3 ошибки при внедрении сквозной аналитики. Опыт девелопера
Рассказываем, с какими проблемами столкнулись, пока настраивали весь процесс. Спойлер: первая проблема — мы сами.
Рассказываем, с какими проблемами столкнулись, пока настраивали весь процесс. Спойлер: первая проблема — мы сами.
Мы конечно не такие большие, и ресурсов на такие решения пока себе позволить не можем, но онлайн каналы сводим достаточно точно. В связи с этим два вопроса:
1. Как отслеживаете офф-лайн? Например, тех кто заходит в отделы продаж. Просто фиксируете их номер телефона? Как их связываете с онлайн активностями?
2. Какие показатели для себя выводите на дашборде и какими действительно пользуетесь для принятия тех или иных решений?
Заранее спасибо!
Вопрос отслеживания оффлайн - наиболее сложный, и ответ на него в большей степени определяет точность данных. "Склеить" всех онлайн-пользователей не так сложно, но "склеить" всех и оффлайн, и онлайн - почти невозможно. Основная связка идет по номеру телефона и email (т.е. если у нас есть номер телефона и хотя бы один звонок или заход с ним на сайт - пользователь связан по всем устройства). Онлайн активности связываются через коллтрекинг и личные данные пользователя (личный кабинет) - получаем соответствие сессионных cookie и номера телефона.
Показатели абсолютно стандартные: клики, CTR, CPL всех уровней воронки + ключевые события (число и детали) уровней воронки. Отдельные операционные решения принимаются по разности атрибуций - LC и MCF/Линейной - отдельных каналов и кампаний. Стратегические решения - по ДРР и CPL сделок (какие каналы насколько эффективно в разделе месяца/квартала/полугода работают). Дополнительно еще смотрим метрики качества работы сквозной аналитики (фактически, доверительный интервал принятия решений) - об этом будет следующая статья :)