Давайте пофантазируем. Представим, что вы открыли небольшой магазин. Он занимается, например, продажей полезных продуктов. Вы не привлекали инвестиции и запустили всё на свои деньги: в конце концов, это ваша мечта.
И надо сказать, всё началось неплохо. За два месяца до открытия вы запустили сайт на бесплатном движке. Затем договорились о рекламе с несколькими блогерами и заплатили за репосты в районных группах. А неделю назад даже настроили рекламную кампанию (по видеоуроку на YouTube).
Казалось бы, все идет хорошо… Но есть одно но: ваши деньги заканчиваются.
Как-то вечером вы решили проанализировать ситуацию. И с ужасом осознали: вы не понимаете, какая именно реклама приносит продажи. Вы видите, что заказы в интернет-магазине появляются каждый день. Но неясно, откуда они берутся. Долго так продолжаться не может — у вас осталось всего около 50 000 рублей.
Что делать? Какой рекламный канал масштабировать? Откуда приходят заказы?
Давайте разбираться и спасать бизнес.
Сквозная аналитика — это инструмент по работе с данными. Она нужна, чтобы у нас появилась возможность анализировать эффективность различных площадок и принимать решение с какими работать, а с какими — нет.
Шаг 1. Понять, почему считать — это важно
Любому бизнесу, который ведет рекламу в интернете, будет полезна сквозная аналитика. И неважно, что это за бизнес: высокотехнологичный завод, дилерская сеть или магазин футболок. Несмотря на нюансы, очень часто задачи по анализу эффективности будут одинаковыми.
Всем нужно понимать, откуда приходят клиенты, как тратятся деньги на привлечение, и где есть проблемы с маркетингом. Всем важно считать (а еще важнее, уметь оптимизировать) LTV, CPA, СPC и другие показатели, которые влияют на конечную рентабельность рекламы и бизнеса. Аналитика — ключевой инструмент для принятия оптимального решения в условиях неопределенности, когда важно понять, что делать дальше и что масштабировать.
В нашем примере с магазином мы не понимаем, в какой рекламный канал нужно вкладывать деньги, а от какого лучше отказаться.
Шаг 2. Понять, что такое сквозная аналитика
Мы определяем сквозную аналитику как инструмент по работе с данными. Она нужна, чтобы у вас появилась возможность анализировать эффективность различных площадок и принимать решение с какими работать, а с какими — нет.
Именно это нам и надо знать, чтобы спасти магазин.
Теперь о том, что «под капотом».
Если очень сильно упрощать, сквозная аналитика основывается на client_id# и utm-метках.
Client_id — это уникальная метка посетителя, которая хранится в cookies браузера. К этой метке идет привязка всех действий посетителя сайта. В дальнейшем, по этому показателю связываются действия посетителя на сайте в различных системах аналитики.
Как это работает на практике? Например, вы зашли на какой-то сайт из разных мест (Google, Яндекс, Vk). Единственный способ определить, что это были именно вы, а не три разных человека, — это client_id, который добавился в куки при вашем первом посещении.
Utm-метка — это специализированный параметр в URL, используемый для отслеживания рекламных кампаний. Чаще всего, именно с её помощью определяется источник трафика, объявление, рекламная кампания или даже ключевое слово. В отличие от client_id, который присваивается автоматически, этот параметр в зоне ответственности специалиста, управляющего рекламой. И на его содержание мы можем как-то влиять.
Например, для рекламы в Google в упрощенном виде utm-метка выглядит примерно вот так:
https://yoursite.ru/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaignid}&utm_content={creative}&utm_term={keyword}
После того, как человек перейдет по такой ссылке, все эти параметры можно будет посмотреть в отчетах Google Analytics или Яндекс Метрики.Здесь «yoursite.ru» — это адрес страницы, на которую мы ведем с рекламы. А вот дальше идет сама метка, которая отделяется от основного URL знаком «?» и состоит из нескольких важных параметров, которые делятся между собой знаками «&»:
utm_source — определяет источник трафика
utm_medium — тип трафика
utm_campaign — название рекламной кампании
utm_content — идентификатор объявления
utm_term — ключевое слово
Шаг 3. Посмотреть в Google Analytics
…эти данные все равно будут не совсем релевантными.
Дело в том, что по умолчанию, Analytics считает значимым только последнее посещение. А в абсолютном большинстве случаев клиент перед покупкой зайдет на ваш сайт несколько раз: с контекста, с поиска и, например, из социальных сетей. Как минимум это значит, что вы не увидите, сколько потратили на привлечение в реальности.
Для этого нужно смотреть мультиканальные последовательности. Их визуализация по умолчанию в Google Analytics достаточно неудобна. А ведь есть еще коллтрекинг — для интернет-магазинов эта информация особенно актуальна. Скорее всего, телефонные звонки входят в цепочку касаний клиента перед заказом.
Если резюмировать: построить удобную и прозрачную систему, которая учитывает степень участия каждого канала в цепочке продаж только на Google Analytics не получится (и на Яндекс. Метрике тоже). Это просто отправные точки, с которых нужно начать.Очень часто бизнес и маркетологи думают: «Ну, у нас же к сайту прикручен Аналитикс. Что еще нужно? Вот пойду сейчас как следует в нем разберусь и всё пойму».
Конечно, при желании, в Google Analytics можно пробрасывать расходы из Google Ads и считать рентабельность по этому каналу. Также можно загружать и рекламные расходы из другим систем, но это уже точно история не для начинающих пользователей. Придется руками загружать файлы — это не очень удобно и с этим очень легко ошибиться.
Даже если вы:
потратите несколько вечеров на изучение Google Analytics и грамотно настроите цели по всей воронке продаж;
увидите сколько людей доходят до заказа товара;
правильно пропишете все utm-метки с рекламы;
Шаг 4. Выбрать решение
Что лучше? Конечно же, индивидуальная разработка, которая будет отталкиваться от задач именно вашего бизнеса. Так можно построить и автоматизированную систему лояльности, и глубокую аналитику товарных категорий, и много чего еще. Стоит это дорого.
Но вполне рабочую схему можно реализовать самостоятельно (или почти самостоятельно), используя второй пункт.Итак, пришло время посмотреть на рынок сервисов сквозной аналитики.
Строго говоря, есть три большие группы предложений:
1) Бесплатные сервисы. Например, Яндекс.Метрика или Google Analytics. Но, как мы сказали выше, этого зачастую недостаточно.
2) Платные сервисы по типу Garpun или Owox.
3)Индивидуальная разработка.
Шаг 5. Построить сквозную аналитику
В нашем случае можно попробовать сделать так:
1) Проверить корректность utm-меток в рекламных кампаниях. Это тема для отдельной статьи, но многие системы автоматически проставляют базовые метки.
2) Опционально: подключить коллтрекинг, несколько подменных номеров телефона и настроить отслеживание звонков.
3) Выбрать платформу для сбора данных, например, Garpun, и подключить нужные системы для экспорта данных (рекламные аккаунты, системы аналитики, CRM и т. д.).
4) Определиться с местом, куда мы будем выгружать полученные данные. Это может быть Google BigQuery или любой другой облачный сервис, ваша собственная база данных или Google Spreadsheets.
5) Для более наглядного результата можно построить сводный отчет в BI-системах (Microsoft PowerBI, Google DataStudio, Tableau и др).
6) Через какое-то время (желательно подождать хотя бы неделю) провести оценку полученных данных.
Кажется сложным? Так оно и есть.
Так как нам не потерять магазин?
После того, как вы построили свою систему сквозной аналитики, вы увидели, что половина кампаний в контекстной рекламе генерирует клики, но не дает заказов. Зато недорогие рекламные интеграции от блогеров с уникальными utm принесли вам около 20% оборота и окупились. Еще вы увидели, что ваш сайт все увереннее получает органический трафик: от месяца к месяцу не только растет посещаемость, но и доход с этого канала. Более того, часть клиентов возвращается к вам. А вот звонят вам чаще всего с флаеров, которые вы распространили в близлежащих ЖК (это вы узнали, подключив call-tracking к системе аналитики).
После оптимизации рекламных кампаний, перераспределения бюджета на точечные рекламные интеграции и небольшой корректировки стратегии продвижения, вы осознали, что при существующих показателях вам нужно продержаться всего пару месяцев до точки самоокупаемости.
Поздравляем, бизнес спасен! Но…
Посмотрим правде в глаза
Скорее всего, ни у одного владельца бизнеса не будет времени для того, чтобы правильно размечать рекламные кампании, интегрировать несколько сервисов друг с другом, разбираться в тонкостях работы коннекторов и даже в настройке коллтрекинга. Максимум, на что хватает среднестатистического маркетолога — настройка целей в Google Analytics.
Значит, придется либо искать специалиста, либо опытное агентство на аутсорс. А в случае, если вы решили воспользоваться сервисом Garpun, наши специалисты с радостью помогут вам с настройкой.
Выводы
Мы кратко разобрали, что лежит в основе работы сквозной аналитики, для чего она нужна, что предлагает рынок, и на почти реальном примере посмотрели, чего можно достигнуть с ее помощью.
Это удобный инструмент, который в большинстве случаев может помочь любому бизнесу: от магазина сувениров до огромного производства с сетью дилерских центров.
А в заключение мы просто ответим на три самых частых вопроса, которые нам задают:
- Можно ли обойтись без сквозной аналитики?В теории да. Если вы микробизнес, можно считать всё в Exсel вручную. Но с ростом бизнеса совершенно точно будет расти и объем данных. Анализировать показатели станет довольно сложно, а значит, станет сложнее принимать решения. На каком-то этапе будет дешевле внедрить хотя бы простую сквозную аналитику.
- Можно ли построить аналитику самостоятельно, если вы малый бизнес?Да, но нужно будет приложить достаточно много сил, и это в любом случае будет стоить каких-то денег.
- Подходит ли использование сторонних сервисов для построения сквозной аналитики для крупного бизнеса или нужно разрабатывать индивидуальные решения?По нашему опыту, да, подходит. Использование сервиса намного дешевле найма собственной команды в штат и с точки зрения поддержки всей инфраструктуры (например, не нужно оплачивать сервера и работу IT-специалистов). При этом вы будете точно знать, что всё не упадет, а доступ к данным не сможет получить никто, кроме вас.
Хотите первыми узнавать о новостях маркетинговой аналитики и обновлениях Garpun? Подписывайтесь на наш канал в Telegram!
