Сквозная аналитика представляет собой систему анализа метрик (показателей) для дальнейшего отслеживания пользовательского поведения и взаимодействия потенциального клиента с товаром или услугой. Иными словами, как он знакомится с предлагаемым продуктом, как изучает его, читает отзывы, оформляет заказ и совершает покупку и как все это влияет на объем продаж.
В отличие от стандартного анализа сквозная аналитика не сосредотачивается на каких-то отдельных информационных каналах. Здесь речь идет об интеграции данных из самых различных источников, в результате чего формируется единая информационная база. Например, это сайты, продуктовые лендинги и так далее. Это позволяет клиенту своевременно увидеть нужную рекламу, кликнуть на нее и, соответственно, попасть на сайт. Все эти действия неизменно фиксируются при помощи аналитики: где нашел ссылку, как перешел по ней, что смотрел на сайте, читал ли отзывы, интересовался ли другими товарами. Если какой-то продукт был добавлен в корзину, это тоже фиксируется.
Если же клиент совершает покупку сразу или возвращается на ресурс снова для дальнейших заказов, этот факт автоматически считывается при помощи сквозной аналитики. Иными словами, алгоритмы созданы таким образом, чтобы фиксировать и анализировать каждое пользовательское действие. Это позволяет понять, как именно потенциальный клиент узнал о том или ином продукте, почему он перешел по ссылке, что его заинтересовало и как это повлияло на объем продаж.
Финальный этап сквозной метрики – это преобразование сведений в графики и отчеты, чтобы было наглядно видно и понятно, почему продажи растут или падают.
С ее помощью можно:
- оптимизировать рекламный бюджет. То есть выделить конкретные каналы, на которых максимальный процент возврата инвестиций в маркетинг. Соответственно, именно туда можно перераспределить вложенные в раскрутку бизнеса средства и добиться увеличения продаж при относительно небольших вложениях;
- повысить конверсию продаж;
- понять пользовательское поведение и спрогнозировать его. Это проще всего делать из разных источников, чтобы картина получилась более полной. Потребителей много, соответственно, и предпочтения у них разные.
Зачем нужна сквозная аналитика Яндекс Директ
Яндекс Директ – это инструмент, который позволяет оценивать эффективность инвестирования в маркетинг и, соответственно, связать конкретные пользовательские действия с результатами продаж. То есть, что именно привело к тому, что человек решил зарегистрироваться на сайте, оформить заказ, позвонить по указанному номеру и так далее.
Основные цели и задачи Яндекс Директ:
- окупаемость вложений в рекламу и раскрутку бизнеса. Подсчет происходит автоматически: сколько денег вложено, какая выручка от продаж с каждого рекламного канала, где это более выгодно, а где не особенно. Благодаря такой аналитике можно понять, какие группы или кампании надо подкорректировать или вовсе перестать с ними сотрудничать, а на какие сделать ставки;
- оптимизация бюджета компании. Тут все понятно: где больше конверсий продаж, туда и стоит вкладываться. Соответственно, бюджет перераспределяется в выгодном для бизнеса ключе;
- анализ качества и количества лидов (потенциальных клиентов);
- расчет метрик (возврата инвестиций, стоимости привлечения клиента, доли рекламных расходов и так далее).
Также благодаря метрике Яндекс Директ можно связать сведения из разных источников и проанализировать метрики на разных уровнях. Например, начать от кликов и закончить финансовыми показателями.
Наконец, при помощи Яндекс Директ можно спланировать дальнейших маркетинговый бюджет и стратегии развития бизнеса.
Как работает аналитика с Яндекс Директ
Во-первых, проводится сбор данных. Сквозная аналитика Яндекс Директ собирает информацию о рекламных кампаниях и расходах в Яндекс Директе, данные о выручке от продаж и проведенных сделках, а также сведения о пользовательском поведении на сайте (конверсия, источники перехода и многое другое). Во-вторых, идет фиксация взаимодействия. Это происходит так: пользователь сразу после перехода по ссылке получает уникальный идентификатор, по которому его данные записываются в куки браузера. Соответственно, при оставлении заявки, регистрации или оформлении покупки данные о пользователе передаются в аналитическую систему.
В-третьих, с помощью Яндекс Директ осуществляется синхронизация и обработка полученных данных. Это нужно для того, чтобы не просто увидеть конверсии, но и прибыль. Она в основном зависит от того, по каким ключевым словам пользователь переходил. При необходимости ключи (или креативы) могут заменяться, если они не приносят высокого дохода.
Наконец, на основе всех собранных сведений при помощи Яндекс Директ проводится расчет ключевых метрик бизнеса:
- коэффициента возврата инвестиций (окупаемость вложений);
- расходы на рекламу;
- совокупная прибыль от одного клиента;
- стоимость подтвержденного заказа.
Ключевые элементы настройки Яндекс Директ:
- UTM-метки. Позволяют отслеживать, как именно пользователь пришел на сайт, соответственно, трафик не просто анализируется, но и детализируется;
- настройка целей в Яндекс Метрике. Например, на нажатие кнопки, отправление формы, просмотр страницы и так далее. Это важно для анализа конверсий;
- коллтрекинг. Настраивается для учета обращений по телефону;
- интеграция с CRM. Актуально только в том, случае, когда необходима настройка обмена данных между ней и Яндекс Директом.
Сквозная аналитика Яндекс Директ позволяет оценивать эффективность рекламы с учетом всех показателей, а не только кликов. Также благодаря ей можно оптимизировать средства, корректировать стратегии и следить за тем, как клиент узнает о продукте и какие действие предпринимает. Это касается не только покупки, но и так называемых миниконверсий, когда от пользователя требуется просто подписаться на рассылку. Чтобы работа была корректной и успешной, надо правильно настроить все этапы, особенно касающиеся сбора и обработки информации.
Что нужно для подключения сквозной аналитики
Самое главное, что необходимо сделать – объединить данные, полученные из разных источников, и корректно настроить их интеграцию. Благодаря этому можно быстро отслеживать путь потенциального клиента: как он впервые узнал о бренде, почему и когда прошел по ссылке, что его заинтересовало на сайте, какие действия он предпринял, что именно повлияло на рост или падение объема продаж. Это позволяет реально смотреть на результат маркетинговой кампании на разных каналах. Если с одного канала люди приходят чаще, соответственно, лучше вкладываться в них.
Компоненты подключения сквозной аналитик:
- рекламные системы с метками UTM. Метки передают в аналитическую систему данные об источнике трафика, ключевые слова и название рекламной кампании. Иногда используются ключевые фразы или идентификаторы объявления;
- CRM-система Она содержит всю важную информацию о клиентах, о том, как часто они взаимодействуют с компанией, какие сделки заключают, какие покупки оформляют, какой у них статус и так далее;
- инструменты передачи данных. Это могут быть как no-code-платформы, так и специализированные сервисы;
- инструменты веб-аналитики. Наиболее известным является Яндекс Метрика;
- коллтрекинг (если это необходимо). Если компания использует при раскрутке бренда звонки, то обязательно нужно отслеживать источники как звонков, так и рекламы;
- офлайн-конверсия. Учитываются через промокоды, карты лояльности или QR-коды.
Важные нюансы:
- обучение команды. Если в компании имеет место сквозная аналитика, сотрудники обязательно должны пройти соответствующий инструктаж. Их обучают работе с аналитическими инструментами для правильного интерпретирования полученных данных;
- согласованность сведений. В идеальном варианте все настраивается таким образом, чтобы сведения были точными, даже если поступают из разных инструментов и онлайн-платформ;
- качество полученных данных. Для этого периодически проводятся аудиты, позволяющие своевременно устранить проблемы;
- регулярный анализ. Без этого в сквозной аналитике никуда: она должна подстраиваться под меняющиеся процессы в бизнесе, обновляться и так далее.
Как настроить сквозную аналитику Яндекс Директ
Этапы настройки Яндекс Директ:
- Проведение аудита текущих систем. Специалист оценивает, какие сведения собираются в этот момент, что показывает нынешняя аналитика, какие рекламные каналы активны и подключены. Обязательно проверяет наличие или отсутствие дублирующих записей, пустых полей и неправильных форматов. Все должно быть приведено в надлежащий вид.
- Определение целей и ключевых метрик. То есть для чего в принципе в той или иной отрасли нужна сквозная аналитика.
- Выбор инструментов. Сервисов достаточно много, и правильно подобрать нужный вариант поможет специалист.
- Интеграция источников информации. Все системы лучше всего объединить в одну базу (сервис). Например, настроить клиентские идентификаторы, чтобы проще было связать пользовательское поведение с оформленными заказами и покупками.
- Настройка всех необходимых инструментов. Сначала отметить ключевые точки: покупки, заявки, звонки и так далее. Затем подключить CRM для отслеживания лидов. Для определения источника каждого обращения используются промокоды или метки UTM.
Наконец, когда все сделано, проводить анализ и оптимизация. Сквозная метрика Яндекс Директ позволяет собирать корректные данные, составлять по ним отчеты, находить слабые места, например, какие каналы не приносят прибыли или почему теряются клиенты.
Важно не проверять все источники информации сразу, а работать с каждым отдельно и постепенно. Тем более, когда бизнес растет и развивается, все равно придется добавлять новые аналитические инструменты для сквозной аналитики.
Может ли Яндекс Метрика заменить сквозную аналитику?
Яндекс Метрика не может полностью заменить сквозную аналитику, потому что это два разных инструмента с разными возможностями и поставленными задачами. Яндекс Метрика представляет собой сервис веб-аналитики, собирающий информацию о пользователях и занимающийся пользовательским поведением, а сквозная аналитика – это более комплексный подход к изучению пути клиента от простого интереса до осуществления покупки.
Основные различия Яндекс Директ и сквозной аналитики:
- разный объем данных. Сквозная аналитика работает со множеством источников, а Яндекс Метрика только с конкретным трафиком на сайт;
- цикл взаимодействия. Яндекс Метрика только фиксирует цели нахождения клиента на сайте, а сквозная аналитика отслеживает весь путь, в том числе и звонки в различные коммуникационные каналы. Более того, тут имеется и функция прослушивания и записи телефонных разговоров, а также анализ текстовых обращений. Все это позволяет использовать сквозную аналитику для прогнозирования продаж и, соответственно, автоматизации некоторых процессов в бизнесе.
Конечно, в некоторых случаях Яндекс Метрику можно использовать как аналог сквозной аналитики, например, при составлении отчета “Источники, расходы и ROI”, но это частные случаи. В основном для полноценного мониторинга и решения задач в бизнесе нужны специализированные системы, которые эксплуатируются только в сквозной аналитике. Они более продвинутые и способны глубоко вникать в проблемы и анализировать их. Особенно это касается оптимизации бюджета компании: тут Яндекс Метрика точно не справится.
Ошибки при внедрении сквозной аналитики
Очень важно следить за корректностью внедрения, чтобы не допустить искажений данных, а также неверно сделанных выводов. Все это приведет к тому, что будут приняты неэффективные для бизнеса решения, что повличет падение уровня продаж.
Наиболее распространенные ошибки:
- нечеткость метрик и целей. То есть надо ясно и четко понимать, какие бизнес-задачи надо решить в первую очередь, на что обратить внимание именно при проведении сквозной аналитики. Если этого нет, то и результаты получатся нерелевантными;
- неправильная настройка интеграций и тегов. Это приводит к искажению метрик и к возникновению пробелов, а также к техническим ошибкам;
- несовместимость форматов данных. Такое бывает, когда используются разные платформы (социальные сети, рекламные системы и многое другое). Получается, что одна платформа считывает конверсию как клик, а другая – как добавление товара в корзину. Соответственно, и аналитика получится некорректной;
- отсутствие мониторинга важных событий. Особенно это касается заполнения форм, кликов и так далее. Все это затрудняет понимание того, как именно потенциальные клиенты работают с продуктом и чем интересуются при посещении сайта;
- неправильная интерпретация информации. Такое случается чаще всего, особенно если сотрудники недостаточно опытные. Они не учитывают при анализе, например, влияние внешних факторов;
- отсутствие идентификаторов для клиентов в едином формате. Если идентификаторы разные, то очень трудно отследить путь пользователя, это часто приводит к дублированию информации или же она распределяется по разным сегментам;
- ошибки в атрибуции. Модели должны быть настроены правильно, потому что иначе неизбежны ошибки при оценивании эффективности того или иного канала;
- внедрение аналитической системы в сложный период. Например, при корректировке других бизнес-процессов, при редизайне сайта и так далее. Все это может привести к возникновению путаницы, а иногда и вовсе к потере важных сведений;
- быстрое масштабирование. Нельзя отслеживать сразу все каналы. Система попросту перегрузится и перестанет корректно отражать полученные результаты. Она должна масштабироваться постепенно, то есть сначала понадобится небольшое количество каналов и функций;
- плохое обучение сотрудников или его полное отсутствие. Если вплотную заняться обучением персонала, то риск совершения ошибок заметно снизится. Сотрудники должны знать, как правильно пользоваться тем или иным инструментом, поэтому обучение азам сквозной аналитики – это обязанность каждого работодателя;
- недостаточная подготовка данных. Перед тем как интегрировать информацию в систему, ее надо тщательно проверить, обработать и структурировать.
Наконец, очень важно принимать меры, касающиеся защиты данных и обеспечения их безопасности. Не говоря уже о внедрении системы контроля качества данных и о регулярном проведении аудитов аналитической системы. Она должна быть обновлена до последней версии и работать в соответствии со всеми требованиями.