Сквозная аналитика

23.03.2019
282 0
Категория: Web-аналитика Теги:

Чтобы узнать, какие из поступающих заявок и звонков являются прибыльными, а какие – нет, необходимо использовать сквозную аналитику. В данной статье мы обсудим, что она собой представляет и каким образом ее следует внедрять.

Что это такое?

Сквозная аналитика – это проверка результативности кампании на основе информации по продажам. Не стоит путать ее с показателями ROI, ROMI и CTR. Безусловно, они могут являться вспомогательными – особенно это касается долгосрочных циклов продаж, но не более того. Благодаря им вы будете осознавать, что в кампании работает хорошо, а что – плохо.

Сквозная аналитика обладает смыслом, если имеет прямое отношение к различным бизнес-процессам, телефонии и CRM. В противном случае оптимизация рекламы становится похожа на непонятную игру. Казалось бы, есть целевые заявки и звонки… Но новых клиентов все равно нет.

Представим вашему вниманию три вида систем в зависимости от степени сложности и уровня продвинутости.

«Топор»

Ее с трудом можно назвать вариантом сквозной аналитики. Но, по той причине, что начинающие бизнесмены не могут пользоваться платными инструментами, к данному варианту следует присмотреться.

Вот этот перчень инструментов:

  • Google Spreadsheet, Excel;
  • CRM;
  • Гугл Аналитика или Яндекс.Метрика;
  • коллтрекинг.

Отслеживать звонки очень важно, потому что реализация посредством их обладает большим чеком, чем продажи через сайт.

Большое число бизнесменов применяют автоматический динамический коллтрекинг. Сервис демонстрирует для всех пользователей индивидуальный телефонный номер, чтобы потом провести сопоставление звонка с определенным пользователем и выяснить все подробности, касающиеся его.

Полуавтоматический коллтрекинг проще и рассчитан на кропотливую работу:

У него такой принцип действия: человек видит на ресурсе уникальный код. Затем специалист делает его запрос, чтобы в ручном режиме связать звонок с определенной сессией.

Более половины звонков можно регистрировать данным методом, но со временем директорам надоедает с этим возиться.

Огромное значение имеет высокая концентрация внимания – специалист не должен ничего перепутать. К тому же, вместо того, чтобы заниматься продажами, он вынужден отправлять промо-коды. В итоге, теряется прибыль.

Клиенты посещают ресурс и выполняют конкретные действия. Система аналитики все регистрирует.

В самой элементарной модели отсутствует связка инструментов, по этой причине выгружаем данные в Excel по отдельности.

Приведем выгрузку из CRM – это все завершенные сделки:

Заявки с ресурса с обозначением источников и ключей:

Аналогичная выборка по звонкам:

Потом производим склейку данных для выявления взаимосвязей.

Опыт работы в Excel облегчают работу, но это все равно занимает время. Также нет автоматизации – а это главный недостаток.

«Автомат»

А что касается представителей малого и среднего предпринимательства, то тут список такой:

  • Гугл Аналитика;
  • CRM-система;
  • автоматический коллтрекинг;
  • импорт расходов OWOX BI;
  • Microsoft Power BI.

Тут нужно приложить усилия, чтобы настроить связки. Если постараться, то можно все внедрить за одну неделю.

Заходим в «Транзакции» и осуществляем настройку цели в GA. Данные о визитах собираются в автоматическом режиме. 99% сервисов коллтрекинга передают информацию в GA.

Звонки и заявки потом переходят в CRM. Отлично, если система дает возможность создавать элементарные формы. Но если нет, то API можно настроить таким образом, чтобы заявки переходили в CRM в автоматическом режиме.

Для звонков есть WebHooks – триггеры, которые нужно отправлять в режиме реального времени.

Потом информацию о завершенных сделках необходимо передать в GA. Самые распространенные системы – retailCRM, amoCRM – дают возможность совершать выгрузку сразу напрямую. Прямо тут принимаем в расчет расходы из OWOX BI – все это совершенно бесплатно.

В результате, мы видим это:

Чтобы выяснить недостатки данного уровня, стоит разобрать структуру информации системы аналитики:

В Гугл посетитель заходит на ресурс и производит генерацию сессии – совершают любые целевые действия, включая обычный просмотр страниц.

«Пулемет»

Такая модель больше всего подходит для представителей среднего и крупного бизнеса.

Предоставим два варианта.

Вот первый из них:

  • Google Analytics;
  • CRM;
  • автоматический коллтрекинг;
  • облачная (Google Bigquery) или собственная база данных (MySQL, Mongo);
  • Excel, Spreadsheets.

Рассмотрим Bigquery. Он обладает высокой оперативностью обработки. OWOX BI обладает способностью производить стримминг в Bigquery (по-другому – перехват информации). С помощью него у вас есть возможность задавать разные вопросы, касающиеся потенциальных клиентов.

Для того, чтобы прийти к какому-то заключению, следует представлять себе таблицы из Bigquery.

А вот второй:

  • Kissmetrics или аналог (Mixpanel, Woopra, Amplitude);
  • CRM;
  • автоматический коллтрекинг.

Если вы имеете Kissmetrics или же аналог, то необходимо выгрузить туда все сведения и активировать CRM-систему.

А вот что возможно собрать из Bigquery при помощи OWOX:

Существуют и прочие полезные отчеты:

А таким образом показатель наличия оказывает влияние на прибыль:

Приведем еще примеры:

Вот что мы хотели сказать вам о сквозной аналитике. Надеемся, теперь вы поняли, как можно ее внедрить для разных типов бизнеса.

Что дает сквозная аналитика?

Вот ее достоинства:

  • вы понимаете, какие каналы функционируют лучше;
  • у вас есть возможность оказывать воздействие на воронки продаж;
  • вы вкладываете финансовые средства только в наиболее эффективные каналы;
  • можно обнаружить, какие инструменты оказались нерезультативными;
  • вы всегда в курсе того, какую цену имеет заявка и клиент;
  • можно делать долгосрочные прогнозы, касающиеся вашего бизнеса;
  • у вас появляется полное представление о механизме реализации продукта;
  • вы экономите собственное время.

Вот что мы хотели сказать вам о сквозной аналитике. Надеемся, теперь вы поняли, как можно ее внедрить для разных типов бизнеса.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

//добавляем само поле //заполняем его текущей меткой времени через Javascript

Метки