Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

Трафик растёт, есть лиды. А продаж — кот наплакал. Увы, стандартный маркетинговый отчёт не покажет, что менеджеры сливают заявки. Из статьи узнаете, на какой стадии ваша аналитика, и как построить систему, способную выявлять слабые зоны. Поделимся кейсами и расскажем, как пресекали воровство и лень персонала.

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

Недавно мы разбирались, почему сквозная аналитика бесполезна для бизнеса — вот в этой статье.

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

Основная проблема в том, что типичный отчёт из системы сквозной аналитики не покажет данные для точек роста. Бизнес хочет масштабироваться, но не получает ответ на главный вопрос — КАК ему расти? Для этого нужно анализировать не только результаты рекламных кампаний, но и другие показатели — юнит-экономику, данные из коллтрекинга, 1С, CRM и других систем. Причем желательно видеть всю информацию не раз в месяц в эксельке, а на дашборде в режиме реального времени.

Скажем сразу, что без расчёта юнит-экономики будет не обойтись. Вы можете самостоятельно провести бизнес-аудит компании — для этого дарим простой и понятный шаблон. Просто подставьте цифры в таблицу и проанализируйте данные о вашем бизнесе и каналах трафика.

Но нужно ли вообще запариваться и строить такую сложную систему отчётности и управления? Для начала давайте разберёмся, на какой стадии находится ваш подход к аналитике.

3 этапа развития аналитической культуры в компаниях

Мы ежедневно общаемся с представителями бизнеса из разных отраслей и заметили, что любая компания относится к одному из трёх этапов развития аналитики:

  • «Мы вообще ничего не считаем»

На этом этапе компания не уделяет должного внимания аналитике и отчётности. Бизнес может вообще не собирать данные или делать это в минимальном объёме без какого-либо анализа информации.

  • «Мы считаем всё»

На этом компании у бизнеса систематизированы процессы сбора, анализа и использования данных для принятия решений. В компании существует культура аналитики, каждый сотрудник понимает важность и эффективность аналитической составляющей. Бизнес оценивает данные, и это помогает оперативно реагировать на изменения в бизнес-среде и принимать обоснованные стратегические решения.

  • «Что-то мы считаем»

Промежуточный вариант, когда бизнес начинает осознавать важность данных и пробует их собирать и анализировать. При этом аналитические процессы нерегулярные или недостаточно систематизированные. Возможно, в компании есть отдельные инициаторы, которые занимаются вопросами аналитики, но единая стратегия не продумана и не отлажена.

Когда можно ничего не считать

Как настоящий маркетолог вы скажете — никогда. Но существуют ситуации, когда аналитика по сути не нужна.

Например, компания работает на растущем рынке. Арабским шейхам не надо ничего считать — они воткнули трубу, полилась нефть, и деньги в кармане.

Другой пример — условная монополия, когда вы один из 2-3 игроков на рынке в регионе. Когда нет конкуренции, можно обойтись без сбора данных, клиенты и так выстраиваются в очередь.

Если компании из первых двух примеров можно пересчитать по пальцам, то третья категория точно вам не понаслышке знакома. Те самые девушки с ноготочками, репетиторы, шаурмячные, массажисты, автомеханики. Микрокомпании, которые ведут подсчёты в лучшем случае в Google-таблицах, а чаще и вовсе в тетрадке. Продают так, что хватает себе на зарплату и ещё чуть-чуть. Уже не самозанятость, но и бизнесом это не назвать. Есть страница в соцсетях, налаженная «сарафанка», а больше ничего не надо.

Какие риски, если ничего не анализировать?

Компаниям из наших примеров можно обойтись и без рекламы, и без аналитики — на сегодняшний день. Но это не значит, что так будет всегда. Вот риски, с которыми может столкнуться бизнес:

  • Неэффективные сотрудники или подрядчики

Вы нанимаете людей на определённые задачи, платите им зарплату. Но без учёта аналитики не поймёте, приносят ли они реальную пользу бизнесу или просто имитируют бурную деятельность.

  • Воровство

И такое тоже случается. Когда не считаем цифры, мы не видим реальность. Подрядчики и сотрудники могут делать что угодно в рамках своих полномочий, и без развитой системы отчётности мы не поймём, что деньги бизнеса падают в чужой карман.

  • Изменения рынка

На рынок могут выйти новые игроки, и это грозит потерей лидерства.

Кейсы: как исполнители жонглируют цифрами и воруют у бизнеса

В практике мы сталкивались с подобными проблемами. У ORWO был проект по внедрению развитой системы аналитики и отчётности для сети автосалонов, где мы пресекли воровство со стороны маркетолога. На рекламу клиент выделял бюджет в 500 000 ₽, а лиды приходили некачественные. В ходе работы выяснилось, что маркетолог закупал фиктивные лиды у доверенного подрядчика, умело манипулируя отчётностью, и регулярно выставлял счета на крупные суммы. Грамотно выстроенная система отчетности и расчет юнит-экономики по каналу решили проблему, сэкономив полмиллиона в месяц. Подробнее об этом кейсе мы рассказывали здесь.

Есть и другая история, когда колл-центр подмешивал «пустые звонки». Агентство под лидген наняло сторонний колл-центр, который поставлял 80% настоящих лидов и 20% фейковых. Без конкретных цифр на дашборде заметить это было невозможно. Но после внедрения системы сквозной аналитики мы увидели высокую стоимость за привлечённого пользователя и отказались платить за «пустые» звонки.

Компании, которые считают всё

К ним относятся лидеры отрасли и крупные технологические компании, с которыми сложно конкурировать. Как правило, у этих компаний есть:

  • собственные системы тестов и аналитики
  • отдельные команды по тестированию каждой части интерфейсов на основе метрик
  • календари тестов и гипотез на несколько месяцев вперёд
  • расчёт влияния на бизнес каждого измерения.
Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

В рамках статьи мы не будем рассматривать такие компании подробно и перейдём к промежуточному варианту.

Компании, которые что-нибудь да считают

Есть большой сегмент бизнеса, которые «что-то считают». Обычно это выглядит так — много экселевских табличек по разным подразделениям:

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

А так выглядят совещания в этих компаниях:

  • у сайта одни данные
  • в CRM другие
  • в 1C третьи.

А собственник пытается на основе всей этой разрозненной информации принимать взвешенные стратегические решения:

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

В ситуации есть плюсы: общее понимание курса, куда движется бизнес. К тому же, это лучше, чем не считать ничего.

Но минусов больше:

  • Страдает скорость принятия решений;
  • Каждый руководитель подразделения смотрит в свою табличку и абстрагирован от результатов других отделов;
  • Возникают проблемы взаимопонимания внутри команды;
  • Обнаруживаются ошибки в данных и «математика» не сходится;
  • Бизнес не видит точки роста.

Кейс: как выявлять неэффективных менеджеров, которые мешают конверсии расти

Для примера расскажем ещё один случай из практики. Маркетолог приводил хорошие лиды, но они не конвертились в продажи. И вот почему… Вечер пятницы, 15 минут до конца рабочего дня. Звонок в отдел продаж:

- Здравствуйте! У вас есть краска ***?
- У нас такой краски нет, всего доброго.

Менеджер устал и хочет домой. У него нет желания вести диалог и искать в базе товар.

В своих проектах мы создаём такие отчёты — рейтинги менеджеров, которые позволяют выявлять неэффективных сотрудников, работать с ними и растить общий показатель конверсии в воронке:

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

В чём разница между «сквозной аналитикой» и развитой системой отчётности и управления?

Стандартный отчёт из системы сквозной аналитики покажет лиды, продажи и конверсию. Но вы не поймёте, что низкий показатель конверсии получился, потому что конкретный менеджер сливает заявки. А вот система отчётности на основе BI-технологий покажет эту проблему, которую можно зафиксировать и работать с ней.

Как выстроить идеальную систему отчётности

1. Собираем данные из разных систем, складываем их в базу и визуализируем отчёты для всех подразделений.

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

2. Складываем полученные данные в базу, сопоставляем их, считаем показатели эффективности, сравниваем план-факт, вносим корректировки.

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

3. Создаём отдельные отчёты по подразделениям. Например, так может выглядеть демо-версия отчёта для отдела продаж:

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

4. Вуа-ля, теперь проводить совещания в компании куда приятнее:

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

Выводы и рекомендации

  • Компании делятся на три категории: 1) те, кто игнорирует любую аналитику 2) те, кто считают абсолютно всё 3) те, кто пытаются считать, но тонут в цифрах.
  • Признаем, что есть компании, которым и не надо ничего считать. Если у вас студия маникюра во Владимире с двумя мастерами с наработанной клиентской базой, то будет достаточно вести учёт в Google-таблице. Или у вас нефтяная вышка — в принципе, когда деньги льются рекой сами по себе, сводить аналитику возможно и не нужно.
  • Есть масса компаний, которые что-то считают и гордятся этим. Лучше, чем ничего, но, как правило, всё сводится к бесконечным табличкам, и у каждого подразделения бизнеса она своя. Совещания превращаются в ад, а руководителю никак не удаётся подружить маркетинг, продажи и аккаунтинг.
  • Высший уровень — то, как устроено в компаниях-гигантах, где анализируется каждый шаг даже уборщицы. И для бизнеса, который хочет не только крепко стоять на ногах, но и расти, нужно стремиться консолидировать данные в одном месте и принимать стратегические решения на основе анализа всего массива информации.
  • Выстроенная система отчётности и управления даст вам глубокие знания о собственном бизнесе:

- сможете определить слабые стороны и работать над решением конкретных проблем;
- увидите возможные точки роста;
- сможете пресечь воровство со стороны подрядчиков и сотрудников;
- увидите, если кто-то будет пытаться жонглировать цифрами в отчётах;
- сможете выявлять неэффективных менеджеров;
- и ещё с десяток пунктов.

Мы в ORWO придерживаемся именно такого подхода и предлагаем индивидуальное проектирование системы отчётности и управления с учетом особенностей вашего бизнеса. Оставьте заявку на сайте, и мы подробнее расскажем, как и что будем считать.

И главный вывод:

Лиды есть — продаж нет. Этапы развития аналитики, страдания маркетологов и победа data-driven

Пишите вопросы в комментариях — будем рады ответить.

Подпишитесь на телеграм-канал Digital из первых рук, чтобы получать полезные материалы и эксклюзивную информацию про аналитику, SEO и контекстную рекламу.

1515
2 комментария

Вот статья кстати хорошо раскрывает проблемы, с которыми сталкиваются компании при отсутствии аналитики

Спасибо за обратную связь)