Как с помощью сквозной аналитики увеличить продажи и измерить эффективность рекламы?

Стандартная ситуация для большинства сайтов – это большое количество разнообразных рекламных каналов, с помощью которых пользователи находят  сайт.  Тут же у маркетологов и владельцев сайтов возникает вопрос: а как же посчитать эффективность каждого рекламного канала? Не просто клики или даже заявки, а прибыль, потому что конкретное действие (заявка или обратный звонок) совсем еще не означают факт покупки. А если мы сравним данные из Google Analytics по целевым коммуникациям и данные из CRM-системы по завершенным продажам, то разница в них будет довольна существенна.

Кроме того, нужно учесть все способы коммуникации:

• письмо, отправленное на почту
• поход в магазин
• взаимодействие в онлайн-чате и проч.

В этом случае не настроенный Google Analytics нам не поможет, т.к. по умолчанию вся эта информация не собирается. А для большого количества магазинов такие коммуникации составляют большую часть.

И тут возникает вопрос: как же отследить все каналы? И тут мы подобрались к самой сути нашей статьи – к сквозной аналитике. Давайте же разбираться, что это за зверь такой, который нам все может рассказать и показать.

Что же такое сквозная аналитика?

Это система, которая собирает данные с различных рекламных каналов на одной площадке, и позволяет оценивать их рентабельность и эффективность, основываясь на данных о продажах.

Проще говоря, это система, которая показывает полный цикл сделки с пользователем (от первого взаимодействия до количества денег, которые пользователь потратил). Рассмотрим несколько вариант, которые присутствуют на рынке:

Вариант № 1 “Падаван”

Стандартная схема анализа маркетинговой активности выглядит примерно так:

На сайт закупается реклама, по которому приходят посетители и оставляют заявки, которые обрабатываются отделом продаж. И весь анализ сводится к тому, что берется рекламный бюджет и сравнивается с данными о продажах. Но в этом случае невозможно понять, какой рекламный канал принес прибыль, а какой работал в убыток.

Вариант № 2 “Джедай”

При этом анализе данных подключается система статистики (например, Google Analytics или Яндекс.Метрика).

По этой схеме рекламный трафик можно разделить по различным каналам и с помощью Excel свести их с данными о продажах. В этом случаем понятно, из какого источника пришел клиент. Однако невозможно отследить всех клиентов, например, которые пишут письма или приходят в магазин.

Вариант № 3 “Йода”

Идеальная схема анализа маркетинговой активности должна быть такой:

В этой схеме отслеживаем онлайн, оффлайн-рекламу и конверсионные действия на сайте, а отдел продаж плотно работает с CRM-системой. В последствии все эти данные выгружаются в систему аналитики, где проводится анализ, на основе которого и принимаются судьбоносные решения.

Главная задача – интеграция всех сервисов, где происходит маркетинговая активность с системой аналитики. В большинстве случаев используется Google Analytics, т.к. его можно интегрировать с любым сервисом и он бесплатный. Единственный минус в том, что требуется точная настройка.

Однако на рынке существуют платные сервисы, которые позволяют интегрировать все довольно просто, правда, иногда все равно приходится дорабатывать. Некоторые сервисы:

• Roistat
• CoMagic
• PrimeGate
• LPTracker
• Commond
• Excecto

Все эти платформы сковывают вас в выборе сторонних сервисов для интеграции, а также не имеют возможности настроить специфические отчеты. А главным минусом является цена.

Сложности

Все было бы здорово, если бы не два “НО”. По мере внедрения сквозной аналитики на сайт большинство компаний сталкиваются с двумя основными проблемами:

• техническая реализация, которая требует довольно кропотливой работы аналитика и программиста, но не будем вдаваться в подробности, потому то это тема для отдельной и скучной технической статьи;
• отдел продаж, который зачастую категорически не хочет делать дополнительные телодвижения и вносить данные в CRM-систему, потому что эта работа в большинстве случаев не влияет на их зарплату. А ведь от полноты вводимых менеджерами по продажам данных зависит вся выстраиваемая система аналитики. Обычно именно эта проблема является камнем преткновения, поэтому ваша главная цель – упростить и автоматизировать процессы работы отдела продаж.

Ну, а пока вы думаете “Да зачем оно мне надо и так нормально, только проблем больше”, приведу примеры применения сквозной аналитики.

Практика

Итак, перед вами отчет по рекламным кампаниям. Из всех этих данных нас больше всего интересует последняя колонка, которая отражает рентабельность инвестиций вложенных в рекламу.

Как мы видим в таблице самый рентабельный канал № 3, несмотря на то, что у него не самое большое число кликов и показов. Этот пример показывает, что первичное снятие данных (клики, CTR не являются эталоном, а, соответственно, по ним нельзя судить о прибыли). Мы рассмотрели обезличенные пример, а теперь перейдем к конкретным кейсам.

Кейс №1 “Оценка акций”

Разберем реальный пример магазина мебели. Мы хотели посмотреть, какое предложение на сайте приносит больше прибыли.

• В первом варианте клиенту предлагалась мебель по стандартной цене.
• Во втором варианте к покупке прилагался подарок (он был дороже, чем скидка из третьего варианта).
• В третьем же клиенту предоставлялась 15% скидка.

Гипотеза была следующей: В целях экономии клиент будет выбирать скидку, далее по значимости – подарок и последнее – это стандартная цена.

Давайте посмотрим на результат:

1. Самый большой доход при минимальном количестве продаж был при скидке в 15%. Несмотря на что клиенты воспользовались скидкой, их средний чек был больше, чем в двух других случаях. Вспомните, сколько вы потратили на Aliexpress 11.11?
2. Однако самое большое количество продаж было при стандартной цене, а акция с подарком показала самые плохие результаты: и по среднему чеку, и по доходу.

Вывод: не стоить выдумавть новую акцию каждую неделю, только потому что у вашего маркетолога построен на этом KPI, так вы теряете свою прибыль.

Кейс № 2 “Оценка офлайн рекламы”

Давайте разберем еще пример офлайн-рекламы бизнеса по строительству деревянных домов.

На МКАДе и некоторых шоссе были размещены баннеры с разными номерами телефона, и с помощью коллтрекинга мы смогли отследить эффективность каждого направления.

На графике видно, что самыми эффективными оказались МКАД, Ленинградское шоссе, Щелковское, М4, А105. А Октябрьский проспект не принес ни одной продажи компании.

Кейс № 3 “Оценка эффективности сотрудников”

Кроме эффективности рекламных каналов, с помощью сквозной аналитики можно оценивать качество работы менеджеров. Давайте посмотрим пример:

Из таблицы видно, что менеджер № 3 лучше остальных коллег продает event-мероприятия, поэтому этого менеджера переключили преимущественно на продажу этого сегмента.

Также из таблицы видно, что у менеджера № 4 самая плохая эффективность по продажам выставочных стендов, поэтому его переключили на продажу других продуктов.

Вывод

С помощью сквозной аналитики можно отслеживать полный цикл сделки и посмотреть, какие рекламные каналы были наиболее рентабельными как в онлайне, так и в офлайне. Для этого вам необходимо:

• определиться с вашей системой аналитики,
• решить технические вопросы с интеграцией CRM-системы,
• подготовить менеджеров по продажам (это, конечно, самое сложное).

Хорошего дня и отличного настроения!