Читать книгу: «Быстрый или бедный», страница 5

Уровни сквозной аналитики

Варианты настройки сквозной аналитики различаются прежде всего целями. Кому-то достаточно видеть, сколько клиентов принесла реклама из интернета, а кому-то важен показатель LTV (от англ. Lifetime Value) – совокупной прибыли от каждого клиента за все время сотрудничества. Сразу оговоримся: описанные далее варианты аналитики можно реализовать и настроить несколькими способами. Мы рассмотрим схемы, которые дают видимый результат при минимальных затратах. Дополнительно для каждого сценария пропишем возможность учета офлайн-данных, например, посещений офисов, магазинов.

Level 1: Интеграция по Client ID (базовая схема)

Самый простой вариант сквозной аналитики – интеграция системы коллтрекинга с CRM и данными Google Analytics и/или Яндекс.Метрики с использованием идентификатора Client ID⁵.

Коллтрекинг (от англ. call-tracking) – это система учета звонков в компанию для оценки эффективности рекламных каналов.

Суть метода в том, что пользователям, зашедшим на сайт с различных рекламных каналов, показываются разные телефонные номера. Например, кто-то кликнул по объявлению о скидках в контекстной рекламе, кто-то – по баннеру, кто-то нашел сайт в поиске Яндекса. Люди звонят по номерам, присвоенным определенным каналам, и эти данные фиксируются в системе.

В основе системы – сервис сквозной аналитики, например CoMagic, Roistat и т. п. Именно он собирает в едином интерфейсе данные о конверсиях и продажах из CRM.

Никита Карпук, директор по продуктам Virgin Connect:

– Сквозная аналитика призвана обеспечить максимальную конверсию в значимые действия на всех этапах коммуникации. При этом особое внимание стоит уделить выбору оператора телефонии/виртуальной АТС (ВАТС). Качество телефонии – важный критерий успеха. Оптимально, если сервис ВАТС имеет функционал для учета количества звонков по каждому менеджеру и на отдел, возможность записи разговора и, самое главное, если компания, предоставляющая ВАТС, является оператором связи. Последняя может обеспечить качественный сервис телефонии за счет официальных стыков и наличия соглашения о качестве обслуживания с другими операторами мобильной и фиксированной связи. Помехи во время разговора не лучший помощник продавца. Кстати, а у ваших менеджеров есть прозрачные KPI (например, количество звонков в день)? Оцениваете ли вы качество взаимодействия с клиентом?

Сквозная аналитика в действии

Рассмотрим работу схемы на примере агентства недвижимости. Человек зашел на сайт. Система сразу присвоила ему уникальный идентификатор Client ID. Пользователь посмотрел варианты квартир, заглянул к конкурентам. Потом выключил компьютер и лег спать. Два дня думал. На третий снова зашел на сайт, увидел телефон, позвонил, договорился о встрече.

Система учета клиента сохранила данные об обращении. Их можно связать с историей обращений, количеством часов общения с менеджером и заключенной в итоге сделкой – продажей. В результате посещения сайта будут сопоставлены с конкретными деньгами. Или, возможно, не сопоставлены, если продажа не состоялась, то есть посещения сайта не были эффективными.

Далее анализируются не конкретные клиенты, а группы пользователей. Например: «пришел с рекламы/перешел по ссылке», «позвонил/написал», «купил/не купил» и пр.

Мы понимаем, какие рекламные каналы, какие кластеры аудитории эффективны, какие нет, что окупается, что нет. Нередко деньги приносят рекламные кампании с минимальной конверсией. При этом кампании, которые приводят огромное количество трафика, не дают продаж. Возможно, просто потому, что ожидания этой аудитории сформированы неверно.

Плюсы

Рассмотренная схема позволяет отслеживать всю воронку продаж в онлайне. Идентификатор клиента (Client ID) не меняется с момента захода на сайт, звонка или лида и до заключения сделки, зафиксированной в CRM (конечно, есть исключения, но о них поговорим далее). Вы точно знаете, сколько потратили на рекламу, сколько получили, видите, на каком этапе теряете клиентов, и можете этим управлять.

Подобная схема сквозной аналитики позволяет систематизировать данные. Пока пользователь ходит по сайту и выбирает, о нем знают только Яндекс.Метрика и Google Analytics. Но как только он совершает целевое действие (звонит, пишет в чат, отправляет заявку), в CRM автоматически создается «сделка», данные синхронизируются.

Как при такой схеме учесть в CRM клиентов из офлайна? Например, тех, кто не звонил, увидев телефон на сайте, а просто пришел в офис? Или тех, кто увидел рекламу на билборде? Есть два варианта:

1. Узнать у клиента, если при посещении офиса или магазина менеджер спросит об этом и внесет данные вручную.

2. Учесть через офлайн-звонок. Вы можете использовать уникальные номера телефонов не только в привязке к рекламным кампаниям в сети, но и на троллейбусе, уличном баннере или листовках. Так вы сможете отследить, насколько хорошо работает такая реклама, приносит ли она что-то кроме узнаваемости.

Минусы

Основной недостаток базовой схемы в том, что человек в ней определяется по сookie-файлам в браузере. А это не самый надежный идентификатор. Если пользователь сменил устройство или браузер, система аналитики зафиксирует двух разных посетителей. То же самое произойдет, если человек очистит cookie-файлы: вся его предыдущая история обнулится. Даже если покупатель указал свой номер телефона и email при регистрации, а потом сделал заказ с другого устройства, без дополнительных настроек данные не объединятся. В этих случаях информацию по клиенту придется связывать вручную.

Такая погрешность критична для интернет-магазинов, где путь пользователя труден и тернист. Человек может зайти на сайт, зарегистрироваться, долго присматриваться к товарам, выбирая то с телефона, то с домашнего ноутбука, а в итоге оформить заказ с рабочего компьютера в день зарплаты. В таком случае мы получим недостоверные данные.

Базовая схема сквозной аналитики устаревает еще и потому, что захватывает, по сути, лишь онлайн-блок. С ее помощью достаточно сложно отследить тех пользователей, которые выбирали в онлайне, а потом пошли и оформили сделку у менеджера в ближайшем магазине или офисе.

Кому подходит

Несмотря на недостатки, такая схема подходит отраслям, где основное целевое действие на сайте – звонок в компанию. Это все классические услуги: строительные, юридические, консалтинговые. Как правило, у такого бизнеса, где путь пользователя достаточно прост, не так много повторных заказов. Если человек заказывает отделку балкона, абсолютно нормально, что он не делает этого регулярно. Он прошел цепочку от рекламы до продажи (как раз через звонок в офис), и пожизненная ценность клиента (LTV) нас не сильно волнует. В таких случаях погрешность сквозной аналитики будет незначительной. Да, вы будете терять часть информации о клиентах, имеющих длинный цикл принятия решений. Но все равно это будет качественно иной уровень по сравнению с отсутствием аналитики в принципе. Образно говоря, это возможность видеть хотя бы одним глазом в ситуации, когда до этого вы ходили на ощупь.

Стоимость

От 100 000 рублей.

Базовая схема – это основа, с которой нужно начать, если вы только задумываетесь о сквозной аналитике. Но останавливаться на этом не стоит. Устранить недостатки этой схемы помогут более сложные уровни.