс, тип — оплата за клик, название — яндекс-директ)
• http://yoursite.ru/?utm_source=google &utm_medium=cpc &utm_campaign=kms (источник трафика — гугл, тип трафика — оплата за клик. название — кмс).
• и так далее

Так вы получите отдельные ссылки на все свои источники трафика. которые собираетесь настраивать. Далее вы сможете отслеживать их с помощью Яндекс-Метрики (я покажу как), или любой другой системы сквозной аналитики. Но Яндекс-Метрика бесплатная, поэтому будем пока рассматривать именно её.

Настройка целей в Яндекс-Метрике

Теперь мы переходим в кабинет Яндекс-Метрики . Если ваш сайт еще не подключен к этой системе, то обязательно подключите. Для этого вам надо будет просто указать адрес сайта и с помощью простой проверки подтвердить, что вы действительно являетесь его владельцем.

Теперь вам надо вставить этот код на все страницы, через которые будут проходит ваши посетители. Самый простой вариант обычно выглядит вот так:

1. Страница вашего предложения (продающий лендинг)
2. Страница «Спасибо за оформление заказа»
3. Страница «Оплата прошла успешно» («Спасибо за покупку»)

Вот на эти ваши страницы вам и надо вставить полученный от Яндекса код счетчика. А после этого можно переходить к настройке целей. Я предпочитаю настраивать составные цели. Так мне кажется нагляднее.

Для этого в том же самом разделе «Настройки» выбираем пункт «Цели».

Затем нажимаем «Добавить цель» и выбираем типа цели — составная.

Теперь вам надо задать три шага, через которые будут проходить ваши посетители. Это три страницы, про которые мы говорили выше.

Теперь вам надо только сохранить эту воронку и начать получать данные для анализа. После того как вы запустите рекламу со всех источников, получите какое-то количество заказов и оплат — можно будет посмотреть, откуда именно пришли к вам клиенты.

Шаг #3 — Отслеживание показателей воронки

Напоминаю, что мы специально задали utm метки для того, чтобы отследить, откуда пришли именно покупатели, а не просто посетители. Количество кликов и посетителей, в конце концов, мы можем посмотреть и в самом кабинете рекламной системы.

Для того, чтобы увидеть, откуда пришли клиенты, мы переходим в раздел Отчеты — Стандартные отчеты — Источники — Метки UTM

Там вы увидите список всех utm меток, по которым к вам приходили люди за отчетный период. Выглядеть это будет примерно так.

Как вы видите, у меня было больше всего переходов по utm метке из янекс-директа, и еще по мелочи от партнеров.

Чтобы увидеть, из какого источника пришли именно покупатели — выбираем третий шаг нашей составной цели «Покупка» в списке целей. У меня это будет цель «Подписка».

На скриншоте ниже вы можете увидеть, что за сегодняшний день у меня больше всего конверсий принес источник «fixed» (это баннер на моем сайте). Конверсия составила 41%, как мы и видели выше. Еще были конверсии от партнеров, но немного.

Таким образом вы сможете увидеть, сколько посетителей к вам пришло, и из какого именно источника рекламы. Далее вы занесете все эти показатели в свою CRM или просто в файл excel, и там увидите наш самый главный показатель — ROI.

И на основании этого показателя вы будете принимать дальнейшие решения о том, в какой источник рекламы инвестировать больше денег, а в какой не надо инвестировать вообще (или надо его сильно улучшить перед инвестированием).

Заключение

Сквозная аналитика нужна для того, чтобы понимать, где в вашей воронке продаж «дыры», через которые утекают деньги. Слишком многие бизнесы проваливаются из-за того, что принимают неверные решения, потому что не видят ситуацию целиком.

Они вкладывают деньги в рекламу, которая не работает. Они переделывают лендинги, которые на самом деле давали отличную конверсию. Или вообще закрывают проекты, которые приносили бы отличный доход, даже после минимальных изменений воронки.

Надеюсь, что эта инструкция поможет вам обрести «рентгеновское зрение» и принимать только правильные решения.

Сохраняйте статью в избранное и делитесь с друзьями. Не забудьте скачать мою книгу . Там я показываю вам самый быстрый путь с нуля до первого миллиона в интернете (выжимка из личного опыта за 10 лет =)

До скорого!

Ваш Дмитрий Новосёлов

В данной статье подробно расскажем, что такое сквозная аналитика, как ей пользоваться и как сэкономить деньги на рекламном бюджете. И как можно заработать , используя сквозную аналитику при настройке рекламной компании Заказчика. Если Вы активно рекламируетесь в разных каналах, но не можете посчитать эффективность всех этих мероприятий, и выяснить, что дает больше пользы? Для этого нужно настроить сквозную аналитику. , гостевые посты со ссылкой, соцсети - теперь все источники клиентов и заказов будут учтены. О том, с чего начать и как добиться такого результата, читайте далее.

• сводный отчет или единый инструмент, в котором собрана статистика по всем рекламным каналам и проанализированы конверсии;

подробная картина того, откуда пришел клиент, и какой запрос он использовал;

наглядный путь клиента от привлечения до суммы чека, которую он оставил у вас.

Что дает сквозная аналитика?

CRM, веб-статистика и CallTracking становятся одним целым, и вы получаете понимание того, какие каналы работают лучше.

Вы сможете влиять на воронку продаж.

Вы увидите, какие инструменты не работают, и не будете тратить на них время и деньги.

• Вы всегда знаете, сколько стоит заявка и посетитель.

Отчет сквозной аналитики дает возможность строить точные предположения относительно будущего вашего бизнеса.

Продажи и онлайн-статистика дадут вам понимание того, как именно работает ваш механизм продаж, и что цепляет покупателя.

Сквозная аналитика экономит ваше время на сведении данных, когда ее выполняет специальный инструмент или специалист.

Особенности

• Формирование воронки продаж должно происходить одновременно с внедрением сквозной аналитики. Не получится «впрыгнуть на ходу» - от этого может пострадать достоверность данных.

Сквозная аналитика полезна тем, что на каждом этапе движения покупателя к целевому действию есть свой показатель, и по нему вы сможете понять, эффективно ли ваше объявление, процент конверсии, повторные покупки и т. д. Нелогично судить о качестве объявлений по совершенным продажам - между этими этапами есть несколько промежуточных точек, и дело может быть в них.

Именно с помощью сквозной аналитики вы начнете считать свой показатель ROI, и увидите, насколько хорошо окупились ваши инвестиции в рекламу.

UTM-метки должны быть на всех источниках, чтобы распределить все посещения и действия четко по каналам.

Как реализовать?

Для сквозной аналитики вам понадобится специальный сервис типа «Яндекс.Метрики». и как настроить, читайте по ссылке. Сюда, в идеале, можно будет «подвязать» данные из многих источников: «Яндекс.Директ», Google AdWords, «Яндекс.Маркет», Facebook, «ВКонтакте», Google Merchant, а также, например, «Подарки.ру». Все это можно узнать у конкретного сервиса перед стартом работы. Например, список выше - это возможности Roistat, и это не все.

Roistat

Использование сквозной аналитики в Roistat

Предлагает статистику по 22-м показателям и 11 рекламных интеграций. Есть 14 дней бесплатного периода. Стоимость: от 177 до 1623 руб. в день, в зависимости от масштабов вашего бизнеса и количества проектов.

Внимание:

Плюсы сервиса состоят в том, что вы получаете пакетом полезные отчеты, здесь есть свой хороший CallTracking, простая интеграция с рекламными каналами и аналитика по различным каналам, удобные SMS-уведомления о тратах и прибыли, а также колебаниях ROI. Есть и минусы: несколько заумный интерфейс, интеграция с некоторыми CRM происходит с ошибками, прекращение работы означает получение данных в формате ХLS, и дальше как хотите.

Calltouch

Сквозную аналитику также предлагает сервис Calltouch. Здесь можно рассчитать бюджет под ваши потребности. Бесплатного пробного периода в сервисе нет, ориентировочная стоимость для небольшого проекта - 5400 руб.. Чтобы посмотреть интерфейс, нужна регистрация, которую одобряет менеджер сервиса в рабочие часы. Сюда вы можете «подвязать» данные «Яндекс.Метрики» и Google Analytics, чтобы получить расширенные данные по SEO. У сервиса есть своя статистика посещений, достойный CallTracking, а также возможность заказать доработку инструмента под личные потребности конкретного проекта. Из недостатков: акцент на звонках, интерфейс требует доработок, готовых интеграций нет.

Alytics

Сервис сквозной аналитики с автоматизацией контекстной рекламы, на которой ранее специализировался. Кроме того, с ним можно гибко интегрироваться с CRM, и сделать это бесплатно, если пополнить счет. Примерная стоимость для трех небольших проектов - 5100 руб.

Использование сквозной аналитики в Calltouch

Есть некоторые особенности: рекламных каналов для автоматического отслеживания мало, посещения отображаются только из данных Google Analytics (не с чем сравнить). Помимо прочего, сервис довольно молодой, и еще не все процессы отлажены.

Google Analytics

Можно все объединить в Google Analytics, но необходимы специальные знания или тот, кто будет контролировать весь массив данных, задавать параметры и делать правильные выводы. Это или по знакомству, или платно. Возможности достаточно широкие, потому обратить внимание на такой вариант однозначно стоит, даже за деньги. Еще несколько аргументов в пользу делегирования:

работать с формулами сложно;

тяжело «подружиться» с интерфейсом, если ты новичок, и конечная цель - сквозная аналитика;

без коллтрекинга ничего не получится.

Как вывод: Google Analytics нужен большим проектам или перфекционистам с опытом.

Кому не нужно?

Есть такая специфика бизнеса, которой сквозная аналитика без острой надобности. Если вы продаете автомобили или квартиры, есть большой риск потерять клиента. Сквозная аналитика рассчитана на несколько более короткий цикл принятия решения и оценки результатов рекламных мероприятий. В этом случае затраты на сквозную аналитику могут оказаться неоправданно высокими. Если вы продаете высокомаржинальные товары, и дело объективно идет хорошо, вы ищете новый рынок сбыта, не зацикливайтесь на сквозной аналитике - не нужна она вам. Если ваш товар остропопулярный в короткий промежуток времени, и мода на него быстро проходит, быстро создавайте лендинги, «лейте» на них контекстную рекламу, и не думайте про сложную аналитику. Обычного отчета по заявкам вам хватит.

Вам ежедневно поступает много звонков и заявок от потенциальных клиентов. Точно знать, какие из них приносят прибыль, а какие нет, помогает сквозная аналитика.

В статье - что это такое и как её внедрять. За методики спасибо Константину Червякову, коммерческому директору компании Ringostat.

Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна

Как правило, эффективность у большинства ассоциируется с ROI, ROMI, CTR и т.д. Для электронной торговли - еще модуль e-commerce в Google Analytics (если он расширенный - это достаточно близко к теме. Однако 90% интернет-магазинов используют обычный).

Все эти показатели не про сквозную аналитику. Да, они могут быть вспомогательными, особенно если цикл продаж длительный. По ним вы вовремя понимаете, что все совсем плохо, или наоборот. Но конечные решения стоит принимать на основе реальных данных.

Это справедливо для любого типа бизнеса, за исключением редких случаев.

Заявки и звонки вроде и целевые, но клиентов не приносят. Или по одной кампании продаж меньше, но сумма чека выше и включает товары, у которых маржа выше. Есть риск принять ошибочное решение.

На ваш суд и выбор - 3 типа систем, в зависимости от сложности и продвинутости.

Уровень «Топор»

Это сложно назвать моделью сквозной аналитики. Но так как многие малые и микробизнесы на начальном этапе не могут себе позволить платные инструменты, этот вариант заслуживает внимания. Как показывает практика, не все и о нем знают.

Набор инструментов простой, с минимальными, иногда нулевыми, затратами бюджета.

• Google Spreadsheet, Excel;
• CRM или админка сайта с источниками заявок;
• Google Analytics и / или Яндекс.Метрика. Первое дает больше возможностей, но у Метрики свои фишки, которых нет у Гугла - вебвизор, отчеты о пиках посещений;
• Автоматический или полуавтоматический .

Множество бизнесов используют автоматический динамический коллтрекинг. Система показывает для каждого посетителя уникальный номер телефона, чтобы затем сопоставить звонок с конкретным пользователем, узнать о нем подробнее: какие запросы вводил, какая кампания сработала, какие страницы смотрел и т.д.

Доступно всё вплоть до операционной системы устройства.

Полуавтоматический коллтрекинг примитивнее и требует рутинной работы:

Принцип такой: каждый пользователь на сайте видит уникальный код. Менеджер его запрашивает, чтобы вручную связать звонок с конкретной сессией.

50-60% звонков удается фиксировать таким способом, но, как правило, через 2-3 месяца руководителям надоедает эта маета. При этом всё зависит от человеческого фактора.

Важно, чтобы менеджер ничего не забыл и не перепутал. Для него это дополнительная нагрузка: вместо того, чтобы продавать, он вводит промо-коды. Компания теряет в прибыли.

Справедливости ради отметим, что этот метод обходится недорого. И иногда это единственный доступный вариант - например, для микробизнеса с небольшим бюджетом.

Принцип внедрения

Пользователи приходят на сайт, совершают определенные действия. Всё фиксирует система аналитики. При оформлении заказов или заявок информация об источниках попадает в админку или CRM.

В самой простой модели нет связки этих инструментов, поэтому мы выгружаем данные в Excel по отдельности.

Вот выгрузка из CRM - это все закрытые сделки (кейс агентства Ringostat):

Заявки с сайта, в нашем примере - регистрации, с указанием источников, кампаний и ключевых слов:

И такая же выборка по звонкам:

Навыки работы в Excel облегчают работу, но это все равно занимает время. Отсутствие автоматизации - главный минус модели.

На начальном этапе, когда трафик небольшой и бюджет невысокий, этого хватает, но со временем приходится расширять возможности. Тем более если компания может себе позволить более совершенные техники.

Уровень «Автомат»

• Google Analytics - всё завязано на ней;
• CRM-система;
• Автоматический коллтрекинг;
• Автоматический импорт расходов OWOX BI;
• Microsoft Power BI (опционально).

Можно оставить те же Spreadsheets для визуализации и построения отчетов, но в Power BI больше фишек и есть автоматическая привязка к GA. Стоимость - 9-10 долларов за пользователя в месяц.

Принцип внедрения

По заявкам мы настраиваем цель в GA - «Транзакции». Информация о посещениях накапливается автоматически.

99% сервисов коллтрекинга передают данные в GA.

Для звонков существуют WebHooks - триггеры, которые мы отправляем в режиме реального времени.

Затем данные о закрытых сделках нужно передать в GA. Популярные системы - retailCRM, amoCRM - позволяют выгружать их напрямую. Либо можно создать свой коннектор за 1 неделю, либо поручить эту задачу программисту. В итоге вы получаете полный контроль над бизнес-показателями в Google.

Что вы видите в итоге в GA? Вот скриншот одного из клиентов Ringostat:

Столбец «Цена за достигнутую конверсию» показывает, сколько денег вы потратили. «Стоимость» - сколько вы «заплатили» за посетителей. «Доход» - сколько это принесло дохода.

Минусы

Чтобы понять недочеты этого уровня, разберем структуру данных системы аналитики:

Так работает Google Analytics: человек заходит на сайт и генерирует сессию. В рамках неё совершает действия (хиты): просматривает страницы, звонит, отправляет заявки, скачивает материалы и т.д.

По иерархии на первый взгляд всё правильно.

Проблема в том, что в GA у вас только агрегированные данные.

1) Нет доступа к конкретному пользователю и сессии, а это ограничивает возможности аналитики. Нельзя взять посетителя и посмотреть, что он делал на сайте, сколько раз заходил, какие действия совершал в ходе определенной сессии.

2) При больших объемах трафика - около 40 000 сессий в день - есть риск семплирования (для крупных проектов).

Это когда Google берет часть группы посетителей - выборку 5-7% - и переносит её поведение по собственному математическому алгоритму на всю совокупность. В итоге вы видите искаженные данные.

Всё, что можно сделать - кастомизировать отчет, но при этом мешают ограничения типа: один параметр нельзя включать в отчет с другим, нельзя добавлять свыше двух параметров и т.д.

4) Нельзя передавать персональную информацию. Основание - регламент конфиденциальности Google. Это еще больше усложняет задачи сквозной аналитики.

Уровень «Пулемет»

Разберем 2 варианта.

Вариант 1:

• Google Analytics;
• Автоматический call tracking;
• Облачная (Google Bigquery) или собственная база данных (MySQL, Mongo);
• Excel, Spreadsheets, Power BI, Data Studio, Tableau, Qlikview.

Своя БД сложнее в реализации. Поэтому мы рассматриваем Bigquery. Это облачный сервис с высокой скоростью обработки.

OWOX BI умеет делать стримминг в Bigquery. Это перехват данных из GA в сыром не агрегированном виде. Благодаря этому вы можете задавать любые вопросы относительно аудитории, поведения, его зависимости от разных факторов, дохода например. В общем, проверять различные гипотезы сколько угодно, без ограничений.

Чтобы делать какие-то выводы, нужно наглядно представлять таблицы из Bigquery в виде графиков, диаграмм и т.д. Есть платные сервисы Tableau и Qlikview - они дают продвинутую визуализацию.

Вариант 2:

• Kissmetrics или аналог (Mixpanel, Woopra, Amplitude);
• Автоматический call tracking.

Kissmetrics заменяет 1, 4 и 5 пункты предыдущего варианта. Это так называемая user-based, или person-based система аналитики. Здесь все «удобства», в отличие от GA: программа сама собирает данные, в том числе в сыром виде, дает доступ к пользователям, сессиям и разрешает передавать персональные данные.

Принцип внедрения

Если у вас есть Kissmetrics или аналог, вы загружаете туда всю информацию и подключаете CRM-систему. В случае с базой вы забрасываете в неё стримминг из GA и т.д. и выбираете программу для визуализации результатов. В то время как в Kissmetrics уже есть наглядные отчеты.

Тема сквозной аналитики в последнее время напоминает тёмную материю: все о ней знают, много раз слышали, некоторые даже имеют представление, что это такое, но когда пытаешься узнать подробности – уходят в абстрактное рассуждение о создании вселенной и user ID.

На самом же деле, в сквозной аналитике нет ничего сложного – это самая обычная аналитика, которая прослеживает весь путь пользователя от первого контакта (будь то поисковый запрос или звонок по визитке) до повторной продажи. Именно благодаря этому «пронизыванию» всего процесса закрепилось название «сквозной». Но, положа руку на сердце, я считаю, что любая аналитика должна быть сквозной, иначе это не аналитика, а допущения на конкретном участке маркетингового взаимодействия.

Почему не всякая аналитика – сквозная?

Итак, представьте ситуацию: у вас небольшой интернет-магазин, вы запускаете рекламу только в Google.Ads (бывший AdWords), на сайте стоит Google.Analytics с настроенной расширенной (это важно) электронной коммерцией. Все продажи совершаются исключительно через сайт, оплата проходит онлайн (в том числе и возвраты). В этом случае для работы достаточно функционала Google.Analytics. Он является тем самым инструментом сквозной аналитики, поскольку фиксирует заходы на сайт, процесс выбора товара, как клиент положил что-то в корзину, удалил из неё, какой промокод использовал. Если через месяц этот пользователь вернулся и совершил повторную покупку – это тоже можно отловить стандартными методами Google.

Но, увы, на практике всё немного не так:

— магазины используют множество каналов привлечения пользователей;
— часто задействована оффлайн реклама;
— коммуникации проходят не только в рамках сайта, но и по телефону (иногда клиенты приходят в офис!);
— далеко не все «заявки» (или лиды) являются продажами;
— даже если продажа состоялась, клиент может вернуть товар в течение 14 дней (или позже, в соответствии с договором).

В итоге практически невозможно посчитать ROI по каждому отдельному каналу. А на практике, увы, люди даже не сводят расходы из разных источников, не говоря уже о том, чтобы сводить данные разных этапов и процессов. В результате получают разрозненную информацию, которая никак не связана между собой:

Поэтому зачастую принимаются неверные решения, основанные на мифах, слухах и интуиции (которая основана на мифах и слухах).

Что же с этим делать?

И вот, когда казалось, что всё пропало, на помощь пришла сквозная аналитика, которая с высокой точностью (вплоть до каждого отдельного пользователя) помогла связать разрозненные данные в единую цепочку.

Существует три основных подхода к решению проблемы.

Сводим все данные в Google.Analytics

Первый подход состоит в следующем: сводим всё в Google.Analytics, передавая различными способами все последующие этапы. Например, практически все системы CallTracking, хантеры и онлайн-чаты отправляют в Google стандартные события, на которые можно настроить цель и прикрепить ценность. CRM-системы также могут передавать нужные параметры при правильной настройке. Всё это связывается по идентификатору пользователя. В результате мы можем отследить каждого отдельного покупателя.

Аналогичным образом добавляем в Google.Analytics и данные о расходах (например, о ).

В результате зафиксированы все точки контакта, ну а продажа идёт стандартными средствами расширенного Е-коммерс.

Использование специализированных сервисов

Второй способ менее изобретателен и намного проще: покупаете подписку у специализированного сервиса (например, Roistat или Alytics), которые сводят все данные воедино в своём интерфейсе.

Не возникает сложностей с настройками и подключением. В системе также заложены наиболее востребованные стандартные отчёты и воронки по продажам, вам даже не нужно будет придумывать свои.

Самостоятельное сведение всех данных в таблицах

Третий способ наиболее ресурсоёмкий вначале, но простой и удобный в дальнейшем. Выгружаете все данные из разных источников в единую базу (это может быть как любое облачное решение, так и собственная база данных на сервере или же обычные таблицы Excel/Google.Sheets) и строите любые отчёты, которые нужны (например, с помощью Google Data Studio или Power BI).

Преимущества и недостатки каждого способа кратко приведены в таблице:

Способ сведения данных	Плюсы	Минусы
Сведение в Google.Analytics	— бесплатно; — не требует дополнительных интеграций; — не нужно дополнительно изучать что-то новое.	— ограничено функциями и отчётами самого Analytics; — часть данных может теряться.
Сторонние системы сквозной аналитики	— быстро; — есть готовые отчёты; — официальная техподдержка.	— нужно платить каждый месяц.
Сведение в таблицах	— бесплатно; — можно построить любой отчёт за любой период.	— довольно ресурсоёмко при настройке; — нужно уметь строить запросы к базе данных; — нужно уметь пользоваться системами анализа.

Что получим в итоге?

В результате использования одного из указанных способов можем получить такой результат:

Сразу хочу отметить, что в этом случае мы использовали упрощённую модель расчёта, постоянные расходы равномерно распределили между всеми источниками.

Отдельно хочу обратить внимание на многоканальные продажи. Рекомендую использовать линейную модель, если доход равномерно распределяется между всеми каналами, участвующими в продаже.

В этом случае сразу видим результаты с каждого конкретного канала. Представьте всё это в динамике… (хочу отметить, что «Рекомендации» – это результат затрат на рекламу в предыдущих месяцах. Не стоит считать, что он полностью бесплатный. В этом случае, снова же, хотели показать общую картину).

Что нужно для начала?

Чтобы начать пользоваться всеми удобствами сквозной аналитики, нужно быть готовым и морально, и технически. Дело в том, что, во-первых, у вас появится довольно большой объём новых данных для анализа, многих это пугает. Во-вторых, по опыту могу сказать, что многие не делают даже такие простые вещи, как UTM-метки, что делает дальнейший анализ невозможным.

Обращаю внимание на то, что если аккаунты AdWords связаны с Google.Analytics, а Яндекс.Директ связан с Метрикой, данные передаются и без меток, автоматически (метки, конечно, есть – Google и Яндекс ставят их сами, но свои, специфические). Сторонние же системы (коллтрекинг и CRM) не могут прочесть эти метки, поэтому обязательно нужно ставить стандартные UTM.

Кроме того, убедитесь, что все системы корректно считывают и записывают эти данные. Только тогда можно будет связать их воедино.

Вместо заключения

Независимо от того, каким способом будете анализировать данные, помните, что аналитика нужна не сама по себе, а для принятия решений. Даже самый красивый дашбор – это просто картинка, если она не отвечает на поставленный вами вопрос.

Следует помнить, что аналитика – это не надстройка над процессом продаж, а неотъемлемая часть каждого звена в цепочке:

И это всё не разные аналитики, а одна, соединяющаяся цепочка.

А построить отчёт по собранным данным – не так уж и сложно:

В одной из следующих статей рассмотрим конкретный кейс по настройке сквозной аналитики и покажем результаты её внедрения.

Прокачай свои навыки в SEO на максимум! Авторские курсы SEO-Кокшарова (Devaka)

Курс для продвинутых:
17 октября начнётся курс Hard SEO «От специалиста до профи» .
Длительность курса: 6 недель.
Вы научитесь глубокому анализу сайта, понимать алгоритмы поисковых систем, применению продвинутых SEO-инструментов.

Курс для продвижения проекта:
22 октября – авторский курс SEO Pro , созданный совместно с WebPromoExperts.
Длительность курса: 4 недели.
Вы научитесь проводить SEO-аудит сайтов, анализировать семантику, наращивать ссылочную массу сайта и анализировать эффективность продвижения в поиске.

Время чтения: 7 минут

Сквозная аналитика – это инструмент, позволяющий оценить эффективность вашей рекламы. Она дает четкое понимание, какой финансовый результат приносит каждый потраченный рубль. Как внедрить сквозную аналитику, настроить и получить от нее максимальную пользу, – рассмотрим в этом материале.

Способы построения сквозной аналитики

Перед внедрением сквозной аналитики необходимо определить главную цель: что именно вы хотите отслеживать и какие метрики рассчитывать. В зависимости от используемых инструментов можно выделить три способа.

Какой способ вы бы ни выбрали, сквозная аналитика невозможна без объединения информации из разных источников. Данные по рекламе предоставляют рекламные системы: Яндекс.Директ и Google Adwords. Информация по продажам доступна в CRM. Статистика по звонкам собирается с помощью динамического коллтрекинга.

После объединения всех этих данных и вырисовывается общая картина об эффективности рекламы. Рассмотрим подробнее, как строится сквозная аналитика с помощью сервиса CoMagic.

Объединяем данные в CoMagic

Сервис CoMagic собирает все данные маркетинга и продаж в своем личном кабинете. В результате становятся доступны отчеты по сквозной аналитике, позволяющие понять, какие рекламные каналы эффективны по количеству обращений, стоимости обращения, возврату инвестиций (ROI).

Откуда в CoMagic берутся данные?

В Общих настройках сайта, во вкладке Интеграция с сервисами выбираем Рекламные системы и вбиваем идентификатор аккаунта, к которому привязан рекламируемый сайт.

Если у вас на сайте есть номер телефона и вам часто звонят клиенты, ваша сквозная аналитика будет неполной без данных о звонках. Чтобы видеть все звонки посетителей сайта, подключаем коллтрекинг.

При подключении динамического коллтрекинга каждому посетителю показывается уникальный номер. Он закрепляется за ним на определенное время, что позволяет анализировать поведение этого посетителя: начиная от ключевого запроса, по которому он пришел, до совершения сделки.

Предположим, есть ключевое слово «купить авто», вы видите, сколько посещений оно принесло, видите, сколько стоил звонок по этому слову, но был ли он целевым? Привел этот ключевик к сделке или нет? Какова его конверсия в продажу? Если по этому ключевику не только позвонили, но еще и совершили покупку, тогда вы можете точно оценить – да, это слово работает.

Для того, чтобы видеть не только посещения и обращения в компанию, но и сами сделки, необходимы данные по продажам. Тогда вы сможете анализировать не только «сколько посещений принес мне этот ключевик», но и конкретно «сколько я с него заработал денег».

1. Продажи – тянем из CRM

Следующим шагом мы объединяем данные по маркетингу с данными по продажам – интегрируем вашу CRM-систему и CoMagic.

Большинство интеграций производится буквально в несколько кликов, что позволяет сделать их самостоятельно. Мы разработали интеграции с для самых распространенных CRM-систем. Но CoMagic способен собирать данные из любой CRM, даже самописной. В этом случае интеграция производится с помощью API.

Любая интеграция производится бесплатно и несет в себе только плюсы – дополнительные данные к вашей аналитике.

После подключения CRM в личном кабинете появляется отчет Список сделок.

Данный отчет настраивается вариативно, в зависимости от того, что именно вы хотите отслеживать. Что вы можете здесь увидеть: дату, тип обращения, из какой рекламной кампании, какой ключевик отработал, сумму сделки, ID посетителя (по нему можно провалиться в карточку посетителя и посмотреть всю историю взаимодействия с ним) и т.д.

В отчет Сквозная аналитика теперь можно добавить дополнительные столбцы – Финансовые данные. Эти финансовые данные и есть та самая отдача от рекламы! Сколько было продаж, какова конверсия, средний чек, общая выручка, ROI. Вам нужно нажать кнопку Настроить столбцы и выбрать нужные показатели.

Вы можете выбрать все столбцы или сделать свою индивидуальную настройку сквозной аналитики. Мы рекомендуем обращать внимание на такие показатели, как расходы, посещения, обращения, общее количество продаж, выручка, ROI, средний чек. Полученные данные можно скачать в виде готового отчета в формате PDF, Excel, CSV или Google Таблицы.

Но если вы убежденный визуал, вам важна скорость и простота восприятия, или необходимо показывать начальству красивые и понятные графики, а не груду цифр, используйте дашборды.

Это своего рода витрины ваших ключевых показателей. Настраивайте графики, задав пороговые значения, и всегда имейте под рукой все нужные показатели в простом и понятном виде.

Дашборды работают в режиме Real Time, что позволит вам всегда быть в курсе: реклама работает отлично, увеличивая посещаемость и звонки, или план по лидам летит к чертям и надо срочно принять меры.

Полученный визуальный отчет можно выгрузить в формате PDF или PNG. Или настроить рассылку дашбордов по электронной почте.

Использование

Итак, мы настроили сквозную аналитику, подключили дашборды для удобного анализа информации. Что дальше?

Сквозная аналитика работает и приносит реальную пользу, только когда вы не просто наблюдаете, но и принимаете бизнес-решения на ее основе. Через 1-2 месяца ведения рекламы и отслеживания всех показателей вы можете адекватно проанализировать, что работает в вашей рекламе, а что нет.

Например, у вас есть набор ключевых слов. Из месяца в месяц приносят реальные сделки только 2 или 3 из них. По остальным нет обращений или не совершаются сделки. Повышайте ставки на объявления по работающим ключам, тем самым увеличивая конверсию. Имея все необходимые данные, вы можете полностью оптимизировать вашу рекламу и добиться этим большей ее эффективности.

Анализируйте переходы по всем рекламным каналам, считайте ROI, пробуйте новые способы привлечения трафика на сайт. Сквозная аналитика дает возможность видеть всю вашу рекламу как на ладони: что работает, а что нет. Используйте это видение, чтобы сделать вашу рекламу еще более эффективной, а бизнес – успешным

Вы эксперт в
интернет-маркетинге?

Опубликуйте материал в нашем блоге