Легкомысленно относиться к своим данным и стыдно и затратно.
Бизнес – это стратегия, правильные своевременные решения, интуиция и владение ситуацией. Принять правильные решения возможно только при наличии достоверной информации и, вообще, при ее наличии. Статистические данные вместе с клиентской базой – это главная ценность бизнеса, и те, кто не собирает и не анализирует данные, в итоге обречены быть в аутсайдерах.
Сегодня будем учимся устранять хаос с данными и каким образом строится сквозная аналитика. И поделится парой полезных ссылок для вашего вебмастера/программиста, если вы решили пробросить «сквозняк» самостоятельно.
В отделе аналитики BDBD любят повторять:
Хотите лиды — гоните трафик. Хотите продаж — занимайтесь анализом.
Да, эту мудрость сочинили не в отделе трафика :).
Разумеется, главная задача любого бизнеса — увеличение дохода. Проблема рынка маркетинга в том, что он на этот вопрос никак не отвечает. И заказчику сложно отследить, во что выливается каждый вложенный рубль.
Показатель правильного маркетинга — ROMI (return on marketing investment), и его нужно считать.
Быстро считать, а лучше — моментально. Он — ключевая метрика для оценки эффективности рекламной кампании любого клиента.
Все ли компании знают откуда к ним приходят клиенты? Иногда можно получит ответ: «Из интернета». При этом запущена контекстная реклама, официальное сообщество ВКонтакте, опубликована партнерская статья на тематическом портале и т.д. Какой именно канал приведет вам покупку? Не все клики конвертируются в лиды, а лиды — в покупку. Уж вы-то знаете.
И тут на помощь приходит она – сквозная аналитика – набор данных, включающий в себя путь покупателя от лида до оплаты заказа, «путь» денег от вложений в платные каналы привлечения трафика до полученных и оплаченных заказов.
Для реализации системы сквозной аналитики требуется связать:
- CRM,
- данные по статистике сайта,
- а также используемые системы платной рекламы и call-трекинга,
- телефонии.
Дальше рассматривается простенькая схема для нетехнарей, в которой заключается работа со «сквозняком».
Определяемся с данными
На суше договариваемся с клиентом, какие данные и в каком разрезе интересует и его, и нас.
После этого приходит понимание, данные из каких систем клиента необходимо свести воедино. Делается пример таких данных в Excel-таблице, рисуются примеры отчетов в BI системе.
BDBD использует Power BI, но подойдет и любая другая программа, способная хранить в себе миллионы строчек с данными и создавать красивые визуальные отчеты. Пример выбранного формата схемы данных ниже.
А так выглядит набросок отчета.
Дополнения к CRM
Формируем ТЗ на создание в CRM системе дополнительных полей, в которые будут записываться уникальные идентификаторы клиента и транзакций.
Настраиваем коннекторы
Пишем коннекторы к системам, из которых мы будем выгружать данные. Обычно обращение к CRM системе и АТС происходит через API.
Этот код коннектора (ниже на скрине) взяли с GitHub Максима Уварова и отредактировали под себя. Обязательно покажите этот ресурс своему программисту.
Пример запроса к API Яндекс.Метрики.
Выгрузка
Выгружаем данные из всех систем, связываем их с помощью идентификаторов, проверяем корректность выгрузки данных: соответствие полученных данных с их истинными значениями внутри тех или иных систем.
Оформление отчетов
Подгружаем полученные данные к шаблонам отчетов. Проводим их анализ и выносим пул рекомендаций на внедрение для клиента. Обычно после подгрузки настоящих данных в отчет у клиента (да и у нас) открываются глаза на очень многие вещи: неэффективное использование бюджета платных каналов, явное уменьшение притока числа заказов с каналов, источники трафика с большим числом заказов, но без полученной оплаты.
Пример аналитики Яндекс.Директа.
Организовать сквозную аналитику можно, например, через специальные сервисы «систем под ключ», собственный софт или систему статистики Google Universal Analytics, которая позволяет настраивать отчеты по ROI, интегрировать системы call-трекинга и сервисы интернет-рекламы (например, контекстной рекламы). На рынке есть предложения, которые позволяют все это подключить довольно быстро и увидеть все данные в красивой визуализации.
Разумеется, список инструментов вариативен — все зависит от того, какие системы и сервисы вы выбираете в качестве «кубиков». О них неплохо изложено здесь.
В общем, нужно просто сделать первый шаг.
Сквозная аналитика только кажется сложной на первый взгляд, как все новое и непривычное.
Начните выстраивать у себя систему сквозной аналитики уже сегодня, тогда не придется жалеть о том, что вы этого не сделали еще вчера.
Или делегируйте вопрос профи. Форма заявки по ссылке.