Разобраться со сквозной аналитикой новичку сложно, особенно без навыков маркетолога или программиста. Хорошая новость — почти все можно сделать своими руками. Плохая — уйдет очень много времени и сил на изучение и устранение проблем.
Как работает сквозной анализ
Главная цель сквозного анализа сайта — собрать все данные в одном месте и проанализировать расход, доход и прибыль по каждому каналу трафика.
Алгоритм:
- Человек заходит на ваш сайт. Ему присваивается уникальный номер ID.
- CRM фиксирует:
- ID;
- заказ;
- канал.
- На основе собранной информации, CRM вычисляет заработанные деньги с этого клиента.
- Система аналитики обрабатывает наборы данных и выводит подробный отчет: сколько денег вы вложили в рекламу определенного канала, сколько заработали по каждому.
- Ваша задача — проанализировать отчеты на неприбыльные каналы, устранить их, оптимизировать бюджет и перестроить стратегии.
Другими словами, сквозная аналитика:
- собирает всю информацию в одну систему;
- показывают полную картину по конверсиям;
- наглядно отображает процесс сделки с клиентом;
- определяет, откуда и как покупатель пришел.
Почему это важно
Когда дело доходит до оценки успеха, компания может взглянуть на базу клиентов, цифры продаж или итоговые результаты — все важные показатели роста. Но это далеко не полная картина. Перечисленные цифры не объясняют:
- кто покупает товар;
- когда и почему клиенты приходят и уходят;
- насколько покупатели лояльны к компании;
- как оставаться конкурентоспособным на рынке.
Именно в этих областях очень важна хорошая аналитика данных. Полученные знания помогают предприятиям уверенно обслуживать своих клиентов, оптимизировать ресурсы и гибко внедрять новшества в соответствии с меняющимся рынком.
Как изменится ваша бизнес-стратегия
1. Сегментация клиентов
Глубокий анализ обеспечивает сегментацию и группировку.
- Сегментация разделяет данные о клиентах, например, по возрастному диапазону, местоположению, покупательским привычкам или по использованию продукта.
- Группировка объединяет похожие наборы данных.
Это помогает создать рекламные объявления, которые общаются с каждым сегментом в отдельности. Вы можете адаптировать свой маркетинг, чтобы он соответствовал индивидуальным потребностям и интересам каждого покупателя.
Сегментация также помогает определить, какие группы являются наиболее прибыльные для вашего бизнеса. Вы узнаете наиболее ценных покупателей, и как избежать потери денег на сегментах, которые вряд ли приведут к конверсии.
2. Развитие продукта
Для сохранения конкурентоспособности на рынке, ориентированном на клиента, ваш продукт или услуга должны подстраиваться под клиента. Сбор данных из опросов — мощный способ определения, что работает, а что нет.
Вы можете использовать отзывы клиентов, чтобы улучшить качество своего продукта или уровень обслуживания и определить возможности для нововведений, которые отличают вас от конкурентов.
3. Гибкость
Приобретение новых клиентов становится труднее. Все больше компаний направляют свои ресурсы на сохранение текущих покупателей, а не пытаются найти новых. Это не простая задача.
Успешное удержание означает постоянную адаптацию к меняющимся потребностям, прогнозирование проблем, предложение решений и возможность быстрой корректировки вашей стратегии.
Кому это нужно
В первую очередь:
- руководителям бизнеса и подразделений;
- специалистам по отдельным каналам продвижения.
Сквозная аналитика нужна каждому, кто работает с рекламой. Даже если команда состоит из одного человека — это не играет роли. Только так можно отследить пользу каждого вложенного рубля.
Однако этой возможностью пользуются редко: не хватает бюджета либо времени и навыков на самостоятельную настройку.
GA не справляется в одиночку
Вопросы, на которые GA не сможет ответить:
- Какой путь прошел пользователь перед покупкой в оффлайн магазине?
- Какой канал оказал наибольшее влияние на решение человека о покупке?
- На какой стадии воронки конкретный канал работал наиболее эффективно?
Google Analytics — не комплексная аналитическая система. В стандартных отчетах стоимость заказа распределяется между источниками трафика в соответствии с моделями атрибуции, которые не учитывают взаимное влияние каналов.
Модель последнего непрямого клика используется по умолчанию. Допустим, клиент десять раз заходил на сайт из платных источников до совершения покупки и в одиннадцатый раз — из рекламной кампании Google Ads. Если он сделал покупку, вся стоимость заказа будет приписана Google Ads.
Стандартные модели атрибуции, такие как первый клик, последний и последний непрямой, не учитывают почти 80% сеансов, проведенных до конверсии. С одной стороны, Google Analytics предлагает еще альтернативные модели, которые позволяют оценивать роль промежуточных каналов в середине цепочки. Можно просматривать и сравнивать статистику из разных моделей атрибуции. Эти функции добавляют некоторую гибкость аналитическому инструменту и позволяют проводить подробный анализ взаимного влияния источников трафика.
Тем не менее, остаются недостатки, которых нельзя избежать. Например, если вы оцениваете каналы по различным моделям атрибуции, а затем складываете их значения, сумма будет больше, чем фактически заработала компания. Плюс, модели атрибуции GA не учитывают покупки, отмены и возвраты в оффлайн режиме.
Обойти ограничения можно через интеграцию GA с другими инструментами, например, коллтрекингом и CRM-системой. Троица образует базовую схему сквозной аналитики.
3 примера, как сквозной анализ помогает бизнесу
Глубокий анализ данных помогает изменить взаимодействие с клиентами, повысить эффективность маркетинга и, в конечном итоге, увеличить объем продаж для компании.
Аналитики OWOX BI собрали тематические исследования, в которых анализ помогает бизнесу быть успешным и прибыльным.
1. Оценка онлайн магазина
Компания открыла интернет-магазин и несколько розничных точек. Клиенты могут:
- покупать товары прямо на сайте компании;
- смотреть в интернете и приходить в физический магазин.
Владелец сравнил выручку от онлайн и оффлайн продаж и пришел к выводу, что физический магазин приносит гораздо больше прибыли.
Следует ли отказаться от онлайн-продаж и сосредоточиться на физических магазинах?
Компания изучила эффект ROPO — влияние онлайн источников на продажи вне интернета. Эксперты пришли к выводу, что 40% покупателей посетили сайт перед покупкой в магазине. Следовательно, без интернет-магазина почти половина их покупок не состоялась бы.
Чтобы получить эти выводы, компания использовала две системы сбора, хранения и обработки данных:
- Google Analytics — для получения сведений о действиях пользователей на веб-сайте.
- CRM — для данных о стоимости и завершении заказа.
Маркетологи объединили данные из этих систем, которые имели различную структуру и логику. Для создания единого отчета использовалась система OWOX BI для сквозной аналитики.
2. Увеличение возврата инвестиций
Бизнес использует несколько рекламных каналов для привлечения клиентов, включая поиск, контекстную рекламу, социальные сети и телевидение. Все они отличаются с точки зрения их стоимости и эффективности.
В сети медицинских клиник пациенты могут общаться с врачами по различным каналам: на сайте, по телефону или на приеме. Однако обычных инструментов аналитики было недостаточно, чтобы определить, откуда пришел каждый посетитель, поскольку данные собирались в разных системах и не были связаны между собой.
Аналитики должны были объединить в одну систему сведения о:
- поведении пользователей из Google Analytics;
- вызовах из систем коллтрекинга;
- расходах из всех источников рекламы;
- пациентах и доходах от внутренней системы клиники.
Основанные на объединении отчеты показали, какие каналы не окупились. Это помогло сети клиник оптимизировать расходы на рекламу. Например, в контекстной рекламе маркетологи оставили только кампании с лучшей семантикой и увеличили бюджет на геосервисы.
В результате компания увеличила рентабельность отдельных каналов в 2,5 раза и сократила расходы на рекламу в 2 раза.
3. Персонализация
В любом бизнесе важно строить отношения с клиентами, чтобы делать соответствующие предложения и отслеживать изменения лояльности к бренду. Конечно, когда тысячи клиентов, невозможно сделать индивидуальные предложения для каждого. Но вы можете разделить их на несколько сегментов и построить связь с ними.
Московский торговый центр с интернет-магазином одежды, обуви и аксессуаров улучшил работу с покупателями. Чтобы повысить лояльность клиентов, маркетологи персонализировали общение через колл-центр, электронную почту и SMS-сообщения.
Клиенты были разделены на сегменты в зависимости от их покупательской активности. Результатом этого были разбросанные данные, потому что клиенты могут покупать онлайн, заказывать через интернет и приобретать товары в физическом магазине или вообще не использовать сайт. Благодаря этому часть данных была собрана и сохранена в Google Analytics, а другая часть — в системе CRM.
Затем маркетологи определили каждого клиента и все его покупки. На основании этой информации они сделали подходящие сегменты:
- новые покупатели;
- клиенты, которые покупают один раз в квартал или раз в год;
- постоянные клиенты и т. д.
В общей сложности они определили шесть сегментов и сформировали правила для автоматического перехода из одного в другой. Это позволило маркетологам выстроить индивидуальное общение с каждым клиентским сегментом и показывать им разные рекламные объявления.
От анализа к действиям
Независимо от вашей отрасли сквозная аналитика помогает:
- понять поведение клиентов;
- предсказать, как оно изменится в будущем;
- определить, почему покупатели уходят;
- внести необходимые улучшения в продукт или услуги;
- улучшить кампании по удержанию тех клиентов, которые вероятнее всего уйдут.
Но немногие знают, как на самом деле использовать свои данные, чтобы сделать бизнес более прибыльным. Нужно пустить в ход полученную информацию, чтобы запустить важные изменения.
1. Определите проблему
Как и в большинстве исследований, нужно начать с вопроса. Недостаточно знать, какие данные собрать. Что вы собираетесь делать с информацией и знаниями, когда они у вас появятся? Какую проблему компания хочет решить? Как эти данные помогут? Этот подход помогает сфокусировать ваш анализ и определить, что полученные данные будут актуальны и применимы.
2. Найдите правильные показатели
Для практического применения аналитических данных необходимо использовать правильные метрики.
Многие компании направляют все свое внимание на дескриптивную аналитику (что случилось) и не включают достаточно диагностической (почему и как это произошло) или прогностической (что будет дальше). Только путем объединения трех различных типов вы получите полную картину, которая поможет решить проблемы и улучшить бизнес в будущем.
3. Подберите хорошие инструменты
Данные влияют на принятие важных решений в бизнесе, поэтому нужно убедиться в их надежности. Опять же, многие компании не могут оценить, достаточно ли хороши их сведения для решения проблем.
Создавая правильную структуру с самого начала, вы можете получать полезные, точные и простые для понимания данные. Тогда время и внимание сотрудников будут направлены на реализацию без необходимости ломать голову над сложными графиками и таблицами.
4. Подключайте экспертов
Организуйте команду экспертов, если позволяет бюджет. Они выведут данные из сырого вида и отобразят полезным способом. На всех уровнях бизнеса вам нужны сотрудники, которые надлежащим образом используют сведения, разбираются в их сфере действия и ограничениях. В результате вы получаете полезную выжимку информации.
5. Улучшение внутренних процессов
Сбора и анализа недостаточно для получения результатов. Например, выявление самых популярных продуктов поможет определить объем поставок, но напрямую не продаст больше единиц.
Для этого необходимо использовать информацию и идеи для реализации изменений в компании. Иными словами, использовать данные для улучшения внутренних процессов.
Игнорирование тщательно собранных сведений не только приводит к потере времени и денег, но и к риску нанести ущерб репутации компании. Например, когда клиенты дают обратную связь, они ожидают, что им ответят, и компания внесет изменения. Если вы не ответите, это негативно повлияет на отношения с клиентами, которые предоставили отзыв.
Подводим итоги
Не забывайте о главном: сквозная аналитика Google Analytics нужна для получения прибыли. Яркие графики и красивые отчеты — инструменты достижения цели. Отслеживание пути каждого клиента от первой точки контакта до регулярных покупок помогает компаниям снизить стоимость неэффективных и переоцененных рекламных каналов, повысить ROI и оценить, как их сайт влияет на продажи в оффлайн режиме.
