Данные стали точнее, а расходы снизились в 2,25 раза: как мы сделали аналитику французской компании Mentorshow
Построить наконец-то нормальную аналитику, с интерактивными дашбордами и базами данных вместо гугл табличек — это как подобрать подходящие очки. Сразу видишь все детали и каждый листик на дереве и поражаешься, как жил без этого раньше. Но иногда чуда не происходит, и в очках видно еще хуже, чем без них, а аналитика приносит больше запар, чем пользы…
Блин, а как понять что аналитика в компании кривая? Мне теперь тоже страшно, что у нас какие-то косяки в таблицах...
По хорошему проверять руками каждую сцепку, плюс можно брать другие отчеты, которые делают другие отделы и примерно сравнивать данные. Как пример:
У нас в битрикс bi есть дашборд по источникам и мы видим, что средняя конверсия из лида со звонка в квал у одного отдела продаж 21%, у другого 80% - кому верить?
Здесь нам приходит отдел ОКК, который говорит, что в целом по отделам не может быть больше 35% - 45% (из всех запросов реально хорошие такой показатель по звонкам). И прикладывает ссылки на слитые лиды, но созданные вручную сделки.
У того отдела, у кого 80% - у них базово РОП сказал - хочу себе процент конверсии хороший и на это завязал KPI. Ребята всякий хлам конвертят в итоге =)
А есть причины думать, что у вас есть какие-то косяки в таблицах?
Если с аналитикой и правда есть какие-то проблемы, то это становится заметно. Это то самое "цифры не бьются", когда вы начинаете замечать расхождения в данных на разных дашбордах (например, в Яндекс Метрике одни показатели, а на вашем маркетинговом дашборде совсем другие), видите ненормальную динамику или понимаете, что данные не соответствуют действительности. Если смотреть на графики, то все планы выполняются и все круто, а в реальности прибыли нет и KPI на дне)
Если и правда возникают такие ситуации, то надо разбираться, на каком этапе данные ломаются.