СКВОЗНАЯ АНАЛИТИКА

Сложный, но важный инструмент для вашего бизнеса

Статистика показывает, что сквозную аналитику внедряют всего лишь 5-10% компаний, а 90% из них – на самом базовом уровне. Оставшиеся переживают о безопасности данных, не собираются и не хотят ничего менять, или же просто не знают, к чему приступить.

Никто не спорит, что можно сидеть и ждать у моря погоды, того самого случая, момента, знака и так далее. Но мы откроем вам один маленький секрет: если вы очень хотите развивать бизнес, эффективно использовать рекламу и с ее помощью привлекать все больше клиентов, то без объединения данных в одну систему НИКАК.

Итак, мы решили помочь вам разобраться в этой непростой, но очень интересной теме.

Мы расскажем вам виды схем сквозной аналитики и какие у них отличия между собой.

Немного введем вас в курс дела.
Что из себя представляет сквозная аналитика.

Сквозная аналитика — это способ анализа эффективности рекламных кампаний и поведения ЦА на основе данных о продажах или заключенных сделках. Благодаря ей можно отследить полный путь клиента от первого захода на сайт до повторных продаж или расторжения договора.

Настроить сквозную аналитику можно разными способами.
Главное их отличие будет в цели: одним важно знать только количество клиентов, пришедших по рекламе из Интернета, другим важная совокупная прибыль от каждого клиента за все время сотрудничества (LTV).

Варианты аналитики, о которых мы расскажем подробнее дальше, можно реализовать несколькими способами. Но мы вам покажем конкретно те, которые помогают получить результат при минимальных затратах. Приготовьтесь вникать.

Первый уровень: Базовый уровень сквозной аналитики

Очень простой вариант сквозной аналитики — это интеграция системы коллтрекинга с CRM и данными Google Analytics и/или Яндекс.Метрики.

Фундаментом этой системы служит сервис сквозной аналитики как CoMagic, Roistat и т. п. Они совмещают  в одном интерфейсе данные о конверсиях и продажах из CRM.

ПЛЮСЫ:

Благодаря этой системе можно отследить всю воронку продаж в режиме “онлайн”.  Начиная с захода на сайт, звонка или лида и заканчивая продажей, зафиксированной в CRM, идентификатор клиента не меняется. Вы точно будете знать потраченный бюджет на рекламу, сколько вы получили в итоге, будете видеть, на каком этапе клиенты теряются и можете на это повлиять.

Еще один плюс уровня – систематизация данных. Пока пользователь находится на сайте и выбирает товар, о нем знают только Google Analytics и Яндекс.Метрика. Но когда он совершает действие (звонит, пишет в чат, отправляет заявку), в CRM автоматически создается «Сделка».

Клиенты из оффлайна по такой схеме могут попасть в CRM двумя способами:
– придя в офис или магазин,  менеджер самостоятельно введет данные клиента;
– оффлайн-звонок: с помощью систем коллтрекинга можно использовать номера телефонов не только в привязке к рекламным кампаниям в Интернете, но и размещать их: в метро, на автобусе или листовках. С помощью этого можно отследить, насколько хорошо работает такая реклама и приносит ли она что-то, кроме узнаваемости.

МИНУСЫ:

Главный минус схемы – человек определяется по не очень надежному идентификатору –  сookie-файлам в браузере. Когда пользователь меняет браузер или устройство, система аналитики принимает это за разных посетителей. Аналогично будет, когда человек очистит cookie — история браузера обнулится.

Даже в том случае, если клиент уже вводил мобильный и e-mail, а заказ был сделан с другого устройства, то без дополнительных настроек данные не объединятся. Меняется устройство и браузер – меняется тот самый идентификатор пользователя — Client ID, и информацию по клиенту тогда необходимо связывать вручную.

Это грубая ошибка для интернет-магазина. Пользователь может зайти на сайт, зарегистрироваться, присматриваться к товарам с разных устройств, а в конечном итоге совершить покупку с компьютера друга/подруги, потому что выбирали вместе заказ. Тогда получаются неточные данные.

Базовая схема становится все более не актуальной, потому что ориентируется только на “онлайн” режим. С ней невозможно отследить клиентов, которые смотрели продукт на сайте, а покупку совершили у менеджера в офисе или магазине.

Для кого базовый уровень?

Если такую схему хорошо доработать, то она отлично подойдет отраслям, у которых основная конверсия с сайта – звонки.

Это стандартные услуги: юридические, строительные, консалтинговые и т.д.

У таких ниш бизнеса обычно небольшое количество повторных заказов.

Если мы занимаемся продажей адвокатских услуг для развода, то вполне ожидаемо, что наш клиент разведется один раз. Он прошел всю цепочку от рекламы до свершения сделки, и пожизненная ценность клиента (LTV) нас не интересует. Тогда погрешность сквозной аналитики будет второстепенной.

Базовая схема — тот самый фундамент, с которого стоит начинать, если вы собираетесь внедрить сквозную аналитику. Но ни в коем случае не останавливайтесь на этом. Убрать погрешности базовой схемы можно благодаря следующим уровням.

Второй уровень: Прокачанная сквозная аналитика

Во многих интернет-магазинах и сервисах с периодической оплатой транзакции приходят в CRM и системы онлайн-аналитики параллельно, но в итоге существуют раздельно. Когда залогиненный пользователь меняет устройство или браузер, то в CRM это тот же самый человек, а для Google Analytics и Яндекс.Метрики — уже другой, потому что Client ID изменился. Информация о сделках, совершенных с помощью звонка, тоже не попадает в системы онлайн-аналитики, потому что туда поступают данные только с сайта.

ПЛЮСЫ:

Фундаментом служит базовая модель сквозной аналитики, но на месте лидов — транзакции, поэтому что схема в основном рассчитана на интернет-магазины и сервисы с периодической оплатой. Главное отличие заключается в том, что роль идентификатора здесь выполняет аккаунт пользователя с уникальным  идентификатором User ID, а не cookie-файлы и привязанный к ним Client ID. По нему из CRM данные о транзакциях передаются в системы аналитики.

Если пользователь вдруг сменил устройство или почистил cookie-файлы, он у нас не потеряется. Плюс – в CRM появляется «Приход» или «Возврат». Он играет большую роль, если клиент забронировал товар на сайте, а выкупил его в магазине. После того, как покупка завершена, можно передать в Analytics событие, которое подтвердит этот факт.

МИНУСЫ:

Прокачанная схема не даст нам никаких характеристик о посетителях, которые выбирают продукт на сайте, но в итоге совершают покупку в магазине или офисе.

Для кого схема?

Интернет-магазинам и сервисам с периодической оплатой, где предусмотрена регистрация. Если есть события, связанные с деньгами, такая система будет эффективна.

Но данная схема, к сожалению тоже не идеальна,  если важно отслеживать еще и оффлайн-конверсии без привязки к User ID.

Теперь мы переходим к самой эффективной и продвинутой схеме.

Уровень 3. Продвинутая сквозная аналитика

В предыдущих схемах мы теряем клиента в том случае, если он выбирает товар на сайте, а покупает в магазине. Получается, что данные о продаже попадают в CRM, не сопоставляясь с Google Analytics и Яндекс.Метрикой. С помощью нехитрых, но эффективных способов можно объединить действия пользователя в режиме как онлайн, так и оффлайн. Для этого на сайте делается скидочная карта, купон, индивидуальное предложение — уникальный промокод, по которому клиент в магазине (кафе, клинике, автосалоне и т.д.) получит скидку.

Можно добавлять идентификаторы в артикул товара, если этого требует покупка. Такое возможно при выборе оборудования, где модификации отличаются именно артикулом. Хороший эффект будет при совмещении этих способов.

Вместе с кодом, который связан с User ID, данные о клиенте передаются в оффлайн. Клиент приходит в магазин, называет код или артикул менеджеру, который продает по нему товар. Когда данные об этом попадут в CRM, они автоматически свяжутся с историей пользователя на сайте. Как показывает практика, в основном люди пользуются упавшей с небес халявой,тем более, если это касается дорогой покупки.

ПЛЮСЫ:

Благодаря продвинутой схеме можно отследить всю цепочку вместе с оффлайн-режимом. Если потребуется, то оффлайн-блок можно очень просто усилить телефонией.

МИНУСЫ:

Эту систему не так просто настроить и поддерживать. Для ее слаженной работы требуется новое рассмотрение бизнес-процессов компании. Ну и, конечно, всегда будут люди, которые проигнорируют свою скидку.

Для кого эта схема?

Крупным компаниям, оказывающим услуги, а также сетевым оффлайн-магазинам и заведениям (кафе/рестораны, медицинские клиники и др.), которые ведут первичную коммуникацию через интернет.

Настройка продвинутой сквозной аналитики циклична и затрагивает бизнес-процессы компании. В них необходимо вводить скидки, выпуск карт, уникальных промокодов и других предложений — все это постоянно меняется, система требует корректировок и дополнительных затрат на настройку аналитики.

Что делаем дальше? Объединяем человека в онлайне и оффлайне.

Как вы уже поняли, из всех описанных нами схем есть недочеты, довольно сильные, особенно, когда дело касается продаж в оффлайн-режиме.
На данный момент жизнь человека делится на две – обычная и в Интернете, поэтому нет той самой идеальной и подходящей ко всему схемы сквозной аналитики. А так хотелось!

Но рано расстраиваться. Прогресс не стоит на месте. Идентификаторов, способных сопоставить пользователя различных устройств, уже довольно много: Client ID, User ID, телефон, email, MAC-адреса устройств, геоданные и др. Привязывание параметров аналитики к устройству и местоположению клиента приближает нас к пониманию полной картины поведения покупателей в оффлайне: как часто человек посещает торговый центр, тренажерный зал, ресторан или другую оффлайн-точку, сколько в среднем времени там проводит, как перемещается и пр.

Сквозная аналитика — и разведка, и передовая. Бизнес без них – ваша грубая ошибка. Если вы не будете знать и понимать, что интересно вашему потенциальному клиенту, то вы никогда не сможете выяснить его боль, в чем он нуждается. В итоге большее влияние на него будете оказывать не вы, а ваш конкурент.

Последняя фраза звучит неприятно, согласны? Чтобы этого не произошло, есть мы!

Радостью подробно расскажем вам о возможностях и пользе сквозной аналитики для вашего бизнеса, чтобы вы наглядно понимали, почему без нее вы многое теряете. Не надо осознавать, когда потеряете. Лучше сделайте это до потери. А еще лучше – с нашей помощью! 

Добавить комментарий