Идем дальше: 8 трендов аналитики этого года

Павел Мрыкин, эксперт по сквозной аналитике Calltouch, рассказал, что будет с BI-системами и куда нас приведет их развитие.

Всем привет, на связи Павел Мрыкин. 2021, наконец-то, наступил. Бюджеты заложены, планы готовы. Давайте выясним, в какую сторону идет прогресс сквозной аналитики и есть ли от этого польза для бизнеса. Прошедший год показал, что аналитика действительно нужна.

Компании сокращали маркетинговые расходы, как это было, например в индустрии недвижимости и во многих других. Тем не менее, с отчетами и скриптами не спешили расставаться. И как оказалось, не зря. Важно было постоянно держать руку на пульсе и отслеживать эффективность абсолютно всех источников трафика. Это помогало бизнесу перераспределять бюджеты, делать правильные выводы и нащупать верную стратегию. Более того, бизнес стал подключать сквозную аналитику, чтобы анализировать продажи и маркетинг.

И что не менее важно, системы аналитики продолжают развиваться. О том, какие это тренды, разберем по порядку.

2020 – это год кейсов ML-атрибуций, и в 2021 это направление только продолжит активно развиваться. В чем соль данного подхода? Ценность между источниками трафика распределяется не на основе его расположения в цепочке касаний, а в зависимости от ценности, которую он привнес.

Звучит сложно, но представим на примере. Если бы сквозную аналитику использовали в спорте, то атрибуция по последнему взаимодействию показывала бы, кто забил гол. ML-атрибуция же показывает, не просто кто отдал голевой пас. В фокусе не только помогший забить спортсмен, но и вся комбинация ключевых пасов, которые привели к событию.

То есть трендом будет аналитика вклада и ценности каждого канала продвижения по цепочке конверсии. Это поможет случайно не отключить те источники, которые на самом деле приносят клиентов и звонки. В центре внимания будет не только последний клик, но и что привело пользователя к этому клику.

К слову, еще в 2018 году в Google появилась так называемая data-driven атрибуция. Теперь же она развивается и во внешних инструментах, которые считают атрибуцию по всем источникам трафика, а не только с Google Ads.

Коробочные решения сквозной аналитики от того и называются так, что все задачи решаются внутри сервисов. Если раньше бизнес-аналитика казалось сложной и недоступной, то теперь компании хотят сводить данные на своей стороне. И у них это получается. Поэтому очевиден тренд на выгрузку «сырых» данных в облачные решения типа BigQuery или ClickHouse. Это контейнеры хранения информации, которая служит основой для построения отчетов и аналитики. В эти контейнеры уходят данные из CRM, рекламных кабинетов, таблиц и других источников.

Зачастую сервисы сквозной аналитики выполняют только одну задачу – просто свести данные. Дальше должен прийти аналитик или маркетолог и принять решение, что делать и как управлять рекламными кампаниями. Но зачем нужен человек, если ту же аналитическую работу может проделать машина? И перераспределить ставки для лучшего результата в автоматическом режиме?

Чтобы управлять кампаниями, системе не нужно ждать – она моментально анализирует трафик и работает по заданным алгоритмам. Причем, необязательно оптимизаторы будут корректировать ставку так, как этого захотят они. Они умеют подсказывать маркетологу и давать рекомендации, что значительно упрощает задачу.

Именно поэтому многие сервисы добавили или обновляют функционал своих оптимизаторов рекламы. То есть уже можно не ждать, пока данные проанализируют – система сама справится с этим и переназначит ставки. Таким образом аналитика станет нечто большим, чем просто местом для сведения данных.

Google Analytics используют как инструмент сведения и анализа данных, так и в качестве дополнительного источника информации для построения отчетов. Например, когда данные из Google Analytics уходят в отчеты других сервисов через настроенные интеграции. Осенью 2020 года Google удивил всех, когда выкатил новую версию аналитики и предложил пользователям перейти на нее. Она позиционируется как более умная. Кто-то это уже сделал, а кто-то пока не торопится. Дело в том, что текущий API – инструмент для получения данных из Google Analytics 4 – находится в альфа-версии. То есть может работать нестабильно. Не исключено, что он может поменяться.

Тем не менее, в 2021 году будет плавный переход на Google Analytics 4 – у системы много преимуществ. Я бы порекомендовал вам использовать оба счетчика, если вы хотите использовать новую версию.

Так вы сохраните старые данные для анализа, но при этом сможете пользоваться новыми отчетами.

В 2021 году вырастет популярность услуг аналитиков. Как мы уже знаем, компании чаще используют хранилища данных и собирают их у себя. А значит, потребуется человек, который сможет найти закономерности, сделать корректные выводы и принимать решения с опорой на большое количество данных. Нередко бывает, что компания настраивает все интеграции, подключает коллтрекинг, проставляет utm-метки. Но что делать с этим массивом информации – непонятно.

Аналитики как раз изучают показатели, дают рекомендации и сразу вносят изменения в инструменты оптимизации.

Сквозная аналитика может принести как пользу, так и вред, если она будет строиться на кривых данных. Некорректная информация – это залог неправильных выводов. Поэтому следующий тренд сервисов сквозной аналитики – это, безусловно, всевозможные чекеры. Они выглядят как дополнительный функционал или виджет.

Например, в Calltouch – это наличие скрипта для сбора данных на сайте. Специальный робот, который не оставляет сессий, проверяет, не удалили ли случайно скрипт на какой-нибудь странице. Если такая страница обнаружена, то попадет в отчет. Остается лишь вернуть скрипт на законное место.

Чекеры могут делиться на следующие типы:

Что такое post-view? Представьте, что вы увидели рекламный баннер, но не кликнули по нему, а потом нашли в Google или Яндексе товар этого бренда и совершили конверсию.

Так вот, post-view аналитика позволяет узнать, что вы видели рекламу, которая повлияла на ваше решение. То есть в фокусе то, что было до совершения конверсии. Это помогает не терять из виду эту аудиторию и еще объективнее взглянуть на эффективность рекламы Чаще всего сквозная аналитика строилась именно с момента клика, но 2020 год все поменял, и 2021 продолжит менять это еще сильнее. Остановить этот тренд или приостановить его смогут разработчики браузеров, которые установят ограничения на хранение куки-файлов, как это уже сделала Apple в Safari. Именно cookie-файлы служат основой для post-view анализа.

Все крутится вокруг клиента – реального человека, а не хитов, сессий и других искусственных сущностей. Количество кликов и их стоимость, безусловно, нужны для управления рекламой. Но когда мы хотим понять аудиторию, необходимо собирать информацию о всех взаимодействиях клиента с компанией в единый профиль.

Это отразится и на развитии сквозной аналитики, которая будет больше внимания уделять истории каждого клиента. Такой подход сделает LTV, CAC, ARPU и Churn Rate такими же важными метриками, как и ROI, CPL, CTR и другие. Это позволит корректнее считать эти показатели и выводить на чистую воду фродовый трафик.

Сквозная аналитика не стоит на месте. И ей есть куда расти. Очевидно, что этот инструмент не потеряет своей актуальности в 2021 году. Сервисы будут использовать не только для сведения и изучения данных, но и для анализа аудитории, автоматического управления рекламой. Также не исключено, что бизнес будет стараться построить BI-систему своими силами и привлекать к этой работе аналитиков.

#сквознаяаналитика