Почему 4 из 5 проектов по внедрению сквозной аналитики заканчиваются фейлом

Объясняем, кто виноват, что делать и как понять, нужна ли вам сквозная аналитика.

Термин «сквозная аналитика» уже не пугает большинство маркетологов — нам в CoMagic приходится все меньше объяснять, что это за зверь, и все больше говорить, в каких случаях СА принесет пользу, а в каких не только не принесет, но может и навредить бизнесу — бывает и такое. В этой статье мы раскроем основные причины, почему это происходит.

Начнем с небольшой преамбулы для тех, кто еще не знает, что такое сквозная аналитика. А если знаете, просто пропустите три следующих абзаца.

Итак, у вас есть данные по посещаемости сайта, просмотру страниц, обращениям: звонки, заявки, чаты. Еще вы можете отследить стоимость и количество кликов, увидеть, какие ключевые слова принесли больше переходов на сайт. Всё это веб-аналитика — прекрасная система, показывающая, как будущие клиенты попадают на ваш сайт и что там делают.

К сожалению, веб-аналитике недоступны следующие действия клиентов: кто именно позвонил, что заказал и сколько денег заплатил за товар. Частично эти вопросы закрывает аналитика продаж — процессы, которые обычно ведутся в CRM.

Если объединить веб-аналитику и аналитику продаж, мы получим сквозную аналитику — единый отчет, который покажет, откуда приходят самые подходящие клиенты, какие рекламные объявления работают, какие нет, сколько денег оставляют клиенты в кассе.

Это поможет сократить траты на неэффективную рекламу и сфокусироваться на более «продающих» каналах, объявлениях, страницах, понять — что приносит деньги.

Причины, почему сквозная аналитика нужна каждому бизнесу:

К сожалению, по статистике, 80 % внедрений сквозной аналитики заканчиваются крахом. Специалист, которому пообещали, что сквозная аналитика решит все его проблемы уже завтра, часто сталкивается с жестоким разочарованием.

1. Неполнота данных

Для того чтобы создать идеальную модель сквозной аналитики, нужны источники данных и понимание, как их правильно собирать. В роли таких источников выступают рекламные системы, CRM-системы, системы аналитики, прочие платформы. У многих сервисов сквозной аналитики есть нативные интеграции с большинством этих систем, но по факту «не все они одинаково полезны».

Например, клиент пропускает бо́льшую часть своего рекламного бюджета через Facebook, но интеграция с FB показывает только количество лидов, а не затраченных на их привлечение денег. Или у клиента очень «экзотическая» CRM, для которой не существует готовой интеграции.

В итоге собрать все данные «в одном флаконе» не получается. Решения приходится «допиливать» под задачи и тратить дополнительные время и деньги. Разумеется, если клиент к этому готов. Вот и не получается внедрить сквозную аналитику за 24 часа и N рублей.

2. Расхождения в данных

Второй нюанс, к которому часто не готов клиент — необходимость перепроверять данные. Если вы создали систему сквозной аналитики сами, вы понимаете, откуда берутся данные, как они обрабатываются, насколько они точны. Просто понимаете, как это работает, и знаете, чему верить, чему нет. Когда вы используете готовый сервис сквозной аналитики, то набор данных — это черный ящик. Вы можете не до конца понимать «правила» их получения и поэтому прийти к неверным результатам и принять ошибочное решение для бизнеса.

Что делать? Нужно смириться с тем, что погрешности, расхождения в сквозной аналитике будут всегда. Как минимум потому, что разные системы веб-аналитики по-разному считают посещения на сайте.

То, что Яндекс.Метрика примет за один визит, Google Analytics при определенных условиях — за два. Вопрос лишь в том, какой процент погрешности и для каких данных считать допустимым.

Если есть подозрение, что данные собираются неправильно, нужно разложить по шагам весь процесс: «визит — обращение — продажа», сравнить данные из сервиса сквозной аналитики с данными из Метрики, Analytics, CRM и финансовых документов. Трекинг каждого из этих шагов поможет увидеть причину расхождений.

3. Человеческий фактор

Сквозная аналитика не принесет никакого результата вообще, если в компании нет четкого процесса продаж. У CRMщиков есть такая поговорка:

Поэтому, если у вас не прописана воронка продаж, а каждый третий звонок в коллцентре «теряется», подключать сквозную аналитику бессмысленно — просто нечего будет измерять.

Что должно быть в такой воронке? Каждый бизнес решает для себя сам, но в целом это схема, в которой следует прописать: откуда приходят обращения, кто и как их обрабатывает, по каким критериям они квалифицируются в лиды, кто и как доводит лид до сделки. Сквозная аналитика и есть отражение всех этих процессов.

Ниже мы приведем в качестве примера два кейса от наших клиентов. Вот какие подготовительные шаги они сделали, чтобы успешно внедрить сквозную аналитику.

Шаг 1. С помощью виртуальной АТС CoMagic внедрили трекинг звонков и классификацию обращений. Каждый звонок прослушивался. Во время разговора оператор коллцентра отмечает звонок: целевой или нет. Так определили часть рекламных каналов, генерирующих больше целевых звонков.

Шаг 2. Создали «прототип сквозной аналитики» на коленке. В Excel вписали план и факт продаж по каждой модели автомобилей. Регулярное обсуждение результатов в командах помогло доработать показатели.

Шаг 3. Доработали и «починили» процесс обработки лидов и продажи. Теперь он был четко визуализирован и соотнесен с зонами ответственности каждого менеджера.

Шаг 4. А вот теперь подключили сквозную аналитику и стали отслеживать нужные показатели.

Результат: вся эта работа оптимизировала бизнес-процессы компании и позволила увеличить продажи на 62%. За год «Максимум» занял вторую строчку в списке крупнейших дилеров Санкт-Петербурга.

Когда я только пришел в компанию, у каждого продавца был мобильный телефон и своя тетрадь, в которой он вел учет сделок. Им не важно было знать, откуда приходили звонки. Главное — довести клиента до договора.

Первое, что мы сделали, чтобы понять, сколько людей нам звонит и имеет ли смысл вкладываться в рекламу, — внедрили IP-телефонию.

Вторым этапом внедрили CRM-систему, чтобы видеть, что происходит дальше с поступающими звонками. Так смогли понять, как ведутся обращения, что отвечают менеджеры, какова длина сделки. «Тетрадный» формат этого сделать не позволял.

С внедрением CRM-системы мы ввели правило прозванивать всех, кто проявлял интерес несколько месяцев назад. Именно здесь мы нашли самую большую точку роста и обеспечили себя заказами с весны до конца лета.

На третьем шаге запустили рекламу и с помощью сквозной аналитики стали отслеживать эффективность каналов. Сначала просто вычисляли среднее по больнице: сколько обращений приносит общее количество затрат на SEO и контекст. Затем научились определять лучшие рекламные каналы и стоимость звонка. Смотрели данные в CoMagic, сверялись с Google Analytics и на основании этого управляли рекламой.

Параллельно улучшили отдел продаж. До этого наша воронка состояла из трех этапов:

Мы добавили больше этапов продаж, чтобы улучшить конверсию. Воронка стала выглядеть так:

Мы должны были понимать, сколько длятся эти этапы и сколько они стоят, чтобы считать эффективность рекламы не по звонкам, а по встречам. Все эти этапы мы смогли увидеть «насквозь» и оценить. Оказалось, что встреча выходит слишком дорого и разумнее устраивать специальные акции с днями открытых дверей. В такие дни мы собирали до 30 клиентов одновременно, и стоимость встречи существенно сокращалась».

Результаты: в полуавтоматическом режиме ведется сбор отчетов, в которые попадают данные по стоимости каждого рекламного источника и каждого этапа воронки продаж. За 3 года оборот компании вырос в 4,5 раза.

Без «починки» бизнес-процессов в компании задачу внедрения сквозной аналитики не решить. Мы подготовили небольшой чек-лист с советами-принципами, которые помогут все сделать правильно:

1. Не гоняйтесь за «единорогами»

Решайте реальную бизнес-задачу. Она должна быть четкой и измеримой: уменьшение стоимости лида, увеличение количества заявок или сделок на определенный процент. Например, посчитайте текущую стоимость обращения и сравните со средним чеком. Определитесь, каких показателей по цене за обращение вы хотели бы достигнуть на первом этапе, чтобы увеличить маржинальность.

2. Внедряйте сквозную аналитику простыми шагами

Не пытайтесь измерить все и сразу. Сначала отследите общее соотношение расходов и доходов, потом проанализируйте отдачу от главных рекламных каналов. Дальше можно углубляться в аналитику отдельных рекламных кампаний и объявлений. Интегрируйте платформы и сервисы постепенно.

3. На каждом шаге подтягивайте соответствующие бизнес-процессы

Каждый из них можно оцифровать и измерить. Так вы поймете, сколько стоит конкретный процесс и какую пользу приносит. Например, сначала определите источники лидов (настройка веб-аналитики, подключение IP-телефонии), затем создайте «прототип» сквозной аналитики (занесите данные по обращениям и продажам в CRM или Excel), после визуализируйте процессы продаж и соотнесите их с зоной ответственности каждого менеджера. Напишите скрипты для продавцов, проследите, как и почему кто-то справляется с работой лучше, кто-то хуже. Сделайте выводы и «почините» эти процессы. Для этого отлично подойдет наш новый продукт «Речевая аналитика».

4. Обеспечьте ресурсы и «политическую поддержку»

Ответственные за внедрение СА в компании должны понимать, что этот проект долговременный и важный для бизнеса. Могут потребоваться не только технические ресурсы, но и взаимопонимание со стороны отделов маркетинга и продаж. Объясните всем участникам, что они «в одной лодке» и делают общее дело для роста бизнес-показателей компании, ее устойчивости и конкурентоспособности. От этого зависит успех каждого сотрудника.

Сквозная аналитика — лишь часть большого комплекса современных маркетинговых технологий. В сентябре мы проведем бесплатную конференцию «МарТех 2019», на которой расскажем, как усилить маркетинг и выстроить эффективную стратегию взаимодействия с клиентами. Хотите узнать больше? Приходите!