{"id":13466,"url":"\/distributions\/13466\/click?bit=1&hash=891d339b00b86120568ea8e4296ded112a42876a976e2fd335004400f35cbd30","title":"\u0427\u0442\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f\u0442, \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0438 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"24bb823c-c595-5fc8-be0f-fba9e89237c2","isPaidAndBannersEnabled":false}
Маркетинг
Alexey Laptev

Как агентство сжигает 380 777 ₽ в минус за месяц или зачем нужна сквозная аналитика

Чем сложнее зарабатывать деньги, тем важнее сквозная аналитика.

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик группы сервисов в datamonster.

Дисклеймер

Статья не преследует цель опорочить какое либо рекламное агентство, просто показываем как оно на самом деле, если начать считать цифры и включить ту самую цифровизацию бизнеса.

Ситуация довольно типовая и при минимальном желании относительно просто исправляется.

Кейс

Скриншот из сервиса сквозной аналитики utmstat.

На картинке типовой проект — сайт, продажа продукта, crm в битриксе, реклама яндекс/вк/seo. Все предельно стандартно как и у большинства участников рынка.

Что же тут не так?

Итоги месяца:

Вложения в Яндекс Директ не окупились, убыток -240 000 руб

Вложения в Google Ads не окупились, убыток -140 000 руб

Итоговый убыток за месяц: -380 000 руб.

И такая картинка может быть на протяжении многих месяцев.

Если банкет оплачиваете вы — читаем дальше.

Что с этой информацией делать дальше?

Понять причину почему вы в минусе и исправить ее.

План:

  1. Проверить, что количество продаж в CRM и выручка совпадает с реальными поступлениями на счет например за прошлую неделю. Если это не так — ни вы ни аналитика не видите реальное положение дел по продажам.
  2. Проверить разметку трафика utm-метками, чтобы аналитика точно понимала с каких источников заявки и продажи. Используйте генератор меток.
  3. После исправления этих проблем ждем неделю для сбора корректных данных.
  4. Проверяем релевантность минусовой рекламы. Если клиент ищет iphone 13, реклама должна продавать iphone 13 и сайт должен продавать iphone 13, а не iphone => samsung => xiaomi.
  5. Проверяем что на сайте можно легко оставить заявку, есть телефон/чат/кнопка «Заказать» на первом экране.
  6. Проверяем что УТП на сайте понятно и в рынке. Нужно прямо говорить: Продаем iphone 13 за 75000 руб (цена по рынку) , чтобы клиент за 3 секунды понял о чем речь.
  7. Устраняем замечания, ждем еще неделю для сбора новых данных.
  8. После устранения всех технических проблем с сайтом/рекламой и аналитикой, остается только 1 риск с рекламой — зашло/не зашло. Где реклама заходит — добавляем бюджет, где не заходит — выключаем, чтобы месяцами не сливать по 300-400к.
  9. Далее только постоянные тесты связок «потребность => реклама => сайт», пока не найдете свой маркет фит. Устранив все технические проблемы, у вас теперь корректные данные для анализа результатов.

Что нужно, чтобы получить эти цифры?

Подключить сервис сквозной аналитики, например utmstat.

Технические требования:

  1. CRM — Bitrix24, AmoCRM, RetailCRM или готовность закидывать заявки/продажи по API с передачей client id.
  2. Большинство заявок с сайта — формы/звонки/онлайн-чаты/авито. Если большинство заявок с ватсапа/телеграмма, то там аналитику не подключить нормально.

Моральные требования:

  1. Понимать, что сквозная аналитика это лишь диагностика, она не исправит найденные проблемы сама — это делать вам.
  2. Быть готовым, что в первый месяц придется усиленно уделять внимание отчетам для исправления найденных в них проблем или быть готовым заплатить за помощь с этой задачей.

Сроки настройки:

Если инфраструктура более менее типовая, обычно не более 7 дней.

Это ерунда! Только мой отчет в Google Data Studo/Power BI покажет правду!

Опыт подключения сотен клиентов говорит о следующем:

  1. 90% пользы от сквозной аналитики — это основной отчет с расчетом ROMI/ROI по рекламным источникам с точностью до ключевого слова. Главная ценность — расчет ROMI/ROI на реальных продажах из CRM, а не непонятно как настроенных целях. Поэтому разрабатывать 33243й похожий отчет не имеет смысла.
  2. Основная сложность с аналитикой не техническая, а экспертная — мало у кого есть четкий план как ее настроить и что смотреть, поэтому в сервисах сквозной аналитики есть мощные рекомендательные системы, готовые планы работы и курсы. А в одноразовых самодельных дашбордах — нет.

Рентабельность подключения

Стоит оно обычно 5000-10000 руб/мес, вполне разумная цена, чтобы узнать куда сливаются сотни тысяч рублей и прекратить это, не так ли?

Вывод

Если продажи даются не очень легко — надо считать отдачу от усилий. Это не так уж и сложно, если подойти к вопросу грамотно, но без лишнего фанатизма.

0
1 комментарий
Марк Семенчуков

Дельная статья!

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 1 комментарий
null