Как разработчикам сервисов не потерять клиентов из-за сложностей интеграции со сквозной аналитикой

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также Telegram-канала про сквозную аналитику. Сегодня я расскажу как разработчики некоторых сервисов не учитывают потребность в сквозной аналитике и мы переводим их клиентов на альтернативы. И как это не допустить.

Выбирайте популярные сервисы CRM/CMS и приема лидов - Bitrix24, AmoCRM, RetailCRM, Tilda, JivoSite - любая система аналитики умеет с ними интегрироваться и не надо будет тратить время и деньги на костыли.

Выбор noname-сервиса с экономией в 500 руб в месяц, может привести к сложным индивидуальным разработкам по внедрению сквозной аналитики на xx xxx - xxx xxx рублей или вообще невозможности ее сделать.

Сразу думайте как его будут подключать к аналитике. Если это будет сложно - велика вероятность выберут более технологичного конкурента, а не вас.

Сейчас у все большего числа их клиентов возникает потребность в точных данных - откуда заявки и какие продажи. Классическая сквозная аналитика.

Но проблема в том, что не все сервисы имеют техническую возможность эту аналитику подключить или делают это криво и безграмотно.

Почему?

Не продумали на этапе проектирования или вообще не знают что такое сквозная аналитика и как она работает.

Эту разницу отлично видно, когда подключил уже десятки сервисов.

Что мы делаем в этом случае в UTMSTAT?

1. Называем большой чек за подключение

2. Или советуем перейти в другой сервис, где все нормально с аналитикой.

В обоих случаях в адрес сервиса будет негатив, который может привести к потере клиента.

Все хорошо

В сервисе грамотно все реализовано и он подключается за 4-8 часов абсолютно без проблем.

Это например Tilda, JivoSite.

Все плохо

В сервисе явно не продуман функционал под сквозную аналитику, приходится обивать пороги техподдержки, делать костыли, тратить дни, недели, месяцы чтобы подключиться.

Разумеется такие сервисы стараемся обходить стороной и не рекомендуем их клиентам.

Не хотите быть плохим сервисом? Читаем дальше.

В основе любого сервиса аналитики - платного или бесплатного лежит client id - это уникальный идентификатор посетителя сайта, по которому сервис аналитики вытаскивает всю статистику.

Он хранится в куках сайта.

Задача разработчиков сервисов - дать возможность сервисам сквозной аналитики получить этот client id максимально просто.

Общая схема движения client id на примере онлайн-чата выглядит так:

Что тут происходит:

1. На сайте клиента срабатывает код сервиса и ставит в куки свой client_id. Уникальное значение, сгенерированное через js .

Например так:

2. Клиент звонит/пишет/заполняет форму

3. Полезный сервис получает свой внутренний вебхук о событии с привязкой к client id из кук посетителя сайта.

4. Полезный сервис отправляет свой вебхук с client id во внешний сервис аналитики.

5. Внешний сервис аналитики по client id поднимает всю статистику и строит отчеты.

Если нет желания делать свой client id - передавайте client id яндекса, гугла или все куки целиком. Это нормальная практика.

Только вот так

Отдельный привет тем, кто заставляет делать это через bash! Терпим только до появления более технологичных альтернатив или напишем свое :)

Если не хотите попасть в черный список сервисов, которые будут рекомендовать НЕ использовать - делайте грамотную архитектуру для подключения сквозной аналитики.

Бомбическое УТП спасет только в начале, потом придут конкуренты, сделают все грамотно и интеграторы уйдут к ним.

Проще подключение -> Ниже чек -> Больше клиентов.

Все просто.

Прежде чем оставить заявку, клиент может зайти на сайт из 10 источников, utm-метки не покажут их все и будут бесполезны. Всю историю может отследить только client id и профессиональный сервис аналитики.

Потерпим, до появления более удобных конкурентов.

Нет, много адекватных сервисов.

Проблемы обычно у новых и малоизвестных, но и среди них попадаются приятные исключения .

Поэтому рекомендую использовать популярные CRM/CMS/Чаты/Обратные звонки или хотя бы прежде чем использовать, провести аудит сложности подключения к аналитике.

Иначе экономия в 500 руб, может обернуться серьезными расходами на настройку сквозной аналитики.