Реклама и не только – как бизнесу работать со сквозной аналитикой

Российский рынок рекламы растет стремительно — расходы компаний увеличились на 40% за год. Тем сильнее желание бизнеса измерять эффективность маркетинговых каналов: рост заявок и лидов не всегда приводит к росту продаж. Больше о сквозной аналитике, как основном инструменте для оценки рекламы, рассказывают эксперты ИТ-компании ООО «Сбер Бизнес Софт». 

Что такое сквозная аналитика

Пользователь несколько раз контактирует с бизнесом перед тем, как станет покупающим клиентом. Например, он может узнать о вашем продукте из выдачи поисковика, посетить сайт и ничего не купить, через какое-то время увидеть рекламное объявление в интернете — вернуться на сайт, позвонить по указанному там номеру и оформить заказ.

Чтобы связать все точки касания в единую картину и распознать одного и того же пользователя в них, нужна сквозная аналитика.

Сквозная аналитика — аналитический инструмент, который позволяет отследить весь путь клиента: от первого контакта до покупки и дальше, до повторных действий. Без него маркетинг становится непрозрачным и зачастую предоставляет бизнесу противоречивые данные.

Вернёмся к примеру выше. Что скажут бизнесу специалисты отдела SEO (search engine optimization, поисковая оптимизация), если попросить их отчитаться об эффективности поисковой оптимизации? Например, что сайт занимает высокие позиции по целевым запросам в регионе и что за выбранный период на долю органических переходов пришлось 10 543 визита, что составило 80% от всего входящего трафика. Также вы узнаете, что из всех визитов только 20% пришлись на долю отказов — когда пользователь мгновенно покинул сайт. Из всех визитов 100 закончились оформлением заявки.

Если вы придете к таргетологам, то узнаете метрики по каждому этапу рекламной воронки: показы, переходы, конверсии. По данным их рекламных кабинетов, реклама привела на сайт 2400 пользователей, из которых 50 оставили заявку.

В обоих случаях можно легко рассчитать конверсию в заявку (CR, Conversion Rate), в первом она составит 0,95%, во втором — 2,1%. Использована формула для расчета конверсии:

CR = Количество целевых действий / Количество кликов × 100%

Из таких расчетов можно сделать ошибочный вывод о том, что таргетированная реклама работает в два раза эффективнее SEO. Но здесь не учтены еще два важных критерия: стоимость лида и конверсия лида в продажу.

Например, мы выяснили, что 100 заявок из SEO обошлись бизнесу в 20 000 рублей, а 50 заявок из таргетированной рекламы — в 120 000 рублей. Дополним расчеты стоимостью конверсии или CPA (Cost Per Action, стоимость за действие):

CPA = Израсходованный бюджет / Количество целевых действий

Получим:

CPA₁ = 20 000 рублей / 100 заявок = 2 000 рублей за заявку

CPA₂ = 120 000 рублей / 50 заявок = 2 400 рублей за заявку

Получается, что привлекать лиды с помощью SEO выгоднее для бизнеса? И снова рано делать выводы. В цепочке не хватает последнего и самого важного звена — данных о том, как заявки конвертируются непосредственно в продажи и звонки.

Для этого бизнесу нужно обратиться в отдел продаж и получить данные от них. И здесь кроется главная проблема. Например, продажи говорят, что за период они получили всего 100 заявок (а не 150), однако из них 90 лидов оказались нецелевыми, а из оставшихся 10 только 1 конвертировался в покупающего клиента.

Какие выводы можно сделать из такого кейса?

1. В нашем примере SEO-специалисты и таргетологи некорректно передают статистику. Если пользователь перешел на сайт из рекламы, взял время на размышление, а после зашел на сайт из поисковика — и специалист по SEO, и таргетолог могут посчитать его за «своего» лида. Данные задвоятся, а фактически это будет один потенциальный клиент, а не два.
   

2. На этапе продажи выяснилось, что на маркетинговое предложение отреагировал нецелевой трафик — только 1% лидов оказались заинтересованы в товарах или услугах компании.
   

3. Продажи не видят и не разделяют источники трафика, для них 100 заявок — это просто 100 заявок. Таким образом, бизнес не сможет рассчитать, сколько и каких заявок пришло из каждого канала и оценить каналы по качеству трафика.

Каждый из отделов пользуется своими инструментами, аналитическими сервисами, метриками, становится сложно вывести реальные бизнес-показатели. Сквозная аналитика решает эту проблему: она объединяет данные из разных каналов коммуникации в одном окне, строит самую подробную воронку и позволяет оценить эффективность каждого канала в разрезе продаж и выручки, а не «промежуточных» метрик.

Кроме того, располагая данными сквозной аналитики, бизнес может своевременно влиять на маркетинговую стратегию: отключать неэффективные каналы, корректировать текущие стратегии, вовремя подключать и тестировать новые источники.

Источники данных для сквозной аналитики

Инструменты сквозной аналитики объединяют данные из всех возможных источников. К ним могут относиться следующие:

• Счетчики веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс Метрика) помогут получить информацию о трафике на сайте и поведении пользователей. Это основной источник знаний о посетителях сайта, но в одиночку он не способен отразить всю воронку продаж.

• Технология отслеживания телефонных звонков даст возможность отследить эффективность рекламы по звонкам. В таких решениях в объявление динамически подставляется уникальный номер телефона, звонок на который будет привязан к конкретному рекламному креативу.

• CRM-система (customer relationship management, система управления взаимоотношениями с клиентами) позволит отследить касания за пределами сайта. Это могут быть звонки, переписки в чате с клиентом, данные о сделках или продажах.

Также важным компонентом системы сквозной аналитики является система бизнес аналитики. Этот программный продукт визуализирует полученные данные в виде наглядных графиков и помогает построить прогноз на основе существующих данных.

В теории бизнес может сам подготовить инфраструктуру для работы со сквозной аналитикой: CRM, сервисы веб-аналитики, коллтрекинга, рекламные кабинеты, организовать хранение данных и подключить сервис их визуализации. Однако плюс готовых решений, в которых уже есть сквозная аналитика, в том, что для начала работы с ними не нужны дорогостоящие технические специалисты и долгие месяцы настройки единой системы.

Как сквозная аналитика помогает бизнесу

С системой сквозной аналитики бизнес не только может точно оценивать эффективность рекламных каналов, но и получать неожиданные инсайты. Вот несколько примеров из разных сфер бизнеса.

Пример №1. Интернет-магазин из Тюмени, который специализируется на продаже напольных покрытий, столкнулся с тем, что реклама в Яндекс Директе не приносила звонков. Данные коллтрекинга подсказали, что звонки по телефону из интернет-магазина поступали, но на них не отвечали. В записях были слышны только гудки, менеджеры по продажам не обрабатывали входящие лиды. Если бы владелец бизнеса мог иметь доступ к сервису сквозной аналитики, то он сразу бы прослушал записи звонков, обнаружил проблему своевременно и перезвонил абонентам в случаях, когда его не устроил разговор его менеджеров по продажам.

Пример №2. Крупная компания — производитель товаров повседневного спроса, агрегировала большие объемы данных о клиентах, но не управляла ими из «единого окна». Информация в отдел маркетинга поступала из точек продаж, веб-аналитики, соцсетей, рекламных кабинетов, но они были разрознены и не давали нужных инсайтов. Это снижало эффективность кампаний. Руководство исправило проблему, внедрив сквозную аналитику. Система собрала воедино всю информацию, что позволило пересмотреть стратегию и лучше управлять данными. За счет этого возврат инвестиций в маркетинг повысился на 30%. Еще один неочевидный эффект — отделы маркетинга, продаж и IT стали сотрудничать для достижения общей цели.

Пример №3. Еще один пример — российская мебельная компания объединила данные из разных каналов коммуникации в системе сквозной аналитики. Бизнес, увидев всю картину продаж и маркетинга, смог выявить каналы, которые приносят целевые лиды. В итоге рекламная кампания была скорректирована, а основной бюджет перенаправлен в эффективные каналы. Это дало быстрый результат: конверсия повысилась на 25%, а возврат инвестиций в рекламу — на 120%. Сквозная аналитика помогла бизнесу планировать кампании, опираясь на данные.

Итак, сквозная аналитика помогает поставить в центр маркетинговой стратегии ROMI (Return of Marketing Investment, окупаемость вложений в маркетинг) — и работать только с теми каналами, которые приносят реальный бизнес-результат: клиентов, сделки, продажи, рост выручки.

Подытожим: какую пользу дает сквозная аналитика бизнесу?

Сквозная аналитика позволяет:

• Рассчитать окупаемость каждого рекламного инструмента и прибыль, которую он приносит бизнесу.

• Сделать процесс получения трафика прозрачным — разделить его на целевой и нецелевой.

• Найти узкие места в системе маркетинга и продаж. Например, узнать, что клиенты больше часа ждут ответа оператора, не работает кнопка заявки на сайте или в рекламной кампании использованы нерелевантные предложения.

• Сократить расходы на маркетинг — вовремя остановить убыточную кампанию, перераспределить бюджет и собрать отчет за пару кликов.