{"id":14285,"url":"\/distributions\/14285\/click?bit=1&hash=346f3dd5dee2d88930b559bfe049bf63f032c3f6597a81b363a99361cc92d37d","title":"\u0421\u0442\u0438\u043f\u0435\u043d\u0434\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f","buttonText":"","imageUuid":""}

Почему сквозная аналитика "не работает". Кейсы, антикейсы и как правильно

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также Telegram-канала про сквозную аналитику. Сегодня расскажу про типовые причины провалов настройки сквозной аналитики и как их избежать.

Проблема на рынке

Думаю много сталкивались с ситуацией, что вложили значительные время и деньги в настройку сквозной аналитики, а на выходе только набор полурабочих отчетов и отсутствие какой либо пользы.

В статье я продемонстрирую как положительные, так и отрицательные кейсы, чтобы было ясно, какие модели работы приводят к тем или иным результатам.

Отрицательные кейсы настройки сквозной аналитики

Антикейс 1. Зарплата зря.

Что на входе

Интернет-магазин с хорошим трафиком и устоявшимися процессами в битриксе.

Цель банальная - фиксировать источники всех заказов и понимать какая реклама продает.

Работаем со штатным аналитиком интернет-магазина.

Что сделали

Сделали базовое подключение, консультировали в чате.

Выяснилось что бизнес-процессы клиента не совсем совместимы с текущей механикой трекинга. Ок, сделали бесплатные доработки, но при условии предоплаты сервиса на несколько месяцев.

Выдали инструкции, в том числе пошаговый план работы дальше.

Выдали предложение на сопровождение аналитики, на случай если некогда заниматься.

Результат

Никакая аналитика толком не велась, были лишь редкие вопросы.

По итогу пары месяцев молчания, пришел запрос на возврат денег.

Итого: потрачено 3 месяца впустую, бизнес 3 месяца платил зарплату, оплачивал сервис и ничего не получил.

Кто виноват

Аналитик клиента который с нами работал. По каким то причинам не было мотивации нормально разобраться в данных, предоставленных сервисом.

Антикейс 2. Эксперт не эксперт.

Что на входе

Интернет-магазин с хорошим трафиком и с желанием немного сэкономить на стоимости аналитики.

В качестве маркетологов какие-то эксперты по сквозной аналитике выступающие на известных площадках.

Что сделали

Сделали базовое подключение, выдали инструкции, консультировали в чате.

Клиент понял что не потянет самостоятельную работу с аналитикой и купил месяц ведениями нашими силами.

Мы все сделали, исправили все найденные сервисом проблемы. Клиент доволен.

Но осталась одна проблема. Данные в CRM не сходились с данными в кабинете Facebook.

Тут наши уважаемые эксперты по сквозной аналитике не смогли сказать какие именно сделки падают в Facebook, чтобы можно было найти разницу и понять где проблема.

Ок, не проблема. Мы делаем бесплатно нужные доработки за счет предоплаты сервиса и по итогу знаем какие сделки начали падать в Facebook.

По идее тут должен быть счастливый финал, но к сожалению подрядчики клиента, а по совместительству, эксперты по сквозной аналитике, не проявили никакого желания разобраться почему не сходились цифры в Facebook, при том что решили проблему трекинга за них.

Результат

Потеря 2-х месяцев времени, процесс прерван на стадии 90% до полного успеха. Возврат денег.

Клиент сменил сервис, а надо менять подрядчика.

Кто виноват

Подрядчик клиента. Не сделал свою работу до конца при полном информировании и поддержки нами в чате.

Антикейс 3. Переоценка своих сил

Что на входе

Клиент с наполеоновскими планами делать аналитику по сырыми данным в clickhouse для вполне типового проекта. Уговорили сделать хотя бы базовые вещи без clickhouse.

Что сделали

Сделали базовое подключение, выдали инструкции, консультировали в чате.

Результат

Прошло 3 месяца.

В настройках аналитики грубейшие ошибки, обнуляющие всю ее ценность - номеров не хватает, трафик частично не размечен, не у всех заявок известен источник.

Обо всех этих проблемах постоянно напоминает робот, 2 раза в неделю присылает отчет на почту.

Кто виноват

Клиент. При наполеоновских планах не в состоянии привести в порядок базовые вещи.

Положительные кейсы настройки сквозной аналитики

Кейс 1. Сделаем сайт и CRM, так как не надо делать и пойдем в аналитику.

Что на входе

Сайт услуг с самописной CRM и навороченными формами на сайте, к которым по простому не подключиться.

Что сделали

Сказали клиенту что все сложно и нужно будет внести повышенную предоплату за сервис за наши консультации.

Клиент согласился и получил развернутые консультации, инструкции и некоторые доработки, чтобы сайт можно было относительно легко интегрировать к нам.

Результат

Неспешно общались пару месяцев, но все настроено идеально.

Трафик размечен на 95%+, источники заявок известны на 95%+. Можно работать с данными.

Итого

Клиент молодец. Разбирался, задавал вопросы и решил поставленную задачу максимально хорошо.

Кейс 2. Благотворительность

Что на входе

Благотворительный фонд с пожертвованиями на сайте с просьбой предоставить сервис бесплатно.

Что сделали

Взяли немного денег за настройку, но сервис предоставили бесплатно.

Оказали консультации в чате в рамках настройки.

Результат

Все настроено.

Со стороны фонда поступали конструктивные вопросы, были найдены незначительные проблемы на нашей стороне. Видно что аналитики делают свою работу, мы же со своей стороны в течение пары дней поправили замечания.

Итого

Клиент молодец. Видно что есть потребность и желание навести порядок.

Кейс 3. Типовой

Что на входе

Сайт по продаже дорогих промтоваров B2B.

Что сделали

Базовое подключение, некоторые доработки, консультации в чате.

Результат

Клиент доволен.

Хоть и аналитика ведется не идеально, но клиент решает свои задачи и стабильно оплачивает сервис. Периодически дает фидбек.

Итого

Клиент молодец.

Так что приводит к провалу настройки сквозной аналитики?

В 90% случаев это слабая мотивация подрядчика со стороны клиента и не понимание как контролировать подрядчика.

Обратите внимание что даже не экспертиза, а именно мотивация.

Клиенты со слабой экспертизой, но сильной мотивацией либо задают вопросы и разбираются, либо покупают эту экспертизу.

Что делать?

Если вы подрядчик/исполнитель

Тут важно понимать, что когда вы покупаете сервис, то вы просто покупаете инструмент, выполнение работы аналитика за вас в базовую стоимость не входит.

Это все равно что купить холодильник и требовать чтобы он был всегда наполнен.

Да, вам могут сделать базовую настройку, но после подключения сервиса, он начнет показывать проблемы и именно ваша задача их решить.

Исправлять проблемы нужно подключая всю свою экспертизу, работая по плану и задавая вопросы. Понятно что сложно, поэтому мы сделали типовой план и множество подсказок. Но к сожалению не все читают.

Раз в неделю нужно подводить итог за прошлую неделю на предмет текущих проблем и идей по росту бизнеса, на основе полученных цифр.

Только так за 4-5 интераций вы доведете настройку сквозной аналитики до финала.

Если вы заказчик

Если не хотите чтобы процесс растянулся на месяцы, рекомендую сделать следующее.

Ставьте сроки интеграции

Для большинства сайтов достаточно 1-2 недель с момента оплаты и старта работ, при условии что не требуется какая-то сложная интеграция, если у вас например 1с.

Будет не идеально, но пойдут первые цифры, на основании которых уже можно мерить дальнейший прогресс.

Требуйте отчет по ключевым показателям каждую неделю

Поставьте конкретные цели подрядчику - рост бизнес-показателей и требуйте отчет по их динамике раз в неделю.

Понятно что за неделю существенных результатов можно не добиться, но когда есть четкие цели по результатам работы сквозной аналитики и их влиянием на оплату работы подрядчика, то процесс интеграции быстро перейдет в процесс эксплуатации и извлечения пользы из аналитики.

Про какие показатели речь - читайте ниже.

Купите внешнюю экспертизу

К сожалению довольно часто бывает, что клиенты сидят без аналитики месяцами, просто потому что их штатный специалист не может ни разобраться, ни задать вопросы.

Поэтому если вы не уверены в своих подрядчиках, дешевле немного переплатить и получить результат через месяц, чем платить зарплату штатному специалисту пол года и не получить ничего.

Результат внедрения сквозной аналитики (KPI)

Уверен, мало кто назовет какой конкретно результат должен быть после внедрения сквозной аналитики.

Мы в UTMSTAT пришли к таким выводам.

KPI в процессе настройки

Чтобы сквозная аналитика дала вам объективную картину по источникам заявок, нужно выполнить 2 условия:

  1. Весь платный трафик должен быть размечен грамотными UTM-метками
  2. Все заявки должны быть с известным источником.

Не смотря на простоту требований, в этих 2-х пунктам 90% всей трудоемкости настройки сквозной аналитики, но к счастью их легко мерить и мы в UTMSTAT сделали индикаторы:

То есть для тех кто работает в UTMSTAT, KPI очень простой - довести трафик и заявки до точности в 95%.

В этом случае можно гарантировать корректность данных в отчетах и большую часть работ по внедрению считать выполненной.

Итого: KPI успешной настройки сквозной аналитики - это доля размеченного трафика и заявок с известным источником.

KPI в процессе эксплуатации

В конечном итоге, задача интеграции сквозной аналитики, это не настройка дашбордов и вывода всех возможных данных туда, а рост бизнес-показателей.

Мы вывели такие:

  1. Расходы на рекламу в месяц
  2. Посетители в месяц
  3. Заявки в месяц
  4. Продажи в месяц
  5. Выручка в месяц
  6. CPL в месяц
  7. ROMI в месяц

То есть нужно требовать именно рост метрик от себя или от подрядчика, а вся работа с дашбордами это лишь процесс достижения роста метрик, а не самоцель.

Мы в UTMSTAT собрали динамику этих показателей в одну табличку:

Видно что выручка и ROMI падает, KPI нарушен, требуйте от подрядчика роста!

Ну а дальше когда цель ясна, подрядчик уже подключит нужные отчеты и по идее должен найти причину.

Все просто и прозрачно.

Еще одна причина провалов - непонимание разницы между настройкой и эксплуатацией сервиса

Периодически сталкиваемся с ситуацией, что клиент хочет платить 3000 в месяц за аналитику. Ему делается настройка бесплатно на условиях предоплаты сервиса в 10000 руб и выдается план дальнейшей работы.

Сервис начинает делать свою работу, показывать ошибки, говорить что делать и к нам прилетает претензия что мы не до конца настроили, не обучили.

Так происходит из-за не понимания из каких этапов состоит работа со сквозной аналитикой:

1. Написание множества коннекторов и дашбордов для сквозной аналитики

Этого этапа конечно нет, он скрыт. Просто напоминаю, что основная ценность покупки сервиса сквозной аналитики - пропуск именно этого очень дорогостоящего этапа.

В итоге вы платите не 300к-3млн, а 3000 руб.

2. Подключение сайта к сквозной аналитике

Именно тут происходит установка счетчика на сайт, подключение CRM и рекламных источников.

Именно этот процесс называется настройкой сквозной аналитики.

3. Эксплуатация сквозной аналитики

После подключения, сервис сквозной аналитики будет делать свою работу и выявлять проблемы - нет разметки трафика, нет источника заявок, не хватает номеров и тд.

Исправление этих проблем - это задача маркетолога, аналитика, ваша, но никак не сервиса.

Обратите внимание, что зп веб-аналитика начального уровня от 65000 руб/мес и работы там на месяц.

Поэтому не стоит рассчитывать что вам за 10000 предоплаты и подключат и проблемы решат и научат всему.

Тем не менее, обучение и помощь в эксплуатации можно купить отдельно. Проблем нет.

Выводы

Чтобы успешно в сжатые сроки начать пользоваться сквозной аналитикой, надо сделать следующее:

  1. Должно быть понимание что будет не очень просто и нужно проявить настойчивость.
  2. Ставьте сроки по настройке (1-2 недели с момента оплаты)
  3. Ставьте KPI настройки и эксплуатации, требуйте еженедельную отчетность и рост показателей от себя или вашего аналитика
  4. Если что-то не понятно, задавайте вопросы, вам всегда помогут.
  5. Не путайте процесс подключения с сервиса с услугами аналитика.
  6. Успех зависит на 99% от вашей мотивации.
0
2 комментария
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Yuri Batievskiy

Мда

Ответить
Развернуть ветку
-1 комментариев
Раскрывать всегда