Join Metrics 
Тендеры и лиды
Информация
Бывает, компания тратит кучу денег на сквозную аналитику, а потом владелец бизнеса просит у маркетолога отчет, и там ничего внятного. Оказывается, что всё настроено криво и информация из рекламных каналов просто не попадет в систему. Такого можно избежать, если внедрить сквозную аналитику по нашему чек-листу.
Привет! На связи Денис Пономарёв, я руковожу проектом Join Metrics. К нам часто обращаются владельцы небольших компаний, которые хотят масштабироваться, и мы настраиваем им сквозную аналитику. Например, она нужна, чтобы правильно распределить бюджеты на рекламу и в итоге понять, куда направить больше денег, а что лучше отключить.
А еще мы часто видим такую историю: владельцам бизнеса кажется, что сквозную аналитику несложно установить. Но уже через пару недель после интеграции начинаются проблемы: данные собираются с ошибками, и программа строит неверные отчеты. Владелец не понимает, что нужно перенастроить, чтобы система заработала нормально. В итоге деньги на поддержку уходят, а качественных отчетов для оптимизации рекламы нет.
На самом деле всё может быть иначе — установить сквозную аналитику самостоятельно реально, если знать нюансы. В статье рассказываю, как внедрить сквозную аналитику, чтобы ничего не переделывать, и даю полезный чек-лист по настройке.
Прежде чем задумываться о сквозной аналитике, решите, чего вы хотите добиться в итоге. Оцените, какие показатели нужно отслеживать и какой информации не хватает для роста.
✅ Определитесь, зачем вам нужна сквозная аналитика. Если установить сквозную аналитику в отрыве от целей бизнеса, бюджет, скорее всего, уйдет в никуда. Вы получите красивые отчеты, но реальные решения на их основе принимать не сможете. Чаще всего сквозную аналитику устанавливают, чтобы:
✅ Настройте базовую веб-аналитику. Сквозная аналитика забирает большой объем данных из систем веб-аналитики вроде Яндекс Метрики и Google Analytics. Если интеграция проведена неверно, в отчеты поступит ошибочная статистика.
Убедитесь, что у вас правильно настроены обе системы: подключены счетчики, расставлены цели и события. Также проверьте, что во всех рекламных кампаниях используются правильные UTM-метки.
UTM-метки — теги в ссылках, по которым кликает пользователь. Они позволяют понять, как работают рекламные объявления, и отслеживать источники, каналы и кампании, из которых пришел трафик. Важно правильно прописывать метки, чтобы система корректно распознавала путь пользователя.
✅ Позаботьтесь о хранилище данных. DWH (Data Warehouse) — облачное хранилище данных, в котором собирается информация из разных систем. Оно помогает структурировать данные и упростить работу с ними. Например, вы сможете сравнивать показатели, смотреть отчеты в реальном времени, а также делиться ими с маркетологом.
Существуют два подхода к организации DWH:
Важно сделать так, чтобы система сквозной аналитики точно собирала данные из разных каналов и кабинетов. Для этого нужно сделать идентификацию клиентов и поработать с атрибуцией.
✅ Продумайте, как пробросить Client ID во все системы. Client ID — уникальный номер каждого посетителя сайта, который ему присваивает система веб-аналитики. Если всё настроено верно, она запомнит человека, даже если он заходит на сайт с разных устройств. Именно с помощью идентификаторов система считает количество уникальных пользователей. Убедитесь, что у каждого клиента есть привязанный Client ID, который передается из кабинетов веб-аналитики и CRM.
Пример. Клиент перешел на ваш сайт с телефона, а через полчаса — с компьютера. Когда система работает корректно, она понимает, что это один и тот же человек, и присваивает ему единый Client ID. Если систему настроили неверно, она присвоит клиенту разные ID. Именно поэтому в отчете количество уникальных пользователей будет значительно больше реального показателя.
✅ Интегрируйте все рекламные каналы в систему. Сквозная аналитика должна получать точные данные из всех кабинетов — для этого после интеграции делают сверку. Вы берете отчеты из разных рекламных каналов и сравниваете показатели. Сверка состоит из трех шагов:
✅ Сделайте правильную атрибуцию. Атрибуция — это инструмент, с помощью которого видно, какие объявления смотрел человек, по чему кликал и какой информацией на сайте интересовался. С ее помощью вы поймете, что эффективнее приводит в ваш бизнес клиентов: соцсети, поисковая реклама, email-рассылки или другие инструменты. Со сквозной аналитикой вы не просто видите объем трафика и количество лидов — в отчетах видно, как человек взаимодействовал с рекламой и что повлияло на принятие решения о покупке.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13203 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Самые популярные модели атрибуции:
Пример. Человек думает о покупке машины: полгода посещает сайты и часто видит рекламные баннеры вашей услуги по подбору автомобиля. Он кликает по одному из них, изучает сайт и уходит.
Через месяц он видит вашу таргетированную рекламу во ВКонтакте с моделью авто, которую давно присматривает. С правильно выстроенной атрибуцией вы поймете, что изначально привлекло внимание клиента, а что привело его к покупке.
Компаниям важно собирать максимально полную информацию о поведении клиентов — например, сколько времени проходит с момента обращения до покупки, как людям удобнее связываться с менеджерами, из-за чего сделки срываются. Без этих данных невозможно масштабироваться и развивать собственный продукт.
✅ Настройте CRM. Система собирает всю информацию о клиентах: контакты, историю заказов, переписки с менеджерами, статус сделок и их сумму. Показатели из СRM нужно интегрировать в сквозную отчетность, чтобы связать данные из веб-аналитики с реальной выручкой. Как объединить системы, чтобы данные передавались корректно:
✅ Наведите порядок в коллтрекинге. Динамический коллтрекинг помогает понять, с какого объявления клиент обратился в компанию: позвонил ли прямо с сайта или после того, как увидел рекламное объявление в соцсетях. Для каждого канала и даже кампании система должна создавать отдельный номер, чтобы можно было понять, откуда именно звонит человек. Если сквозная аналитика настроена правильно и у каждого рекламного канала есть свой пул номеров, эффективность продвижения несложно проанализировать.
Пример. Предположим, у вас есть наружная реклама. Когда человек видит баннер на улице и звонит по номеру, система понимает, что клиент пришел именно с этого объявления. А если человек звонит по телефону, который указан на сайте, в отчетах отобразится, что это другой рекламный канал.
Данные из сквозной аналитики важно правильно интерпретировать, иначе они не принесут пользы. Например, опытный маркетолог видит в отчетах не просто цифры, а закономерности, которые помогают увеличить продажи и прибыль компании.
✅ Выберите программу для визуализации данных. Маркетологу хватит таблиц с данными и сравнительных отчетов, а менее опытным сотрудникам понадобятся графики, чтобы было легче оценить эффективность рекламы и рассчитать бюджет.
Можно подключить всё к программе Power BI. В платной версии у нее есть расширенные функции: совместная работа в облаке, публикация отчетов, подписка на ежедневное обновление показателей.
✅ Научитесь интерпретировать данные или найдите маркетолога. Сама по себе сквозная аналитика ничего не дает — отчеты нужно анализировать. Если не хотите разбираться сами, то стоит нанять маркетолога, который умеет с ними работать. Специалист должен отвечать на вопросы по «сырым» данным и уметь быстро их анализировать, а не просто приносить вам красивые графики.
* * *
При установке сквозной аналитики своими руками нужно учесть кучу нюансов, потому что, пока вы разбираетесь во всех тонкостях, аналитика не работает, но рекламный бюджет всё равно тратится. Есть другой вариант — отдать дело на аутсорс специалистам из Join Metrics. Мы давно занимаемся внедрением аналитики и понимаем, где у компании чаще всего возникают трудности и что нужно сделать в первую очередь. Например, для малого бизнеса разработали базовую версию сквозной аналитики, которая заработает уже через три недели после установки и стоит 100 000 рублей в месяц. Такой вариант подходит компаниям, которые хотят потестировать систему.
А вы когда-нибудь пробовали настраивать сквозную аналитику? Рассказывайте в комментах, с чем было больше всего проблем.
