1. Технические
- Смотрите не тот проект
- Смотрите не те даты
- Подключенные интеграции потеряли доступ к апи
- Некорректные UTM-метки, используйте генератор меток https://utmstat.com/utm-generator
2. Маленький бюджет
Чтобы сквозная аналитика работала ей нужны данные, хотя бы 1000 платных кликов и 100 лидов в месяц.
Математически нельзя делать выводы на 3-м лидам и 50 кликам.
Поэтому надо или инвестировать в данные от 30 000 руб в мес или вообще не тратить денег, чтобы не расстраиваться. Ну и помнить, что сквозная аналитика это не гарантия продаж, это диагностика проблем.
3. Низкая мотивация и/или нет времени у штатного маркетолога
Типичная ситуация. Большой бюджет, система работает и показывает дыры в аналитике.
Реакции 0. Через пару недель, а то и месяцев просыпаемся и начинаем ругаться – а почему нет данных?
Потому что система показывает проблемы, но не может заставить программиста поставить правильно код или доделать интеграцию.
4. Нет понимания как работает сквозная аналитика
Сквозная аналитика это не готовое решение и кнопка “бабло”, а система диагностики проблем от первого касания с клиентом до повторных продаж.
Ее надо подключать и каждый день следить, пока проблем не станет 0.
5. Нет понимания что смотреть в сквозной аналитике
Думаете достаточно отсортировать данные по ROI/LTV и проблема решена? Нет.
Прежде чем смотреть эти показатели, надо решить еще десяток проблем, отображаемых на других отчетах.
Мало у кого есть ясное понимание что делать и без опыта это действительно сложно.
6. Общая низкая квалификация специалистов
Все знают что сквозная аналитика нужна, но мало кто знает что там делать.
При ближайшем рассмотрении оказывается что нет волшебного сводного отчета и нужно смотреть/понимать множество смежных показателей, чтобы решить все технические проблемы и получить реальные цифры.
И тут даже у опытных маркетологов возникает ступор, когда система показывает простые, но узкоспециализированные отчеты, где черным по белому видна проблема. А в ответ – “Это очень сложно!”.
Еще хуже дела с технической интеграцией.
Маркетологи не могут грамотно поставить задачу программисту, программисты не понимают смысл маркетинга. Замкнутый круг и “настроенная”, но не рабочая система.
7. Использование самописной системы сквозной аналитики
Если думаете, что вы или ваши программисты, открыв для себя API рекламных систем и Python, напишите свою идеальную систему сквозной аналитики быстро и дешевле, чем стоимость платных сервисов – вы глубоко ошибаетесь.
Сначала вы потратите месяцы времени и зарплат на осознание того факта, что в API просто нет всех данных для полноценной аналитики и все не так просто, как кажется. А потом увидите, что работа с API это примерно 5% от всего объема работ, чтобы система действительно автоматизировала работу, а не забирала все время.
Поэтому прежде чем что-то писать самим, тратить время и деньги, посчитайте стоимость конечного результата в неоплаченных часах или выплаченных зарплатах. Скорее всего на эту сумму можно купить пару лет использования готового решения и оно будет работать уже завтра.
Или заказать разработку у профессионалов, которые уже прошли все грабли и знают оптимальный план решения вашей проблемы.