Сквозная аналитика простыми словами
Как владельцу сайта понять, сколько денег приносит каждый клик на его рекламу.
Материал подготовлен при поддержке CoMagic
Сквозная аналитика — это способ оценить эффективность рекламных каналов. С её помощью можно понять, с какой рекламы пришли покупатели, и рассчитать, насколько выгодно было каждое размещение.
Для построения сквозной аналитики нужен сервис, который объединит данные о поведении пользователей на сайте, об их звонках, а также информацию по продажам. Им может стать даже Excel, если сводить в нём все доступные данные.
Какой рекламный канал приводит больше людей
Возьмём в качестве примера только что созданный интернет-магазин. Сайт пока никому не известен, и владелец начинает продвигать его в поиске и рекламных сервисах «Яндекса», Google и Facebook. В каждый канал вкладываются одинаковые суммы, и вскоре на сайте появляются первые посетители.
Владелец интересуется, насколько эффективны вложения: он изучает охват объявлений и количество людей, которые по ним зашли. Эта информация ему доступна на самих рекламных площадках. Он может свести её в Excel-таблице и посмотреть, какой рекламный канал приводит больше всего посетителей.
Посетитель — ещё не покупатель
Этих данных достаточно только на первый взгляд: большой поток посетителей с одного из рекламных каналов не означает, что они больше купят. Задача усложняется: нужно определить, откуда приходят именно покупатели, и рассчитать, во сколько обходится магазину их привлечение.
Владелец магазина начинает смотреть, как отличается поведение пользователей, которые пришли из разных рекламных каналов: кто из них совершает заказ, сколько времени они проводят на сайте и какими страницами интересуются. В этом ему помогают специальные сервисы — «Яндекс.Метрика» или Google Analytics, а также UTM-метки.
UTM-метки — это информация, которой можно дополнить ссылку в рекламном объявлении. В ней можно указать название площадки и кампании, формат размещения и многое другое. Далее из кабинета управления сайтом можно наблюдать, на какое объявление чаще всего кликали. Чем лучше размечены метки, тем проще анализировать данные.
Благодаря встроенной на сайт корзине, заказы покупателей отображаются в Google Analytics. Владелец видит, что из рекламы на Google Ads пришло 35 человек, но только двое совершили покупки. В то же время из поиска пришло в три раза меньше посетителей, но эффективность этого канала оказалась выше.
На этом этапе достаточно данных, чтобы корректировать рекламные кампании, уходить с неэффективных каналов и распределять финансы более разумно.
Не все клиенты покупают молча
Часть покупателей не готова приобретать товары без консультации с продавцом или не желает вводить свои персональные данные на сайт. Для них владелец магазина встраивает на сайт телефон и чат. Теперь наёмный менеджер отвечает на вопросы посетителей и принимает их заказы по этим каналам обращений.
На этом этапе все усилия по сбору статистики становятся напрасны — источник привлечения клиента начинает теряться на этапе телефонного звонка. У каждого позвонившего клиента можно интересоваться, где он увидел рекламу, но система всё равно будет работать с погрешностью.
На помощь приходят сервисы колл-трекинга: клиентам, пришедшим из разных рекламных каналов, на сайте показываются разные телефонные номера. Помимо этого, сервисы колл-трекинга могут включать дополнительные опции, которые помогут владельцу анализировать звонки — запись или, например, разметка по теме обращения.
Остался последний пробел: когда пользователь совершает заказ по телефону, данные о сумме продажи минуют систему сквозной аналитики. Их можно включить туда, настроив интеграцию с CRM-системой, или собрать эти данные вручную.
В чём тогда сложность
Этот пример примитивен: ни один интернет-магазин не живёт четырьмя каналами привлечения, а поведение пользователей куда более разнообразно.
Через некоторое время после старта рекламные каналы разрастаются: в каждом сервисе запускается одновременно несколько кампаний, используется продвижение в нескольких социальных сетях, офлайн-форматы. С ростом бизнеса появляются препятствия к анализу данных:
- Владельцу нужно вручную собрать данные из всех каналов и привести их к единому формату, чтобы качественно структурировать.
- Это нужно делать регулярно: маркетинговая кампания меняется, а реклама устаревает или оказываться под влиянием сезонности.
- Решения нельзя принимать в реальном времени — только после составления отчётов.
- Поручить эти функции отдельному специалисту может быть экономически невыгодно.
На рынке есть платформы, которые решают эти проблемы. Они автоматически собирают и сводят данные из CRM-систем, колл-трекинга, кабинетов рекламных сервисов и метрик в одном месте. Их называют сервисами сквозной аналитики.
Один из сервисов сквозной аналитики разработала компания CoMagic. Он поможет компаниям увидеть, какая реклама приводит клиентов. Пользователи сами конфигурируют сервис, добавляя в него необходимые инструменты.
Начать можно с тарифа Start, который позволит оценить до пяти рекламных каналов. Подробности по кнопке: