Интеграция коллтрекинга в сквозную аналитику: особенности и основные кейсы

Материал написан на основе выступления специалиста по внедрению сквозной аналитики Alytics Ксении Курашовой.

30 октября система сквозной аналитики Alytics провела в Москве вторую конференцию «День сквозной аналитики». Посмотреть видеозаписи всех выступлений можно на сайте конференции.

Ксения рассказала о коллтрекинге и его роли в сквозной аналитике.

Коллтрекинг — это инструмент, который фиксирует звонки и позволяет отследить с какого источника трафика на сайте пришел клиент, который позвонил в компанию. На основании этих данных маркетолог или владелец бизнеса может делать выводы об эффективности рекламной кампании и оптимизировать затраты на нее.

Коллтрекинг, как и многие технологии, развивался постепенно. Сначала появился статический коллтрекинг, принцип работы которого — для каждого рекламного источника выдается один телефонный номер. Статический коллтрекинг позволяет просто подсчитать количество звонков с каждого канала. Затем наступила эра динамического коллтрекинга — количество звонков начали считать на уровне ключевых фраз рекламных кампаний. И наконец, коллтрекинг стал частью построения сквозной аналитики, без учета обращений через звонки невозможно построить полноценную сквозную аналитику и делать выводы об эффективности рекламных каналов.

Динамический коллтрекинг подходит для всех видов онлайн-рекламы. Он позволяет отслеживать конкретное посещение сайта и понимать, с каких ключевых слов из контекстной рекламы приходят звонки. Преимущество динамического коллтрекинга в детализации информации по обращениям через звонки. Стоимость такого коллтрекинга выше, чем стоимость статического коллтрекинга, но затраты оправданы.

Статический коллтрекинг подходит для офлайн-рекламы, Яндекс и Google карт, справочников и т.п. При этом снижаются расходы на коллтрекинг для источников, по которым не нужна глубокая детализация статистики. В статическом коллтрекинге нет детализации и его стоимость ниже динамического.

В реальной жизни чаще всего используется комбинация этих двух видов: статический, для каналов, по которым не нужна детальная статистика, и динамический на контекстную рекламу, по которой нужна детализация до ключевых фраз и объявлений.

Встраивая коллтрекинг в сквозную аналитику, вы отслеживаете эффективность рекламных кампаний не по стоимости обращения, а по прибыли от закрытой сделки — то есть сколько они принесли денег в обороте. Чтобы получить эту информацию, нужно связать звонок и конечный чек. Делается это при помощи автоматизации обработки звонков в CRM-системе. Напомним, CRM — это система управления заказами и учета всех обращений, в том числе и коллтрекинга, и автоматизация работы с этими обращениями.

Посмотрим на схему:

Давайте разберем схему:

Специалисты по интеграциям регулярно сталкиваются с мнением, что процесс подключения коллтрекинга и интеграция коллтрекинга с CRM — это сложно и дорого, но на самом деле это не так. Развеем страхи!

Так как мы в основном работаем с интеграциями нашего коллтрекинга Alytics, который прост в использовании и интеграции, то рассмотрим пример интеграции коллтрекинга Alytics с CRM-системой.

По практическому опыту Alytics, около 80 % клиентов пользуются парой «контакт + сделка».

После интеграции коллтрекинга с CRM-системой клиент имеет достаточно данных для построения сквозной аналитики с учетом обращений через звонки.

Итак, мы разобрались, что интеграция коллтрекинга с CRM-системой — это просто. Однако распространен кейс, что в CRM-системе уже есть интегрированная телефония. Это значит, что она сама создает сущности в CRM-системе по очень гибкой логике. Как же в этом случае будет работать коллтрекинг? Нужно ли жертвовать телефонией? Забегая вперед, нет, отказываться от телефонии не нужно и не требуется!

Остановимся чуть подробнее на телефонии и интеграции с CRM. Телефония обладает рядом удобных функций, например, она создает push-уведомления: вам звонит потенциальный клиент, телефония ловит этот момент и менеджер может принять звонок внутри CRM-системы. Если звонящий уже есть в базе, можно обратиться к клиенту по имени и увидеть, что он заказывал ранее. Если звонок не был принят, менеджер увидит уведомление и перезвонит клиенту. Примеры приведены ниже.

Коллтрекинг Alytics умеет работать с телефонией и подобная синергия позволяет построить сквозную аналитику без ущерба бизнес-процессам клиента.

Разберем, как коллтрекинг будет себя вести, когда уже есть телефония. Для этого вернемся к схеме, которую рассматривали в начале статьи. В цепочку, по которой человек приходил на сайт, звонил и попадал в CRM-систему, добавилось новое звено — телефония.

Есть три важных нюанса:

Далее все идет по прежней схеме: информация по телефонному номеру звонящего, Google client ID и выручке подгружается в систему сквозной аналитики. На основании этой информации клиент делает выводы об эффективности рекламных кампаний, оптимизирует затраты на них и принимает необходимые бизнес-решения.

Важный момент! Сущности в CRM-системе по звонкам создаются автоматически, как и информация по Google client ID. Обращения, созданные вручную не получат детализацию по источникам и рекламным каналам. Если нужно отслеживать 100% обращений, то должна быть максимальная автоматизация при работе с входящими обращениями.

Если у вас бизнес, где каждый новый звонок приводит к выручке — резонно создавать новую сделку при каждом новом звонке.

Если повторные звонки больше направлены на получение консультации и относятся по сути к предыдущей сделке — нужно создавать события к уже существующей сделке.

С этим нужно определиться еще на этапе согласования логики работы и интеграции коллтрекинга с CRM-системой.

После того, как определились с классификацией повторных звонков и интегрировали коллтрекинг в CRM-систему нужно определить, по какому сценарию будет учитываться конверсия.

Рассмотрим возможные сценарии учета повторных звонков:

1. Учет всех повторных обращений относится к первому источнику, который привел к заказу.

Клиент прошел несколько шагов и сделал заказ, придя по рекламе из Яндекс.Директа. Прошло время, он совершил повторный заказ — и по модели первого взаимодействия вся выручка по этим двум заказам попадет в yandex/cpc. Хотя возможно, что были какие-то касания между первым и повторным заказом.

2. Учет всех повторных обращений относится к последнему источнику, который привел к заказу.

Выручка присваивается каждому предыдущему обращению перед сделкой. В случае первого заказа это будет yandex/cpc, в случае повторного — прямой переход.

3. Мультиканальность позволяет самостоятельно выбирать логику распределения ценности достижения конверсии, как первой, так и повторной. На схеме ниже пример равномерного распределения: учитываются все каналы в цепочке взаимодействий, достижение конверсии распределяется равномерно между всеми каналами цепочки, включая каналы, участвовавшие в привлечении повторной продажи.

Обратите внимание: на схеме показаны два прямых перехода между первым взаимодействием и повторным. Нужно ли их учитывать — решать вам!

Мультиканальная аналитика в Alytics предоставляет возможность их убрать из цепочки и перераспределить ценность достижения конверсии между первыми тремя источниками.

Мультиканальность требует устанавливать динамический коллтрекинг абсолютно на все каналы.

От этого не уйти, так как только в этом случае можно получить информацию по Google client ID, которая необходима. Мы понимаем, что это может быть дорого, поэтому была придумана и внедрена возможность скрывать номера и показывать их только тем пользователям, которые действительно хотят вам позвонить. На примере сайта Alytics — примерно 20-25 % посетителей нажимают на кнопку «Показать».

Таким решением можно воспользоваться, если вы хотите сэкономить на динамическом коллтрекинге при построении полноценной сквозной аналитики.

Надеемся, что эта статья поможет вам понять, что построение грамотной сквозной аналитики с учетом звонков и коллтрекинга — это не сложно. Главное — понять, что это под силу каждой компании, которая заботится об эффективности своей рекламы и оптимизации расходов на неё.