Сквозная аналитика: что это, для чего нужна, преимущества и недостатки

Собрали базовый материал по целям и задачам сквозной аналитики, написали инструкцию по настройке, прошлись по типичным ошибкам.

Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна?

Сквозная аналитика – это система, которая собирает и обрабатывает данные о клиентах и их поведении от первого касания до повторных покупок.

Она помогает определить:

• какие каналы маркетинга и рекламы продают, а какие неэффективны;
• продукты и услуги с высоким спросом у клиентов;
• наиболее ценных и прибыльных клиентов;
• что удерживает клиентов, а что отталкивает.

Сферы использования — все, но некоторые отрасли чаще обычного внедряют у себя сквозные системы. К ним относятся:

• E-commerce.
• Автодилеры.
• Медицина.
• Недвижимость.
• Банковский сектор.
• Любой крупный онлайн-бизнес.

Так как внедрение сквозной аналитики — это сложный, трудозатратный и иногда дорогостоящий процесс, поэтому малый бизнес редко идёт на это. Среднему и крупному бизнесу такое внедрение выгоднее, т. к. экономия нескольких процентов на крупных маркетинговых бюджетах очень существенна. У них сквозная система окупается достаточно быстро.

Также сквозную систему охотно внедряют компании с высоким средним чеком. Стоматология, например. Клиника может быть мала, но чеки на ортодонтию сейчас могут доходить до 400-800 тысяч рублей за весь курс лечения. За таких клиентов стоит бороться, а система аналитики может окупиться на 4-5 подобных клиентах.

Что измеряет сквозная аналитика?

В идеале сквозная аналитика измеряет все этапы взаимодействия клиента с компанией — от первого контакта до продажи и обслуживания.

С помощью сквозной аналитики можно измерить:

• Рентабельность рекламных кампаний, а также показатель ROMI (возврат инвестиций в маркетинг).
• CPA или CPL (стоимость действия или лида). Сколько стоит одна регистрация, подписчик, заявка, звонок и т. д.
• Количество продаж.
• Средний чек. Сколько в среднем клиент тратит на одну покупку?
• Долю выручки и рентабельность каждого продукта или услуги.
• Конверсию сайта или интернет-магазина.
• Количество повторных покупок.
• LTV (lifetime value) клиента. Сколько клиент приносит денег за всё время.
• Удовлетворённость клиентов обслуживанием.
• Количество обращений в службу поддержки и среднее время решения проблемы.

И многие другие показатели бизнеса и различных отраслей.

Это один из дашбордов с отчётом по конверсиям

Уровни аналитики

У систем аналитики есть некая эволюционная пирамида.

Чем глубже уровень, тем сложнее и трудозатратнее туда добраться. И одновременно тем ценнее и точнее там информация.

Оцифровка бизнеса требует времени, дисциплины, перестраивания процессов, участия как со стороны подрядчиков внедрения, так и со стороны бизнеса. Причём со стороны бизнеса это гораздо важнее для достижения результата.

В итоге переход от неполной к прозрачной аналитике даёт возможность управлять бизнесом тонко. Видеть, что и как влияет на прибыль, клиентов, процессы и менять это.

При этом не каждому бизнесу нужно забираться на уровень 4. Пока бизнес небольшой, ему достаточно быть на уровне 2 и иметь хорошо настроенную CRM-систему (это уже немало, между прочим!). После этого можно внедрять отдельные элементы (звенья) сквозной аналитики и повышать прозрачность бизнеса.

Преимущества и недостатки сквозной аналитики

Трудности при работе с подрядчиком

Сложности в коммуникациях. Чтобы эффективно внедрить сквозную аналитику, нужно создать чёткое ТЗ (что и зачем хотим измерять, когда хотим получить, в каком виде и другие детали). И вот как раз на пути составления такого ТЗ часто возникают недопонимания.

Конфиденциальные данные и нежелание клиента давать доступы. Мы всегда работаем по соглашению о неразглашении, но иногда клиенты всё равно предпочитают часть данных закрыть вообще от всех.

Вера клиента в то, что он платит деньги, а подрядчик делает всю работу, не вовлекая клиента. Увы, во внедрении сквозной аналитики ситуация иная.

Взаимодействие — ключевая идея. Так, в технические вопросы необходимости погружаться заказчику нет, но ему нужно полученные аналитикой данные преобразовать в KPI и отчёты. Поэтому все участники процесса должны понимать, какие данные нужны, в каких разрезах, в каком виде и главное, зачем.

Также внедрение сквозной аналитики часто меняет бизнес-процессы. Например, для получения корректных унифицированных данных надо создать и внедрить регламент работы менеджеров с CRM.

Инструменты, используемые при настройке сквозной аналитики

Для настройки используются такие инструменты и компоненты:

• Счётчики веб-аналитики — Яндекс.Метрика и Google Analytics. Она позволяет отслеживать посетителей сайта и их действия.
• Коллтрекинг, IP-телефония для учёта и отслеживания телефонных звонков.
• Email-трекинг.
• Система анализа офлайн-рекламы: промокоды, скидки по флаерам, телефонные номера для каждого отдельного канала.
• CRM-система для сбора и хранения данных о клиентах и продажах. По сути, это ядро всей сквозной аналитики и CRM нужно настраивать крайне тщательно.
• Вместе с CRM могут быть интегрированы программы чатов с пользователями.
• База данных (БД), где хранятся все данные. Мы чаще всего используем ClickHouse.
• Коннекторы — это ПО для выгрузки данных из сервисов в БД.
• BI-системы (Business Intelligence) — они нужны для объединения всех данных, создания отчётов и визуализации информации. Хороший дашборд упрощает и ускоряет принятие решений.

Примеры реализации сквозной аналитики

Почти всегда реализация требует кастомного (индивидуального) подхода и подбора информационных систем. Почему? Потому что у каждого бизнеса свой набор используемых сервисов, CRM и свои задачи анализа.

Поэтому типовых решений практически нет. Ниже несколько проектов внедрения.

Сеть автосалонов в СПб

Внедрение заняло около 6 месяцев. Первая половина срока ушла на проектирование и техническую реализацию, а с четвёртого месяца запустили первые отчёты, продолжая дорабатывать их в боевом режиме и добавлять новые по мере готовности. Такой подход позволил довольно быстро получить первые полезные для заказчика результаты.

Автодилер Lada и китайских авто

В итоге клиент увидел в цифрах воронку: звонки > качественные звонки > лиды > визиты в салон. Сегментация по менеджерам позволила понять, эффективность каждого продавца-консультанта.

Клиент хотел строить отчётность на российских мощностях, чтобы исключить возможность блокировки и санкций, поэтому мы предложили российскую BI-систему DataLens от Яндекс.

Застройщик апартаментов бизнес-класса

Система позволила уйти от ручной обработки данных и перейти на отчётность в режиме реального времени — это сэкономило массу часов на сбор отчётов. Также снизилась длительность сделки, и выросли продажи.

Как правильно настроить сквозную аналитику — по шагам

Изначально подразумеваем, что счётчики аналитики у вас на сайте уже есть. Здесь, как правило, подразумевается Яндекс.Метрика и Google Analytics. При этом важно установить счётчик статистики на все страницы сайта, чтобы не потерять данные. Особенно это важно, если конверсии могут произойти на любой странице — например, клик на телефон и последующий звонок; форма заявки на обратный звонок и прочее.

1. Ставим цели и задачи аналитики

Аналитика — это хорошо, современно и необходимо. НО на старте важно чётко определить, что именно мы хотим считать и контролировать.

Одна из типичных ошибок внедрения сквозной аналитики — пытаться оцифровать весь бизнес, измерять всё, пытаться контролировать каждый узел компании. Такие попытки почти в 100% случаев заканчиваются провалом, собственники просто бросают внедрение на полпути.

Необязательно изначально ставить глобальные задачи. Например, это может быть:

• Узнать стоимость заказов с Яндекс.Директ. Понять, какие запросы дают клиентов, а какие — нет.
• Узнать стоимость заказов с SEO. Аналогично понять, какие запросы реально дают клиентов, а какие только информационный шум.
• Узнать стоимость лида, продажи и ROI для каждого рекламного источника.
• Создать понятные отчёты для линейных специалистов и топ-менеджеров.

2. Определяем системы, которые использует бизнес

Сюда включаем:

• Рекламные каналы.
• Сайты.
• Счётчики аналитики.
• CRM.
• Коллтрекинг.
• Чат-боты.
• Онлайн-консультанты.

И многие другие сервисы.

3. Создаём модель данных

Задача модели данных — понять путь данных из источника к финальному отчёту.

Вот один из примеров модели данных:

4. Настраиваем системы

К этому относится огромный пласт работы. Настройка целей, ссылок, CRM, Яндекс.Метрики, интеграций систем между собой и т. д.

Приведём несколько типовых и обязательных процессов.

Настройка сайта и счётчиков аналитики. Находим все страницы, где происходят конверсии — люди оставляют заявки, кликают на email или как-то иначе взаимодействуют с сайтом. Все точки конверсий делаем целями в системе аналитики.

Также настраиваем передачу clientid.

Разметка ссылок UTM-метками. Чтобы понимать, откуда приходят конверсии, все внешние ссылки надо размечать UTM-метками. Тогда вы различите тех, кто пришёл из поиска, email-рассылки, телеграм-канала, электронной книги или с презентации семинара.

Размеченная ссылка с email-рассылки может выглядеть так: site.ru/page/?utm_source=company&utm_medium=email&utm_campaign=tema&utm_content=21022024

utm_source=company — чей ресурс.

utm_medium=email — рассылка.

utm_campaign=tema — тема письма.

utm_content=21032024 — дата.

Таким образом, увидев заявку или покупку с сайта, вы сразу же увидите, откуда пришёл покупатель.

Подготовка CRM — это прежде всего простановка статусов заявок и квалификация лидов. Точные статусы позволят вам «правильно» считать различные показатели типа ROI, ROMI, CPA, CPL и другие.

Множество других задач, таких как интеграция рекламных систем с CRM (чтобы можно было идентифицировать лид), настройка коллтрекинга и его интеграция с CRM и Метрикой и т. д.

5. Выбираем базу данных

На основе модели и объёма данных, а также наличия коннекторов для выгрузки данных выбираем БД. На рынке вариантов масса. Мы в ORWO используем ClickHouse, т. к. у неё высокая производительность.

6. Интегрируем БД и сервисы

С помощью специального ПО (коннекторов) собираем данные. Выгружаем всю необходимую информацию:

• из CRM — сделки;
• из коллтрекинга — звонки и лиды;
• из Метрики и Аналитикса — визиты;
• из рекламных кабинетов (Директ, VK, Авито и других) — расходы и информацию о кликах.

7. Визуализируем данные, делаем отчёты и дашборды

Из БД выгружаем данные в систему визуализации — это может быть Power BI, Data Lens и т. д. В этой системе мы делаем наглядные отчёты, считаем KPI (которые обсуждались на шаге №1), готовим дашборды. Для директора дашборд и отчёты одни будут, для менеджера по продажам — другие, для маркетолога — третьи.

После этого этапа можно считать первичное внедрение законченным. Менеджмент получает инструмент для оценки и управления процессами, видит измеримую связь между маркетингом и прибылью.

8. Сверка данных и отладка

Отладка на подобных внедрениях критично необходима, так как могут быть ошибки, потери, дублирование или неполнота данных, иные неточности… Поэтому систему сквозной аналитики обязательно нужно проверить «в реальной жизни».

Частые ошибки при настройке сквозной аналитике

Ошибки могут появляться на разных уровнях и контурах аналитики: CRM, рекламных системах, сайте, коллтрекинге. Мы пройдёмся по основным ошибкам.

Код аналитики стоит не на каждой странице сайта

Бывает, что у сайта есть поддомены или какие-то страницы технического характера (например, карта сайта) и на них забывают поставить код аналитики. Это приводит к потерям в данных.

Поэтому важно не только поставить код на все страницы сайта, но и везде настроить его одинаково.

Нет единой системы UTM-разметки

Если весь трафик размещён через UTM, но как попало, то в отчётах аналитики просто невозможно будет разобраться.

Поэтому в UTM-метках важны жёсткие стандарты и единое понимание всей командой, что и как обозначается. Хорошая практика — создать автоматическое создание меток. В простейшем варианте — это эксель файл, куда подставляешь URL и на выходе получаешь ссылку с разметкой.

Смена логики названия рекламных кампаний

Единые стандарты названий помогают интерпретировать итоги и читать отчёты.

Учёт сессий, а не уникальных пользователей

Один человек может зайти на сайт несколько раз и таким образом создать несколько сессий. Это, в свою очередь, собьёт статистику.

Использование в расчётах чистых расходов на рекламу

В рекламные расходы надо включать всё: саму цену клика, НДС, комиссии агентства. В зависимости от модели учёта маркетинговых расходов, можно ещё что-то включать. Однако большая ошибка смотреть на эффективность рекламы, учитывая только цену клика. Так можно продолжать масштабировать убытки и не замечать этого.

Не квалифицирование лидов

Если вести статистику по общему пулу лидов, можно спутать плохие и реально хорошие источники продаж. Бывает, что от одного источника идут дорогие и качественные лиды, а с другого дешёвые и плохие. Если не вести учёт качества, можно «случайно» отбросить продающие источники.

Поэтому важно квалифицировать лиды и отмечать в CRM, что есть реальный и хороший лид, а что есть пустой или ошибочный лид.