Сквозная аналитика в Excel. Простой вариант

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса бесплатной сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также Telegram-канала про сквозную аналитику. Сегодня хотелось бы обсудить необходимость сквозной аналитики на базе Excel.

Сквозная аналитика в Excel. Простой вариант

Проблема на рынке

Несмотря на широкие возможности сервисов сквозной аналитики, в конечном итоге многим клиентам нужен простой отчет в Excel.

Тут несколько причин:

  1. Клиент строит для себя персональные отчеты в Power BI/GDS и ему нужны исходные данные в Excel.
  2. У клиента свои клиенты и они воспринимают только отчеты в Excel.
  3. Клиенту просто удобен Excel и все навороты сервиса не понятны и излишни.

И такой отчет очень трудоемкий, если действительно цель свести трафик, расходы и реальные продажи, а не конверсии, которые нельзя проверить.

И к сожалению, часто такие отчеты действительно делают руками.

В итоге сотрудник агентства занимается в целом бесполезной, но трудоемкой работой, а клиент агентства это оплачивает.

Не надо так.

Что предлагаем

Все очень просто - сквозной отчет от трафика до продаж в Excel.

Вот как оно работает:

Сквозная аналитика в Excel. Простой вариант

Что тут происходит:

1. Захват лидов

С помощью встроенных коннекторов и коллтрекинга, все лиды с сайта попадают в CRM UTMSTAT.

Это могут быть звонки, обращения в чат, формы, корзины. Лиды из конструкторов типа Тильда или GetCourse или лиды из ВКонтакте/Facebook.

2. Фиксация трафика

Фиксируется весь трафик с сайта через собственный счетчик.

Этот пункт очень важен для достоверных отчетов, потому что маркетологи часто не понимают важность разметки трафика и что без нормальной разметки не будет отчетов.

Объяснять бесполезно, только автоматический контроль роботом гарантирует, что цифры потом сойдутся.

Более подробно это объяснено здесь и здесь.

3. Загрузка расходов из рекламных источников

Тут все понятно, по апи каждый день загружаются расходы из Яндекс Директ, Google Ads, Facebook и некоторых других источников.

4. Синхронизация с внешней CRM

Новые лиды закидываются к вам в CRM, обратно по вебхуку приходит статус и сумма сделок по ним.

5. Экспорт данных в Excel

Пункты 1, 2, 3, 4 обеспечили нас данными, теперь просто выгружаем все в Excel.

Вот так

Сквозная аналитика в Excel. Простой вариант

Файл с примером смотрите здесь.

В целом отчет содержит все цифры и ничего дополнительно в ручную считать не надо, просто выберите нужный фильтр, группировку и получите отчет.

Что в отчете:

  1. Рекламный источник, номер кампании/группы/объявления/фразы, фраза
  2. Показы/Клики/Расходы
  3. Метрики: CTR/CPC/CRL/CRS/CPL/CPS/ROMI
  4. Количество заявок и продаж из CRM по типам обращений (звонков 3, обращений в чат - 5)
  5. Потенциальная и фактическая выручка из CRM

В целом эти данных достаточно.

Возможности

  1. Фильтрация по статусу сделок. Хотите узнать источники, которые закрылись в выставление счета? Легко.
  2. Фильтрация по уникальным и повторным заявкам.
  3. Выбор атрибуции.
  4. Заявки и продажи декомпозируются по типам - звонки, чаты, формы. Будете знать какой именно тип обращений приносит продажи.

Преимущества перед другими сервисами

  1. Максимальная точность цифр. Любую цифру по заявкам и продажам можем разложить на конкретные сделки из вашей CRM и назвать номера сделок.
  2. В отчетах не конверсии, а реальные сделки из CRM, которые можно посмотреть.
  3. Строгий контроль разметки трафика и привязка каждой сделки к источнику с точностью до ключевого слова.
  4. Реалтайм обновление данных из CRM

Поэтому если вы работаете на связке Google Analytics, Power BI, GDS и сервисов коннекторов, то о точности и полноценной автоматизации скорее всего придется забыть.

Основная проблема аналитики - качество исходных данных, а не способ их визуализации. Без точных данных ценность красивых отчетов стремится к нулю.

Именно нормализация данных - одно из основных ценностей UTMSTAT, а потом уже отчеты, коннекторы и прочее.

Итого

Скажите фидбек, функционал так-то готов, в какую сторону развивать?

33
12 комментариев

 Работал в одном из самых успешных сервисов сквозной аналитики...
Советы:
1 - Обновите дизайн. Наверняка есть какой-нибудь иностранный SaaS сервис  чей дизайн нравится. Сделайте что-нибудь похожее.
2 - Забудьте про "безплатный" и прочее... иначе вокруг вашего сервиса  будут крутиться очень странные люди(около 70%) и создавать неправильную среду. Они Вам не помогут сделать продукт лучше.
Нужен feedback только от клиентов, которые готовы платить.
3 - Постарайтесь выйти на иностранный рынок.
Прикрутите оплату через paddle.
4 - Закажите несколько обзорных статей с Вашими основными конкурентами на иностранных ресурсах, где одним из продуктов будет указан Ваш сервис.
5 - Для сквозной аналитики в плане разработки большое значение имеют графические и табличные продукты.
Вот списки обзоров js таблиц и графиков.
https://github.com/zingchart/awesome-charting
https://github.com/FancyGrid/awesome-grid

1
Ответить

Да, над дизайн это #1

Ответить

"сервис бесплатной сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat"

- скрин с тарифа по умолчанию отсюда https://utmstat.com/calculator говорит о том, что даже на минималках нет бесплатного )) В принципе, ожидать бесплатного и качественного в таких сервисах наивно даже было бы. Но вы сами его так представили (и такое определение не подразумевает лишь пробный период, если что)

Ответить

Попробуйте пролистать главную страницу дальше первого экрана

1
Ответить

"в какую сторону развивать?"
Тут лично я вижу 2 основных направления, которые выведут вас значительно выше конкурентов:
1. Точность до клика, чтобы в каждой строчке было все от источника, кампании, слова и google id, чтобы потом можно было подгрузить еще из аналитикса/метрики дополнительные данные, типа возраста, пола. Либо чтобы такие данные пряма в ютмстате можно было выбрать
2. Это автоматизировать передачу в google sheets и передавать данные в удобном для google data studio формате, чтобы пользователи уже со своей стороны самостоятельно добавляли все расчетные показатели которые нужно высчитывать на основе исходных данных, которые уже в понятном для gds виде

Ответить

1. Это есть в другом отчете, где список заявок и они отправляются как в Excel, так и в google sheets.

А представленный отчет - это сводный сгруппированный. Тут нельзя google id вывести.

2. Смысл в том, чтобы ничего не считать, а дать готовое решение для широкой ЦА.

А так можно скачать CSV и загрузить куда угодно, займет + 5 минут времени.

Ответить