Сквозная аналитика своими руками или готовый сервис?

Сквозная аналитика своими руками или готовый сервис? Аналитика
Содержание
  1. Что такое сквозная аналитика
  2. Почему сквозная аналитика нужна бизнесу
  3. «не люблю читать инструкции», «ваш кол-трекинг не работает! верните деньги», «я сам настрою лучше»
  4. Matomo v3.6.1 – скрипт веб-аналитики
  5. Атрибутивная модель
  6. Бонусные возможности готовых решений
  7. Виды са
  8. Все платные сервисы сквозной аналитики одинаковые
  9. Для чего применяют скрипты
  10. Если внедрить са, продажи резко пойдут вверх
  11. Еще больше полезных материалов
  12. Загрузка других данных
  13. Использование языка javascript в контекстной рекламе
  14. Как «сквозняк» ведет подсчет для разных источников трафика
  15. Как происходит взаимодействие внутренней crm-системы с amocrm, «битрикс24.crm» или любыми другими внешними crm-системами
  16. Как установить скрипт на сайт
  17. Как это работает?
  18. Какие инструменты са нужно и не нужно использовать новичку
  19. Когда и каким компаниям нужна сквозная аналитика
  20. Немного об учете офлайн-конверсий
  21. Немного теоретической части
  22. Полуавтоматический метод са
  23. Практический пример
  24. Преимущества и недостатки скриптов
  25. Примеры использования скриптов
  26. Принцип работы скриптов
  27. Проблемы звонков
  28. Продажа «из корзины» в crm-систему
  29. Продажа через форму заявки из соцсетей, включая fb и vk
  30. Профессиональная са
  31. Роль скриптов в продвижении
  32. Роль скриптов в сео
  33. Са «на минималках»
  34. Сквозная аналитика: самому или готовый сервис?
  35. Статический или динамический кол-трекинг
  36. Схема работы сквозной аналитики
  37. Технические сложности
  38. Языки скриптов
  39. Заключение

Что такое сквозная аналитика

Термин сквозная аналитика используется только российскими маркетологами (вот так сюрприз, правда?).

На западе сквозной аналитики как таковой нет – там используют термин Business intelligence, или сокращенно BI. Перевести этот термин можно как интеллектуальный анализ данных. BI – это аналитический подход, который позволяет перевести все совершаемые в интернете транзакции в форму, удобную для анализа маркетологов.

Сквозная аналитика или «сквозняк» на языке профессиональных маркетологов – это инструмент, без которого невозможно собрать более-менее точную статистику по ROMI и другим ключевым маркетинговым показателям.

ROMI или Return of Marketing Investment – термин, который обозначает общую эффективность маркетинговых инвестиций, т. е. рентабельность рекламной кампании в долгосрочной перспективе.

Сервисы СА в России получили большую популярность совсем недавно, и сегодня воспользоваться возможностями сквозной аналитики хотят практически все компании, которые ищут новые пути развития и увеличения прибыли.

Благодаря этому инструменту можно понимать, какие именно рекламные каналы являются самыми эффективными. Кроме того, сквозная аналитика дает следующие преимущества:

  1. Полная статистика по трафику со всех каналов, в том числе с таргетированной рекламы в социальных сетях.
  2. Статистика с точной привязкой к конверсиям.
  3. Более эффективное планирование рекламной кампании.
  4. Понимание своей аудитории.
  5. Постановка и достижение технически сложных целей. Например, расчет показателя того же ROMI или ROI, LTV, ROAS.

Почему сквозная аналитика нужна бизнесу

Статистика в рекламных кабинетах «Яндекс.Директ» и «Google Рекламе» очень подробная и позволяет отслеживать рентабельность рекламных кампаний, но не дает полного понимания эффективности. В них нет данных об обращениях клиентов из других рекламных каналов.

Да, мы можем учесть звонки (благодаря удобным кол-трекинг-системам), обращения в социальных сетях, чаты и даже бумажную рекламу, но и этого будет недостаточно для формирования оценки эффективности вложенных в рекламу средств с позиции совершенных конверсий. Тут на помощь и приходит «сквозняк». Он позволяет понять, куда именно ушел бюджет и позволяет определить точный размер:

  • возврата маркетинговых вложений;
  • стоимости посетителя;
  • стоимости заявки;
  • дохода от каждого клиента.

СА позволяет получить и другие показатели, а также оценить не только собственные расходы, но и затраты клиента на вашу компанию. Последний показатель очень актуален для всех видов бизнеса.

СА дает уникальные инструменты для организации когортного анализа каждого посетителя и каждой группы посетителей – мы можем точно узнать истинную эффективность любого канала рекламы.

СА также позволяет открыть глаза на многие неочевидные вещи и найти скрытый, но эффективный канал конверсий.

Можно выделить 3 главных достоинства СА:

  • знание реальной цены одного клиента;
  • управление бюджетом рекламной кампании на основе ROI или других ключевых показателей, которые важны для долгосрочной прибыли компании;
  • построение единого отчета на основе информации из статистики рекламных платформ Google / «Яндекс», CRM-системы и иных источников данных.

Еще один неочевидный плюс сквозной аналитики заключается в экономии времени при формировании отчетов на основе нескольких маркетинговых данных. На создание базовых отчетов из несовместимых платформ «из коробки» всегда тратится колоссальное количество времени даже у опытного специалиста, если он работает вручную.

«не люблю читать инструкции», «ваш кол-трекинг не работает! верните деньги», «я сам настрою лучше»

Таких «специалистов» сложно переубедить: они уверены в том, что знают, как лучше достичь цели. Вместо того, чтобы прочитать мануал к системе, они начинают ковырять API, пишут собственные скрипты и т. д. Зачем усложнять? Готовые решения уже работают «из коробки» и не требуют никаких изменений. Но некоторые люди просто не любят читать инструкции 🙂

Matomo v3.6.1 – скрипт веб-аналитики

Сквозная аналитика своими руками или готовый сервис?
!!!ВНИМАНИЕ!!! Данный материал предоставлен сайтом f-ferma.ru исключительно в ознакомительных целях. Администрация не несет ответственности за его содержимое!”

Скрипт похож на Youtube
Скрипт похож на Youtube

Атрибутивная модель

Как мы уже поняли, в условиях реального сайта конверсия далеко не во всех случаях достигается за один визит. Для примера возьмем следующую ситуацию: посетитель попадает на сайт из поиска, закрывает его, через некоторое время кликает по объявлению и снова попадает на наш сайт.

Большинство рекламных платформ по умолчанию устанавливают атрибуцию по последнему значимому клику.

Отмечу, что беспокоиться о подборе атрибуции не следует до сих пор, пока бюджет вашей компании не превышает 500 тыс. р. Последний значимый клик – универсальная модель, которая подходит большинству компаний. На практике, чаще всего, конверсии совершаются по одному-двум каналам, и задумываться о выборе какого-то другого сценария атрибуции не приходится.

Безусловно, есть сложные модели атрибуции, например, post-view. Большинство из таких сценариев бесполезны, т. к. они не могут взаимодействовать с популярными маркетинговыми каналами.

Бонусные возможности готовых решений

Готовые решения в области сквозной аналитики позволяют атрибутировать объявление не только под конверсии или просмотры, но и под иные показатели, включая:

  • чистую прибыль;
  • количество чистых продаж;
  • суммарные продажи;
  • прибыль за все время работы с выбранным клиентом.

Большинству компаний, внедривших систему сквозной аналитики, удается урезать траты на рекламу в 5–10 раз, либо сосредоточиться только на самых конверсионных каналах. Так при одинаковом бюджете можно получить гораздо больше заявок.

Виды са

Системы сквозной аналитики могут быть как максимально простыми, так и весьма сложными. Рассмотрим 3 вида систем СА подробнее.

Все платные сервисы сквозной аналитики одинаковые

Продукты разных компаний заметно различаются в количестве настроек системы. На конечную цену решения также влияет имя производителя, стоимость месячного или годового обслуживания. Одни решения специализируется на доскональном изучении источников – задействовании UTM-разметки и других дополнительных параметров. Другие позволяют создавать отчеты в режиме автопилота. Третьи эффективно работают с голосовым поиском.

Выбирая готовое решение для сквозной аналитики, ориентироваться нужно на ежедневные потребности маркетингового отдела компании. Далеко не во всех случаях разработчик сквозной аналитики, который гарантирует самое большое количество функций, является наилучшим вариантом для вашего бизнеса. Анализируйте, читайте, сравнивайте тарифы и техническую информацию каждого решения.

Для чего применяют скрипты

Скрипты обеспечивают функциональность сайта. Они устанавливают алгоритмы поведения в каждой предусмотренной ситуации. С помощью скриптов:

  • Собирается статистика. Это количество посещений или поведение пользователей на сайте. 
  • Происходит сообщение между базой данных и интерфейсом сайта.
  • Подгружается информация на странице без обновления. К примеру, кнопка «Показать еще» на сайтах интернет-магазинов.
  • Можно расширить функционал ресурса, добавить новые инструменты.
  • Автоматизируют большинство операций, необходимых для SEO-продвижения сайта. Это освобождает время вебмастера на решение других задач.
  • Добавляют динамические элементы дизайна. Благодаря написанному скрипту в период новогодних праздников на сайтах «идет снег».

Если внедрить са, продажи резко пойдут вверх

Неправда. Если мы внедряем сквозную аналитику в работу нашей компании, это не гарантирует повышение дохода. СА позволит получить подробную статистику по эффективности каналов, которая, в свою очередь, даст ключи к достижению других целей.

Еще больше полезных материалов


Возможно вам будет интересно изучить и другие мои статьи:

image

Больше подобных статей можно читать на моём telegram-канале

» или на сайте

Загрузка других данных

Данные из иных источников загружаются не чаще одного раза в сутки. Такая частотность связана с особенностями API рекламных платформ, социальных сетей и других источников.

Использование языка javascript в контекстной рекламе

В системе Google Adwords есть возможность управлять рекламной кампанией с помощью скриптов, написанных на JavaScript. Скрипт – это более простой и быстрый способ по сравнению с использованием API. Сценарий запускает задачи по расписанию: регулярная проверка рекламного аккаунта, анализ статистики, внесение изменений. Также можно автоматически следить за качеством объявлений, отключать неэффективные каналы и подключать новые.

Дополнительный анализ:  Полезные функции Excel для маркетологов | Медиа Нетологии

Как «сквозняк» ведет подсчет для разных источников трафика

В качестве основной единицы СА использует переход на сайт. Другими словами, считает все клики, которые приводят к открытию страницы вашего сайта. Все переходы попадают в СА-систему, где они подставляются к cookie-файлу, точнее, к параметру client id.

Как происходит взаимодействие внутренней crm-системы с amocrm, «битрикс24.crm» или любыми другими внешними crm-системами

Здесь все проще, чем может показаться сначала – конверсии, которые идут из внутренней CRM-системы, сразу попадают в amoCRM. Нужно поменять цену? Эта информацию мгновенно уходит во внутреннюю CRM. Таким способом веб-аналитика и черпает информацию о конверсиях.

Как установить скрипт на сайт

Скрипты несложно установить, так как у них есть инсталлятор для автоматической установки. После того, как у вас будет готовый файл со сценарием, нужно выполнить следующие шаги:

  1. Загрузить файл скрипта на сайт. Это делают с помощью ftp.
  2. Определить права доступа к скрипту.
  3. Установить программу с помощью инсталлятора.
  4. Заполнить все необходимые данные (может потребоваться доступ к базе MySQL).
  5. Заключительный этап – настройка через панель администрирования.

Как это работает?

переменные уровня данных, у нас будут передаваться в таком виде:

Какие инструменты са нужно и не нужно использовать новичку

Здесь нет универсального рецепта: для грамотной сквозной аналитики придется задействовать сразу несколько инструментов. Чаще всего я использую три инструмента: «Google Аналитику», старый добрый Excel и готовое решение для сквозной аналитики.

Когда и каким компаниям нужна сквозная аналитика

СА нужна компаниям, которые используют сразу несколько площадок для продвижения своих продуктов. Если рекламный бюджет вашей компании менее 50 тыс. р., возможно, пользоваться инструментами СА не совсем целесообразно.

Затраты на аналитику (все хорошо работающие решения платные, бесплатные вообще не работают или работают кое-как) также будут существенными. Но, опять же, тут все сугубо индивидуально.

Если же рекламных кампаний у вас много, то СА способна раз и навсегда решить проблему отчетов. После внедрения сквозной аналитики не нужно будет тратить кучу времени на формирование отчетности по РК: вручную собирать статистику по размещениям, названиям площадок, их эффективности.

Ищите и внедряйте хотя бы полуготовые решения, а лучше готовые.

Если у вас уже функционирует CRM, то ввести в работу систему сквозной аналитики будет гораздо проще. Еще рекомендация – выбирайте не самописные решения, а популярные, на базе облака. Они помогут сделать интеграцию более удобной и быстрой. К таким CRM можно отнести amoCRM, RetailCRM или тот же «Битрикс24».

Переходим к трудностям СА. Главная из них заключается в организации автоматического сведения данных отчетов в рамках систем сквозной аналитики. Опять же, если CRM уже задействована в вашем бизнесе, то полработы уже сделано.

Давайте попробуем разобрать задачи сквозной аналитики на конкретном примере. Итак, допустим, у нас есть сайт с разными источниками трафика:

Как понять, откуда именно пришли конверсии? Здесь на помощь придет UTM-разметка, веб-аналитика и CRM. Если совершается конверсия, отдел продаж обязательно заносит все заявки в CRM, кроме этого, менеджер должен обязательно фиксировать состав заказа, его сумму и время формирования. Здесь и пригодится полуавтоматический метод сквозной аналитики, о котором мы говорили выше.

Допустим, в один источник рекламы мы вложили 20 тыс. р. и с него получили 30 тыс. р. В другой – 30 тыс. р. и получили 5 тыс. р. Благодаря сквозной аналитике рекламный специалист сможет вовремя заблокировать неэффективный канал продаж.

Немного об учете офлайн-конверсий

Этот материал не о кол-трекинге как таковом, но не затронуть его подробно, если мы говорим о сквозной аналитике, не получится.

Кол-трекинг в системах СА нужен, чтобы посчитать количество звонков согласно каналу конверсии, учитывая ключ-фразу. Нам нужно понимать, какое именно объявление и какая ключевая фраза заставили клиента набрать номер нашей компании. Чтобы было понятнее, как именно работает кол-трекинг в системах СА, привожу иллюстрацию:

В реальности кол-трекинг работает следующим образом.

Для сайта у меня сформировано 5 подменников, для бумажной рекламы и других офлайн-объявлений – 1. Для «Авито» я также сделал 1 подменный номер. Суммарно у меня 7 подменных номеров. Главный номер телефона – это номер менеджера(ов) компании. Здесь все просто.

Приготовьтесь к тому, что подменные номера станут расходными материалами.

У них нет никакой другой функции, кроме как определять рекламный канал, откуда пришла конверсия. У кол-трекинга нет задачи заменить телефонию и функций последней кол-трекинг также не несет. Нужен главный телефон? Просто используйте готовые решения телефонии – это дешевле, легче и быстрее, чем пытаться изобрести велосипед. После покупки основного номера на него можно «надевать» кол-трекинг, создавать подменники и т д.

Сколько подменных номеров нужно – крайне индивидуальный вопрос. Я поделюсь своим лайфхаком. Простой вариант: суммарное количество уникальных визитов в сутки разделите на 100 и прибавьте 1. Поточнее: собираем данные по посещалке за одну неделю и записываем, сколько в среднем посетителей бывает онлайн одновременно.

Немного теоретической части

Для быстрого старта, нам понадобиться разобрать основные термины, которые необходимы для начала работы с Google Tag Manager, а именно:

  • Аккаунт
  • Контейнер
  • Теги
  • Правила
  • Макросы

Эти термины будут встречаться как в статье, так и в любой документации от Google.

Аккаунт — это аккаунт=) как и в Google Analytics, в представлении не нуждается.

Контейнер — это главный и единственный фрагмент JS-кода, который мы вставляем на все страницы сайта. По сути, он является тегом, но его функция заключается в том, что он служит контейнером для всех тегов. О них написано чуть ниже. Своего рода «архитег», который запускает все остальные теги, при соответствии их правилам которые мы задали.

Тег — это фрагмент JS-кода. Все те скрипты, которые мы раньше вручную вставляли на страницы сайта, например, код Google Analytics, код отслеживания конверсий Adwords, пользовательский код и т.д.

Правило — это условие, при котором будет вызываться и выполняться тег или наоборот (блокироваться). Например, для кода Google Analytics правилом «выстрела» мы зададим: «на всех страницах».

Макросы — «Макросы являются парами типа имя/значение, для которых передаются значения в процессе работы». Используются при настройке правил. В нашем случае, переменные уровня данных для отслеживания событий (Event Tracking) в связке с целями Google Analytics, подробнее в практической части

Обобщим, в коде страницы имеется код контейнера. В контейнер с сервера Google подгружаются и активируются теги, которые соответствуют правилам активации. Макросы нужны для настройки тегов и правил.

image
Рис.1 Схема взаимодействия элементов

Полуавтоматический метод са

Этот вариант подойдет тем, кто привык работать с платформами контекстной рекламы. Порядок действий следующий:

  1. Выгружаем статистику из «Google Рекламы» / «Яндекс.Метрики».
  2. Формируем группы трафика и вручную разделяем конверсии, учитывая канал продаж. Сделать это можно с помощью любой программы, которая позволяет работать с таблицами, например, того же Excel.
  3. Сводим данные о трафике с данными по конверсиям.

Охватить все каналы, по которым приходят клиенты, не удастся.

Практический пример

А теперь рассмотрим вышеперечисленное на простейшем примере с использованием основных возможностей.

У Google есть замечательный инструмент в виде плагина для Google Chrome — «Tag Assistant». Устанавливаем и вернемся к нему чуть позже.

Итак, предположим, имеется:


Необходимо:

  • разместить код Google Analytics
  • настроить отслеживание конверсии при клике на определенную кнопку

Регистрируем Google Analytics и Google диспетчер тегов.

В диспетчере тегов создаем аккаунт (рис.2).

image
Рис.2 Создание аккаунта

Преимущества и недостатки скриптов

Альтернативных решений, которые будут работать как скрипты, в веб-разработке почти нет. Скрипты наиболее доступны и эффективны. У них есть ряд преимуществ:

  1. Безопасность работы. Скриптовые программы не требуют модификации основной части кода. Наличие ошибки не повлияет на работу остальных модулей сайта.
  2. Скорость решения задач. Небольшой скрипт может заменить огромный код, где сложно найти проблему и решить ее.
  3. Универсальность. Интерпретаторы скриптовых языков встроены в большинство современных браузеров, поэтому сценарии легко переносить между разными площадками.
  4. Наличие инсталляторов. У многих скриптов есть инсталлятор для создания файлов конфигурации. Программисту не нужно разбираться в исходном коде, достаточно ввести данные и перейти к настройке.

В использовании скриптов есть и свои недостатки:

  • Много времени на исполнение. Скриптовые языки требуют больше времени и ресурсов, чем другие типы языков программирования. Это необходимо учитывать при разработке.
  • Еще не создана качественная среда разработки для скриптовых языков.
  • Обилие неквалифицированных разработчиков. Поэтому для крупных проектов часто выбирают другие варианты.

Примеры использования скриптов

На сайтах часто можно встретить всплывающие окна с формой для обратной связи, чатом для обращения в техподдержку.

Скрипты могут использовать для автоматического формирования страниц или меню на них. Специализированные калькуляторы тоже делают с помощью скриптов.

Дополнительный анализ:  Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science: пошаговый план для новичков | Медиа Нетологии: образовательная платформа

Принцип работы скриптов

Скрипты работают по следующей схеме: 

  1. Выполняется необходимое условие на сайте.
  2. Информация поступает на сервер.
  3. Затем на сервере запускается файл скрипта.
  4. Происходит обработка данных, в соответствии со сценарием выбирается нужный ответ.
  5. После того, как информация с сервера поступает на компьютер пользователя, совершается ответное действие.

Проблемы звонков

Объединить все конверсии, согласно рекламному каналу и суммарной прибыли, сможет даже начинающий маркетолог. Со звонками дело обстоит несколько сложнее. Чтобы отслеживать и строить статистику по нему, придется настроить кол-трекинг.

Вот так, например, выглядит кол-трекинг Mango Office:

На практике схема кол-трекинга выглядит следующим образом:

ID, или номер визита позволит точно отследить и, при необходимости, воспроизвести все действия посетителя на сайте. Будет также доступна и вся поведенческая статистика, включая общее время на сайте, источник перехода и другие данные. Все они мгновенно загрузятся в CRM-систему, когда посетитель решит позвонить по номеру телефона, указанному на сайте.

Если мы используем полуавтоматический метод сквозной аналитики, достаточно будет подгрузить всю информацию по звонкам в нашу Excel-таблицу.

На практике возникает проблема, связанная с постоянным сведением отчетов из нескольких источников. Для этого придется нанять дополнительного человека. Тут на помощь приходят полноценные системы сквозной аналитики, которые мгновенно формируют отчеты в любом удобном виде, включая графику, таблицы, – и все это в режиме реального времени.

Такие отчеты гораздо удобнее для любой компании и позволяют быстро реагировать на изменения эффективности всех каналов продаж. Не следует забывать, что таких каналов гораздо больше, чем считают начинающие рекламщики. Системы сквозной аналитики эффективно определяют обращения даже из сложных источников: чат-ботов, партнерских программ, сообщений из мессенджеров.

Готовые решения СА – это возможность соединять статистику из систем контекстной рекламы, веб-аналитики, CRM-модулей, кол-трекинговых систем, онлайн-чатов в режиме реального времени.

Продажа «из корзины» в crm-систему

Если продажа совершена через корзину, то данные о ней сразу появляются в CRM. Здесь стоит отметить, что все CRM автоматически синхронизируются с корзиной. Когда в качестве конверсии выступает какая-то категория товара, начинаются определенные сложности.

Client-ID копируем в аналитику прямо вместе с товаром.

Продажа через форму заявки из соцсетей, включая fb и vk

В этом случае необходимо настроить так называемый коннектор (или несколько коннекторов) в платформе веб-аналитики кол-трекинг.

Коннектор – это программное обеспечение, которое позволяет осуществлять доскональную веб-интеграцию между CRM и телефонией, а также другими инструментами и платформами, включая социальные сети. Для всего перечисленного будут свои коннекторы.

Профессиональная са

Под профессиональной сквозной аналитикой я имею в виду готовые «коробочные» решения: «Битрикс24», Roistat, Alytics, PrimeGate, CallTouch, UTMSTAT.

Подлинная СА подразумевает интеграцию всех используемых систем аналитики, включая веб-аналитику, и большинства рекламных платформ / каналов / сервисов.

Профессиональная сквозная аналитика, позволяет отследить следующие каналы:

  • входящая линия;
  • отдел продаж / CRM;
  • онлайн-маркетинг;
  • офлайн-маркетинг;
  • конверсии, идущие через сайт.

Недостаток платных систем СА – если вы захотите внедрить такое решение, то все ваши продажники должны уметь работать с CRM-системой. Кроме этого, нужно будет проводить доскональную настройку всех систем аналитики и платформ контекстной рекламы, которые используются компанией.

Роль скриптов в продвижении

Скрипты способны повысить посещаемость сайта, расширить юзабилити и увеличить объем продаж. Для этого используют динамические меню, активные элементы анимации. 

Сценарии автоматизируют большой объем рутинных задач контент-менеджера. Например, автоматическая публикация записей, генерация мета-тегов. Скрипты также активно используют для имитации действий реальных пользователей.

Роль скриптов в сео

От скриптов зависит, каким будет результат работы СЕО и качество таких факторов, как общая производительность сайта и скорость загрузки страниц.

Скрипт создает нагрузку на сервер или браузер. Когда скриптов слишком много, сайт зависает и тормозит, а это сказывается на поведении пользователей. Поведенческий фактор важен при ранжировании страниц в поисковой выдаче, поэтому СЕО-специалисты не рекомендуют использовать много анимации или динамических элементов.

Кроме этого, скрипты много весят. Их нужно ставить в конце кода, чтобы при открытии страницы они грузились последними. Иначе пользователь не дождется загрузки сайта и уйдет, а его визит будет засчитан как отказ. Это часто происходит, когда сайт открывают с мобильных устройств или при слабом интернет-соединении с ПК. Большое количество отказов снижает посещаемость и опускает позиции в выдаче.

Са «на минималках»

Самый примитивный вариант СА – вручную посчитать рекламный бюджет и сравнить его с количеством конверсий. Недостаток такого метода заключается в отсутствии конкретных цифр и других данных прибыли/убытка по каждому конкретному каналу продаж.

Сквозная аналитика: самому или готовый сервис?

«Да зачем кому-то платить? Сами сделаем! Сайт? Зачем нам движок? Прямым HTML-кодированием в «Блокноте» напишем. CRM? Зачем готовая? Создадим в Excel или табличку Google Sheets и погнали!»

Знакомые диалоги? Толика здравого смысла в этих рассуждениях имеется, но все зависит от решаемых задач и масштабов бизнеса. Покажу на примере одного проекта, как мы сделали сквозную аналитику самостоятельно, а уж вы решите, оправдан был такой подход или нет.

Два года назад подрядчик сдал нам готовый сайт на «Тильде», интегрированный через их платформу с CRM. Также к сайту был подключен один из сервисов сквозной аналитики.

Первое время действительно было удобно: воронка продаж «раскладывалась» по каналам привлечения лидов: с контекстной рекламы, почтовых рассылок, поиска. Но потом «что-то пошло не так»: треть времени тратилась на корректное прописывание меток (которые иногда слетали из-за «странностей» интеграций), две трети времени тратилось на выяснение причин расхождений с CRM. И мы задались вопросом: «А за что платить ежемесячно сервису сквозной аналитики?»

И тогда перевели все в полуручной режим. Руководствовались утилитарным подходом: аналитика для нас не самоцель, а средство принятия решений. Нам нужно понимать, что сделать, чтобы продавать больше. Поэтому задача минимум — учесть каналы привлечения лидов в CRM.

Шаг первый. Правильные UTM-метки

Во всех ссылках, ведущих на сайт с рекламных активностей (посты, рекламные кампании, e-mail-рассылки), прописали UTM-метки. За стандарт взяли рекомендации Яндекса. Чтобы потом не запутаться, завели справочник в Google Sheets.

UTM-метки

Нам повезло:

а) движок сайта «таскает» за посетителем UTM-метки, с которыми он пришел на сайт. Имеется в виду, что если посетитель по рекламе зашел на страницу одной услуги, но потом, походив по сайту, купил другую услугу, то при отправке данных с формы в CRM будут отправлены данные UTM-меток, с которыми посетитель зашел на сайт,

б) интеграционная платформа между движком сайта и CRM при отправке данных с формы в CRM записывает на карточке лида все дополнительные параметры: все UTM-метки (отдельно utm_source, utm_medium и т.д.), ID посетителя Яндекс.Метрики, ID посетителя Google Analytics и прочее.

Соответственно, проанализировать эффективность каналов продаж не составляет труда. В нашем случае это делается в ручном режиме, потому что CRM не умеет строить такую отчетность. Из CRM в Excel выгружаем все сделки и делаем сводную таблицу с иерархическими группировками по UTM-меткам.

Данные

(примечание: все цифры условные)

В нашем случае продажи идут не в ежечасном режиме. Специфика бизнеса — очные (офлайн) тренинги, учебные группы набираются один раз в два-три месяца, так что аналитика по каналам продаж строится раз в неделю. Этого вполне достаточно для понимания, в какой канал лить рекламный бюджет дальше.

Визуализация, конечно, не ахти, но это рабочий инструмент аналитика/таргетолога, а шефу промежуточная аналитика не интересна. Конечно, если придется держать отчет перед руководством о результатах рекламы, то в таком виде отдавать его нельзя — придется приложить усилия по наведению красоты. Но в нашем случае визуальная красота не так важна.

Шаг второй. Аналитика эффективности поискового трафика

С аналитикой эффективности рекламы разобрались, встал вопрос с аналитикой продаж с поиска. Вот как это было реализовано:

  1. в шапке сайта мы разместили код на JavaScript, который:

а) вычисляет URL-адрес страницы, откуда пришел посетитель,

б) записывает это в две «cookie»: одна хранится сутки, другая — 90 дней.


	function getCookie(search)
	  {	
		var cookie = " "   document.cookie;
		var setStr = null;
		var offset = 0;
		var end =0;
		if (cookie.length > 0) 
		  {
			offset = cookie.indexOf(search);
			if (offset != -1) 
			  {
				offset  = search.length;
				end = cookie.indexOf(";", offset)
				if (end == -1) {
					end = cookie.length;
				}
				setStr = unescape(cookie.substring(offset, end));
			  }
		  }
	    return(setStr);	
	  }

    var x=document.referrer;

    var u = x.split('?',1);
  
    x=u[0];
     
    var date1 = new Date;
        date1.setDate(date1.getDate()   1);
        date1 = date1.toUTCString();
    var date90 = new Date;
        date90.setDate(date90.getDate()   90);
        date90 = date90.toUTCString(); 
    
    if(getCookie('URL90')===null)
      { document.cookie = 'URL90=' x '; path=/; expires=' date90;
      }
    if(getCookie('URL1')===null)
      { document.cookie = 'URL1=' x '; path=/; expires=' date1;
      }     

  1. в каждой форме ввода на каждой странице сайта мы добавили два скрытых поля с одноименными названиями «cookie»,
  2. в подвале сайта разместили код на jQuery, который при заполнении посетителем любой формы на любой странице записывает в одноименные «cookie» скрытые поля форм значения соответствующих «cookie».

$(document).ready(function(){
    $('input').change(function(){
        
        URL90=getCookie('URL90');

        if(URL90!==null) 
             { $(':input[name="URL90"]').val(URL90);
             }
             
        URL1=getCookie('URL1');

        if(URL1!==null) 
             { $(':input[name="URL1"]').val(URL1);
             }             

        return true; 
    });
});

Ремарка: почему в шапке сайта скрипт на JavaScript, а в подвале — на jQuery? На jQuery получается более компактный по количеству строк код, решающий узкую задачу: во все формы со скрытым полем с именем «URL90» записать значение «cookie URL90» (для URL1 аналогично).

По-хорошему, JavaScript-код из шапки сайта надо бы переписать на jQuery для «красоты IT-архитектуры». Но во-первых, «нет ничего более постоянного, чем временное», и, во-вторых, следуем негласному правилу программистов: «Работает — не трожь!»

  1. Как я уже писал выше, интеграционная платформа между движком сайта и CRM автоматом записывает на карточку сделки в CRM все данные полей форм, в том числе скрытых.
Дополнительный анализ:  Сквозная аналитика в Яндекс.Метрике

Вуаля! Если пользователь попадал на сайт с поиска, а потом оставлял заявку через любую из форм, на карточке сделки будет записано (для примера) следующее:

Поиск Yandex

Поиск Google

Попутно мы решили еще задачу, которую традиционно решают сервисы сквозной аналитики, — учет первой точки контакта (касания с клиентом). 90-дневная «cookie» хранит URL страницы, с которой посетитель заходил на сайт в течение последних 90 дней (даже если не оформлял никаких заказов).

Чтобы получить аналитику лидов/сделок в разрезе каналов, снова выгружаем данные из CRM в Excel. Пишем «несложные» формулы вида:

=ЕСЛИ(BZ2<>0;BZ2;ЕСЛИ(ЕОШИБКА(НАЙТИ(“yandex”;$CC2;1));ЕСЛИ(ЕОШИБКА(НАЙТИ(“goog”;$CC2;1));ЕСЛИ(BV2<>0;BV2;””);”google”);”yandex”))

Затем делаем еще одну сводную таблицу плюс графики/диаграммы по каналам. Обращаю внимание: это уже вторая выгрузка из CRM в Excel.

Как узнать, по какому именно поисковому запросу зашел посетитель на сайт, совершивший сделку? Настолько глубоко мы не углублялись, потому что на этом проекте за год было всего 6 сделок с поиска. Нечего масштабировать — незачем заниматься микроаналитикой. 🙂

Теоретически, если понадобится, у нас в карточке сделки в CRM есть ID посетителя по счетчику Яндекс.Метрики.

  1. Можно взять Power BI.
  2. Подключить два источника данных:
    • данные Яндекс.Метрики по API
    • данные из CRM (либо по API, либо через экспорт в Excel/CSV-формат)
  3. Объединить эти источники по ID Яндекс.Метрики.
  4. Построить отчет.

Аналогично с Google Analytics. Вместо Power BI можно использовать Google Data Studio. Если настроить типовые дашборды, можно делать такую аналитику в разрезе поисковых запросов хоть каждый час.

Выводы

  1. Сквозную аналитику (уникальную для своего проекта) самому (читай — бесплатно) построить можно, но:

а) Надо уметь кодировать на JavaScript и/или jQuery с учетом особенностей интеграций движка вашего сайта и CRM. Либо самому, либо иметь в штате программиста.

Можно поручить написать соответствующий код привлеченному специалисту, но тогда у вас встанет задача поддержания этого кода. Ставлю сто к одному, что со временем у вас появится потребность что-то доработать в коде (например, вы захотите видеть и анализировать точки касания клиента с сайтом 3, 6, 9 месяцев назад, причем с точностью до секунды. 🙂 Будет ли в зоне доступности и за какие деньги согласится дорабатывать код тот же привлеченный специалист? Следующий привлеченный специалист? Будьте готовы, что за доработку чужого кода другой специалист берет дополнительные деньги. А если он что-нибудь сломает из того, что ранее работало?

б) Если ваша CRM не умеет строить сводные отчеты по UTM-меткам, вам придется каждый раз «руками» выгружать данные в Excel и там обрабатывать.

Можно настроить отчетность в Power Bi или Google Sheets с прописыванием извлечения данных по API, а это отдельная компетенция.

Привлечь фрилансера? Со временем возникнет тот же самый вопрос: «Кто будет дорабатывать?» А что отчеты придется дорабатывать минимум раз в месяц, я вам гарантирую. Хороший аналитик всегда найдет, в каком вопросе необходимо углубиться в детали. А хороший руководитель — тем более.

К слову, Power BI бесплатный. Но даже на моем (не самом старом и самом медленном) компьютере после последнего обновления он работает медленно. Чтобы поделиться отчетом с командой или руководством, проще в WhatsApp отправить принтскрин. Просмотр в режиме онлайн через браузер с возможностью самому пофильтровать и подетализировать — это уже полноценная BI-система получается, к тому же не бесплатная.

Можно сделать все на основе Google Sheets: коннекторы для получения данных по API из Яндекс.Метрики и Google Analytic есть. Как тянуть данные из CRM по API — большой вопрос, потому что не каждая CRM имеет открытый API. К тому же готовых коннекторов может не найтись — придется писать самому.

И конечно, никто не отменял задачу следить за актуальностью этих кодов. В феврале Яндекс поменял формат обращения по API. Код надо переписывать.

Итого технологический стек («Зоопарк технологий») получается следующий:

  1. Код на сайте (JavaScript или jQuery),
  2. Excel, или
  3. PowerBI код на R для извлечения данных по API из CRM, или
  4. Google Sheets App Scripts.

Выбор прост: тратить время на самостоятельное кодирование и формирование отчетности в полуручном режиме или взять готовые сервисы, а освободившееся время потратить на бизнес: улучшение продукта, сайта, новые рекламные активности — то, что сейчас становится трендом и называется Growth Hacking.

Статический или динамический кол-трекинг

Статический кол-трекинг позволяет собирать обобщенные данные по каждому каналу. Динамический дает более точные данные по каждому посетителю. Например, можно узнать, сколько клиентов позвонили по определенной ключевой фразе. Важно, что для кол-трекинга не придется по новой настраивать отлаженную телефонию.

С технической точки зрения, внедрение кол-трекинга не представляет никаких сложностей и выполняется в 3 шага.

  1. Код кол-трекинга прописывается в шаблон сайта.
  2. Оплачивается тариф системы кол-трекинга, которая предусматривает определенное количество номеров.
  3. Главный телефон компании настраивается для переадресации.

Все! Больше ничего делать не нужно.

Запомните: не следует прописывать разные подменные номера на «Google Рекламу» и «Яндекс.Директ». Также не нужно вручную прописывать подменные номера для каждого канала рекламы. Самостоятельно указывать источники придется только в том случае, если вы пользуетесь статическим кол-трекингом, который следит за номерами не с вашего, а с другого сайта. Например, с «Юлы» или «Авито».

Лучше использовать готовые решения и не изобретать велосипед. Пытаясь сэкономить, многие новички ищут бесплатные системы СА. Даже если вы нашли инструмент, за который разработчик вообще не просит денег, это не значит, что все функции СА будут работать корректно. Самые частые проблемы бесплатных решений:

  • ошибки при синхронизации / загрузке расходов;
  • ошибки при синхронизации конверсий из разных платформ;
  • невозможность загрузить информацию в CRM.

Схема работы сквозной аналитики

Для наглядности и лучшего понимания работы СА приведу следующую схему:

Упрощая, можно вывести следующий сценарий работы сквозной аналитики.

  1. На сайт устанавливается счетчик-модуль СА.
  2. В течение заданного периода времени происходит сбор статистики.
  3. Формируется отчет, который содержит статистику по всем каналам рекламы.

Если же представить работу сквозной аналитики с технической стороны, то она будет выглядеть следующим образом.

Технические сложности

Чтобы грамотно настроить СА, необходимо хотя бы базовое понимание механики такой системы.

Любая система сквозной аналитики за основу берет cookies-файлы, которые браузер сохраняет с каждого сайта. Именно к cookie-файлу привязываются все клики, которые совершает пользователь, попавший на сайт. Вот так выглядит стандартный cookie-файл сайта:

Идентифицировать посетителя можно благодаря client id – это технический параметр, который представляет из себя уникальный идентификатор пользователя, зашедшего на сайт. Также задействуется специальная временная метка, или timestamp. Она используется для обозначения времени окончания жизни cookies-файла.

Если мы очищаем cookies-файлы в браузере, то и все данные по текущим и предыдущим посещениям аналитика уже не сможет сопоставить. Пользователь, очистивший cookies, будет идентифицирован веб-аналитикой как полностью новый посетитель.

UTM-разметка позволяет наполнить систему сквозной аналитики дополнительными сведениями.

Таким образом, системы СА работают именно с cookies-файлами, а не с UTM-разметкой, как может показаться на первый взгляд.

Языки скриптов

Сценарии пишут с помощью специальных языков, которые называют скриптовыми. У них разный синтаксис, возможности и области применения. Языки бывают трех видов:

  1. Общего назначения. Они используются для скриптового программирования в консоли операционной системы. Например, Bash, PowerShell, язык командной оболочки в Windows.
  2. Для решения узкоспециальных задач. Такие языки являются составной частью программной системы. Например, язык для работы в системе проектирования Autocad.
  3. Языки универсального назначения. К этой категории относятся языки для программирования сайтов, как JavaScript, PHP, Python.

Заключение

Системы сквозной аналитики – уникальный инструмент, который позволит выжимать из рекламы максимум. Не следует забывать о точной постановке целей и доскональном анализе своей аудитории – это основа в разработке digital-стратегии. Используйте готовые решения, не забывайте об аналитике и грамотно расставляйте приоритеты при формировании бюджета. Только в этом случае инструменты сквозной аналитики помогут расширить аудиторию, сделать рекламу наиболее эффективной.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий