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

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.

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.

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

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:

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:

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.

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.

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:

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.

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. 

2. 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.  
3. 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.

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

А готовые и освоенные элементы объединяйте в единую систему.

Рекомендуем делать это так:

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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:

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: 

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.

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

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.