Сквозная аналитика: все ли понимают этот термин одинаково, часть первая, аналитики ver 2.0

Привет, на связи снова Павел Мрыкин, евангелист компании К50.

В преддверии выступления на МатеМаркетинг-2019 я затеял опрос о том, что же такое “Сквозная Аналитика”.

Первая статья из цикла вышла на прошлой неделе. Следующий выпуск планировалось посвятить маркетологам, но обстоятельства изменились. Однако не стоит переживать, все отзывы уже собраны и ожидают окончательной редактуры :)

Спойлер. Для следующей части были опрошены маркетологи из таких сфер, как:

Подписывайтесь на блог, чтобы не пропустить новую статью 📩

Кого же я опросил на этот раз?

После первой статьи я получил входящие запросы от аналитиков, было решено сделать вторую часть и опросить экспертов, которые не попали в первую. Уверен, что многих из них вы знаете ;)

В опросе 2.0 от лица аналитиков приняли участие:

Вопросы остались те же:

Перейти к итогам

Сквозная аналитика - это система или метод, который позволяет проанализировать путь клиента “сквозь” воронку продаж. Причем подразумевается именно связывание тех стадий, которые сложно связать. В этом кроется почти вся путаница с определением “сквозной” и “неполноценной сквозной” аналитики =)

Полноценный “сквозняк” должен уметь выдать хронологию касаний клиента с брендом во всех контролируемых брендом точках.

Для понимания введу значение двух терминов, которые будут использоваться ниже для точек касания:

Простой пример - типичный еком ритейл:

Сложный пример - ремонт квартир:

В простом примере все понятно, нужно свести только два канала. В сложном примере полноценной сквозной аналитикой можно назвать систему, которая может выдать в едином профиле всю хронологию от шага 2 до шага 6. Согласитесь, выглядит сложнее? А ведь есть еще и омниканальные модели, службы контроля качества, распознавание лиц, MAC адреса wi-fi ловушек…

Глобально все инструменты подразделяются на четыре типа:

Есть “коробки” для “сквозняка” которые закрывают типовые схемы полностью или почти полностью.

Плюс - быстро, низкая стоимость по сравнению с остальными вариантами, time-to-market.

Минус - как правило очень сложно интегрируются в более сложные сетапы. Да и вообще, как правило, делятся данными не очень охотно и не всегда в приемлемом формате.

Заметьте, у всех “коробок” всегда есть свой фокус. У roistat, например - оптимизация рекламы, у Exponea - конечное применение данных CDP в маркетинговых коммуникациях и персонализации. Причем и у той и у той есть свои трекеры, своя база и свой репортинг.

В более сложных сетапах используется различный микс из инструментов. Попробую их показать в моей классификации (буду приводить самые часто встречаемые ибо тысячи их):

Один раз я собрал ее за пять дней… =)

Как правило, если мы говорим о чем-то сложнее схемы номер 1 в моем примере, 2-4 месяца. Очень сильно зависит от определения MVP во внедрении, особенно объема репортинга. Также очень-очень сильно могут подпортить жизнь древние системы, не предназначенные для стриминга Customer-related data.

Одного толкового человека достаточно даже для построения типового сетапа. Это аналитик с техническим бекграундом.

Двух - для сложных и нетиповых сетапов, потому что тут еще нужен опытный архитектор, которого как “руки” будет использовать дороговато.

Но! Крайне важно, чтобы этому аналитику помогали в высоком приоритете все необходимые подразделения:

Просто с тортиками должны стоять в очереди те, кому они могут понадобиться в стриминговом или триггерном режиме.

То есть еще раз, да, одним человеком это сделать реально. При том, что в компании на уровне высшего руководства проект будет представлен и приоритезирован для всей компании.

Вернуться к оглавлению

Для меня сквозная аналитика - это сложная система, которая включает в себя несколько ключевых элементов:

Такая система должна обеспечить возможность получения данных из различных источников, на основании которых можно оценить текущее положение дел, спрогнозировать развитие ситуации, принять необходимые управленческие решения.

При этом система должна быть выстроена и работать таким образом, чтобы изначально разрозненные источники информации стали единым целым с внутренними связями и дополняли друг друга.

Их можно разделить на группы:

Опираясь на мой опыт, от нескольких недель до нескольких месяцев.

На время внедрения влияет множество факторов. В первую очередь, нужно быть готовым к тому, что придется что-то менять внутри проекта. Например, изменить или ввести внутренний стандарт UTM разметки, доработать CRM систему, пересмотреть механизм работы с поступающими с сайта обращениями, чтобы минимизировать участие человека на этапе первичной фиксации обращения и т.п.

Не менее двух. Первый - это специалист, который занимается разработкой системы сквозной аналитики, второй - на стороне клиента, который может оперативно предоставить необходимую информацию и организовать работу на стороне клиента.

Вернуться к оглавлению

Основная идея, это объединение данных, необходимых, для формирования отчетности и автоматизации маркетинга в одном инструменте.

О каких данных идет речь:

Основной запрос, это формирование отчетности, с момента клика на рекламный блок до момента завершение сделки/продажи. Т.е. набор удобных, быстрых и полных отчетов по влиянию маркетинга на продажи. Обладая такими данными, возможно создание более глубоких отчетов по продажам, по воронкам на сайте, различных когорт и т.п.

Я использую функционал Google Cloud сервисов:

Такая схема позволяет выстроить дешевую, стабильную и масштабируемую архитектуру для сбора и обработки данных.

В зависимости от объема ресурсов с данными, а также коммуникации с разработчиками на стороне клиента, но в целом, от 6 недель до полугода.

Обычно, data engineer на стороне google cloud, backend/frontend разработчики на стороне клиента, а также маркетологи.

Вернуться к оглавлению

Сначала надо научиться говорить на одном языке и понимать термины!

Два термина:

Система сквозной аналитики - техническое решение с определенной архитектурой, которое собирает данные от первого касания с ресурсами компании до финальной стадии.

Финальной стадией может быть все что угодно:

Анализ данных - это процесс growth-hacking & problem-solving & bug-reporting & testing. Говоря русским языком, это процесс работы с данными, интерпретации результатов и принятия решений.

По моему мнению, техническое решение вторично. Оно просто должно качественно выполнять свою функцию, чтобы можно было работать с данными и принимать решение

Так что для меня "сквозная аналитика" прежде всего процесс состоящий из нескольких стадий

Поиск инсайтов => написание стратегии работы с ними => реализация => извлечение пользы

Инструментов довольно много.

Мне удобней мыслить несколькими категориями:

Все они могут либо полностью закрыть техническую часть по организации сквозной аналитики, либо стать частью инфраструктуры.

Я работаю на основе Google Cloud Platform, как наиболее продвинутой и доступной по цене системе.

Хотя при этом, мне больше нравится вертикаль Microsoft (Azure, PBI, XLS), так как у нее самые крутые мощности по визуализации. И нативно интегрирован OLAP.

Не очень люблю вертикаль Yandex, так как по моему личному мнению, человека, который разрабатывает решения для систем сквозной аналитики, система должна решать проблемы, а не создавать новые. Шаг вперед, два назад.

Но многие мои коллеги не согласны с этим. Кому-то нравится.

Мне, например, нравится, когда система сквозной аналитики работает 4 года без сбоев.

Рыночные реалии такие.
Считаем от начала работ до работающего MVP
Медиана - около 1 года
Но всегда есть нюансы...

Если разработка кастомных решений, то средние сроки от 6 до 17 месяцев
Если внедрение платформ или black-box, то средне сроки от 2 мес до 6 мес
Создание и внедрение систем для учета ROPO-эффекта от 1 года до 2 лет
Если где-то присутствует 1с, то от 1 года смело. За более короткие сроки еще не видел.

Честный срок от 2 до 6 месяцев. Если кто-то обещает меньше, то вас вводят в заблуждение. Что для нашего рынка стала нормой, к сожалению.

Сколько аналитиков потребуется, чтобы завинтить лампочку?

— Три. Один, чтобы доказать существование лампочки, один, чтобы доказать единственность решения, и один, чтобы вывести алгоритм завинчивания.

Думаю, что на такой вопрос нельзя точно ответить. Это командная работа. А размер команды определяется бюджетом.

Вернуться к оглавлению

Когда меня спрашивают о том что такое сквозная аналитика, я привожу сравнение с самолетом. Пилоты находясь в кабине получают всю необходимую им информацию о состоянии самолета в одном месте и моментально - все выведено на приборную панель.

В бизнесе обычно не так: нужная информация может вообще не собираться, или отчеты нужно готовить специально обученному человеку. И это занимает время от нескольких часов до дней и даже недель.

Только представьте такую ситуацию в самолете: чтобы узнать остаток топлива, один из пилотов должен сбегать ко всем бакам замерить уровни топлива, потом подсчитать и в итоге доложить командиру. А времени то прошло много - информация уже устарела.

В идеале для бизнеса все должно быть как в кабине пилота: вся ключевая информация необходимая для принятий решений, должна быть доступна специалистам всех уровней по паре кликов мыши.

Выделяются три этапа:

У каждого этапа свои инструменты. На первом этапе для сбора данных могут использоваться готовые сервисы, либо собственные скрипты на каком-либо языке программирования, например R или Python.

На следующем этапе происходит обработка данных. Делать её можно одним из следующих способов:

На следующем этапе данные визуализируются с помощью BI систем, например PowerBI, Tableau, DataStudio, K50:BI и т.п

Время на создание зависит от множества параметров, основные я бы выделил:

Итого, какие-то задачи можно решить за несколько часов, а что-то занимает недели и месяцы

Я бы выделил ключевые роли. А сколько это будет человек зависит от компании и ее масштабов. Где то этим будет заниматься один человек, а где это задачи целых отделов.

Вернуться к оглавлению

Сквозная аналитика - это мост между рекламными системами и результатами в бизнесе, другими словами связь рекламных площадок таких как Яндекс Директ, Google Ads, myTarget и других с продажами в CRM. В зависимости от целей бизнеса это может быть простой и небольшой “мостик” - связь расходов в рекламных системах с доходами и расчет простых метрик CPO, CPL, ДРР и др. А может быть внушительных размеров “мост” - когортный анализ, LTV, RFM, своя атрибуция и др.

Инструменты можно разделить на 2 больших типа

Из-за многообразия инструментов, стоимость разработки и владения системой сквозной аналитики для бизнеса может варьироваться от десятка тысяч до миллионов рублей в год.

Если это простая задача, связать расходы в рекламных системах с доходами в CRM и рассчитать простые метрики типа CPL, CPO то вполне возможно построить за 1-2 месяца. А вот если задача более сложная, много особенностей в бизнес процессах то можно строить 6 месяцев и более.

Зависит от того на каком стеке технологий вы делаете решение и какие задачи решаете. Может быть проект на котором один специалист все сделает, а может быть проект на котором потребуется команда из аккаунта, BI аналитика, web аналитика и разработчика.

Вернуться к оглавлению

Примерно год назад меня звали провести курс о сквозной аналитике. В моих глазах сквозная аналитика тогда была космическим кораблем, об устройстве которого я не имею права рассказывать, т.к. не знаю о всех его аспектах.

Однако позже я понял, что большая часть рынка под термином сквозная аналитика понимает совершенно другие вещи.

Указать на эту разницу было одной из моих целей, когда я задумывал данный цикл статей. У Виктора Крылова достаточно наглядно получилось отобразить разницу между этими двумя типами.

Независимо от типа СА - мы используем те или иные инструменты. Однако, сколько аналитиков, столько и инструментов для построения сквозной аналитики. Но стоит отметить, что среди аналитиков встречается мнение, что абсолютно неважно какие будут использоваться инструменты. Главное, чтобы они корректно работали и позволяли решать задачи бизнеса.

Прочитав мнения экспертов вы можете обратить внимание, что у всех присутствуют следующие этапы при построении СА:

Иван Иванов и Олег Басманов также выделяют подготовительный этап. Он включает в себя приведение данных к единому стандарту, проверку корректного сбора данных, а при необходимости и изменение бизнес-процессов.

А у Виктора Крылова одним из этапов идёт “работа с идентификацией клиента, трекинг”. Данный процесс позволяет связывать все идентификаторы в единый пользовательский профиль, чтобы ваша аналитика строилась не от браузера, а от клиента.

Как человек, который плотно связан со сквозной аналитикой меня также радует описание реальных сроков внедрения СА, а не рекламные слоганы “Внедрим СА за 1 день”.

Эксперты пишут о следующих возможных сроках:

Конечно же срок зависит как от качества и количества источников данных, так и от масштабов задачи.

Сегодняшний опрос также отличается разницей взглядов на то, какие люди и в каком количестве нужны для внедрения СА. В зависимости от сложности решения это может выглядеть так:

Также понравился ироничный ответ Сергея Шивалина:

Сколько аналитиков потребуется, чтобы завинтить лампочку?

— Три. Один, чтобы доказать существование лампочки, один, чтобы доказать единственность решения, и один, чтобы вывести алгоритм завинчивания.

Даже в рамках этого опроса можно увидеть, что эксперты одной должности имеют различное представление о сквозной аналитике. На подходе опрос маркетологов.

Хотите получить уведомление о новой части нашего исследования? Подписывайтесь на блог!

#диджитал #аналитика #аналитики #сквозная_аналитика #BI #powerbi #google_analytics #яндекс_метрика #аналитика_в_рекламе #аналитика_сайта