UTMSTAT
  • Документация
  • Кейсы
  • Обучение
  • Документация
  • Кейсы
  • Обучение
Экосистема сквозной аналитики UTMSTAT
UTMSTAT
  • Документация
  • Кейсы
  • Обучение
  • Статьи

Сквозная аналитика – зачем нужна и как работает

  • 6 minute read
  • 32 views
Total
0
Shares
0
0
0

Бизнеса без рекламы не существует – это известно давно, но она требует финансовых вложений, и немалых – и компания не может позволить себе безрезультатных расходов. Как определить, на каких именно платформах действительно выгодно представлять свою компанию, а какие не приносят нужных результатов? Оценить эффективность отдельных рекламных инструментов позволяет сквозная аналитика – особый инструмент, позволяющих отслеживать эффективность маркетинговых кампаний, чтобы оптимизировать бюджеты в этой сфере, избегая безрезультатных усилий и лишних расходов.

Сквозная аналитика - зачем нужна и как работает

Что такое сквозная аналитика

По своей сути она представляет собой систему сбора и анализа данных об успешности различных рекламных направлений. Путь каждого потребителя отслеживается в полной мере – начиная первым его знакомством с брендом и заканчивая приобретением товара или пользованием услугами, всеми дальнейшими его взаимодействиями с фирмой. В современных условиях, чтобы оценить эффективность рекламы, уже недостаточно просматривать отчеты в Google Analytics, считая показы, количество кликов и переходов – необходимо выявлять несколько важных параметров:

  • Какие направления приводят наибольшее число клиентов?
  • Какие объявления окупаются в большей степени, а какие вообще не приносят результатов?
  • Где конверсия слаба, где лиды в воронке продаж утрачиваются?

Ответить на все эти вопросы позволяет сквозная аналитика – благодаря ей в одном месте отслеживается полный путь клиента в одном месте, от первого соприкосновения с информацией о компании до покупки. При этом объединяются данные из различных источников, включая email-трекер, CRM, системы коллтрекинга, сайт, рекламные каналы.

Отличительные особенности

Не стоит смешивать сквозную аналитику с веб-аналитикой – различие между ними весьма существенно. Дело в том, что инструменты последней охватывают только онлайн-источники, анализируя взаимодействие конкретных пользователей с веб-ресурсом:

  • из каких регионов приходят пользователи;
  • сколько времени они проводят на сайте;
  • какие устройства используют;
  • какие действия совершают – переходят по ссылкам, заполняют формы и т. д.;
  • какие страницы посещаются чаще.

В отличие от веб-аналитики сквозная предполагает комплексный подход с более широким охватом рекламных площадок и проявлений активности клиентов, в том числе и за пределами веб-ресурса. Учитываются при этом не только заявки, но и фактические продажи, в том числе и их стоимость, а также отказы от покупок, возвраты. Например, клиент может сначала оставить заявку на сайте, а потом сделать заказ по телефону – и благодаря сквозной аналитике сведения об этих действиях окажутся связанными в единую цепочку, в отчете эта связь будет отражена. Так создается полная картина, которая показывает эффективность определенных маркетинговых стратегий, что позволяет оптимизировать расходы на рекламу, своевременно отказываясь от неэффективных каналов.

Для чего нужна сквозная аналитика

Главное назначение сквозной аналитики заключается в том, чтобы определить, от каких маркетинговых инвестиций имеются определенные результаты, а какие оказались убыточными. Это позволяет достичь множества целей:

  • Оценивая степень результативности и прибыльности различных направлений привлечения клиентов, можно сделать маркетинг более эффективным.
  • Анализ данных позволяет определить, на каком этапе клиенты сталкиваются с определенными проблемами или теряют интерес к компании – так в воронке продаж выявляются «узкие места», которые можно и нужно вовремя устранять.
  • Накопленные сведения и выявленные закономерности, отражаемые в отчетности, становятся основой для прогнозирования продаж, автоматизации бизнес процессов, а стратегические решения становятся более обоснованными.
  • Благодаря данным, поступающим из различных источников, сегментировать аудиторию можно гораздо глубже, создавать релевантные предложения для разных целевых аудиторий за счет персонализации коммуникаций.
  • Подготовку отчетов можно автоматизировать.

Система сквозной аналитики позволяет настраивать создание отчетов в автоматическом режиме по рекламным кампаниям, объявлениям, ключевым словам, определенным менеджерам и их конверсиям, конкретным продуктам, страницам сайта и т.п. Пользоваться ими могут как маркетологи, так и руководители.

Как работает сквозная аналитика

Ее принцип действия заключается в формировании отчетов, которые демонстрируют, сколько потрачено на рекламу по каждому из каналов коммуникации и какова при этом полученная прибыль. Речь идет об облачном сервисе, анализирующем посещения сайта компании, обращения клиентов и реальные продажи. Действие включает несколько этапов:

  1. Система собирает информацию из различных источников – маркетинговых платформ, CRM, счетчиков веб-аналитики и др. можно также использовать данные службы доставки, склада, программ лояльности.
  2. С помощью cookies, UTM-меток и иных инструментов определяется, какие именно пользователи совершили переходы, клики и иные действия.
  3. Полученные сведения интегрируются в единую базу данных.
  4. Алгоритмы анализируют данные, определяя, как именно каждый клиент пришел к тому или иному целевому действию.

Результаты анализа представляются в виде графиков, диаграмм либо дашбордов – интерактивных панелей, содержащих ключевые показатели.

Виды сквозной аналитики

Сквозная аналитика классифицируется по разным признакам.

Цели анализа

Речь идет о том, что именно анализируется:

  • данные о действиях пользователей – взаимодействие потребителей с брендом онлайн: как они перемещаются по веб-ресурсу, какие страницы чаще посещают;
  • каналы продаж – насколько эффективен каждый из них;
  • эффективность рекламы – как влияют определенные акции и объявления на прибыльность бизнеса;
  • конверсионная аналитика – анализ долей пользователей, которые совершают целевые действия при каждом контакте;
  • предиктивная аналитика – прогнозирование поведения клиентов на основании исторических данных.

Для прогнозирования применяются алгоритмы машинного обучения и исторические методы.

Сбор данных

Сведения могут собираться разными способами:

  • Ручная аналитика – самостоятельный поиск данных с последующим занесением из в таблицы Excel для выявления закономерностей; этот способ неэффективен, учитывая большие затраты времени и частые ошибки, вызванные человеческим фактором;
  • Полуавтоматическая предполагает автоматическое подтягивание данных, но отчетность составляют аналитики.
  • Профессиональная представляет собой полностью автоматизированную систему, собирающую сведения и формирующую отчеты.

Профессиональная сквозная аналитика создает наиболее объективную картину, помогая оптимизировать процессы, связанные с рекламой, оценивая эффективность вложений в нее.

Уровень детализации

В сквозной аналитике выделяются три уровня:

  • Базовый уровень демонстрирует показы, охват, цену каждого клика.
  • Анализ влияния кампаний на конверсию показывает степень эффективности каждой из них.
  • Глубокий уровень предполагает всестороннюю оценку рекламы, для чего необходимо посчитать ROI, ROMI, ROAS и ДРР.

Кроме того, системы сквозной аналитики подразделяются на бесплатные и платные. Бесплатные могут продемонстрировать только часть картины, например, источник трафика – для детального анализа эффективности и автоматизации отчетности они не подходят. В отличие от бесплатных инструментов, платные сервисы сквозной аналитики, к числу которых относится Utmstat, обеспечивают глубокую аналитику и характеризуются широкими возможностями интеграции – их можно подключать к сервисам коллтрегинга, чтобы учитывать количество звонков, CRM и др. Для крупной компании имеет смысл внедрение сквозной аналитики именно с помощью платного сервиса.

Основные метрики

Число показателей, которые могут учитываться в сквозной аналитике, исчисляется десятками, но особенно важны следующие метрики:

  • ROMI – коэффициент возврата инвестиций: рекламный канал эффективен, если ROMI по нему превышает 100%.
  • CPL – этот показатель называют «стоимостью лидов», он демонстрирует стоимость привлечения одного клиента по определенному каналу.
  • LTV – прибыль, получаемую компанией за время работы с клиентом.

Последний показатель особенно сложно отследить, если не подключать сквозную аналитику. Например, пользователь может сегодня сделать заказ на сайте, через несколько дней – посредством мобильного приложения, а еще через несколько дней – по телефону. Это можно принять за три разных обращения – но в действительности клиент был один, и средства, вложенные в его привлечение, дали целых три покупки – прибыль определенно превысила средства, потраченные на его привлечение. Именно сквозная аналитика помогает выявлять подобные случаи, аккумулируя сведения в единой системе и наглядно представляя из в отчете.

Настройка сквозной аналитики

Подключать сервисы автоматизации несложно, но настройка сквозной аналитики имеет множество нюансов, связанных с особенностями бизнеса:

  • определяются ключевые действия, которые необходимо отслеживать;
  • к ссылкам добавляются UTM-метки для передачи сквозной аналитики сведений о переходах;
  • настройка динамического коллтрекинга для отслеживания звонков;
  • подключение оффлайн-источников при наличии таковых – может использоваться система карт лояльности, QR-коды, промо-коды;
  • обеспечение бесшовной передачи данных между всеми элементами.

Настройкой сквозной аналитики должны заниматься квалифицированные специалисты. Umstat – один из самых популярных сервисов – предлагает настройку под ключ.

Ошибки при внедрении сквозной аналитики

Сквозная аналитика позволяет оптимизировать расходы на рекламу и повысить конверсию только при условии, что применяется правильно. Между тем, при внедрении ее нередко допускают ошибки:

  • не используют UTM-метки, без которых нельзя определить, откуда пришел клиент;
  • учитывают не все источники сведений;
  • копируют чужие схемы, не учитывая задачи бизнеса;
  • анализ ведется по общим показателям, без сегментации по возрасту, полу, регионам, типам устройств и иным характеристикам;
  • данные не согласуются между источниками – различные системы подсчитывают конверсии по разным правилам.

Сервис Umstat позволит избежать этих и других распространенных ошибок, чтобы отчеты были объективными и информативными. Только при этом можно получить информацию о том, насколько эффективно работают те или иные инструменты, и представить результаты отделу маркетинга, чтобы избавиться от неэффективных каналов и скорректировать стратегию продвижения.

Total
0
Shares
Like 0
Like 0
Tweet 0
Предыдущая статья
  • Статьи

CPL – что это такое, как рассчитать стоимость лида и как использовать

Читать далее
Вам также понравится
Читать далее
  • Статьи

CPL – что это такое, как рассчитать стоимость лида и как использовать

Читать далее
  • Статьи

Как отслеживать лиды и зачем это делать

Читать далее
  • Статьи

Что такое A/B-тестирование и как его правильно проводить

Читать далее
  • Статьи

Мультиканальная атрибуция – применение в сквозной аналитике

Читать далее
  • Статьи

Динамический коллтрекинг – что это и как работает

Читать далее
  • Статьи

Webhook: что такое, для чего нужен и как пользоваться вебхуками

Читать далее
  • Статьи

Модели атрибуции – что это, в чем разница и как правильно выбрать

Читать далее
  • Статьи

Подмена номера: что это и как работает?

Свежие записи
  • Сквозная аналитика – зачем нужна и как работает
  • CPL – что это такое, как рассчитать стоимость лида и как использовать
  • Как отслеживать лиды и зачем это делать
  • Что такое A/B-тестирование и как его правильно проводить
  • Мультиканальная атрибуция – применение в сквозной аналитике
Сквозная аналитика UTMSTAT
  • Документация
  • Кейсы
  • Обучение
Рассказываем просто о сложном

Input your search keywords and press Enter.