Установка и настройка счетчика google analytics

Еще несколько лет назад маркетологи анализировали рекламу только до лидов: сколько штук пришло, с какого канала и за какой период времени. Затем стало очевидно, что для анализа окупаемости рекламы этого мало — нужно учитывать, откуда приходят платящие клиенты и сколько денег они приносят бизнесу. В этом бизнесу помогает сквозная аналитика. Сооснователь и директор по маркетингу ROMI center Антон Ошкин рассказывает, что она дает, а также показывает, как ее настроить и начать анализировать рекламу, ориентируясь на продажи, а не догадки.

Директор по маркетингу в ROMI center

Маркетинг нужен бизнесу, чтобы генерить продажи, а не просто приводить лиды или снижать цену за клик по объявлению. Отсюда свой набор метрик для анализа его эффективности в каждом конкретном случае. Какой — зависит и от специфики бизнеса, и от воронки продаж и пути лида по ней, и даже от количества рекламных кампаний и площадок, на которых они крутятся. Причем мало подсчитывать метрики — важно анализировать их в комплексе. Для этого и нужна сквозная аналитика.

Этот инструмент сводит вместе данные о расходах и кликах от разных рекламных площадок, а также о поведении пользователей на сайте и продажах из CRM. И таким образом помогает увидеть полную картину результатов маркетинговых активностей в связке с продажами — то есть понять, сколько стоит привлечение одного клиента, каков его средний чек, какова конверсия по воронке продаж в разрезе каждой рекламной площадки и даже отдельного ключевика или объявления.

Сквозная аналитика открывает маркетологам и веб-аналитикам целую вселенную возможностей и позволяет максимально прицельно оптимизировать текущие рекламные кампании и планировать новые. То есть помогает увеличивать эффективность рекламы.

И настроить такую аналитику — проще и дешевле, чем кажется.

Как работает сквозная аналитика

Рассмотрим пример отчета с источниками трафика и заявками. Что мы на нем видим?

Что дороже всего стоит заявка из ВКонтакте, а дешевле всего — с Google Ads. То есть хорошо бы тратить на рекламу во ВКонтакте поменьше, а бюджет на Google Ads — усилить. Заявок будет больше — и продаж тоже. Так? Не так.

Вот, что получается, если добавить к этому отчету данные о продажах.

Именно поэтому нельзя анализировать рекламу в отрыве от денег. А соединяя данные о показателях рекламы и о продажах, можно не только принимать более аргументированные и целесообразные решения, но и оптимизировать рекламу именно на целевые и квалифицированные лиды.

Например, в Яндекс Директе можно указать цель из Яндекс Метрики — и платить за тех пользователей, которые выполнили целевое действие, скажем, оставили заявку. А если передавать в цель данные по сделкам из CRM — о квалифицированных лидах или продажах — и оптимизировать на них рекламу, вы будете получать только целевой трафик на сайт.

Вот как выглядит отчет «Источники, расходы и ROI» в Яндекс Метрике. В нем есть все основные показатели для сквозной аналитики: рекламные расходы, средняя цена клика, конверсии в заявку и продажу, доходы из CRM. Но главное — ROI, который показывает рентабельность рекламы.

Данные из Метрики можно передавать в Google Looker Studio (бывший Google Data Studio) — и там строить индивидуальные дашборды: располагать данные удобно, менять цвета элементов, выбирать типы графики и т.д. А потом делиться отчетами по ссылке.

Раньше для этого нужно было пользоваться Google Analytics, но коннекторы вроде ROMI center позволили решить проблему.

Далее мы покажем, как настроить в Метрике нужные интеграции и передать данные в Looker Studio, чтобы оформить такой отчет.

Настраиваем сквозную аналитику на базе Яндекс Метрики

Кстати, клиенты eLama могут использовать инструмент ROMI center бесплатно: один проект, до пяти подключений.  Этот и другие возможности доступны на маркетплейсе.

Собираем данные в Метрике

Войдите в личный кабинет ROMI center под учетной записью eLama.

Нажмите на «Новый проект».

Введите название проекта и адрес сайта, кликните на «Создать».

Система предложит выбрать, куда передавать данные. Здесь это будет Яндекс Метрика.

В открывшемся окне жмите на «Подключить Яндекс Метрику».

Система предложит вам авторизоваться в Яндексе или, если вы уже авторизованы, подтвердить вход.

В появившемся окне в выпадающем списке выберите счетчик Яндекс Метрики. Нажмите «Продолжить».

Далее «Проверить подключение».

Готово! Счетчик подключен. Жмите «Продолжить».

Далее добавьте источник — то, откуда вы будете передавать данные в Метрику.

Теперь нужно позволить системе чтение статистики и РК: «Разрешить доступ».

Следующий шаг — настройка параметров подключения. Для этого выберите рекламные кампании — все (по умолчанию) или конкретные из выпадающего списка. Укажите, с НДС ли передавать расходы. Нажмите «Создать подключение».

В инструкции по ссылке в верхней части поля передачи данных собраны рекомендации по настройке сквозной аналитики. Прочитайте их, чтобы предупредить вопросы и сделать всё без ошибок.

В списке новых источников найдите нужный вариант — здесь это будет amoCRM.

Чтобы дать системе возможность передавать данные о продажах из amoCRM, разрешите ей доступ к аккаунту.

Затем выполните общие настройки: выберите поле в CRM, где у вас указан Client ID, и задайте, как считать сумму сделки — по доходу или прибыли. Затем нажмите «Продолжить».

Client ID — это обезличенный идентификатор, который Яндекс Метрика создает для связки устройство-браузер каждого посетителя сайта. Благодаря Client ID система определяет, какому пользователю присвоить сделку из CRM.

Переходим к настройкам отправки данных. Выберите стадию воронки, статусы с которой будут передаваться в систему аналитики, и определите эти статусы (в нашем примере: «Успешно реализовано»).

Здесь же укажите цель в аналитике — например, это может быть успешная сделка из CRM. Нажмите «Закончить настройку».

Готово! Два источника данных подключены. Отчет «Источники, расходы и ROI» в Метрике уже доступен.

Данные из Метрики мы будем передавать в Looker Studio — чтобы за считанные минуты строить наглядные отчеты с нужными показателями. Но настройка сквозной аналитики в Яндекс Метрике пока не окончена.

Создаем отчет по данным из Яндекс Метрики в Google Looker Studio

Зайдите в «Подключения» в личном кабинете ROMI center, выберите Google Looker Studio, нажмите «Продолжить».

Введите название подключения.

Нажмите «Добавить источник», чтобы указать, откуда передавать данные.

Выберите Яндекс Метрику.

Чтобы дать системе доступ к Метрике, нажмите «Подключить Яндекс Метрику».

Выберите из выпадающего списка нужный счетчик Яндекс Метрики, нажмите «Продолжить».

После зеленого сигнала нажмите «Продолжить».

Далее скопируйте API ключ для Looker Studio. Кликните на «Открыть Looker Studio».

В окно, которое появится, вставьте ключ и нажмите «Далее».

Выберите нужный счетчик в выпадающем списке, нажмите «Связать».

Готово! Теперь вы сможете строить в Looker Studio отчеты с любыми нужными показателями.

Можно собрать их самостоятельно, а можно выбрать наш шаблон и адаптировать его под себя — на это уйдет несколько минут. Покажем, как.

Используем шаблоны отчетов ROMI center в Looker Studio

Зайдите в личном кабинете ROMI center в раздел «Отчеты», выберите подходящий, кликните на «Получить шаблон».

Нажмите на иконку с тремя точками в правом верхнем углу, как это указано на скриншоте ниже, выберите «Создать копию».

Дальше укажите источник данных, созданный ранее при подключении Метрики к Looker Studio.

Нажмите «Копировать отчет».

В новой вкладке откроется скопированный отчет, в котором нужно будет указать конверсии и цели из вашей Яндекс Метрики.

Вот и всё — сквозная аналитика в Яндекс Метрике настроена! Теперь вы сможете принимать маркетинговые решения на основе точных данных, экономить бюджет и привлекать еще больше клиентов.

Про настройку счетчика Google Analytics не писал только ленивый. Вот и я решил набросать несколько строк (если честно, почти всю эту информацию по частям можно найти на различных сайтах и блогах, я просто немного подправил ошибки в коде и добавил ряд полезных нововведений), которые могут быть полезны начинающим специалистам по интернет-маркетингу и веб-аналитике.

Для начала нам нужно попасть на сайт Google Analytics, для этого перейдем по ссылке и войдем либо зарегистрируемся в системе.

После того как вы зарегистрируетесь, вы увидите страницу, на которой необходимо нажать на кнопку «Регистрация».

Далее нам необходимо выбрать, куда мы будем устанавливать счетчик – на сайт или на приложении – и выбрать вид счетчика Google Analytics или Universal Analytics.

Выбираем веб-сайт и Google Analytics.

Далее нам необходимо ввести название сайта и указать http или https URL.

Отрасль постарайтесь выбрать наиболее близкую к тематике вашего сайта.

Часовой пояс выбираем тот, на основе данных которого хотим полчать информацию в отчетах. Грубо говоря, если мы знаем, что 80% нашей аудитории будут из Москвы, то и выбираем Москву.

Вбиваем название аккаунта – это самый верхний уровень иерархии, он полезен для объединения несколько счетчиков в одну структуру. Например, у нас есть два поддомена msk.site.ru и spb.site.ru.

В этом случаем мы сможем завести два счетчика, один назвать в поле «Название сайта» Москва, другой – Санкт-Петербург и разместить их в одном аккаунте «Мой сайт».

Нажимаем на синую кнопочку «Получить идентификатор отслеживания».

Дальше принимаем условия соглашения.

Вот и  код Google Analytics, который мы уже можем смело скопировать и разместить сразу перед тегом <body>> на каждой странице нашего сайта.

Улучшенная атрибуция ссылок в Google Analytics

Как показывает практика, зачастую того функционала, который предоставляет базовый код Google Analytics, недостаточно. Его нужно расширять.

Для начала заставим код максимально точно отслеживать URL. Для этого нам нужно перейти на вкладку «Настройки ресурса».

И поставить галочку напротив Расширенной атрибуции ссылок.

Увы, одной галочкой мы не ограничимся. Чтобы данная функция заработала, нам нужно незначительно видоизменить базовый код GA.

Напомню, он выглядит следующим образом:

Изменили код? Сохранили его в «Блокноте»?

Тогда смело ждем на кнопочку «Применить».

Настройка инструментов для веб-мастеров в Google Analytics

Друзья, не торопитесь убегать со страницы, на которой мы только что подключали атрибуцию ссылок. На этой странице есть замечательный пункт под названием «Настройки инструментов для ваб-мастеров», который мы должны активировать.

Для этого нажимаем на ссылку «Изменить».

После того как мы ее нажали, если аккаунт вы создавали в первый раз, вас перебросит на страницу инструментов для веб-мастеров, где попросят еще раз авторизоваться. Авторизуемся и видим следующую страницу, на которой должны нажать на кнопку «Добавить сайт в Инструмент для ваб-мастеров».

В всплывшем окне нажимаем на кнопочку «ОК».

Откроется новая закладка в браузере, в которой в поле добавления сайта нужно ввести название сайта и нажать на кнопку «Добавить сайт».

Далее следуем инструкции (можно выбрать два способа, я рекомендую «Рекомендуемый»)

И нажимаем на кнопку «Подтвердить».

После чего возвращаемся на страничку Google Analytics, где появится информация о том, что аккаунты связаны, и нажимаем кнопку «Применить».

Стати, на этой же странице можно изменить и настройки отрасли, которые вы указывали во время создания счетчика.

Настройка профиля – добавление фильтров

Продолжаем работать с интерфейсом. Теперь нам нужна вкладка «Профили». Открываем ее и заходим в наш профиль.

В новом окне нам нужна закладка «Фильтры».

В новом окне мы можем смело добавить огромное количество фильтров. Вот только будьте осторожны. Я вам советую добавлять только статические ip адреса, принадлежащие вам, вашему рекламному агентству и сотрудникам вашей компании, дабы не портить статистику.

Для создания фильтра необходимо нажать на кнопку «Новый фильтр».

В открывшемся окне вводим название фильтра и вбиваем IP адрес, жмем «Сохранить».

На этом базовая настройка счетчика Google Analytics завершается. Впереди нас ждет работа с кодом.

Учим Google Analytics различать большее количество поисковых систем

Наверное, вы обращали внимание на то, что Google Analytics, в отличие от своего конкурента на российском рынке «Яндекс.Метрики», умеет различать в разы меньше поисковых систем. Давайте устранять этот недостаток.

Итак, если вы откроете отчет «Источники трафика» — «Поиск» – «Бесплатный» и выберете основной параметр «Источник», то увидите всего несколько поисковых систем.

Ситуацию можно исправить при помощи замечательной функции _addOrganic().

_addOrganic(newOrganicEngine, queryParamName, opt_prepend), где

• newOrganicEngine – название поисковой системы;
• queryParamName – параметр, отвечающий за передачу ключевого слова (words, query, text, etc.);
• opt_prepend – функция, при помощи которой мы можем выдернуть поддомен поисковой системы и вывести в данный список. Значения true и false.

Все что осталось сделать – вспомнить все возможные поисковики и вытащить из них параметры.

Для ленивых приведен кусок кода, который можно смело использовать. Желательно разместить после

Лайки, твитты, шары и Google Analytics

Наверное, всем вам известны замечательные кнопочки, при помощи которых можно лайкать, твиттить и шарить материалы по всему интернету. Кто-то говорит, что без них нельзя жить, кто-то говорит, что можно, но это лирика. Смысл в том, что данные кнопки являются очень полезными в распространении контента по интернету. И нажатия на эти кнопки нужно отслеживать.

Для отслеживания данных нажатий необходимо изменить код каждой кнопки, добавив в него функцию _trackSocial(network, socialAction, opt_target, opt_pagePath);. Чтобы ее добавить, нужно будет писать инструкцию, отправлять ее на согласование клиенту, ждать, пока веб-мастер со стороны клиента все настроит, и т. д. и т. п. Времени потеряем вагон и маленькую тележку.

А ведь все можно сделать намного проще.

Я не буду тратить много времени на объяснение работы кода, скажу только, что исходник нашел где-то на просторах интернета, немного его видоизменил и добавил функцию отслеживания шар «ВКонтакте».

В результате мы получаем вот такой код, который нужно расположить перед закрывающимся кодом .

Теперь давайте посмотрим, как он работает. Возьмем в качестве подопытного сайт, где открываем консоль, закидываем в нее наш страшный код и жмем Enter.

Как вы можете увидеть, код подсветился голубым цветом, значит все ок, работает.

Дальше идем на страничку Networks, жмем на лайк и видим, как событие само вешается на кнопочку и передается в Google Analytics.

P. S. К сожалению, данный алгоритм не будет работать с iframe.

Эффективное использование сквозной аналитики позволяет оптимизировать рекламный бюджет, обеспечить успех маркетинговых стратегий и достичь высокого уровня прибыльности в долгосрочной перспективе. В этой статье расскажу, что такое сквозная аналитика, кому она нужна и как работает. 

Что такое сквозная аналитика

1. С помощью сквозной аналитики компании могут понять, насколько эффективны их рекламные кампании и какие РК работают лучше всего. А также определить, как лучше использовать рекламный бюджет, чтобы привлечь больше клиентов и увеличить прибыль.
2. С маркетинговой точки зрения, сквозная аналитика играет критическую роль в обеспечении успешности маркетинговых стратегий и эффективного использования рекламного бюджета. Этот подход предполагает сбор и интеграцию данных из различных источников, таких как Google Ads, Facebook, Google Analytics 4, CRM и других инструментов.
3. С помощью сквозной аналитики маркетологи получают комплексный отчет о влиянии различных маркетинговых кампаний и каналов на поведение и конверсии клиентов. Проводя анализ данных из этих источников, они могут определить, какие каналы и рекламные стратегии работают лучше всего, а какие нуждаются в оптимизации.

Кому нужна сквозная аналитика

1. Интернет-магазинам. Сквозная аналитика дает возможность понять поведение клиентов на вебсайте, определить популярные товары и услуги, оптимизировать воронку продаж и улучшить эффективность маркетинговых кампаний. Она также позволяет улучшить персонализацию предложений для клиентов и увеличить конверсию заказов.
2. B2B-компаниям. Помогает понять, как бизнес-партнеры взаимодействуют с продуктами или услугами, выявить возможности для увеличения эффективности сотрудничества и улучшить взаимоотношения с клиентами.
3. SaaS-компаниям (программное обеспечение как услуга). Позволяет отслеживать пользовательский опыт и осуществлять анализ использования программного обеспечения клиентами. Это помогает понимать, как улучшить продукт, привлечь новых пользователей и сохранить существующих.
4. Торговым сетям и розничным магазинам. Сквозная аналитика выступает инструментом для отслеживания данных о клиентах, продажах, рекламных кампаниях и т.д. Это помогает определить популярные продукты, эффективные маркетинговые каналы и оптимизировать инвестиции.
5. Финансовым учреждениям. Важна для банков, страховых компаний и т.д. Помогает анализировать финансовые транзакции, хранить информацию о клиентах и их поведении, выявлять мошенничество и обеспечивать сбалансированный подход к риск-менеджменту.
6. Социальным медиаплатформам. Помогает анализировать взаимодействие пользователей со страницами и рекламой в социальных сетях. То есть, с ее помощью вы сможете понять, какие контент и реклама являются наиболее привлекательными для аудитории и как улучшить взаимодействие с ней.

В целом, сквозная аналитика станет полезным инструментом для любого бизнеса, который стремится оптимизировать свою деятельность, улучшить сбыт, снизить расходы и принимать обоснованные решения.

Как работает сквозная аналитика

Главная цель сквозной аналитики заключается в том, чтобы автоматизировать анализ данных, понять, как пользователи взаимодействуют с брендом, продуктами или услугами на всех этапах — от первого контакта и до оформления заказа.

Сквозная аналитика предполагает следующие шаги.

1. Сбор данных. Все данные, касающиеся взаимодействия клиентов с брендом, продуктами или услугами, собирают из разных источников:

• инструменты веб-аналитики (Google Analytics 4);
• рекламные источники;
• CRM-системы и базы данных на стороне бизнеса. 

Эти данные загружают в единое центральное хранилище данных.

2. Агрегация данных. Данные из разных источников агрегируются в таблицы или витрины данных, где они объединяются и хранятся в структурированном формате. Это позволяет получить обобщенную картину того, как пользователи взаимодействуют с брендом на разных платформах и каналах.

3. Вывод отчетов и графиков. После агрегации данные подвергают анализу, и результаты представляют в виде отчетов и наглядных графиков. Они позволяют понять ключевые тренды, статистику, инсайты и зависимости, что помогает в принятии эффективных решений.

Какие инструменты можно использовать для сведения данных

Существует много подходов к сквозной аналитике, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения. Рассмотрю некоторые из них.

Ручная сквозная аналитика

Этот подход используется в основном малыми бизнесами или в случае, когда объем данных небольшой. Сбор и анализ данных осуществляется вручную с использованием таблиц, формул и макросов. Он может быть бесплатным, но с ограниченной гибкостью, и требует ручного обновления отчетов.

Сервисы, предоставляющие услуги сквозной аналитики

Сервисы этого типа предлагают инструменты для сквозной аналитики, которые легко настроить и использовать. Они предоставляют определенный набор функций и отчетов, что делает их отличными решениями для среднего бизнеса. 

Owox

Платформа помогает компаниям решать задачи по сквозной аналитике, но не является сервисом сквозной аналитики в полном смысле этого слова. Однако имеет функционал, чтобы выполнять важные функции коннектора для сбора данных.

Основная роль Owox заключается в том, чтобы собирать данные из различных источников, таких как вебсайты, мобильные приложения, социальные сети и рекламные каналы, и объединять их в единую базу данных. Это позволяет компаниям получать полный перечень информации о своих клиентах, их контактные данные, историю взаимодействий, предпочтения и поведение.

Однако для сквозной аналитики компания должна настроить процесс сбора данных с максимальной детализацией и эффективностью, и связать их с другими аналитическими инструментами или CRM-системами. Это может потребовать дополнительных усилий и экспертного сопровождения со стороны Owox или других специализированных компаний.

Ringostat 

Это многофункциональная платформа для коллтрекинга, CRM и аналитики, которая помогает компаниям автоматизировать анализ данных, повысить эффективность продаж, маркетинга и клиентского сервиса.

Одна из ключевых функций Ringostat — это сквозной анализ данных, который позволяет компаниям получить полный перечень информации из CRM-систем (о своих клиентах, их контактных данных, истории взаимодействий), отслеживать эффективность своих продаж и выявлять области, которые можно улучшить, или получить общий перечень информации о своем бизнесе. 

Однако, SaaS-подходы могут быть несколько рамочными, ограничивая возможность интеграции с некоторыми инструментами, системами CRM. То есть синхронизация возможна только по определенному перечню источников, и вы всегда будете в тех рамках отчетов, которые предлагает интерфейс пользователя.

Индивидуальные BI (Business intelligence) решения

Такие решения специально разработаны под конкретные потребности бизнеса. Это самый мощный и гибкий из всех подходов, однако его внедрение бывает затратным. Кастомные решения часто включают интеграцию различных инструментов, таких как Google BigQuery, Owox, Power BI и CRM-системы.

Они позволяют обрабатывать большие объемы сложных данных и визуализировать их в различных форматах. Большим преимуществом является гибкость, ведь можно создать любой отчет и визуализацию. 

Такие решения позволяют использовать данные для создания рекламных аудиторий, что делает их ценными для эффективных маркетинговых стратегий. Даже если стоимость разработки кастомного решения будет выше, оно значительно повысит производительность и рентабельность бизнеса в долгосрочной перспективе.

Как создать индивидуальное сквозное аналитическое решение

Для индивидуального аналитического решения подбирается комплексный набор инструментов, каждый из которых выполняет свою роль. Например, в качестве центрального хранилища данных может использоваться Google BigQuery, для обеспечения визуализации результатов — инструменты типа Looker Studio, Power BI и другие. Такой подход позволит оптимально совместить различные средства для сбора, хранения, обработки данных и дальнейшей интерпретации в виде визуализации.

При создании индивидуального сквозного аналитического решения нужно сделать несколько шагов. 

1. Определить цель. 

Надо понять, чего вы хотите достичь с помощью сквозной аналитики. Получить лучшее понимание своих клиентов, улучшить эффективность маркетинговых кампаний или увеличить удовлетворенность клиентов? 

Определение цели происходит через анкетирование пользователей, и это является основой для эффективности следующих шагов. Для уточнения деталей у пользователей спрашивают их KPI, а также показатели и текущие отчеты, которые они используют в работе. Получив ответы на эти вопросы, мы задаем вектор решений в реализации сквозной аналитики.

2. Разработать макеты.

Важным этапом является создание макетов дашбордов — интерактивных интерфейсов, которые помогают пользователям быстро воспринимать информацию и анализировать показатели. При разработке макетов дашбордов необходимо учитывать потребности конечных пользователей. Интерфейс должен быть удобным и интуитивно понятным, позволяя взаимодействовать с данными на разных уровнях детализации.

3. Определить источники данных для объединения.

Надо понять, какие данные необходимо объединить для достижения цели. Для этого стоит использовать информацию из CRM-системы, системы электронной коммерции и системы управления клиентскими отношениями. Нужно помнить, что собранные данные должны быть релевантными и достоверными.

4. Выбрать метод объединения данных. 

Можно использовать центральное хранилище данных для легкого доступа и анализа информации из разных источников. Или воспользоваться инструментом визуализации данных, который поможет создать графики и диаграммы для понимания полученных данных.

5. Создать отчеты и дашборды. 

Они помогут визуализировать данные и предоставить их пользователям. Отчеты могут быть предназначены для различных целей, таких как отслеживание эффективности маркетинговых кампаний, выявление проблем в клиентском опыте или анализ тенденций в продажах. Дашборды, в свою очередь, обеспечат более удобное визуальное представление данных для общего обзора или наблюдения за конкретными показателями.

Преимущества индивидуального BI (Business intelligence) решения

1. Повышение рентабельности. 

Сбор данных о расходах и доходе позволяет определить сферу с лучшими и худшими показателями рентабельности и найти пути снижения затрат. Например, с помощью сквозной аналитики, вы сможете:

• отслеживать эффективность распределения маркетингового бюджета;
• узнать, какие рекламные кампании являются более рентабельными и успешными;
• выявить неэффективные рекламные решения, которые не приносят ожидаемых результатов. 

Знание этой информации позволяет перераспределить бюджет таким образом, чтобы сконцентрировать его на успешных стратегиях.

2. Понимание клиентов. 

Немногие знают, что Google BigQuery также используют для анализа рекламных аудиторий, а именно при автоматическом анализе RFM.

RFM (Recency, Frequency, Monetary) — модель, которая используется для сегментации клиентов на основе их активности. Легкость понимания RFM-анализа заключается в простоте метрик: времени последней покупки (Recency), количества покупок за определенный период (Frequency) и суммы расходов (Monetary). Эти метрики легки для сбора и понимания. 

Сегментация клиентов с помощью RFM-анализа распределяет на группы в зависимости от их активности. Например, можно выделить:

• активных клиентов, которые часто совершают покупки и тратят много денег;
• спящих клиентов, которые давно не совершали покупки;
• новых клиентов, которые совершили одну покупку, но больше не возвращались. 

Далее эти данные можно выгружать и использовать как рекламные аудитории, что позволит повысить эффективность рекламных кампаний, улучшить обслуживание клиентов и увеличить общий объем продаж.

3. Повышение конверсии и улучшение клиентского сервиса. 

Здесь выделено два пункта, потому что при сборе и анализе данных с каждого этапа взаимодействия клиента, можно выявить слабые места на пути к заказу. Имея на одном из этапов низкую конверсию, стоит проанализировать возможные проблемы или вопросы, с которыми сталкиваются клиенты. Это позволит:

• принять решение по устранению проблем; 
• оптимизировать воронку продаж для повышения конверсии;
• улучшить качество клиентского сервиса. 

4. Получение информации в реальном времени.

Сквозная аналитика позволяет получать и проводить анализ данных в реальном времени, что помогает немедленно принять обоснованное решение и основе полученных данных. 

5. Улучшение стратегических решений. 

На основе полученных данных, сквозная аналитика поможет бизнесу разработать более эффективные стратегии развития, нацеленные на повышение конкурентоспособности и обеспечение успеха на рынке.

Все эти аспекты помогают компаниям автоматизировать свои процессы, привлекать больше клиентов, повышать их лояльность, улучшать качество продуктов и предоставляемых услуг, а также оптимизировать внутренние процессы для обеспечения эффективности и успешности бизнеса.

Использование Google Analytics 4 вместе с Google BigQuery

Использование Google Analytics 4 вместе с Google BigQuery является ключевой стратегией, чтобы отделить данные, которые действительно значимы и полезны, а также исключить ненужную информацию. 

Накопление и предварительная обработка данных в GA4 перед загрузкой в GBQ позволяет обеспечить более точную и комплексную аналитику. Этот инструмент помогает автоматически собирать данные из разных источников, связывать их и создавать более подробные и контекстные отчеты, которые могут быть полезными при дальнейшем анализе в GBQ. 

Учитывая то, что GBQ — платный сервис, следует избегать лишних затрат. Важно правильно структурировать данные, использовать оптимальные запросы и отдавать приоритет качеству анализа, чтобы обеспечить эффективное использование ресурсов.

С помощью инструментов сквозной аналитики, можно создать компактный, но информативный отчет, позволяющий:

• увидеть, какие самые популярные виды оплаты используют пользователи;
• проанализировать товары с наибольшим доходом;
• выявить проблемные позиции с большим количеством возвратов; 
• узнать сезонность товаров, для понимания, в какой период количество запасов на складе нужно увеличивать;
• определить, на каком этапе или на какой платформе есть узкие места на пути взаимодействия пользователя с сайтом, что позволит оптимизировать интерфейс и сделать его user-friendly.

Работа с этими инструментами требует пристального внимания к деталям, но верная стратегия и лучшие практики будут способствовать достижению желаемых результатов при минимизации затрат.

Стоимость и продолжительность внедрения сквозной аналитики

Нередко инструменты сквозной аналитики являются платными, что значительно влияет на общую стоимость системы. Например, Google BigQuery. Но если правильно планировать работу и использовать только необходимые функции, его стоимость может оставаться в пределах $20 в месяц, или даже не выходить за бесплатный лимит. 

В то же время большое количество факторов способствует высокой стоимости этого процесса.

1. Навыки и опыт. Для эффективной разработки системы сквозной аналитики нужны специалисты с различными навыками, такими как:

• работа с языками SQL, Python или другими языками программирования для обработки и анализа данных;
• умение использовать инструменты визуализации для создания понятных и информативных графиков и диаграмм;
• навыки организации и управления проектом для обеспечения успешной реализации и внедрения.

2. Командная работа. Создание системы сквозной аналитики часто требует сплоченной работы команды, которая включает аналитиков, программистов, проектных менеджеров и тому подобное. Совместная работа этих специалистов позволяет обеспечить полный цикл разработки и поддержки системы, что влияет на общую стоимость.

3. Оплата труда. Навыки и опыт специалистов, участвующих в процессе создания системы сквозной аналитики, часто являются дорогостоящими. Следовательно, оплата труда для программистов, аналитиков, проектных менеджеров и других членов команды значительно повысит общую стоимость.

Продолжительность внедрения

Проекты по построению индивидуальной сквозной аналитики могут длиться от 2 до 6-7 месяцев в среднем, все зависит от нескольких факторов.

1. Техническое задание. Если есть четкое техническое задание, команда сразу приступит к его выполнению. Если же проект делается под ключ для многих команд бизнеса, синхронизация с ними и формирование понимания необходимых отчетов займет определенное время.

2. Количество источников данных, с которыми надо делать интеграцию. У опытной команды будут определенные наработки, но все равно это всегда индивидуальная история.

3. Количество необходимых отчетов. Если надо построить большое количество отчетов, это означает, что команде надо делать много агрегаций внутри центрального хранилища данных. 

Больше статей об аналитике читайте в нашем блоге: 

Выводы

Сквозная аналитика — важный инструмент для обеспечения эффективного принятия управленческих решений. Ее способность объединять данные из разных источников и обеспечивать их анализ в реальном времени позволяет компаниям оперативно выявлять тенденции, понимать потребителей и отвечать на вызовы рынка.

1. Сквозная аналитика необходима интернет-магазинам, B2B- и SaaS-компаниям, торговым сетям и розничным магазинам, финансовым учреждениям и социальным медиаплатформам. 
2. Главная цель сквозной аналитики — понять, как пользователи взаимодействуют с брендом от первого контакта и до оформления заказа.
3. Сквозная аналитика предполагает сбор данных из разных источников, их агрегацию, а также вывод в виде отчетов и графиков. 
4. Для сведения данных можно использовать ручную сквозную аналитику, специальные сервисы (Owox, Ringostat) и индивидуальные решения. 
5. При создании индивидуального аналитического решения нужно: определить цель с помощью анкетирования пользователей, разработать макеты дашбордов, определить источники данных для объединения, выбрать метод объединения данных, а затем создать отчеты и дашборды.
6. Преимущества индивидуального BI решения: повышение рентабельности, лучшее понимание клиентов, повышение конверсии и улучшение клиентского сервиса, получение решений в реальном времени и улучшение стратегических решений. 
7. Одной из лучших практик сквозной аналитики является использование Google Analytics 4 вместе с Google BigQuery. 
8. На стоимость внедрения аналитики влияет то, что эффективные инструменты бывают платными, а также необходимость привлекать ряд специалистов. 
9. На длительность внедрения влияют наличие или отсутствие технического задания, количество источников данных, с которыми нужно делать интеграцию, а также количество необходимых отчетов.

Сквозная аналитика — это метод анализа, который позволяет оценить эффективность вложений в маркетинг путем отслеживания полного пути клиента: от просмотра рекламы до продажи и повторных заказов.

Сквозная аналитика объединяет данные по всем рекламным каналам и показывает, сколько вы заработали благодаря каждому из них.

В отчете по каналам в сервисе Roistat можно увидеть не только расходы и прибыль по каждому каналу, но и такие расчетные показатели, как стоимость заявки и ROI

Благодаря сквозной аналитике  компания видит реальную картину эффективности маркетинга: какие каналы рекламы и источники приносят продажи. «Сквозняк» полезен маркетологам, чтобы понимать, как планировать бюджет и какие каналы задействовать для получения максимальной прибыли.

Чем больше каналов, точек касания с клиентом и длиннее цикл сделки, тем сложнее задача по настройке сквозной аналитики.

Сквозную аналитику обычно внедряют в интернет-торговле или другом бизнесе, где услугу или товар приобретают онлайн. Для проектов, совмещающих онлайн-заказы и офлайн-посещения, это выполнимая, но трудоёмкая задача.

Зачем нужна сквозная аналитика

Настройка сквозной аналитики помогает решить множество задач бизнеса и маркетинга:

• Оценить эффективность каналов маркетинга.
• Перераспределить рекламный бюджет, чтобы снизить стоимость привлечения клиента, а также увеличить число продаж.
• Понять весь цикл продажи: от ключевого слова до суммы чека в магазине.
• Сэкономить время на принятии решений по управлению рекламными расходами, масштабированию кампаний, выбору каналов продвижения.

С помощью сквозной аналитики можно точнее оценивать эффективность рекламных каналов и на основе полученной информации принимать более взвешенные решения.

Настройка сквозной аналитики

Существует несколько вариантов реализации системы сквозной аналитики в зависимости от имеющихся ресурсов, сложности этапов сделки, автоматизации процессов. Разберём каждый способ настройки, его особенности и недостатки.

Excel 

Самый простой вариант начать пользоваться сквозной аналитикой. Суть метода —  сопоставить данные о рекламных кампаниях с информацией о продажах. Цифры из рекламных каналов, систем веб-анализа («Яндекс Метрики», Google.Analytics) и CRM выгружаются в единую Excel или Google Таблицу.

Если каналов рекламы много, таблица будет объемной

Как настроить аналитику в Excel: 

1. Собрать отчёт расходов по рекламным системам в формате Excel за единый период времени.
2. Выгрузить данные о продажах за этот же период времени из CRM или подготовить таблицу Excel с продажами.
3. Сопоставить данные о каждом посетителе с данными CRM. По итогу у вас должна появиться информация о каждом клиенте, дате его покупки, чеку, источнике заявки (с какого рекламного канала пользователь пришёл на сайт или оставил заявку). Тут понадобится знание формул и сводных таблиц.

Первичная подготовка данных для отчёта тоже потребует времени. Однако при желании даже в Excel можно довольно большую часть сбора данных автоматизировать (с помощью надстройки Power Query). Или использовать Google Таблицы и платформу Google Apps Script.

Для учёта звонков и email клиентов потребуется подключение коллтрекинга, емейл-трекинга, поэтому способ нельзя назвать полностью бесплатным.

«Яндекс Метрика»

В «Яндекс Метрике» есть специальный инструмент, который называется «Сквозная аналитика». 

Сквозная аналитика доступна в разделе с отчетами

В рамках сквозной аналитики можно посмотреть два отчета:

1. Источники, расходы и ROI. Показывает, как работают рекламные каналы, поможет понять, как лучше перераспределить бюджет и какие рекламные кампании стоит масштабировать).
2. Источники заказов из CRM. Позволяет оценить ценность источника трафика для бизнеса и понять, на каком этапе возникает «узкое место», после которого процесс ухудшается, сравнить различные источники по нескольким показателям.

Как настроить скозную аналитику через «Яндекс Метрику». В «Яндекс Справке» описан внедрения сквозной аналитики:

1. Добавьте UTM-метки в URL ваших рекламных объявлений (в «Яндекс Директе», Google Ads и т. д.).
2. Загрузите в Метрику расходы по рекламным кампаниям удобным для вас способом. Вы можете передавать информацию о расходах на рекламный канал, размеченный UTM-метками, за какой-либо период.
3. Собирайте ClientID в вашей CRM. Для этого получите идентификаторы с помощью метода , затем сохраните их в CRM.
4. Передавайте в Метрику данные о клиентах и заказах, которые учитываются в вашей CRM.

Подробно о каждом этапе

Google Analytics 

Система веб-аналитики Google поможет создать единое окно для анализа заявок, расходов и продаж для небольших или средних проектов.

Такой способ оценки эффективности предполагает импорт данных о расходах из разных рекламных кабинетов в Analytics (через онлайн-коннекторы), а также, при необходимости, передачу офлайн покупок через Measurement Protocol.

Дашборд сквозной аналитики в Google Analytics

Как настроить сквозную аналитику в Google Analytics: 

1. Добавить на сайт, в приложение или в контейнер Google Менеджера тегов события электронной торговли (Справка Google: Как настроить события электронной торговли)
2. Подключить систему коллтрекинга (через интеграцию), чтобы отслеживать звонки.
3. Настроить передачу от Google Analytics Client ID (индивидуального идентификатора пользователя) к CRM-системе, чтобы связать данные активности клиента на сайте и путь к покупке. Уточните, как настроить эту функцию у производителя CRM.
4. Импортировать данные о расходах на рекламу и доходах (покупках клиентов) в отчёт Google Analytics. Это можно каждый раз делать вручную или настроить автоматическую передачу данных с помощью специального софта.

Чтобы организовать сквозную аналитику в Google Analytics, понадобятся время и знания. С учётом подключения дополнительных сервисов и привлечения специалистов для настройки способ нельзя назвать абсолютно бесплатным.

Специализированный софт

Все вышеперечисленные способы не автоматические: они требуют ручного обновления. Чтобы внедрить сквозную аналитику с персональными дашбордами, с учётом особенностей сферы бизнеса, потребуются специальные платные программы и сервисы.

Один из самых популярных сервисов сквозной аналитики в РФ — Roistat. Это онлайн-сервис, который позволяет агрегировать данные CRM, расходы в рекламных каналах и информацию о посетителях сайта в одном окне. Сервис предоставляет сквозную аналитику рекламы от показа до прибыли по каналам, кампаниям, объявлениям и ключам.

Стоимость. От 10 000 руб./мес., бесплатный тестовый период — 14 дней.

Пример дашборда в сервисе Roistat

Вместо специальных сервисов сквозной аналитики для нужных отчетов можно использовать сервисы визуализации данных: Power BI, Looker, DataLens, Tableau. Это обычно самый трудоемкий, но самый глубокий способ с большими возможностями кастомизации под конкретный бизнес.

Популярные вопросы о сквозной аналитике

Главные мысли