Отчет "сквозная аналитика". Сквозная аналитика: обзор способов настройки

Узнаем цену лида в Google analytics.

В предыдущих статьях мы описывали теорию и некоторые возможности в гугл аналитиксе. Теперь пришло время показать настройку на реальном примере.

Перед нами стояла задача вывести «Цену лида» (обращения)

Итак, приступим:

1. Собираем все обращения. Настраиваем цель «Заявки принятые + целевые звонки + callback»

Так, как нам могут поступать обращения с форм заявок на сайте, обратного звонка и по телефону, нужно будет настроить все 3 цели. А потом сделать общую «Все лиды»

а. Цель «Принятая заявка» будет включать в себя все обращения с форм, которые есть на сайте.

Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Принятые заявки» /// События /// Категория равно «Принятая заявка»

б. Цель «Callback» будет включать в себя обращения с виджета обратного звонка.
Мы использовали сервис коллтрекинга «Стартон» , который передает события в гугл аналитикс. Когда пользователь заполнил форму обратного звонка и нажал кнопку «Перезвонить мне» в гугл аналитиксе будет срабатывать событие категории «callback»
Его мы и пропишем в цель.

Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Callback» /// События /// Категория регулярное выражение «callback»

в. Цели «Целевые звонки» будет включать в себя звонки, в которых разговор продлился определенное время.
В нашем примере разговор, который продлился более 60 сек, будет являться целевым звонком. Настраивать будем также через коллтрекинг «Стартон» , который при целевом звонке передает событие «target»

Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Целевые звонки» /// События /// Категория равно «target»

г. Теперь настроим общую цель «Заявки принятые + целевые звонки + callback»
Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Заявки принятые + целевые звонки + callback» /// События /// Категория регулярное выражение «Принята заявка|callback|target»

Важно! Если зайдя на сайт один пользователь оставит заявку через форму сайта, потом закажет обратный звонок и позвонит, то сработает 1 цель, а не 3.

2. Переходим к настройке передачи расходов.

Важно! Для более детальной статистики нужно обязательно прописывать основные метки

Настроим два импорта:
«Facebook» который будет передавать расходы с фейсбука и инстаграма.
«My target» который будет передавать расходы с mytarget и однокласников.

Импорт расходов будет передавать с помощью сервиса «Owox bi».
Подробная инструкция по передачи расходов с рекламных источников в google analytics смотрите

3. Настройка показателя «Цена лида».

Как только данные о расходах начнут поступать в Ga мы можем настроить показатель «Цена лида» через функцию «Вычисляемые показатели»:

Нам нужно задать формулу: Стоимость (расходы) * 1,18 (что бы учитывался ндс) / цель (принятая заявка + callback + целевой звонок)

Настройка: Имя: Цена лида /// внешнее имя calcMetric_LeadCost /// тип: Валюта (десятичный формат) /// фомула {{Стоимость}} * 1.18 / {{Заявки принятые+целевые звонки+callback (Достигнутые переходы к цели 3)}}

Также для отчета нужно настроить показатель «Стоимость с ндс» Настройка аналогичная.

4. Строим пользовательский отчет.

Переходим: Специальные отчеты /// Мои отчеты /// + отчет
Настройка: тип Анализ
Показатели:
- сеансы
- новые пользователи
- показатель отказов
- стоимость с ндс
- принятые заявки (достигнутые переходы к цели)
- целевые звонки (достигнутые переходы к цели)
- callback (достигнутые переходы к цели)
- принятые заявки + целевые звонки + callback (коэффициент конверсии для цели)
- принятые заявки + целевые звонки + callback (достигнутые переходы к цели)
- цена лида

Параметры:
- Источник или канал
- Кампания
- Ключевое слово

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.

Отчет "Сквозная аналитика" предназначен для оценки эффективности каждого Вашего рекламного канала как в целом, так и в рамках рекламной кампании, ключевых слов, посадочных страниц и другое. В конструкторе отчетов вы можете увидеть все данные от расхода на рекламу и посещаемости вашего сайта, до обращений в вашу компанию и закрытия сделки.

С помощью отчета Вы можете сформировать прозрачную систему KPI для вашего отдела маркетинга или для подрядчика по размещению рекламы, спланировать проведение рекламных кампаний в наиболее эффективных рекламных каналах.

2 Какие данные отображаются в отчете?

• количество показов рекламных объявлений или баннеров;
• расход по данному каналу/кампании в Яндекс.Директ и Google Adwords, либо по каналам по которым расход введен вручную;
• количество уникальных звонков;
• количество заявок с сайта;
• общее количество лидов;
• CPL (стоимость привлечения лида);
• количество сделок, взятых продавцам в работу;
• количество успешно закрытых сделок;
• прибыль и выручку;
• ROMI.
• как изменяются показатели во времени;
• стоимость привлечения лида, клиента, продажи, время на закрытие сделки и прочее.

3 Как подключить?

Доступ к отчету «Сквозная аналитика» определяется условиями Вашего тарифного плана на продукт «Коллтрекинг».

Для того чтобы получать оценку эффективности Ваших рекламных кампаний, необходимо настроить интеграцию с сервисами и , а чтобы отображались данные по заявкам с сайта - Для получения данных из CRM необходимо настроить интеграцию с соответствующей CRM. , .

4 Встроенные формы (шаблоны) отчета

Используйте встроенные формы отчета (шаблоны), чтобы оценить эффективность рекламных кампаний и каналов, оценить работу посадочных страниц Вашего сайта, затраты на рекламу в регионах:

1. Площадки : расходы на рекламные площадки, визиты, количество лидов, стоимость лида и прочее. Найдите площадки, которые работают наиболее эффективно и соответствуют медиаплану;
2. ROMI : показатели ROMI в разрезе рекламных площадок, количество сделок, прибыль от маркетинговой активности;
3. Кампании : результаты рекламных кампаний в различных каналах продвижения. Посмотрите результаты и сравните их с запланированными, найдите наиболее эффективные кампании;
4. Посадочные : эффективность работы «посадочных» страниц Вашего сайта (тех, на которых Клиенту предлагается купить продукт или услугу): посещаемость страниц (сеансы), конверсия сеансов в лиды и прочее;
5. Каналы обращений : эффективность каналов обращений Клиентов в Вашу компанию. Отслеживайте, чтобы Клиенты использовали наиболее конверсионные для продаж каналы обращений;
6. Регионы : затраты на рекламу, количество лидов и CPL по регионам и городам.
7. Ключевые слова: наиболее эффективные ключевые слова, в контекстной рекламе, которые приносят вам продажи и обращения.

5 Как начать пользоваться отчетом?

Для того чтобы открыть отчет на сайте «Личный кабинет» выберите «Инструменты > Динамический коллтрекинг > Сквозная аналитика». Далее, выберите:

1. название виджета ДКТ;
2. выберите форму отчета в поле «Отчеты» см. рисунок 2.

Рисунок 1 - Страница сайта «Личный кабинет»

6 Из чего состоит отчет?

В отчете «Сквозная аналитика» отображаются график и таблица.

На графике отображается изменение показателей в динамике. Выбрав тот или иной показатель в таблице отчета Вы можете увидеть изменения этого показателя на графике. Например, на рисунке 2 показан график расходов по рекламным площадкам «Яндекс.Директ» (зеленый график) и «Google AdWords» (синий график).

Рисунок 2 – График отчета «Сквозная аналитика»

В таблице отчета отображаются показатели по каждому рекламному каналу, источнику, рекламной кампании, региону или посадочной странице. Структура таблицы (то есть перечень колонок и строк) соответствует выбранной Вами ранее форме отчета. Внешний вид таблицы показан на рисунке 3.

Вы можете изменить внешний вид таблицы, то есть определить порядок показа колонок и строк. Для того реализованы следующие настройки:

• группировка данных;
• отображение колонок;
• фильтры данных.

Рисунок 3 – Таблица отчета «Сквозная аналитика»

7 Настройка структуры таблицы вручную

7.1. Группировки

Все данные отчета Вы можете сгруппировать, а также настроить порядок показа группировок в таблице. Максимальное количество (глубина) группировок данных – 5.

Например, на рисунке 4 показано окно настройки группировок, условия группировки, следующие:

1. все данные отчета должны группироваться по кампаниям;
2. данные о конкретной кампании должны быть сгруппированы по источнику (по названию сайтов, от куда Клиенты переходили на Ваш сайт);
3. данные о каждом источнике должны группироваться по каналу продвижения.

Рисунок 4 – Настройка группировки данных

7.2. Фильтры

С помощью фильтров Вы можете отразить в отчете только определенные данные, например, посмотреть количество звонков, сделок и сумму продаж по конкретному рекламному каналу или набору рекламных кампаний.

На рисунке 5 показано окно настройки фильтра, условия фильтрации следующие: в таблице должно быть количество звонков и сделок по рекламе в Google.

Рисунок 5 – Настройка фильтров

7.3. Колонки

Вы можете показать или скрыть любые колонки в таблице отчета. Например, на рисунке 6 показано окно настройки отображения колонок, условия отображения – показать колонки «расход», «показы», «сеансы», «конверсия сеансов в лиды». В поле «Условия» отображен порядок следования колонок в таблице. Вы можете поменять порядок отображения колонок, перетащив названия колонок курсором мыши.

Рисунок 6 – Настройка колонок

8 Конструктор отчетов. Как применять?

Конструктор отчетов – это удобная функция для создания собственных форм отчетов, структуру которых определяете Вы. Как из частей конструктора можно собрать деталь, так и из перечня параметров отчета Вы можете выбрать те, из которых будет состоять Ваш отчет. Сохраните созданный Вами отчет и используйте его для получения обновленных данных.

Вы можете создать свою форму отчета, для этого на сайте «Личный кабинет» выберите «Инструменты  Динамический коллтрекинг  Сквозная аналитика». Далее, выберите:

1. период формирования отчета, см. рисунок 1;
2. название виджета ДКТ;
3. нажмите «Создать отчет». Потребуется ввести название Вашей формы отчета, см. рисунок 7;
4. настройте структуру таблицы вручную, так как Вам нужно;
5. выберите «Сохранить изменения в отчете», см. рисунок 8.

Рисунок 7 – Ввод названия Вашей формы отчета

9 Как скачать отчет

Чтобы скачать таблицу отчета, Вам необходимо нажать на кнопку «Скачать», далее выбрать «Скачать отчет в CSV (уровень группировок данных)». Таблица с соответствующий глубиной группировки данных будет скачана в CSV-файл.

Рисунок 9 - Таблица отчета. Кнопка «Скачать»

10 Важные ограничения

1. Загрузка данных с сервисов «Яндекс.Директ» и «Google Adwords» выполняется ночью за предыдущий день.
2. В отчете автоматически не отображаются расходы по рекламным каналам, кроме указанных выше. Расход по данным каналам, например, по органическому (SEO) трафику вы можете ввести вручную в отчете или во вкладке Расходы. О том как ввести расход вы можете прочитать в подробном руководстве по ссылке ниже.

Вам ежедневно поступает много звонков и заявок от потенциальных клиентов. Точно знать, какие из них приносят прибыль, а какие нет, помогает сквозная аналитика.

В статье - что это такое и как её внедрять. За методики спасибо Константину Червякову, коммерческому директору компании Ringostat.

Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна

Как правило, эффективность у большинства ассоциируется с ROI, ROMI, CTR и т.д. Для электронной торговли - еще модуль e-commerce в Google Analytics (если он расширенный - это достаточно близко к теме. Однако 90% интернет-магазинов используют обычный).

Все эти показатели не про сквозную аналитику. Да, они могут быть вспомогательными, особенно если цикл продаж длительный. По ним вы вовремя понимаете, что все совсем плохо, или наоборот. Но конечные решения стоит принимать на основе реальных данных.

Это справедливо для любого типа бизнеса, за исключением редких случаев.

Заявки и звонки вроде и целевые, но клиентов не приносят. Или по одной кампании продаж меньше, но сумма чека выше и включает товары, у которых маржа выше. Есть риск принять ошибочное решение.

На ваш суд и выбор - 3 типа систем, в зависимости от сложности и продвинутости.

Уровень «Топор»

Это сложно назвать моделью сквозной аналитики. Но так как многие малые и микробизнесы на начальном этапе не могут себе позволить платные инструменты, этот вариант заслуживает внимания. Как показывает практика, не все и о нем знают.

Набор инструментов простой, с минимальными, иногда нулевыми, затратами бюджета.

• Google Spreadsheet, Excel;
• CRM или админка сайта с источниками заявок;
• Google Analytics и / или Яндекс.Метрика. Первое дает больше возможностей, но у Метрики свои фишки, которых нет у Гугла - вебвизор, отчеты о пиках посещений;
• Автоматический или полуавтоматический .

Множество бизнесов используют автоматический динамический коллтрекинг. Система показывает для каждого посетителя уникальный номер телефона, чтобы затем сопоставить звонок с конкретным пользователем, узнать о нем подробнее: какие запросы вводил, какая кампания сработала, какие страницы смотрел и т.д.

Доступно всё вплоть до операционной системы устройства.

Полуавтоматический коллтрекинг примитивнее и требует рутинной работы:

Принцип такой: каждый пользователь на сайте видит уникальный код. Менеджер его запрашивает, чтобы вручную связать звонок с конкретной сессией.

50-60% звонков удается фиксировать таким способом, но, как правило, через 2-3 месяца руководителям надоедает эта маета. При этом всё зависит от человеческого фактора.

Важно, чтобы менеджер ничего не забыл и не перепутал. Для него это дополнительная нагрузка: вместо того, чтобы продавать, он вводит промо-коды. Компания теряет в прибыли.

Справедливости ради отметим, что этот метод обходится недорого. И иногда это единственный доступный вариант - например, для микробизнеса с небольшим бюджетом.

Принцип внедрения

Пользователи приходят на сайт, совершают определенные действия. Всё фиксирует система аналитики. При оформлении заказов или заявок информация об источниках попадает в админку или CRM.

В самой простой модели нет связки этих инструментов, поэтому мы выгружаем данные в Excel по отдельности.

Вот выгрузка из CRM - это все закрытые сделки (кейс агентства Ringostat):

Заявки с сайта, в нашем примере - регистрации, с указанием источников, кампаний и ключевых слов:

И такая же выборка по звонкам:

Навыки работы в Excel облегчают работу, но это все равно занимает время. Отсутствие автоматизации - главный минус модели.

На начальном этапе, когда трафик небольшой и бюджет невысокий, этого хватает, но со временем приходится расширять возможности. Тем более если компания может себе позволить более совершенные техники.

Уровень «Автомат»

• Google Analytics - всё завязано на ней;
• CRM-система;
• Автоматический коллтрекинг;
• Автоматический импорт расходов OWOX BI;
• Microsoft Power BI (опционально).

Можно оставить те же Spreadsheets для визуализации и построения отчетов, но в Power BI больше фишек и есть автоматическая привязка к GA. Стоимость - 9-10 долларов за пользователя в месяц.

Принцип внедрения

По заявкам мы настраиваем цель в GA - «Транзакции». Информация о посещениях накапливается автоматически.

99% сервисов коллтрекинга передают данные в GA.

Для звонков существуют WebHooks - триггеры, которые мы отправляем в режиме реального времени.

Затем данные о закрытых сделках нужно передать в GA. Популярные системы - retailCRM, amoCRM - позволяют выгружать их напрямую. Либо можно создать свой коннектор за 1 неделю, либо поручить эту задачу программисту. В итоге вы получаете полный контроль над бизнес-показателями в Google.

Что вы видите в итоге в GA? Вот скриншот одного из клиентов Ringostat:

Столбец «Цена за достигнутую конверсию» показывает, сколько денег вы потратили. «Стоимость» - сколько вы «заплатили» за посетителей. «Доход» - сколько это принесло дохода.

Минусы

Чтобы понять недочеты этого уровня, разберем структуру данных системы аналитики:

Так работает Google Analytics: человек заходит на сайт и генерирует сессию. В рамках неё совершает действия (хиты): просматривает страницы, звонит, отправляет заявки, скачивает материалы и т.д.

По иерархии на первый взгляд всё правильно.

Проблема в том, что в GA у вас только агрегированные данные.

1) Нет доступа к конкретному пользователю и сессии, а это ограничивает возможности аналитики. Нельзя взять посетителя и посмотреть, что он делал на сайте, сколько раз заходил, какие действия совершал в ходе определенной сессии.

2) При больших объемах трафика - около 40 000 сессий в день - есть риск семплирования (для крупных проектов).

Это когда Google берет часть группы посетителей - выборку 5-7% - и переносит её поведение по собственному математическому алгоритму на всю совокупность. В итоге вы видите искаженные данные.

Всё, что можно сделать - кастомизировать отчет, но при этом мешают ограничения типа: один параметр нельзя включать в отчет с другим, нельзя добавлять свыше двух параметров и т.д.

4) Нельзя передавать персональную информацию. Основание - регламент конфиденциальности Google. Это еще больше усложняет задачи сквозной аналитики.

Уровень «Пулемет»

Разберем 2 варианта.

Вариант 1:

• Google Analytics;
• Автоматический call tracking;
• Облачная (Google Bigquery) или собственная база данных (MySQL, Mongo);
• Excel, Spreadsheets, Power BI, Data Studio, Tableau, Qlikview.

Своя БД сложнее в реализации. Поэтому мы рассматриваем Bigquery. Это облачный сервис с высокой скоростью обработки.

OWOX BI умеет делать стримминг в Bigquery. Это перехват данных из GA в сыром не агрегированном виде. Благодаря этому вы можете задавать любые вопросы относительно аудитории, поведения, его зависимости от разных факторов, дохода например. В общем, проверять различные гипотезы сколько угодно, без ограничений.

Чтобы делать какие-то выводы, нужно наглядно представлять таблицы из Bigquery в виде графиков, диаграмм и т.д. Есть платные сервисы Tableau и Qlikview - они дают продвинутую визуализацию.

Вариант 2:

• Kissmetrics или аналог (Mixpanel, Woopra, Amplitude);
• Автоматический call tracking.

Kissmetrics заменяет 1, 4 и 5 пункты предыдущего варианта. Это так называемая user-based, или person-based система аналитики. Здесь все «удобства», в отличие от GA: программа сама собирает данные, в том числе в сыром виде, дает доступ к пользователям, сессиям и разрешает передавать персональные данные.

Принцип внедрения

Если у вас есть Kissmetrics или аналог, вы загружаете туда всю информацию и подключаете CRM-систему. В случае с базой вы забрасываете в неё стримминг из GA и т.д. и выбираете программу для визуализации результатов. В то время как в Kissmetrics уже есть наглядные отчеты.

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.