Сквозная аналитика: обзор способов настройки. Шаг #1 — выбор показателей для контроля. Какие плюсы дает сквозная аналитика бизнесу

В данной статье подробно расскажем, что такое сквозная аналитика, как ей пользоваться и как сэкономить деньги на рекламном бюджете. И как можно заработать , используя сквозную аналитику при настройке рекламной компании Заказчика. Если Вы активно рекламируетесь в разных каналах, но не можете посчитать эффективность всех этих мероприятий, и выяснить, что дает больше пользы? Для этого нужно настроить сквозную аналитику. , гостевые посты со ссылкой, соцсети - теперь все источники клиентов и заказов будут учтены. О том, с чего начать и как добиться такого результата, читайте далее.

сводный отчет или единый инструмент, в котором собрана статистика по всем рекламным каналам и проанализированы конверсии;

подробная картина того, откуда пришел клиент, и какой запрос он использовал;

наглядный путь клиента от привлечения до суммы чека, которую он оставил у вас.

Что дает сквозная аналитика?

CRM, веб-статистика и CallTracking становятся одним целым, и вы получаете понимание того, какие каналы работают лучше.

Вы сможете влиять на воронку продаж.

Вы увидите, какие инструменты не работают, и не будете тратить на них время и деньги.

Вы всегда знаете, сколько стоит заявка и посетитель.

Отчет сквозной аналитики дает возможность строить точные предположения относительно будущего вашего бизнеса.

Продажи и онлайн-статистика дадут вам понимание того, как именно работает ваш механизм продаж, и что цепляет покупателя.

Сквозная аналитика экономит ваше время на сведении данных, когда ее выполняет специальный инструмент или специалист.

Особенности

Формирование воронки продаж должно происходить одновременно с внедрением сквозной аналитики. Не получится «впрыгнуть на ходу» - от этого может пострадать достоверность данных.

Сквозная аналитика полезна тем, что на каждом этапе движения покупателя к целевому действию есть свой показатель, и по нему вы сможете понять, эффективно ли ваше объявление, процент конверсии, повторные покупки и т. д. Нелогично судить о качестве объявлений по совершенным продажам - между этими этапами есть несколько промежуточных точек, и дело может быть в них.

Именно с помощью сквозной аналитики вы начнете считать свой показатель ROI, и увидите, насколько хорошо окупились ваши инвестиции в рекламу.

UTM-метки должны быть на всех источниках, чтобы распределить все посещения и действия четко по каналам.

Как реализовать?

Для сквозной аналитики вам понадобится специальный сервис типа «Яндекс.Метрики». и как настроить, читайте по ссылке. Сюда, в идеале, можно будет «подвязать» данные из многих источников: «Яндекс.Директ», Google AdWords, «Яндекс.Маркет», Facebook, «ВКонтакте», Google Merchant, а также, например, «Подарки.ру». Все это можно узнать у конкретного сервиса перед стартом работы. Например, список выше - это возможности Roistat, и это не все.

Roistat

Использование сквозной аналитики в Roistat

Предлагает статистику по 22-м показателям и 11 рекламных интеграций. Есть 14 дней бесплатного периода. Стоимость: от 177 до 1623 руб. в день, в зависимости от масштабов вашего бизнеса и количества проектов.

Внимание:

Плюсы сервиса состоят в том, что вы получаете пакетом полезные отчеты, здесь есть свой хороший CallTracking, простая интеграция с рекламными каналами и аналитика по различным каналам, удобные SMS-уведомления о тратах и прибыли, а также колебаниях ROI. Есть и минусы: несколько заумный интерфейс, интеграция с некоторыми CRM происходит с ошибками, прекращение работы означает получение данных в формате ХLS, и дальше как хотите.

Calltouch

Сквозную аналитику также предлагает сервис Calltouch. Здесь можно рассчитать бюджет под ваши потребности. Бесплатного пробного периода в сервисе нет, ориентировочная стоимость для небольшого проекта - 5400 руб.. Чтобы посмотреть интерфейс, нужна регистрация, которую одобряет менеджер сервиса в рабочие часы. Сюда вы можете «подвязать» данные «Яндекс.Метрики» и Google Analytics, чтобы получить расширенные данные по SEO. У сервиса есть своя статистика посещений, достойный CallTracking, а также возможность заказать доработку инструмента под личные потребности конкретного проекта. Из недостатков: акцент на звонках, интерфейс требует доработок, готовых интеграций нет.

Alytics

Сервис сквозной аналитики с автоматизацией контекстной рекламы, на которой ранее специализировался. Кроме того, с ним можно гибко интегрироваться с CRM, и сделать это бесплатно, если пополнить счет. Примерная стоимость для трех небольших проектов - 5100 руб.

Использование сквозной аналитики в Calltouch

Есть некоторые особенности: рекламных каналов для автоматического отслеживания мало, посещения отображаются только из данных Google Analytics (не с чем сравнить). Помимо прочего, сервис довольно молодой, и еще не все процессы отлажены.

Google Analytics

Можно все объединить в Google Analytics, но необходимы специальные знания или тот, кто будет контролировать весь массив данных, задавать параметры и делать правильные выводы. Это или по знакомству, или платно. Возможности достаточно широкие, потому обратить внимание на такой вариант однозначно стоит, даже за деньги. Еще несколько аргументов в пользу делегирования:

работать с формулами сложно;

тяжело «подружиться» с интерфейсом, если ты новичок, и конечная цель - сквозная аналитика;

без коллтрекинга ничего не получится.

Как вывод: Google Analytics нужен большим проектам или перфекционистам с опытом.

Кому не нужно?

Есть такая специфика бизнеса, которой сквозная аналитика без острой надобности. Если вы продаете автомобили или квартиры, есть большой риск потерять клиента. Сквозная аналитика рассчитана на несколько более короткий цикл принятия решения и оценки результатов рекламных мероприятий. В этом случае затраты на сквозную аналитику могут оказаться неоправданно высокими. Если вы продаете высокомаржинальные товары, и дело объективно идет хорошо, вы ищете новый рынок сбыта, не зацикливайтесь на сквозной аналитике - не нужна она вам. Если ваш товар остропопулярный в короткий промежуток времени, и мода на него быстро проходит, быстро создавайте лендинги, «лейте» на них контекстную рекламу, и не думайте про сложную аналитику. Обычного отчета по заявкам вам хватит.

Что хочет каждый владелец бизнеса? Точно знать сумму рекламных расходов и понимать, сколько денег удалось заработать на каждом способе рекламы. Стандартные аналитические методы (клики, показы, переходы) не дают необходимый объем информации, с помощью которой можно определить действенные и неэффективные каналы привлечения клиентов. Эти задачи решает сквозная аналитика.

Заказать продвижение сайта

Ingate в новом выпуске
«Трансформатора»!

Смотри видео и перенимай digital-советы от первых лиц компании.
Находи клиентов. Быстрее!

Три уровня аналитики

Учитывая описанные выше схемы аналитики, можно определить три уровня сложности.

Первый: все вручную. Подходящий вариант для малого и микробизнеса, которому не по карману платные аналитические решения. Для него нужен такой набор инструментов:

Spreadsheet Google, Excel;
электронная платформа для приема заявок (CRM);
Google Analytics, «Яндекс.Метрика». Можно использовать сервисы в комплексе;
система колл-трекинга (автоматическая либо полуавтоматическая).

Схема действия: система аналитики фиксирует действия пользователей на сайте. Когда заявка оформлена, в CRM попадает информация об источнике. В элементарной модели инструменты не связаны, поэтому данные нужно выгружать вручную, объединяя их по нужным параметрам. Это удобно при невысоком трафике и бюджете. Как только компания преодолеет этот этап — нужно выбирать более сложное решение.

Второй: автоматизация. Решение для малого или среднего бизнеса с большим объемом операций. Подходящие инструменты:

Google Analytics;
система автоматического колл-трекинга;
инструмент для автоматического импорта расходов;
если нужно — Microsoft Power BI.

Период внедрения занимает в среднем 7 дней. Принцип строится на настройке связи инструментов для автоматизированной выгрузки данных в Google Analytics. Большинство современных систем поддерживают эту возможность.

При всех преимуществах автоматизации у этого решения есть свои особенности. Отсутствует доступ к каждому пользователю в рамках одной сессии. Если количество сессий превышает 40 тыс. в сутки, система может семплировать данные. Кроме того, системой запрещена передача личной информации.

Третий: совершенная аналитика. Этот уровень выбирают представители среднего и крупного бизнеса. Он позволяет автоматизировать процессы без проблем, озвученных выше. Средний набор инструментов:

Google Analytics;
автоматическая система колл-трекинга;
база данных (лучше облачная);
Excel или более совершенные инструменты (Tableau, QlikView).

Принцип можно описать кратко: все получаемые аналитические данные автоматически поступают в единую базу в чистом виде без искажений. Благодаря этому можно получать выборку по любому запросу: изучать поведение каждого конкретного пользователя, анализировать группы покупателей, тестировать огромное количество маркетинговых гипотез. Нет никаких ограничений. Полученные данные можно выгружать в виде удобных таблиц и графиков.

Три этапа настройки сквозной аналитики

При внедрении системы требуются услуги программистов и интеграторов. Когда все налажено и проверено — пользоваться инструментами можно, не привлекая айтишников. Внедрять сквозную аналитику лучше при построении воронки продаж. Без этого не будет возможности оценить рекламные бюджеты. В целом все работы можно разделить на три этапа.

01.

Отбор ключевых контрольных точек

Количество бизнес-показателей, доступных для отслеживания, может быть неограниченным. На каждом этапе эти показатели могут меняться. Можно отобрать актуальные для данного периода времени. Например, ключевыми показателями в период привлечения клиентов могут быть клики по рекламным объявлениям, на этапе роста продаж — средний чек и конверсия, при удержании — повторные заказы.

Среди важнейших показателей нужно учесть ROI — коэффициент возврата инвестиций. Это объем средств, которые удалось вернуть, потратив деньги на рекламу. По сути, сквозная аналитика сводится к расчету: сколько компания заработала с помощью рекламы и насколько окупается каждый из каналов.

02.

Настройка аналитики

Интеграция используемых сервисов в единую систему аналитики. Настройка UTM-меток и генерация ссылки, по которой можно отслеживать источники обращения посетителей. Настройка разметки ссылок для получения точной информации по каждому каналу.

03.

Отслеживание показателей

Набор массы событий и посетителей, отслеживание каналов посредством UTM-меток, использование систем аналитики и колл-трекинга для анализа целевых действий. Все показатели поступают в единую систему аналитики, где есть инструменты для их удобного расчета и построения прогнозов.

Лидеры рынка выбирают Ingate

Как стать клиентом Ingate?

Для заказа стратегии в Москве или другом городе просто заполните заявку. Менеджер по работе с клиентами свяжется с вами и подготовит персональное коммерческое предложение performance-marketing агентства Ingate, составленное с учетом ваших целей и возможностей.

Тема сквозной аналитики в последнее время напоминает тёмную материю: все о ней знают, много раз слышали, некоторые даже имеют представление, что это такое, но когда пытаешься узнать подробности – уходят в абстрактное рассуждение о создании вселенной и user ID.

На самом же деле, в сквозной аналитике нет ничего сложного – это самая обычная аналитика, которая прослеживает весь путь пользователя от первого контакта (будь то поисковый запрос или звонок по визитке) до повторной продажи. Именно благодаря этому «пронизыванию» всего процесса закрепилось название «сквозной». Но, положа руку на сердце, я считаю, что любая аналитика должна быть сквозной, иначе это не аналитика, а допущения на конкретном участке маркетингового взаимодействия.

Почему не всякая аналитика – сквозная?

Итак, представьте ситуацию: у вас небольшой интернет-магазин, вы запускаете рекламу только в Google.Ads (бывший AdWords), на сайте стоит Google.Analytics с настроенной расширенной (это важно) электронной коммерцией. Все продажи совершаются исключительно через сайт, оплата проходит онлайн (в том числе и возвраты). В этом случае для работы достаточно функционала Google.Analytics. Он является тем самым инструментом сквозной аналитики, поскольку фиксирует заходы на сайт, процесс выбора товара, как клиент положил что-то в корзину, удалил из неё, какой промокод использовал. Если через месяц этот пользователь вернулся и совершил повторную покупку – это тоже можно отловить стандартными методами Google.

Но, увы, на практике всё немного не так:

— магазины используют множество каналов привлечения пользователей;
— часто задействована оффлайн реклама;
— коммуникации проходят не только в рамках сайта, но и по телефону (иногда клиенты приходят в офис!);
— далеко не все «заявки» (или лиды) являются продажами;
— даже если продажа состоялась, клиент может вернуть товар в течение 14 дней (или позже, в соответствии с договором).

В итоге практически невозможно посчитать ROI по каждому отдельному каналу. А на практике, увы, люди даже не сводят расходы из разных источников, не говоря уже о том, чтобы сводить данные разных этапов и процессов. В результате получают разрозненную информацию, которая никак не связана между собой:

Поэтому зачастую принимаются неверные решения, основанные на мифах, слухах и интуиции (которая основана на мифах и слухах).

Что же с этим делать?

И вот, когда казалось, что всё пропало, на помощь пришла сквозная аналитика, которая с высокой точностью (вплоть до каждого отдельного пользователя) помогла связать разрозненные данные в единую цепочку.

Существует три основных подхода к решению проблемы.

Сводим все данные в Google.Analytics

Первый подход состоит в следующем: сводим всё в Google.Analytics, передавая различными способами все последующие этапы. Например, практически все системы CallTracking, хантеры и онлайн-чаты отправляют в Google стандартные события, на которые можно настроить цель и прикрепить ценность. CRM-системы также могут передавать нужные параметры при правильной настройке. Всё это связывается по идентификатору пользователя. В результате мы можем отследить каждого отдельного покупателя.

Аналогичным образом добавляем в Google.Analytics и данные о расходах (например, о ).

В результате зафиксированы все точки контакта, ну а продажа идёт стандартными средствами расширенного Е-коммерс.

Использование специализированных сервисов

Второй способ менее изобретателен и намного проще: покупаете подписку у специализированного сервиса (например, Roistat или Alytics), которые сводят все данные воедино в своём интерфейсе.

Не возникает сложностей с настройками и подключением. В системе также заложены наиболее востребованные стандартные отчёты и воронки по продажам, вам даже не нужно будет придумывать свои.

Самостоятельное сведение всех данных в таблицах

Третий способ наиболее ресурсоёмкий вначале, но простой и удобный в дальнейшем. Выгружаете все данные из разных источников в единую базу (это может быть как любое облачное решение, так и собственная база данных на сервере или же обычные таблицы Excel/Google.Sheets) и строите любые отчёты, которые нужны (например, с помощью Google Data Studio или Power BI).

Преимущества и недостатки каждого способа кратко приведены в таблице:

Способ сведения данных	Плюсы	Минусы
Сведение в Google.Analytics	— бесплатно; — не требует дополнительных интеграций; — не нужно дополнительно изучать что-то новое.	— ограничено функциями и отчётами самого Analytics; — часть данных может теряться.
Сторонние системы сквозной аналитики	— быстро; — есть готовые отчёты; — официальная техподдержка.	— нужно платить каждый месяц.
Сведение в таблицах	— бесплатно; — можно построить любой отчёт за любой период.	— довольно ресурсоёмко при настройке; — нужно уметь строить запросы к базе данных; — нужно уметь пользоваться системами анализа.

Что получим в итоге?

В результате использования одного из указанных способов можем получить такой результат:

Сразу хочу отметить, что в этом случае мы использовали упрощённую модель расчёта, постоянные расходы равномерно распределили между всеми источниками.

Отдельно хочу обратить внимание на многоканальные продажи. Рекомендую использовать линейную модель, если доход равномерно распределяется между всеми каналами, участвующими в продаже.

В этом случае сразу видим результаты с каждого конкретного канала. Представьте всё это в динамике… (хочу отметить, что «Рекомендации» – это результат затрат на рекламу в предыдущих месяцах. Не стоит считать, что он полностью бесплатный. В этом случае, снова же, хотели показать общую картину).

Что нужно для начала?

Чтобы начать пользоваться всеми удобствами сквозной аналитики, нужно быть готовым и морально, и технически. Дело в том, что, во-первых, у вас появится довольно большой объём новых данных для анализа, многих это пугает. Во-вторых, по опыту могу сказать, что многие не делают даже такие простые вещи, как UTM-метки, что делает дальнейший анализ невозможным.

Обращаю внимание на то, что если аккаунты AdWords связаны с Google.Analytics, а Яндекс.Директ связан с Метрикой, данные передаются и без меток, автоматически (метки, конечно, есть – Google и Яндекс ставят их сами, но свои, специфические). Сторонние же системы (коллтрекинг и CRM) не могут прочесть эти метки, поэтому обязательно нужно ставить стандартные UTM.

Кроме того, убедитесь, что все системы корректно считывают и записывают эти данные. Только тогда можно будет связать их воедино.

Вместо заключения

Независимо от того, каким способом будете анализировать данные, помните, что аналитика нужна не сама по себе, а для принятия решений. Даже самый красивый дашбор – это просто картинка, если она не отвечает на поставленный вами вопрос.

Следует помнить, что аналитика – это не надстройка над процессом продаж, а неотъемлемая часть каждого звена в цепочке:

И это всё не разные аналитики, а одна, соединяющаяся цепочка.

А построить отчёт по собранным данным – не так уж и сложно:

В одной из следующих статей рассмотрим конкретный кейс по настройке сквозной аналитики и покажем результаты её внедрения.

Прокачай свои навыки в SEO на максимум! Авторские курсы SEO-Кокшарова (Devaka)

Курс для продвинутых:
17 октября начнётся курс Hard SEO «От специалиста до профи» .
Длительность курса: 6 недель.
Вы научитесь глубокому анализу сайта, понимать алгоритмы поисковых систем, применению продвинутых SEO-инструментов.

Курс для продвижения проекта:
22 октября – авторский курс SEO Pro , созданный совместно с WebPromoExperts.
Длительность курса: 4 недели.
Вы научитесь проводить SEO-аудит сайтов, анализировать семантику, наращивать ссылочную массу сайта и анализировать эффективность продвижения в поиске.

Без сквозной аналитики все ваши усилия по заработку в интернете могут превратиться в один бесконечный кошмар. Реклама не работает — а вы не знаете почему. Люди не покупают — а вы не понимаете, как исправить. Сайт не продает — а вы ничего не можете с этим поделать.

Чтобы такого не случилось — вам нужен «рентген», который точно покажет — что происходит в ваших воронках, и как их улучшить. Таким рентгеном и станет сквозная аналитика.

В этой статье мы рассмотрим самую простую и эффективную схему настройки сквозной аналитики за 5 шагов. И вы сможете это сделать бесплатно, своими руками, буквально за один вечер.

В качестве небольшого вступления, давайте рассмотрим на примере моего сайта, как работают системы сквозной аналитики, и для чего они нужны.

Что такое сквозная аналитика и как она работает

Сквозная аналитика — это система, которая позволяет отслеживать все, что происходит внутри вашей воронки продаж. Начиная с того момента, как потенциальный клиент впервые увидел ваше объявление — вплоть до того, как он оформит заказ и заплатит деньги.

Иногда все эти действия можно отследить в одном месте, а иногда для этого надо настраивать несколько программ. Но главное — что все ваши показатели находятся у вас перед глазами. и вы можете их контролировать. А когда мы что-то контролируем — значит мы можем этим управлять (повышать и улучшать).

Вот, например, как может выглядеть воронка продаж с настроенной сквозной аналитикой.

Пример сквозной аналитики «в действии»

Чтобы далеко не ходить — давайте рассмотрим вот этот сайт. на котором вы находитесь прямо сейчас. Со стороны это может быть и незаметно, но у меня тут тоже есть своя воронка продаж с настроенной сквозной аналитикой.

Сразу предупреждаю, что моя воронка продаж построено немного необычно, потому что это блоггинг, инфобизнес, и прочее «мракобесие». В более традиционном бизнесе она будет выглядеть немного иначе.

Но традиционную воронку мы рассмотрим и построим чуть ниже, а тут у нас хотя бы есть возможность посмотреть на конкретные цифры.

Итак, вот из каких шагов состоит моя воронка продаж:

Человек переходит на мой сайт
Человек переходят на страницу подписки на мою рассылку «Бесконтактные продажи»
Человек подписывается на мою рассылку
Человек изучает мои бесплатные материалы и приобретает платный пакет

Вот так все просто и понятно. Но для отслеживания всех показателей, мне приходится использовать целые две различные системы аналитики.

Первая система — это отслеживание человек от момента попадания на сайт до момента подписки (шаг 1 — 3). Здесь я использую Яндекс-Метрику. Вторая система — это отслеживание человека от момента подписки до момента покупки (шаги 3 — 4). Здесь я использую сервис JustClick .

Как я нахожу слабые места в своей воронке

Чтобы понять, почему я еще не стал миллиардером, я открываю показатели своей воронки продаж, и смотрю — где в ней «дырки», через которые утекают деньги.

Первым делом я захожу в свой магазин Джастклик и смотрю, сколько оплат я получил за отчетный период. В нашем случае отчетные период — это одна неделя.

Тут я вижу следующую картину:

За неделю на рассылку «Бесконтактные продажи» подписалось 39 человек, и заработал я 8 460 рублей. Много это или мало? Прямо скажем, не предел мечтаний. Хотелось бы раз в 10-20 больше. Значит надо искать слабые звенья в воронке и укреплять их.

По показателям джастклика я вижу, что после подписки все идет довольно неплохо. 4 оплаченных счета из 39 подписавшихся — это конверсия 10,2% в оплату. Средний чек составляет 2115 рублей (8460р. разделить на 4 оплаты). Это очень приличные показатели для автоматической воронки продаж.

Больше всего клиентов за неделю я получил из источника «Прямые заходы». Это как раз мой блог, на котором вы сейчас и находитесь. Конверсия в покупку у людей с блога самая высокая. Вопрос — почему их так мало? Если бы за неделю ко мне в воронку с блога пришло не 29 человек а 290, то тогда и доход мой был бы в 10 раз больше.

Может быть у меня плохая страница подписки, и люди не хотят подписываться ко мне в рассылку? А может быть у меня слишком мало посетителей на блоге, и взять 290 подписчиков в неделю просто неоткуда? Ответы на эти вопросы нам даст уже Яндекс-Метрика.

Анализ показателей в Яндекс-Метрике

По инструкции, которую вы найдете ниже, я настроил на своем сайте учет показателей конверсий. Это как раз первые четыре шага в моей воронке:

Человек пришел
Человек перешел на страницу подписки
Человек подписался

Я открываю соответствующий раздел Яндекс-Метрики, и наблюдаю следующую картину конверсий за неделю.

За отчетный период (неделю) ко мне на сайт пришли 3 422 человека. Из них только 56 перешли на страницу подписки SQ (1,64%). И подписалось на рассылку 23 человека (41,1%).

Таким образом я вижу, что моя страница подписки работает очень неплохо. 41,1% — это высокий показатель. И да, пусть вас не смущает, что одна система мне показывает 26 подписчиков, а другая только 23. Такое случается по разным причинам. Главное, чтобы показатели сильно не отличались.

А вот и наша «дырка» — очень маленький процент посетителей сайта добирается до этой самой страницы регистрации. Всего 1,64% от общего числа посетителей.

Это очень мало. Вот здесь и надо работать — делать более убедительные призывы, делать более яркий и цепляющий баннер, и все такое прочее. Ну и конечно, надо работать над повышением посещаемости сайта. Если бы у меня была посещалка 3422 человека не в неделю, а в сутки, то это сильно повысило бы конечный результат.

Теперь вы видите, как сквозная аналитика помогает принимать решения на практике. Если бы у меня не было всех этих показателей, то я мог бы подумать, что у меня плохая серия писем, и люди поэтому ничего не хотят покупать.

Или что у меня плохая страница подписки — и надо её целиком переделывать, или даже менять бесплатный продукт, который я предлагаю за подписку (а вслед за этим и всю концепцию проекта).

Но аналитика показывает, что надо просто баннер сделать поярче, и все будет отлично. Вот этим я и займусь сразу после того, как покажу вам, как самостоятельно настроить такую же систему сквозной аналитики.

Настройка сквозной аналитики за 3 шага

Как и договаривались, давайте рассмотрим более «традиционный» вариант интернет бизнеса и аналитики.

Допустим, вы решили создать небольшой бизнес для того, чтобы наконец-то уйти с наемной работы и стать свободным человеком. В качестве ниши вы выбрали продажу мягких игрушку, сшитых умелыми китайскими руками. Нормальная ниша, ничуть не лучше и не хуже других.

Вы прошли парочку тренингов по «успешному успеху» и знаете, что прежде всего вам нужна конкретная цель, к которой вы будете идти. И такой целью вы поставили себе доход в 300 тысяч рублей в месяц. По вашим подсчетам, этого должно хватить на первое время.

Для того, чтобы зарабатывать 300 тысяч чистыми, вам надо делать 600 тысяч оборота в месяц. Потому что половину дохода съедят налоги, накладные расходы и себестоимость товара. И еще остается вопрос с рекламой. Потому что совершенно непонятно, сколько она будет вам стоить.

Но прикинув, мы решаем, что 1,5 миллиона оборота точно должны дать нам желанные 300 тысяч рублей чистой прибыли в месяц. Мы продаем китайских мишек по цене 2000 рублей за штуку. Стало быть, нам нужно каждый месяц продавать по 750 мишек (по 25 мишек в день).

Вот такие у нас исходные данные, и теперь нам надо настроить всю воронку продаж, сразу «вживляя» в неё сквозную аналитику. Потому что потом это будет сделать уже гораздо сложнее. И начинаем мы с первого шага — выбора показателей для контроля.

Шаг #1 — выбор показателей для контроля

С самого начала нам надо определить контрольные точки, которые мы с вами будем отслеживать с помощью сквозной аналитики. Тут очень важно избежать загромождения отчетов цифрами, но при этом сохранить понимание общей картины.

То есть не надо пытаться отслеживать абсолютно все показатели. Иначе вы рискуете в них запутаться, и так ничего и не поймете.

Наша с вами воронка будет выглядеть примерно вот так:

Человек видит объявление (Директ, КМС Гугл, таргет вконтакте, баннеры и пр.);
Человек переходит по нашему объявлению на лендинг;
Человек оформляет заказ;
Человек оплачивает заказ.

Соответственно, у нас получается всего 3 основных показателя, которые нам надо отслеживать с помощью метрики:

CTR объявлений (отношение количества показов объявления к количеству кликов);
Количество оформленных заказов;
Количество оплаченных заказов.

И в итоге мы получим два главных показателя, к которым ведут все остальные:

Сколько денег нам стоил один клиент (по рекламе);
Сколько денег нам принес один клиент (средний чек покупки).

Соотношение этих двух показателей дает нам самый важный показатель в сквозной аналитике.

Самый важный показатель

Этот показатель называется ROI (Return On Investment — «Возврат инвестиций»). Если мы потратили 1000 рублей на привлечение одного клиента, и получили с него ту же самую 1000 рублей оплаты, то наш ROI составляет 100%. На каждый потраченный рубль мы заработали один рубль и вернули себе 100% потраченных денег.

Вот именно к показателю ROI и будет сводиться вся ваша сквозная аналитика. Все эти 5-10-100 более мелких показателей должны вести именно к расчету ROI. Так, чтобы в конце отчетного периода вы смогли бы сказать — «Итак, мы имеем ROI 350% с рекламы в Яндекс-Директе, ROI 230% с рекламы в Гугл Адвордс, и ROI 50% с таргетированной рекламы вконтакте. Стало быть, мы отказываемся от таргета, чтобы не кормить этих дармоедов, а весь рекламный бюджет по максимуму переносим в Директ».

Вот если вы сможете так сказать — значит вы правильно настроили сквозную аналитику, и с её помощью отследили — какой источник рекламы дает вам прибыль, а какой её забирает.

Хорошо, мы выбрали показатели для контроля. Напомню, что это:

Конверсия в заказ
Конверсия в оплату

И из этих показателей мы в итоге высчитываем ROI. Давайте теперь посмотрим, куда и какой код надо вставить, чтобы правильно контролировать воронку.

Шаг #2 — Техническая настройка аналитики

Настройка utm-меток

Первым делом нам надо сформировать правильные ссылки для наших будущих рекламных источников. Чтобы отслеживать, откуда к нам пришли посетители, нам надо вставить в сслыки специальные метки. Они называются UTM-метки.

Если интересно, то UTM расшифровывается как Urchin Tracking Module, и означает «Отслеживающий модуль Urchin». Была такая компания Urchin Software, которая и придумала эти метки, а потом её поглотил Гугл.

Сейчас utm метки используются как универсальный инструмент для отслеживая источников посетителей на ваши площадки. Сгенерировать ссылку с utm метками вы можете например вот здесь .

Просто придумайте названия для ваших источников трафика и впишите их в соответствующие поля. Я обычно использую только три обязательных поля — источник кампании (utm_source), тип трафика (utm_medium) и название источника (utm_campaign).

yandex &utm_medium=cpc &utm_campaign=yandex-direkt (источник трафик — яндекс, тип — оплата за клик, название — яндекс-директ)
http://yoursite.ru/?utm_source=google &utm_medium=cpc &utm_campaign=kms (источник трафика — гугл, тип трафика — оплата за клик. название — кмс).
и так далее

Так вы получите отдельные ссылки на все свои источники трафика. которые собираетесь настраивать. Далее вы сможете отслеживать их с помощью Яндекс-Метрики (я покажу как), или любой другой системы сквозной аналитики. Но Яндекс-Метрика бесплатная, поэтому будем пока рассматривать именно её.

Настройка целей в Яндекс-Метрике

Теперь мы переходим в кабинет Яндекс-Метрики . Если ваш сайт еще не подключен к этой системе, то обязательно подключите. Для этого вам надо будет просто указать адрес сайта и с помощью простой проверки подтвердить, что вы действительно являетесь его владельцем.

Теперь вам надо вставить этот код на все страницы, через которые будут проходит ваши посетители. Самый простой вариант обычно выглядит вот так:

Страница вашего предложения (продающий лендинг)
Страница «Спасибо за оформление заказа»
Страница «Оплата прошла успешно» («Спасибо за покупку»)

Вот на эти ваши страницы вам и надо вставить полученный от Яндекса код счетчика. А после этого можно переходить к настройке целей. Я предпочитаю настраивать составные цели. Так мне кажется нагляднее.

Для этого в том же самом разделе «Настройки» выбираем пункт «Цели».

Затем нажимаем «Добавить цель» и выбираем типа цели — составная.

Теперь вам надо задать три шага, через которые будут проходить ваши посетители. Это три страницы, про которые мы говорили выше.

Теперь вам надо только сохранить эту воронку и начать получать данные для анализа. После того как вы запустите рекламу со всех источников, получите какое-то количество заказов и оплат — можно будет посмотреть, откуда именно пришли к вам клиенты.

Шаг #3 — Отслеживание показателей воронки

Напоминаю, что мы специально задали utm метки для того, чтобы отследить, откуда пришли именно покупатели, а не просто посетители. Количество кликов и посетителей, в конце концов, мы можем посмотреть и в самом кабинете рекламной системы.

Для того, чтобы увидеть, откуда пришли клиенты, мы переходим в раздел Отчеты — Стандартные отчеты — Источники — Метки UTM

Там вы увидите список всех utm меток, по которым к вам приходили люди за отчетный период. Выглядеть это будет примерно так.

Как вы видите, у меня было больше всего переходов по utm метке из янекс-директа, и еще по мелочи от партнеров.

Чтобы увидеть, из какого источника пришли именно покупатели — выбираем третий шаг нашей составной цели «Покупка» в списке целей. У меня это будет цель «Подписка».

На скриншоте ниже вы можете увидеть, что за сегодняшний день у меня больше всего конверсий принес источник «fixed» (это баннер на моем сайте). Конверсия составила 41%, как мы и видели выше. Еще были конверсии от партнеров, но немного.

Таким образом вы сможете увидеть, сколько посетителей к вам пришло, и из какого именно источника рекламы. Далее вы занесете все эти показатели в свою CRM или просто в файл excel, и там увидите наш самый главный показатель — ROI.

И на основании этого показателя вы будете принимать дальнейшие решения о том, в какой источник рекламы инвестировать больше денег, а в какой не надо инвестировать вообще (или надо его сильно улучшить перед инвестированием).

Заключение

Сквозная аналитика нужна для того, чтобы понимать, где в вашей воронке продаж «дыры», через которые утекают деньги. Слишком многие бизнесы проваливаются из-за того, что принимают неверные решения, потому что не видят ситуацию целиком.

Они вкладывают деньги в рекламу, которая не работает. Они переделывают лендинги, которые на самом деле давали отличную конверсию. Или вообще закрывают проекты, которые приносили бы отличный доход, даже после минимальных изменений воронки.

Надеюсь, что эта инструкция поможет вам обрести «рентгеновское зрение» и принимать только правильные решения.

Сохраняйте статью в избранное и делитесь с друзьями. Не забудьте скачать мою книгу . Там я показываю вам самый быстрый путь с нуля до первого миллиона в интернете (выжимка из личного опыта за 10 лет =)

До скорого!

Ваш Дмитрий Новосёлов

Чем больше бизнес и обширней реклама товаров, тем важней для него углубленная аналитика. В таком случае стандартными инструментами и решениями не обойтись - приходится внедрять новые сервисы и настраивать их “под себя”. На примере совместного кейса MixData BI и Ringostat мы покажем, как построить сквозную аналитику для сайта крупного предприятия, большинство заказов у которого поступает на телефон и e-mail.

Вводные данные

Полтора года назад у нас появился новый клиент - ООО “ТИС”. Предприятие производит и поставляет промышленное оборудование. Сеть представительств компании охватывает всю страну - от Новороссийска до Владивостока.

В интернете компания представлена сайтом remen.ru , на котором продаются комплектующие для конвеерных линий, приводные ремни, рукава высокого давления и многое другое - всего 17 категорий товаров.

Для рекламы такого широкого ассортимента компания не жалела средств. Так, в ноябре 2016 года в Яндекс.Директ было одновременно запущено 300 кампаний. Главная причина “болей” заказчика звучала так: “Не понимаем, откуда к нам приходят покупатели”. Учитывая масштаб компании и размер вложений в рекламу, этот вопрос стоял очень остро. Из-за специфики отрасли посетители remen.ru предпочитают звонить или отправлять запросы на электронную почту. Поэтому заказчик хотел знать рекламные источники, которые генерируют звонки и заявки на e-mail. На момент обращения к нам клиент использовал для аналитики только Google Analytics, а также пытался внедрить коллтрекинг - но этих инструментов ему было недостаточно. Заказчик поставил перед MixData BI следующие задачи:

настроить инструменты аналитики;
отследить рекламные источники обращений и выявить самые эффективные из них;
систематизировать информацию о расходах на рекламу и доходах с нее.

Проанализировав проект, мы выделили ряд подзадач:

установка Google Tag Manager;
настройка отслеживания звонков;
отслеживание обращений на e-mail;
импорт информации о доходах и расходах в Google Analytics;
визуализация данных.

На примере их решения мы покажем, как можно настроить сквозную аналитику, и какие инструменты для этого лучше использовать.

ЗАДАЧА №1: УСТАНОВКА GOOGLE TAG MANAGER

Практически все компании анализируют онлайн-конверсии в Google Analytics. Далеко не каждый проект может похвастаться тем, что над ним работал один разработчик от начала до конца. Когда сайт переходит “из рук в руки” с кодом может случится путаница - и тогда о правильной аналитике можно забыть. Так и произошло с сайтом remen.ru. Изначально над проектом работало много не связанных между собой разработчиков, в том числе фрилансеры. Код Google Analytics на сайте все время менялся, а иногда исчезал. Данные передавались некорректно или не передавались вообще.

Решение

Чтобы решить такую проблему, нужно перенести коды отслеживания Google Analytics в диспетчер тегов Google Tag Manager. Что мы и сделали. После этого управлять всеми скриптами и настраивать их можно прямо из панели GTM.

ЗАДАЧА №2: НАСТРОЙКА ОТСЛЕЖИВАНИЯ ЗВОНКОВ

Существует много бизнес-тематик, где покупатели чаще всего звонят перед покупкой. В этом случае важно знать, какие рекламные источники приводят к звонкам и заявкам. Для этого существует отслеживание звонков - коллтрекинг. Однако, у некоторых проектов бывают потребности, которые может удовлетворить не каждый сервис отслеживания звонков. Тут важно выбирать, исходя из особенностей проекта.

В случае remen.ru такая особенность - это необходимость отслеживать звонки с собственных номеров компании в формате 8-800. Они нужны для региональных офисов - ведь покупателям из разных регионов удобней звонить на бесплатный национальный номер.

Сервис, которым пользовался заказчик изначально, так и не смог установить динамический коллтрекинг для номеров 8-800. Статический коллтрекинг для проекта не подходил - потребовалось бы более 1000 номеров для нескольких сотен рекламных кампаний.

Решение

Для настройки отслеживания звонков мы обратились в Ringostat. Они смогли подключить динамический коллтрекинг на номера клиента за 2 дня. Рекомендуем устанавливать именно этот вид отслеживания звонков. В отличие от статического он дает углубленную информацию о рекламных источниках обращений по телефону - вплоть до ключевого слова. Подробней о том, чем отличаются виды коллтрекинга можно почитать и посмотреть на примере схем .

Ниже схема, которая иллюстрирует, как работает динамический коллтрекинг:

Благодаря коллтрекингу, доступна детальная информация об обращениях по телефону. Если говорить о Ringostat - это более 30 параметров и событий. Они передаются мгновенно, это преимущество Webhook - технологии для оперативной передачи данных из одного сервиса в другой. Такая скорость играет решающую роль для проекта, по которому поступает большое количество звонков, а также используется несколько аналитических инструментов.

Рекомендуем устанавливать форму обратного звонка - наши партнеры делились кейсами, в которых callback увеличивал количество обращений на 48% . До перехода на новый коллтрекинг у remen.ru была установлена форма обратного звонка от стороннего сервиса. Потом проект перешел на callback от Ringostat, который предоставляется пользователям сервиса бесплатно. Детальная статистика по обращениям через него дополняет аналитику обращений по телефону.

Также была настроена переадресация звонков на мобильные номера сотрудников. Это помогает решить проблему пропущенных обращений - даже если никого нет в офисе, менеджер сможет принять заявку.

ЗАДАЧА №3: ОПРЕДЕЛИТЬ, КАКАЯ РЕКЛАМА ПРИВОДИТ К ЗАЯВКАМ НА E-MAIL

У компаний, которые торгуют промышленными или специфическими товарами, большой процент обращений поступает на e-mail - у remen.ru они составляют 40%. Так происходит по следующим причинам:

запрос товара с артикулом и перечнем характеристик удобней прислать в текстовом виде, а не диктовать по телефону;

приглашения на участие в тендере обычно присылают на e-mail;

среди покупателей продукции большой процент людей старше 30-40 лет - им привычней написать на электронную почту, чем заказать обратный звонок или заполнить форму на сайте.

Решение

Заявки на электронную почту можно и нужно отслеживать, как и звонки, если их процент велик. Мы написали специально для заказчика e-mail-трекер. По аналогии с динамическим коллтрекингом, он демонстрирует каждому посетителю сайта уникальный e-mail, который закрепляется за ним на 1 месяц на основе Client ID.

Суть в том, что у Яндекс и Google есть возможность доставлять почту на домене, даже если перед @ стоят лишние символы:

Поэтому для e-mail-трекинга не нужно генерировать много почтовых ящиков - достаточно добавить рандомные буквы и цифры. Трекер работает следующим образом:

клиент заходит на сайт и видит электронную почту;

после отправки письма становится доступен Client ID Google Analytics;

по нему сопоставляется, какая почта закреплена за конкретной сессией пользователя;

данные передаются в Google Analytics.

Благодаря информации о сессии пользователя становится известен рекламный источник, вплоть до ключевого слова и кампании. Так можно узнать, какая реклама приводит к заявкам на e-mail.

После установки коллтрекинга и e-mail-трекера были настроены цели для отслеживания таких конверсий:

e-mail обращения;

обращения через онлайн-чат JivoSite;

заполнение онлайн-форм;

обратный звонок (callback).

Так можно охватить все каналы коммуникации, из которых поступают заявки.

ЗАДАЧА №4: ИМПОРТ ДАННЫХ О РАСХОДАХ В GOOGLE ANALYTICS

Для полноценной аналитики необходимо знать стоимость каждого звонка, обращения на e-mail, форму обратной связи или в онлайн-чат. Только так можно корректно рассчитать, окупаются ли инвестиции в рекламу. Важно, чтобы по проекту были доступны все параметры, показывающие, откуда пользователь перешел на сайт.

В случае с remen.ru изначально для загрузки данных о расходах в Google Analytics из Яндекс.Директ использовалось стороннее решение. Но оно не предоставляло статистику в разрезе всех динамических параметров. Было известно количество переходов - но не было ясно, сколько на них потрачено денег. Для полноценной аналитики не хватало таких данных:

{source} - площадка РСЯ;

{position_type} - тип блока;

{region_id} - ID региона;

{region_name} - название региона.

По этим параметрам в Google Analytics необходимо было загрузить расход.

Решение

Сейчас импорт данных о расходах из Яндекс.Директ в Google Analytics настроен с помощью сервиса MixData Import. Это решило проблему с загрузкой по динамическим параметрам. После этого мы вывели простые дашборды в Google Analytics и построили кастомные отчеты для удобства сотрудников компании.

ЗАДАЧА №5: ИМПОРТ ДАННЫХ О ДОХОДАХ В GOOGLE ANALYTICS

Для получения объективной картины эффективности рекламных каналов необходимо отслеживать не только расходы на рекламу, но и доход, который она приносит, а если точнее - фактические продажи. С помощью только Google Analytics сделать это невозможно - здесь нужна его связка с CRM и коллтрекингом.

Решение

Чтобы анализировать не только заявки, но и фактические продажи, необходимо настроить импорт доходов в Google Analytics. Остановимся подробней на том, как это было реализовано для проекта.

У клиента установлена 1С:CRM. Наш программист в сотрудничестве с программистом 1С разработали такую схему:

Когда кто-то оставлял заявку, данные отправлялись с помощью Webhook на файл обработки, а оттуда на FTP. Так специалисты получали информацию о Client ID. К ней добавлялись данные о номере телефона (в случае звонка) и e-mail (если было отправлено письмо). Данные о посетителе, полученные через онлайн-консультант, также складировались на FTP.

Далее специалист 1С раз в 15 минут извлекал эту информацию, сопоставлял ее и присваивал определенным контактам и сделкам идентификатор Google Analytics. Ежедневно в 23.00 данные о факте продажи централизованно отправлялись в Google Analytics.

Так можно регулярно отслеживать, сколько было продаж из конкретных рекламных источников.

ЗАДАЧА №6: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Для сквозной аналитики необходим удобный инструмент для компоновки графиков и визуализации отчетов. Google Analytics не всем кажется user-friendly в этом плане - но это не повод совсем отказываться от визуализации.

Рядовым сотрудникам заказчика было сложно строить сегменты и делать сравнения. Поэтому первоначально для этих функций мы использовали Qlik Sence. Несмотря на преимущества этого инструмента, работа с ним требовала затрат времени. Сначала нужно выгружать туда данные, объяснять визуализатору, какую информацию нужно получить в графическом виде и т. д. Это привело к тому, что клиент со временем перестал пользоваться Qlik Sence.

Решение

Google Data Studio Google предназначен для работы с массивами данных, и благодаря связи между ним и Google Analytics необходимая информация передается буквально одним кликом. Основное преимущество этой системы визуализации в том, что она понятна любому пользователю. Концентрируясь на нужных показателях, можно принять правильное решение даже без доскональных знаний в сфере аналитики.

КАКОГО РЕЗУЛЬТАТА УДАЛОСЬ ДОСТИЧЬ:

теперь известно, во сколько обходится каждый звонок, обращение клиента на e-mail, через онлайн-чат, коллбек и форму обратной связи;

можно проследить всю цепочку - от количества обращений, их стоимости до дохода по каждому из них;

маркетинговые данные сводятся, анализируются и визуализируются в Google Data Studio - там же можно отслеживать KPI;

Благодаря разработке схемы обмена данными между платформами можно построить комплексную и глубокую аналитику. Следующий шаг - анализ больших объемов информации, полученной из различных источников.

В этом году мы собираемся вывести аналитику для проекта на новый уровень. Для этого планируем подключить Google BigQuery - инструмент для обработки больших объемов данных. Если вам будет интересно узнать об этом - оставляйте комментарии, и мы напишем продолжение кейса, когда решение будет реализовано.