• Главная
  • Блог
  • Сквозная аналитика: как увеличить отдачу от бизнеса, избегая типичных ошибок

Сквозная аналитика: как увеличить отдачу от бизнеса, избегая типичных ошибок

  • 23 мин.

Сквозная аналитика — это, если простыми словами, система сбора данных, которая позволяет объединить всю статистическую информацию о результатах рекламы и продажах в частности в одном месте. Она показывает полный путь покупателя от первого показа рекламы до совершения им необходимого вам целевого действия. Когда вы видите всю картину целиком, вы можете установить причинно-следственные связи между расходами на рекламу и количеством закрытых сделок. Можно сказать, что это индуктивный метод в мире диджитал. Ниже мы разберем: зачем нужна сквозная аналитика и как она работает.

Где используется сквозная аналитика

Обычно аналитику внедряют средний и крупный бизнес, с большим бюджетом и сложным дорогим продуктом. В настоящих реалиях предприниматели вынуждены быстро адаптироваться к изменениям: искать новые каналы продвижения, мигрировать на другие площадки и перенастраивать рекламные кампании. Становится сложно за всем уследить. В условиях кризиса бюджет на рекламу лучше не урезать, но важно понимать рентабельность этих вложений. Нужно выжимать из рекламы максимум, привлекать и удерживать клиентов, получать больше прибыли и в целом развиваться. Для этого и применяют сквозную аналитику.

Преимущества и недостатки

Несмотря на всю полезность этого инструмента, у него тоже есть свои достоинства и проблемные стороны.

table1

Схема работы сквозной аналитики

Это комплексный анализ данных из всех источников и точек взаимодействия с клиентом: рекламных площадок, информации CRM-системы, плюс мобильная и веб-аналитика, другие отчеты, которые настраиваются под конкретный бизнес и отображаются в одном окне.

С помощью сквозной аналитики можно найти различные способы оптимизировать расходы или увеличить прибыль. Например становятся очевидны:

  • затраты на каждый канал трафика, сколько пришло лидов, сколько стали клиентами и какую принесли прибыль;
  • окупаемость рекламных инвестиций вообще, каждой площадки и объявления в частности (ROMI);
  • детальный путь клиента от первого контакта с рекламой до покупки и повторных продаж.

Еще система подсветит вопросы бизнеса — покажет влияние менеджеров по продажам и операторов колл-центра на итоговую выручку, сделает прозрачными слабые места и проблемы в процессах. Например, вы сможете увидеть:

  • на каких этапах сделки клиенты уходят и почему;
  • какие вопросы и сложности возникают на пути клиента;
  • в каких регионах, офисах и филиалах продажи ниже нормы;
  • кто из менеджеров работает неэффективно;
  • какие проблемы есть в скриптах продаж и коммуникациях.

Исходя из данных аналитики, можно понять, какая рекламная кампания прибыльная, а какая тратит бюджет, но не приводит достаточно покупателей. Также эти данные помогают быстрее разбираться с проблемами и эффективнее управлять бизнесом. А также точнее ставить задачи подрядчикам, агентствам и специалистам, и быстрее получать результат.

Дальше о том, как приручить сквозную аналитику.

Как внедрить сквозную аналитику

Шаг 1: определить, нужна ли сквозная аналитика вашему бизнесу

Иногда не нужно строить сложные системы. Так бывает, если для решения задач достаточно стандартных Google Analytics и Яндекс Метрики. Но есть бизнесы, которым анализ действительно необходима.

 

table2

Например, небольшому интернет-магазину, где все заказы онлайн с оплатой на сайте, будет достаточно данных веб-аналитики. А вот производству мебели под заказ, агентству недвижимости или юридической компании нужно больше информации, чтобы снижать количество нецелевых клиентов, лучше работать с целевыми и отслеживать, что приносит больше продаж, на каком этапе и почему клиенты отказываются от заказов. 

В мебельных магазинах обычно не одна точка касания с покупателем и цикл сделки может быть довольно длинным:

  • клиент ходит по сайтам, изучает товары;
  • возвращается на некоторые из них, с понравившимися моделями и хорошими ценами;
  • звонит уточнить условия доставки, материалы, цвета и т. п.;
  • смотрит адреса магазинов, чтобы вживую посмотреть на образцы и потрогать, полежать на кровати, изучить материалы и т. д. — картинки не могут всего передать, а покупка основательная и надолго;
  • заказывает на сайте или в офлайн-магазине.

Таким образом, имеется много разных источников данных: веб-аналитика, данные по звонкам, продажи в магазине, статистика рекламных кампаний. Если не сводить все вместе, то невозможно понять, какие маркетинговые активности повышают продажи, а где теряются клиентов.

 

Что может пойти не так

  1. Компания внедряет систему слишком поспешно или во время перемен внутри. Если подключить сквозную аналитику и параллельно переделывать сайт, перестраивать работу отдела продаж или вести технические работы, то может получиться так: данные некорректные или неполные, заявки теряются или дублируются, а сотрудники растеряны и перегружены, а эффективность рекламы оценить трудно. 
  1. Компания затягивает внедрение системы или ей никто не пользуется. Частая ошибка, особенно в крупных компаниях, — ждать полной готовности и доводить до идеала, чтобы внедрить сразу всё. Здесь есть риск потерять время и деньги, но так и не начать пользоваться сквозной аналитикой или не получить ожидаемого результата.  
  2. Сотрудники не прошли обучение или не мотивированы использовать систему. Это критично для ведения CRM и актуализации информации о клиентах, статусах и суммах сделок. Если менеджеры не вносят информацию или делают это неправильно и несвоевременно, данные в аналитике некорректны и сам инструмент не приносит пользы.

 

Как избежать неудачи

Не ждать идеальной готовности, а осваивать систему постепенно — отдельными блоками, где уже все устоялось и ситуация стабильна. Например:

  • запустили новый сайт — настраивайте часть с веб-аналитикой, счетчиками, личным кабинетом пользователя и т.д.;
  • закончили оборудование нового колл-центра и начали работать — настраиваете CRM и интеграции, обучаете сотрудников правильно фиксировать данные и объясняете важность правильных данных, влияние на результаты работы и вознаграждение и т.д.

А готовые и освоенные элементы объединяйте в единую систему.

Шаг 2: поставить задачи, которые нужно решить

Рекомендуем делать это так:

  • Определить заказчиков системы аналитики. Например, увеличить эффективность рекламы за счет прозрачности данных от трафика на сайт до конечных продаж или понять, какие именно инструменты приносят прибыль — это задачи для маркетолога или агентства. А для руководителя отдела продаж — видеть эффективность по менеджерам, отделам или регионам.
  • Понять, какие задачи вам нужно решить с помощью сквозной аналитики. В зависимости от задач подбираются инструменты, технологии и архитектура конечного решения. Поэтому сначала формулируются цели и задачи, а потом разрабатывается решение.
    Когда одни клиенты компании отказываются от заказа на этапе согласования, а другие даже до согласования не доходят — стоит разобраться с воронкой продаж, проанализировать работу менеджеров. Для этого нужны подробности пути клиентов, содержание звонков и переписок, причины отказов, доли продаж менеджеров. Именно данные из аналитики покажут проблемное место. Если устранить найденные проблемы и оптимизировать процесс, то и конверсия вырастет.

Типичная проблема и как ее обойти

Коллекционирование данных. Цифры, графики и диаграммы постоянно будут прибавляться, поэтому сразу нужно отсеивать те, которые не пригодятся для аналитики, а нужные — сразу запустить в дело.

→ Четко определить вопросы, решение которых помогут бизнесу расти. Какие нужны данные для решений, какие есть варианты их получения.

Шаг 3: продумать и выстроить процессы

Уже обозначили, что осваивать систему сквозной аналитики лучше постепенно, а необходимые опции можно добавлять в процессе работы. Однако саму архитектуру стоит продумать и описать заранее, до начала внедрения системы. 

Если не учесть все источники и способы получения данных, а также нюансы пути пользователя в воронке продаж, то система анализа будет работать некачественно.

Что может пойти не так и как этого избежать

Несогласованность задач системы сквозной аналитики с бизнес-процессами компании. Если не продумать и не учесть все детали работы с заявками, например, как их обрабатывать в ночное время и в выходные, не учесть лиды из чат-ботов или принцип обработки заказов в последний день месяца, то аналитические отчеты будут некорректными. 

Как избежать. Вместе с ключевыми сотрудниками прояснить и подробно описать реальный процесс движения заявки, выявить слепые зоны. Для технического задания на разработку системы важно учесть все особенности и условия работы своей компании.

Шаг 4: разобрать связи с другими инструментами

Сквозная аналитика объединяет в одном интерфейсе данные из различных каналов: рекламных систем, веб-аналитики, коллтрекинга, CRM и других. При этом каждый из них — самостоятельный инструмент со своими возможностями.

image2

Например, статистика рекламных кампаний дает только количество показов,  CTR, CPC и пр. Здесь можно повлиять на кликабельность и стоимость клика, но понять, как это влияет на продажи, не получится. А если добавить аналитику сайта, то можно увидеть, что ищут люди, — собирать данные по объявлениям и удалять те, что не приносят лидов. 

Данные о работе с клиентами, закрытых сделках и суммах заказов сквозная аналитика подтягивает из CRM. Чтобы не создавать сделки вручную после каждого обращения, в систему интегрируют коллтрекинг — и все сделки и задачи формируются после контакта автоматически, а данные клиента сразу попадают в базу.

Ниже пример статусов и истории лидов в CRM-системе.

 

image1

Прежде чем объединять бизнес-инструменты в систему сквозной аналитики, нужно посмотреть, получится ли интегрировать то, чем уже пользуется компания. Возможно, что-то нужно доработать и перестроить, а что-то поставить с нуля. Еще важно убедиться, что данные из каждого отдельного канала достоверны.

Частые ошибки и как их предотвратить

  • Неполные или неверные данные из каналов. Сотрудники могут ошибиться в формулах расчетов или забыть обновить данные — в итоге фактические затраты на рекламу не совпадут с данными аналитики.
  • Ошибки в UTM-метках рекламных кампаний, расставленных вручную или, например размечены не все страницы сайта. Ошибки могут выдавать и ссылки, сокращенные при помощи сторонних сервисов, а также некорректно или частично заполненные формы заявок.

Как избежать: Пройти и проверить каждый путь данных от самого источника до финального отчета, найти и постараться устранить проблемы.

  • Бессистемная работа с заявками. Точность данных сквозной аналитики будет под вопросом, если, например несвоевременно актуализируются статусы сделок, много карточек-пустышек и мусорной информации.

Как избежать. Выстроить систему работы с шаблонами и регламентами, объяснять сотрудникам, почему важно ответственно подходить к сделкам в CRM:

  • продумать статусы заявок и критерии присвоения этих статусов;
  • подготовить подробные инструкции, обучать сотрудников работе в CRM и контролировать ее качество;
  • подключить системы автоматизации для формирования сделок (коллтрекинг, чат-боты).

Шаг 5: подобрать и внедрить решение

Систему сквозной аналитики можно собрать с нуля — самостоятельно или с помощью профессиональной команды. А можно выбрать готовое решение и пользоваться сервисом за абонентскую плату. У каждого из вариантов есть плюсы и минусы, которые нужно учитывать при выборе. 

Например, решение «из коробки» можно внедрить легко и быстро, но с ограничениями в функциональности. Хорошо, если будет возможность получить нужные опции или доработать систему за дополнительную плату. 

Собирать систему самостоятельно сложно и ответственно, зато можно заточить все исключительно под себя. Помощь профессионалов будет стоить денег, особенно за кастомное решение.

Как избежать ошибок: Выбирать исходя из задач и потребностей бизнеса, уже работающей в компании системы онлайн-маркетинга, функций продукта и доступного бюджета, наличия специалиста, способного обслуживать систему. При выборе готового решения сравнить по пунктам: 

  • Стоимость использования платформы и прайс интеграций дополнительных инструментов.
  • Возможности визуализации отчетов, экспорта-импорта и переноса данных, интеграции с вашей CRM, системами коллтрекинга и др., а также кастомных доработок.
  • Удобство использования, которое можно понять по бесплатным демо-версиям.

Важно! Сама система сквозной аналитики должна быть рентабельной. Прежде чем внедрять то или иное решение, нужно рассчитать стоимость и целесообразность его использования. В этом тоже могут помочь привлеченные специалисты и агентства: на базе потребностей и задач они составят сравнительную таблицу и предоставят все расчеты.

Ошибки внедрения сквозной аналитики

При внедрении сквозной аналитики могут возникнуть ошибки, например, связанные с архитектурой базы данных:

  • Несовместимость данных: это может произойти, если данные, собранные различными системами, не соответствуют друг другу в формате, типе или даже названии полей.
  • Недостаточная гибкость: некоторые базы данных могут быть жестко настроены, что затрудняет добавление новых полей, таблиц или изменение существующей схемы.
  • Сложность запросов: если запросы к базе данных не оптимизированы, это может привести к медленной скорости ответа, что затруднит работу аналитических инструментов.
  • Несоответствие структуры данных потребностям бизнеса: если структура базы данных не соответствует потребностям бизнеса, это может привести к неправильным выводам и недостоверной информации.
  • Ошибки в агрегировании данных: при агрегировании данных могут возникнуть ошибки, если не учтены все условия, по которым данные должны быть объединены. Это может привести к неправильным результатам и неверным выводам.

Выше мы ответили на такие вопросы, как: что такое сквозная аналитика в маркетинге, как работает сквозная аналитика и для чего она нужна бизнесу.

Если у вас есть вопросы по сквозной аналитике, вы можете написать нам. Мы корректно спроектируем архитектуру баз данных. Достанем недостающие данные, все вместе сопоставим и визуализируем, согласно продуктовой и маркетинговой логике. 

Будет полезно

    Заявка на сотрудничество









    Отправляя заявку, вы принимаете условия соглашения об обработке персональных данных