8 шагов настройки сквозной аналитики и 9 причин почему оно все так долго/дорого

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервисов сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также low-code сервиса интеграций ApiMonster. Сегодня я расскажу 8 типовых шагов подключения сквозной аналитики.

У клиентов, которые только входят в аналитику, в голове нет четкой картины как она работает и из каких шагов состоит процесс настройки.

Это может привести к неверным, а по сути дорогим по времени и деньгам решениям.

Поэтому полезно знать суть процесса чтобы понимать, что пытаются продать подрядчики и нужно ли оно.

Счетчик работает по аналогии со счетчиками яндекс метрики и google analytics, выполняет следующие задачи:

1. Отправляет информацию о переходах(кликах) на сервер аналитики для формирования лога кликов
2. Реализует логику подмены телефона для коллтрекинга
3. Реализует логику подмены email для email-трекинга
4. Реализует логику захватчика форм

Счетчик должен стоять на всех страницах сайта. Можно ставить напрямую или через GTM.

Коллтрекинг — это когда посетителю сайта выдается персональный номер, чтобы зафиксировать его рекламный источник или ключевое слово при звонке, например «Купить айфон».

Коллтрекинг нужен если у вас хотя бы 50 целевых звонков в месяц.

Для настройки коллтрекинга достаточно купить номера и разрешить им учавствовать в подмене на сайте. Настраивать каждый номер под источник — не нужно.

Купить номера можно как в сервисе коллтрекинга, так и во внешней поддерживаемой телефонии. Разница будет лишь в том, куда вы будете оплачивать номера. С точки зрения точности коллтрекинга — разницы никакой.

Формула необходимого количества номеров на сайте:

Число визитов в день / 100 + 1

На 200 визитов в день нужно 3 номера.

На 1000 визитов в день — 11 номеров.

Email-трекинг — это когда посетителю сайта выдается персональный email ящик, чтобы зафиксировать его рекламный источник или ключевое слово при письме на ящик, например «Купить айфон».

Email-трекинг нужен если у вас хотя бы 50 целевых писем в месяц.

Принцип работы 1 в 1 как у коллтрекинга, только за ящики платить не надо.

В качестве подменных ящиков обычно используются алиасы для основного ящика клиента.

Формула необходимого количества номеров на сайте:

Число визитов в день / 25 + 1

На 200 визитов в день нужно 9 ящиков

На 1000 визитов в день — 41 ящик

Так как пишут не сразу, то ящиков надо больше, чтобы на дольше закрепить за клиентом, но так как они бесплатны — это не проблема.

Тут несколько типовых ситуаций.

Чтобы ничего не программировать и не вызывать стресс у клиента, есть прекрасный инструмент — захватчик форм.

В нем достаточно указать js-селекторы полей на сайте и заявка будет уходить в сервис аналитики со всеми client id и далее прокинется в CRM и прочие подключенные сервисы — очень просто и удобно.

Селекторы выглядит примерно так, стандартный js:

В этом случае захватчик не нужен, достаточно настроить вебхуки в CRM, а в сервисе аналитики указать из какого поля брать client id и все заработает.

Тут чуть сложнее.

Если подключить захватчик для получения client id, то заявки будут дублироваться — одна из захватчика, другая через сайт/CRM.

Но тут на помощь приходит режим склейки.

Это когда сервис в течение 5-10 минут ждет заявку как с захватчика, так из CRM, далее склеивает их одну и добавляет в аналитику.

В итоге источник есть, дублей нет и программировать ничего не надо.

Тут все просто — достаточно настроить вебхуки и далее все автоматически как надо работает.

Достаточно создать подключение в сервисе аналитики и настроить вебхуки в чате.

Нужно указать логины и некоторых другие данные кабинетов, нажать Подключить и дать доступы.

Прием заявок с сайта настроили, теперь надо настроить их синхронизацию с CRM.

В сервисе аналитики нужно создать подключение и получить ссылку для вебхуков.

А в CRM нужно включить отправку вебхуков на ссылку из сервиса аналитики по следующим событиям:

1. Лид создан
2. Лид обновлен
3. Сделка создана
4. Сделка обновлена

Все!

Теперь вся информация о новых сделках и продажах будет автоматически попадать в сервис аналитики.

Все продажи в дашбордах сервисов аналитики берутся из внутренней мини-crm. Информация туда попадает как раз по вебхукам из вашей CRM.

Проблема в том, что во внутренней CRM свои статусы — Новый, В обработке, Оплачено, Отказ.

А в вашей CRM — свои. По смыслу они примерно такие-же, но называются по другому.

Тут к сожалению нельзя автоматически понять что ваш статус «Готовится к отправке» означает что клиент уже оплатил товар и с точки зрения аналитики — это статус «Оплачено».

Поэтому надо потратить 15 мин времени и вручную соотнести статусы из вашей CRM со статусами сервиса аналитики.

Важно

Все продажи в сервисах сквозной аналитики считаются на основе сделок со внутренним статусом «Оплачено», поэтому этому статусу должны соответствовать только те сделки, где вы реально получили деньги в кассу.

Это важно чтобы сервис на уровне SQL запросов и БД смог свести данные, к сожалению случайную разметку программный код не понимает.

Более подробно почему это важно — тут.

Основная причина почему продажи, данные в CRM и аналитика не сходятся — это бардак в процессах:

1. Продажа есть, а сумма сделки 0.
2. Продажа вовсе не продажа, а просто «успешный» лид.
   

Продажа — это когда клиент оплатил и деньги в кассе, больше ничего.

В CRM нужно работать так:

1. Пришла новая заявка? Создаем сделку.
2. Пришла регистрация? Создаем сделку.
   
3. Пришел новый платеж от старого клиента? Создаем новую сделку с суммой платежа и статусом «Успешно/Продано/Оплачено»
   
4. По сделке пошла работа? Меняем статус на актуальный.
   
5. Продали? Ставим статус Успешно и сумму.
   
6. Не продали? Ставим статус Отказ и сумму, которую не получили.
   

Нужно включить тирана и заставить менеджеров строго вести учет, но как видим — ничего сложного нет.

Заявки делятся на 2 типа:

1. Те что пришли с сайта и прошли через сервис аналитики — коллтрекинг, захватчик форм.
2. Те что созданы в CRM в обход сервиса аналитики — другие сервисы или руками.

Основная причина, почему неизвестен источник у 100% заявок — это заявки 2-го типа — созданные в обход сервиса аналитики.

Но тут решение простое: нужно настроить трекер сервиса аналитики на теги или текст из таких заявок.

Будут источники уровня:

1. Avito
2. Whatsapp
3. Старый клиент
4. Холодный обзвон

Точность трекинга приблизится к 100%.

Все работает отлично на базе AmoCRM/Bitrix24/RetailCRM. Под редкие CRM никто не делает интеграции так как это нерентабельно.

Дешевле отказаться от клиента, чем оплачивать программистов на поддержку никому ненужной CRM.

Поэтому тут выход только через написание коннектора с CRM силами программистов клиента за его счет.

Способ рабочий, но требует усилий от клиента. Все API и вебхуки есть.

Ну или перейти на AmoCRM/Bitrix24/RetailCRM.

Обычно это или Битрикс24 или GetCourse.

По техническим причинам из iframe нельзя вытащить client id при отправке форм, поэтому аналитику не построить.

Кто-то как-то делает, но это уже сложная персональная разработка, проще отказаться от iframe.

К сожалению Битрикс24 не очень френдли к аналитике и чтобы передать с сайта google client id нужно серьезно напрячься.

Если это читают разработчики битрикса — сделайте передачу yandex/google/facebook client id в сделки из коробки.

Там жесть на JS и требуются программисты, чтобы банально счетчик поставить.

Если ваша задача получить базовые маркетинговые метрики — клики/расходы/продажи/roi/romi до ключевого слова — все эти инструменты не нужны.

Подключите готовый сервис, наведите порядок в рамках него и только потом усложняйте.

Power BI/Tableau/Qlik/Google Data Studio — это лишь визуализаторы данных, а сбор данных под них — это сложный и дорогой процесс реальной разработки.

Стоимость подписки на готовый сервис от 40000 в год, а сколько заплатили вы?

Начитались про сквозную аналитику и хочется теперь вывести все все все на дашборды!

Если вы новичек и только входите в аналитику — просто подключите готовый сервис и осильте наведение порядка хотя бы там.

Не нужно разрабатывать свое, пока не изучите и не упретесь в ограничения готовых решений. Скорее готового функционала вам хватит более чем.

Практика показывает что даже по готовому плану базовых задач клиенты с трудом работают, поэтому не стоит себя переоценивать и думать что вы осилите свою разработку: )

Настройка сквозной аналитики все же требует технических знаний и понимания как работает все под капотом, но к сожалению далеко не все интеграторы ими обладают.

В итоге любая нестандартная ситуация вводит всех в ступор и процесс начинается затягиваться на недели.

Это аналитик, который не приемлет готовые решения и ему принципиально надо пилить свое.

Периодически вижу в кейсах аналитиков как можно решать задачу в 10 раз сложнее чем она есть: )

На фоне того чтобы все бизнесы с точки зрения процесса продаж одинаковы — трафик, сайт, продажи в CRM, то вся аналитика давно завернута в сервисы.

Поэтому разработка своих дашбордов под типовые метрики — это прямой экономический ущерб и потеря времени.

В крупных конторах типа застройщиков/банков есть понятие «контура», за пределы которого данные не должны уходить, поэтому обычные saas-сервисы им не подходят, так как нужно отдавать данные во вне.

Тут 2 варианта:

1. Работать с внешним сервисом без передачи персональных данных в виде email/телефона, а передавая только google client id, цифровой id клиента, id сделки сумму, статус.
2. Ставить сервис аналитики локально. Вот тут нужен убер-аналитик.

Сквозную аналитику можно подключить за 3-7 дней и за 1 месяц спокойно привести данные в идеальный порядок.

Если у вас не так — вы делаете что-то не то.