Кейс построения сквозной аналитики для медклиники. Оценка эффективности рекламных каналов и поиск точек роста
К50 построили сквозную аналитику для стоматологического центра в Москве "Имплант Сити". В интерактивном дашборде клиент может отслеживать эффективность всех рекламных каналов и следить за воронкой продаж.
Задачи
Клиенту требовался интерактивный дашборд, который бы отображал основные показатели бизнеса в динамике.
Требуемые виджеты:
- Воронка продаж
- Данные по рекламным каналам в разрезе KPI
- Данные по KPI в динамике по дням
- Общие данные по KPI за выбранный период
Обязательный функционал BI системы:
- Ежедневное обновление данных
- Доступны произвольные временные периоды для отчетов
- Доступны группировки по дням, неделям и месяцам
- Демонстрация числовых показателей при наведении на график
Для построения дашборда потребовалось сведение данных из CRM, аналитических систем и рекламных площадок. У Имплант сити подключены:
1) Аналитические системы
- Google Analytics
- CallKeeper (в последствии клиент перешел на решение от К50)
- Calltouch
2) Рекламные системы:
- 2 аккаунта Google Ads
- 2 аккаунта Facebook
- ВКонтакте
- 3 аккаунта myTarget
- Яндекс.Директ
3) CRM - amoCRM
Сложности и их решение
В процессе сбора данных и построении первых дашбордов мы столкнулись с двумя сложностями, которые напрямую влияли на корректность отчетов.
Большая доля потерянных данных. Потеря данных обнаружилась при построении первого отчета в К50:BI за ноябрь 2018 г. Мы обратили внимание на аномально дорогую стоимость лида из Facebook.
В процессе поиска причины потери данных мы выяснили, что сервис, который обрабатывает LeadAds заявки из Facebook, некорректно передает их в amoCRM.
Для решения этой проблемы была настроена передача данных через сервис К50. Теперь заявки из Facebook автоматически передаются в amoCRM и к ним добавляются utm-метки, настроенные клиентом. В результате схема работы клиента с заявками была оптимизирована.
После настройки передачи данных из Facebook через К50 мы перекачали исторические данные за ноябрь 2018.
После успешной интеграции К50 и Facebook мы использовали эту интеграцию и для заявок из myTarget. Ранее заявки из этой социальной сети собирались клиентом вручную. Благодаря автоматической передаче заявок из соц.сетей в CRM клиента увеличилась скорость обработки заявок, что, в свою очередь, положительно сказалось на конверсии.
Несоответствие исходных данных CRM и требуемых данных клиентом. CRM отдает данные о сделках по текущим статусам - это особенность системы amoCRM. При этом, клиенту необходимо учитывать ретроспективные статусы для построения корректной воронки. Например, он хочет посмотреть, сколько за период было заявок со статусом "входящий звонок". Однако на момент запроса часть таких заявок уже имела статус "успешная сделка" или "неудачная сделка".
Было принято решение использовать “примечания” amoCRM. Эта функция позволяет собрать историю изменений по каждой сделке. К50 скачивает примечания, чтобы понимать исторические статусы по сделкам, и выводит их в виджетах.
Процесс
Исходя из брифа клиента, были собраны отчеты, отвечающие задачам клиента.
Оценка эффективности рекламных каналов. Для построения виджета данные рекламных площадок сводились с данными CRM и Google Analytics. Выведено распределение бюджета и конверсий по рекламным источникам, для каждого источника подсчитаны CR и CPA.
Воронка продаж. Все данные для воронки тянутся из CRM.
Статистика по дням. Построен отчет по дням в разрезе расхода, конверсии, CPA и CR.
Весь требуемый клиенту функционал реализован в K50:BI:
Данные из всех систем скачиваются ежедневно, также обновляются исторические данные по выбранным системам.
Результат
- Объединение рекламных, аналитических и CRM систем.
- Устранена потеря заявок из Facebook и myTarget. В настоящий момент клиент перешел на сбор данных с форм на сайте с помощью решения от К50.
- Реализованы задачи клиента по необходимым отчетам.
- Клиент использует отчет для ежедневной работы и оценки эффективности рекламных каналов.
а в чем была проблема сделать это все в бесплатном гугл аналитикс? и статистика была бы больше и обширней у клиента...
Кирилл, отвечаю по вашему комментарию.
1. В Гугл Аналитикс невозможно обновлять ретроспективные данные: максимальный возможный отложенный экспорт - 4 часа, каждое событие фиксировалось бы на момент отправки.
Клиенту важно, чтобы сделки выводились по дате их создания, при этом цикл сделки может длиться > 7 дней, что делает вывод таких данных в Гугл Аналитикс затруднительным.
2. Могут возникнуть сложности в процессе импорта расходов в Гугл Аналитикс из сторонних систем. Для корректной интеграции важно передавать данные в нужных срезах, учитывать величину агентских комиссий и НДС, приводить расходы к единой валюте, поддерживать актуальность данных.
3. Гугл Аналитикс в принципе не видит часть информации о некоторых обращениях (например, lead ads), и передачу так или иначе пришлось бы осуществлять через платный сервис.
4. В самом Гугл Аналитикс визуализировать в требуемом виде эти данные проблематично.
Конечно есть вариант: data studio или power bi, если попробовать свести данные там.
В итоге, чтобы всё это сделать через Гугл Аналитикс, потребуется:
- как-то фиксировать дату создания сделки
- самостоятельно написать и поддерживать сервис для импорта расходов, или заплатить за готовое решение и подстраиваться по его ограничения
- проработать экспорт оффлайн обращений
- разобраться, как это всё визуализировать в data studio или power bi
Для самой интеграции потребуется достаточно хорошо разбираться в нескольких областях, либо нанимать кого-то на стороне. При этом, всё равно придётся считаться с ограничениями системы и строить вокруг неё какие-то костыли.
С развитием данной системы (например, если потребуется внедрять импорт плановых показателей) это превратится в сплошную боль и придётся всё равно выгружать-сводить данные в excel, потому что так удобнее.
Или можно воспользоваться нашим сервисом, которые все эти проблемы решает и легко подстраивается под задачи клиента
Хочу сделать такую аналитику у себя. Есть у тебя чек-лист внедрения на основе гугл аналитикс?