Секреты использования сквозной аналитики

Действительно, своевременно определить, в какие каналы стоит вкладывать деньги, а какие этого совершенно не заслуживают – очень ценный и полезный навык, который способствует успешному развитию бизнеса. Стоит сказать, что задача эта не из лёгких, но поломать голову над её решением однозначно стоит.

Тем более, что у современного маркетолога есть такой замечательный инструмент, как сквозная аналитика. Именно о ней и пойдёт речь в этой статье. А для тех, кто хочет углублённо изучить данную тему, можем порекомендовать материал https://www.owox.ru/blog/use-cases/end-to-end-analytics-implementation/. Там на простых и реальных примерах показано, как внедрение сквозной аналитики влияет на эффективность маркетингового анализа

Отличие сквозной аналитики от стандартной

Чтобы понять важность данного инструмента, нужно сперва вспомнить, как выглядит типичная воронка продаж в сфере электронной коммерции. Она включает в себя такие этапы:

1. Соприкосновение пользователя с источниками трафика (например, Google Ads, Facebook, Яндекс.Директ).
2. Посещение сайта.
3. Заказ товара через корзину с помощью телефонного звонка, онлайн-чата или путём посещения физического магазина.
4. Факт продажи.

Глядя на приведённую схему, мы видим, что покупатель может приходить на сайт разными путями. Также он может совершить заказ несколькими способами. Соответственно, маркетолог сталкивается с проблемой – как правильно распределить ценность от совершённой покупки между различными каналами, если пользователь контактировал с компанией несколько раз, используя разные источники. Стандартные аналитические модели здесь не сработают. Чтобы понять, почему это происходит, давайте рассмотрим типичные проблемы традиционных систем на примере Google Analytics.

GA является одним из самых популярных сервисов веб-аналитики. Он позволяет определять количество пользователей, которые были приведены на сайт разными рекламными каналами, отслеживать особенности поведения посетителей ресурса, узнавать, какие товары они смотрели и добавляли в корзину. Также Google Analytics даёт возможность рассчитать коэффициент конверсии, который показывает процент клиентов, совершивших целевое действие, вычисляет число и сумму онлайн-транзакций, многие другие важные маркетинговые показатели.

Но, несмотря на столь богатый функционал, GA не располагает возможностями для комплексного анализа маркетинговых усилий. В частности, в нём нет данных о:

• расходах из рекламных сервисов;
• всех точках соприкосновения с клиентом. Ведь далеко не всегда пользователи ведут все общение с ресурсом через сайт. Многие из них звонят по телефону, пользуются электронной почтой, посещают офлайн-магазины. К сожалению, Google Analytics не отслеживает подобную активность клиентов;
• статистике CRM-системы. Внутренняя система управления предприятием располагает данными о реальных продажах, которые в большинстве случаев сильно отличаются от статистики, основанной только на добавлении товара в корзину.

Что делать?

Итак, можно сделать вывод, что для организации сквозной аналитики требуется каким-то образом интегрировать информацию из Google Analytics с данными из других сервисов и CRM-системы. Сделать это можно несколькими путями. Рассмотрим одно из наиболее простых, но в то же время эффективных решений. Оно предусматривает использование облачного сервиса Google BigQuery, а также дополнительного инструмента OWOX BI. Такая комбинация позволяет объединять всю нужную информацию и строить на её основании отчёты любой конфигурации. При этом от вас не требуется приобретение дорогостоящего оборудования, программных продуктов и лицензий.