Чем на самом деле занимаются платные сервисы сквозной аналитики

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса бесплатной сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также Telegram-канала про сквозную аналитику. Сегодня расскажу в чем неочевидная ценность сервисов сквозной аналитики.

Не все понимают ценность сервисов сквозной аналитики, часть аудитории считает, что это платные аналоги бесплатных Power BI/Google Data Studio и не понятно зачем их использовать.

На самом деле сервисы сквозной аналитики давно превратились из какого-то платного дашборда в мощные инструменты автоматизации маркетинга, где аналитика занимает ну 10% от объема всех решаемых задач.

А выгода использования заключается в экономии значительных ресурсов на персональной разработке, найме аналитиков, не считая самих инсайтов из аналитики.

На мой взгляд, аудитория пользователей аналитики делится на следующие группы:

4 бесплатных аналога это - Яндекс Метрика / Google Analytics / Power BI / Google Data Studio.

Ответ на этот вопрос приходит после столкновения со следующими проблемами:

Если вам знакомы эти вопросы - читаем дальше.

Вся информация основана на опыте подключения и потребностей сотен клиентов.

Не в каждом сервисе есть такой функционал.

Чтобы данные из CRM совпадали с данными из Google Analytics за разумные деньги, нужно решить довольно большой и технический сложный объем задач.

Поехали.

Готовая механика подмены номера на сайте для фиксации источника звонка, создания лида в CRM и экспорта в Яндекс Метрике / Google Analytics / Facebook.

Поставил счетчик на сайт, купил номера и все работает.

Время на настройку 1 час при наличии опыта.

Актуально для самописных сайтов, Tilda дальше.

Готовая механика захвата данных с форм на сайте с фиксацией рекламного источника, создания лида в CRM и экспорта в Яндекс Метрике / Google Analytics / Facebook.

Поставил счетчик на сайт, настроил селекторы в интерфейсе и все работает.

Время на настройки одной формы 10 мин при наличии опыта.

Сколько стоит программист под такую задачу?

Tilda, JivoSite, Marquiz, Facebook и прочие сервисы лидогенерации с поддержкой вебхуков.

Далее создается лид в CRM и экспорт в Яндекс Метрику / Google Analytics / Facebook.

Каждый сервис подключается несложным нажатием последовательности кнопок.

Сколько стоит программист под такую задачу?

Нормализация данных - это 50% успеха в аналитике и к сожалению многие этого не понимают.

Если клиентам далеким от аналитики это простительно, то непонимание этого факта со стороны performance-маркетологов и различных экспертов/коучей по аналитике выглядит печальным.

Нормализация данных это когда трафик/продажи/расходы связаны через единый параметр, например номер объявления.

Вот так:

В этом случае по объявлению 1234 можно легко посчитать CR/CPL/ROMI.

А на практике обычно так:

В этом случае нет возможности связать клики/продажи и расходы, тк привязка к разным метрикам - номер объявления и utm-метка.

Выражаясь техническим языком: SQL запрос не сделать и автоматически данные не свести.

Непонятно?

Тогда проще:

Если данные нормализованы - все типовые отчеты строятся автоматически и бесплатно.

Если данные не нормализованы - будете нанимать дата-аналитиков за 100-200-300 тыс руб/мес и писать скрипты на питоне чтобы склеить данные.

Выбирайте что вам больше нравится.

Подробнее о проблеме написано здесь.

На самом деле нормализовать данные очень просто, достаточно использовать грамотную utm-разметку используя генератор utm-меток.

Да, все так просто, но очень часто видим полнейший бардак в таких простых вещах как utm-метки, поэтому приходиться постоянно об этом говорить.

Разумеется наивно надеется что все сразу станут делать грамотно, поэтому как минимум в UTMSTAT ведется лог всех кликов и буквально каждый клик проверяется на корректность utm-меток и в случае проблем - выводится предупреждение.

Только такой мягкий кнут позволяет добиться корректных исходных данных для аналитики независимо от уровня экспертизы клиента.

Проверить корректность utm-разметки с точки зрения нормализации данных можно здесь.

Проблема с конверсиями Яндекс Метрики / Google Analytics / Facebook в том, что их нельзя откатить и обновить.

В сервисах сквозной аналитики вы можете сколько угодно менять статусы и суммы продаж в CRM, все будет тут-же обновляться в аналитике.

Такая возможность позволяет не бояться ошибиться, данные легко актуализировать.

У всех в CRM свой набор статусов.

Данная возможность позволяет сказать сервису аналитики какие ваши статусы являются фактической продажей (факт получения денег), отказом или что заказ в обработке.

Приведя ваши статусы к стандарту сервиса аналитики, вы получите данные о том, с каких рекламных источников у вас продажи, а также корректную отправку продаж в Google Analytics / Facebook.

Что будет если клиент 10 раз позвонит или 10 раз заполнит форму и сработает настроенная цель?

Получим 10 конверсий, когда лид по факту один? Это некорректно.

Именно поэтому в сервисах сквозной аналитики есть настройка правил какие лиды отправлять в Яндекс Метрику / Google Analytics / Facebook / CRM.

Они примерно такие:

Также есть возможность задать период, когда лид считается повторным.

Если это b2b, когда клиент может звонить много раз - можно поставить 30 дней.

Когда такси/пицца/цветы и клиент звонит на след день за новым заказом - 1 день.

Типовые задачи:

Все это решается в пару кликов в интерфейсе.

Что делать, когда сайтов несколько на разные тематики, а CRM одна?

Как закинуть в аналитику только часть сделок по определенному сайту?

Это решается через фильтрацию вебхуков из CRM, например по домену или id воронки, которые переданы в этом вебхуке.

Если заявку с сайта легко привязать к рекламному источнику, то что делать с заявками, создаваемым в CRM руками менеджеров или внешними сервисами, например Авито?

Тут на помощь приходит привязка трекера к содержимому вебхуков - передаваемые теги, utm-метки и прочие поля.

В этом случае получится статистика:

Такая возможность позволяет понять источник 100% заявок, а не только тех, где можно настроить цели.

Что делать, когда клиент 1-й раз оставил контакты через форму из Яндекс Директ, а повторная продажа была через общение с менеджером?

То есть у нас 2 сделки в CRM, одна с неизвестным источником.

В таком случае сервис аналитики по контактам из Сделки 2 ищет сделку с известным источником - Сделка 1 и назначает Сделке 2 ее источник.

Получается так;

Таким образом на Яндекс Директ запишется не одна первая продажа, а все и эффективность канала заиграет новыми красками.

Это когда на сайт ставиться код, каждому посетителю выдается свой номер, при звонке на который фиксируется рекламный источник и различные client id.

Важно: работает только в пределах сайта, назначать источники на каждый номер не нужно, все автоматически.

Это когда покупается номер например под Авито и ему принудительно назначается источник - Авито.

В аналитике будет:

Давайте еще раз вспомним сколько у нас источником заявок

Как все это закинуть в тот же Google Analytics?

В сервисе сквозной аналитики реализован 3-й вариант.

Сквозная аналитика - это обычно обмен данными между десятком сервисов, входящие/исходящие вебхуки, периодически что-то отваливается или данные не сходятся.

На глаз с первого раза все это сложно сразу настроить, нужны инструменты мониторинга.

Типовая ошибка - нет прав, например при отправке конверсий в метрику или CRM.

Зная об этих ошибках и устраняя их - точность аналитики повышается.

Почему не тот статус заявки? Почему нет суммы продажи? Почему не работает фильтр?

На все эти вопросы легко ответить имея лог входящих вебхуков из CRM и видя их содержимое.

Конверсии не ушли в метрику/аналитикс/facebook? В CRM создалось что-то не то?

Подробный лог исходящих данных позволяет быстро понять где ошибка.

Более подробно про логгирование читайте здесь.

Наконец-то дошли до аналитики

Это банальный ответ на вопрос - "Сколько денег принесла реклама с точностью до ключевого слова?".

Нужно для маркетолога.

Тут буквально один дашборд и его нельзя реализовать в Power BI и Google Data Studio.

Типовые метрики:

Аналитика по ключевым метрикам бизнеса по месяцам или неделям.

Нужно для владельца бизнеса.

Также один дашборд.

Типовые метрики:

Основная проблема на рынке аналитики - это не недостаток инструментов, а отсутствие экспертизы:

Текущий уровень экспертизы на рынке - "я художник я так вижу", хотя на самом деле вся сквозная аналитика формализована и состоит из 15 задач и 10 типовых дашбордов.

Чтобы клиент получил рабочую аналитику и при этом не требовалось участие дорогих экспертов, пришлось пошагово расписать все действия.

Но заставить работать по инструкции тот еще квест.

План настройки содержит пошаговый алгоритм что в каком порядке подключать.

План аналитики содержит пошаговый алгоритм что в каком порядке делать после настройки, чтобы получить корректные цифры и как их анализировать.

Разумеется инструкции читают далеко не все.

Поэтому мы сделали робота-аналитика, который проверяет более 100 нюансов настройки.

Буквально все проблемы клиентов зашивали в робота, чтобы не тратить дорогие человеко-часы на объяснение одного и того же, но при этом клиент получал персональные консультации по его проекту.

Работает очень круто.

Power BI и Google Data Studio - это не сервисы сквозной аналитики, а инструменты визуализации данных. Они прекрасны, но без корректных данных на входе - пользы от них 0.

Поэтому варианты такие:

Платные сервисы сквозной аналитики решают следующие задачи: