План настройки сквозной аналитики для малого бизнеса и примеры ошибок крупных брендов

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса бесплатной сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также Telegram-канала про сквозную аналитику. Сегодня попробую сложить цельную картинку процессов в настройке сквозной аналитики и покажу ошибки крупных брендов.

Сквозная аналитика сама по себе не принесет вам продажи.

Продажи приносят 3 составляющие в комплексе:

По отдельности каждый пункт бесполезен.

1. Советы даны с точки зрения подключения сквозной аналитики.

2. Все перечисленные сервисы рекомендуются или не рекомендуются исключительно с точки зрения простоты подключения и достаточности функционала для сквозной аналитики. Никаких партнерок или лоббирования нет.

3. Все перечисленные рекомендации актуальны для любого сервиса аналитики.

Их несколько

Все эти данные в цифрах сильно упрощают принятие решений о том, в какую сторону двигать интернет-маркетинг вашего бизнеса.

Подробнее про типы сквозных аналитик читайте здесь.

Постоянно общаясь со всеми участниками процесса под названием “сквозная аналитика”, явно прослеживается факт, что мало у кого есть цельное понимание что нужно делать что бы эта сквозная аналитика заработала и начала приносить результаты.

Кто-то придумывает уникальные utm-метки, кто-то пытается смотреть позиции в выдаче, кому-то нужна аналитика на уровне воронок, но все это не поможет, если не пройдены более важные шаги.

Правильная последовательность шагов такая:

Теперь детально.

Тут 2 критерия - или нормальные вебхуки или простота допиливания.

Если у вас лендинг или простой магазин - делайте на Тильде, Wordpress. Остальные конструкторы не позволяют легко подключить аналитику или вообще не позволяют. В частности не рекомендую flexbe.

Если что-то сложнее, то советую хорошо подумать, прежде чем делать на Bitrix24. Аналитика к нему прикручивается больно и дорого, а местами не прикручивается.

С самописными сайтами также нет проблем, если легко залезть в код.

Если вы на этапе выбора движка сайта, проконсультируйтесь с аналитиками, смогут ли они его быстро и недорого подключить к аналитике.

Почитайте статьи о структуре и задачах лендингов.

Если отбросить некоторый хайп и завышенные ожидания, то их принцип очень правильный - разместите на посадочной странице четкое УТП, а также номер телефона и прочие способы связи, чтобы клиент понял чтобы ему продаете и куда звонить за 5 секунд.

Иначе может получится так, что сайт красив и прекрасен, а телефона куда звонить - нет.

Онлайн-чат - один из самый простых и эффективных способов увеличить число лидов на пустом месте. Вам могут почти не звонить, но писать будут. Рекомендую Jivosite, Venyoo, Talk-Me.

Остальные чаты что мы смотрели, не позволяют полноценно построить аналитику.

Не рекомендую чат из Bitrix24, аналитика к нему не прикручивается.

Тоже работает, из простого рекомендую Leadback и Callbaska.

С точки зрения аналитики рекомендую Marquiz.

Не могу сказать что в них много пишут, онлайн-чат проще для клиента, но попробовать стоит. С точки зрения аналитики подходит chat2desk.

Не надо делать уникальный дизайн и дорогостоящие спецэффекты. Если у вас большой бюджет, экономьте на разработке и отложите все что можно на рекламу, там бюджета много не бывает.

Не надо злоупотреблять ajax-попап формами, делайте обычные.

Программист конечно будет доволен какую сложную штуку он сделал, а вы потом получите дополнительный чек за интеграции этой сложной штуки или вообще отказ.

Ну и если ваш сайт это не 2-й фейсбук, делайте его строго на PHP, чтобы кто угодно мог поправить код на вашем сайте.

Пожалуй одна из главных причин почему сквозная аналитика сложная и дорогая - это бардак в рекламе и разметке трафика.

Каждый маркетолог/аналитик думает что его подход самый правильный, а потом случается “ой” и начинаются геройские кейсы по data science как тяжело и дорого сводили данные.

А решение на поверхности - работай в системе координат рекламных источников и все будет легко и просто с первого раза.

Основные шаги:

Какие должны быть utm-метки читайте здесь.

Как правильно разрабатывать рекламные кампании читайте здесь.

Все заявки и продажи надо обязательно вести в CRM, проставлять статусы и сумму продаж.

Из популярных это Bitrix24, AmoCRM, RetailCRM для интернет магазинов и некоторые другие. В крайнем случае Google Spreadsheets или встроенная CRM в сервисах сквозной аналитики.

Без CRM аналитику не построить.

Да, Bitrix24 плох как конструктор сайтов, но хорош как CRM.

Если вы используете самописную или noname-crm, будьте готовы подключать ее самостоятельно или получить отказ. Аналитикам не интересно заниматься разработкой, а разработчики попросят хороший чек.

Поэтому перед выбором CRM, убедитесь что у нее есть поддержка в популярных сервисах аналитики.

UTM-метки это кровь сквозной аналитики, они несут в нее данные. Поэтому в первую очередь проверяем что весь трафик покрыт правильными метками. В Utmstat это делает робот автоматически.

Какие нужны utm-метки и почему, читаем в этой статье.

Если продажа пришла с Яндекс Директ, но на уровне отчетов этого не видно, формально Яндекс Директ не работает. Поэтому если у какой то заявки не определился рекламный источник - надо разбираться, возможно что-то не до конца подключили.

Нужно стремиться к тому, чтобы 100% заявок и продаж были с рекламными источниками.

ROMI (Return On Marketing Investment) - это итоговый показатель окупаемости рекламы, считается так:

ROMI = (Выручка - Расходы на рекламу) / Выручка * 100%

Если ROMI положительное (зеленое) - реклама окупается , если отрицательный (красное) - не окупается.

CPL (Cost Per Lead) - стоимость заявки. Если ROMI хороший, то CPL не важен, но если где-то он значительно дороже средних показателей, надо думать как его уменьшить.

Если CPL высокий и/или выручка в минусе - поздравляем, вы сливаете бюджет.

Срочно принимайте меры по исправлению ситуации.

Причин может быть несколько:

Исправляем эти причины и вновь набираем хотя бы 100 кликов, если не помогло и идей нет - выключаем рекламу.

Связкой называется цепочка “запрос => объявление => посадочная страница”.

Трафик в последнее время дорогой, поэтому если он есть, надо выжимать все.

Для этого есть специальный отчет, который показывает связки с наибольшим трафиком.

В этих связках нужно выкрутить УТП и релевантность на максимум, чтобы поднять конверсию.

Что делать:

Если связка продает, то можно добавить бюджета для выкупа большего количества трафика и увеличения числа заявок.

Также можно поработать над конверсией - релевантность сайта и качество обработок заявок.

Что можно сделать:

Это пожалуй план минимум который надо сделать в любом проекте.

Довольно часто бывает так, что прежде чем оставить заявку, клиент приходит на сайт с нескольких видов рекламных источников и не ясно какой из них считать рабочим.

Если у вас не так - вам повезло.

А если так, то добро пожаловать в субъективный мир атрибуций.

Если у вас основной поток заявок укладывается в 1-2 точки касания, то в отчетах достаточно стандартных атрибуций - первый и последний значимый клик.

Если же 3 и более, то вам уже самим надо решить какой источник как “работает”.

Это довольно субъективная оценка, поэтому мы в UTMSTAT просто считаем статистику по цепочкам касания с точностью до ключевого слова, а оценку эффективности пока оставляем за клиентом.

Также стоить помнить, что все заявки и продажи отправляются в Google Analytics и сложную атрибуцию можно построить там.

В целом в интернете много споров о том какая атрибуция правильная, но все обычно заканчивается тем, что на data driven атрибуцию нет денег или какую нибуть самую правильную post-view атрибуцию технически нельзя посчитать в рамках популярных источников трафика.Да и с кейсами проблема.

Так что большая часть рынка продолжает сидеть на атрибуциях первый и последний значимый клик.

Актуально для многостраничных сайтов, где надо вводить данные.

Бывает так что сайт внешне идеален и продающий, но конверсий нет. Проблема может быть чисто технической - не работает форма, не видно кнопки из-за плохой верстки.

И тут на выручки приходят цели(события).

Размечаем все типовые страницы - логин/просмотр товара/корзина/оплата и смотрит конверсию между целями.

Там где сильный провал - разбираемся почему. Формы делаем проще, кнопки ярче, проверяем что корректно отображается и заполняется на популярных устройствах и разрешениях экрана.

Пример:

Да, все что было описано до этого - решается из коробки без самописных дашбордов.

Дашборды имеет смысл строить только если у вас действительно уникальная задача, а в рамках сквозной веб-аналитики таких довольно мало.

Обычно проблема в том, что клиент не знает всех возможностей готовых решений и придумывает свой велосипед. А продавец дашбордов его поддерживает и продает разработку :)

Поэтому прежде чем делать индивидуальные дашборды, запросите консультацию на тему можно ли решить вашу задачу готовыми инструментами.

Подробнее про типы сквозных аналитик читайте здесь.

Если вы задались целью работать на основе данных, то есть настроить сквозную аналитику. Рекомендую сначала привести в порядок все, что описано в этой статье. И скорее всего этого будет достаточно.

Базовые проблемы аналитики прекрасно решаются в рамках готовых SAAS-сервисов. Никакие самодельные дашборды и скрипты на питоне не дадут прорывных инсайдов, а только отнимут время.

Если строить аналитику на случайных utm-метках и целях, то да, хватит бесплатных инструментов.

Если же полноценно сводить все данные по расходам и продажам, то расходы на оплату хороших специалистов по бесплатным инструментам и их эксплуатацию могут быть сильно выше, чем годовое использование платного инструмента.

А в платных решениях вы получаете и готовое решение и проверенную экспертизу, а также оперативные доработки, которые вам не будет делать Яндекс и Google.

Ну и стоит помнить, что платные решения - это автоматизация типовой аналитики и экономия на зарплатах, а не конкуренция с Google/Яндекс. Более того туда все данные отправляются.

Так что рекомендую посчитать стоимость обоих вариантов на дистанции в год.

На уровне базовой аналитики ни в чем. Считайте цену на дистанции в год и выбирайте.

Разница в дополнительных сервисах - где-то фокус на распознавании речи, где-то на атрибуции. В Utmstat фокус на точности и задачах малого бизнеса.

Сам по себе коллтрекинг вымер как сервис, он превратился лишь в один из инструментов в рамках сквозной аналитики на равне с формами и онлайн-чатами.

Подробнее про механику коллтрекинга можно почитать тут.

Да, можно оптимизировать по устройствам, часам показа, строить когорты, но это все мелочи. Грамотных рекламных кампаний на старте более чем достаточно.

Если вы думаете что я сгущаю тучи, то вы не правы.

Давайте посмотрим как дела с аналитикой в сегменте премиальных авто за 4 млн. Наверняка там с продажами не очень и нужно особенно внимательно фильтровать трафик.

Вбиваем в гугл "range rover velar цена" и кликаем на объявления.

https://lp.landrover.inchcape.ru/?utm_source=google_search_4px&utm_medium=cpc&utm_content=src_|c|1t1||cid_793358111|gid_38881830702|aid_298305124690|pid_kwd-293456524282|st_{source_type}|b&utm_term=%2Bvelar%20%2B%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B0&utm_campaign=1.1_LR_Tr_RR_Velar_search_ob_msk_desktop&gclid=Cj0KCQiA6IHwBRCJARIsALNjViXfEd7ZuwySzEV_pMbCuaKeqrNZ-5lKjl9vxVZJjtxQHcMhaclxYzwaAo0nEALw_wcB

Ключевые данные передаются, все ок.

landrover.ru/range-rover-velar-build-and-buy.html?utm_medium=cpc&utm_source=google&utm_campaign=OS_RU_LR_PPC_Search_LR_Models_Velar__gro00-oyrp1_&utm_term=%2Brange%20%2Brover%20%2Bvelar%20%2B%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B0&Kenshoo_IDA=Models&gclid=Cj0KCQiA6IHwBRCJARIsALNjViU7UmHZenUvNxQDL9CwPPxc3AcnKbLi8iUj0FHEt58GimQ1Bdv30nAaAvT3EALw_wcB

Тут уже пошел креатив маркетолога.

Думаю они там неплохо мучаются со сведением расходов и продаж по utm-меткам вида OS_RU_LR_PPC_Search_LR_Models_Velar__gro00.

Но то что utm_campaign названа осмысленно - уже плюс, есть какая то система.

www.cadillac.ru/pricing-offers/current-offers/2019/special-offer-escalade-xt5.html?ppc=ppc-Cadillac_Escalade_Conquest-Land-Rover-Range-Rover-Price-offers_google-desktop_search__n6xwe-jo4jr_

А тут вообще что-то очень странное. Судя по параметру ppc, какая-то своя система аналитики в которую не передаются нужные данные.

А также не передается параметр gclid, а он важен в Google Analytics для точности аналитики.

Подход вызывает некоторые сомнения.

Как видим часть рынка умеет в грамотную аналитику, а часть не очень и там наверняка какое-нибуть модное агентство из первых строчек рейтингов за маркетинг отвечает.

Так что еще раз подчеркну, прежде чем идти в сложную аналитику, наведите порядок в базовых вещах.