10 шагов бизнеса на пути к внедрению сквозной аналитики

Управляющий партнер и сооснователь Alytics Александр Егоров рассказал, какие обязательные шаги проходят компании при построении сквозной аналитики.

На рынке интернет-маркетинга один из самых заметных трендов – это тренд на сквозную аналитику. Несмотря на то, что об этом на каждом углу не кричит только ленивый, по факту проникновение сквозной аналитики в бизнесы до сих пор очень и очень низкое, а действительно качественных внедрений и того меньше.

Мы даже провели исследование, чтобы разобраться, почему бизнес неохотно использует сквозную аналитику и как это изменить. И в число причин того, что 9 из 10 компаний, активно инвестирующих в маркетинг и рекламу, не имеют выстроенной сквозной аналитики, входят непонимание выгод, принципов работы и шагов по внедрению сквозной аналитики. А это значит, что маркетинговые решения эти компании принимают не на основе данных, а вооружившись предыдущим опытом и интуицией. Что в современном цифровом мире довольно опрометчиво.

Что же представляет из себя настоящая сквозная аналитика? – это способ посчитать реальную эффективность рекламы на основе реальных продаж. Построить отчет по каждому рекламному источнику, а точнее по каждому баннеру/объявлению/фразе, где будет видно, сколько денег потрачено и сколько денег заработано.

Ниже — скриншот из системы сквозной аналитики. Находясь на верхнем уровне мы видим статистику по каждому источнику трафика: клики, затраты, выручку, прибыль, ROI, ДРР и т.д. Мы можем перейти к просмотру любого источника и посмотреть детальную статистику по баннерам, объявлениям или фразам.

В этой статье я постарался собрать основные этапы, с которыми компаниям придется столкнуться при внедрении сквозной аналитики.

Мы в Alytics постоянно анализируем рынок, много общаемся с клиентами, в том числе с теми, кто задумывается о внедрении сквозной аналитики. И знаете, какой один самых частых вопросов «всплывает» в разговорах? «Мы не понимаем, зачем нужна сквозная аналитика?». Еще более забавно, что даже те, кто уже внедрил сквозную аналитику, тоже задают вопрос: «Зачем мы её внедрили?». Вот тут давайте подробнее. Только вдумайтесь: компания сначала внедрила сквозную аналитику, потратила деньги и только потом решила задать себе вопрос: «А зачем, собственно, мы это сделали?». И такие случаи не единичные, мы встречаем их регулярно. Эдакая форма проявления известной цитаты: «Все побежали, и я побежал».

Поэтому, самый первый шаг, это ответить себе на вопрос: «Зачем нам в компании нужна сквозная аналитика?». Причем слово «ЗАЧЕМ» здесь является главным. Действительно, а зачем вообще это все нужно? Мы выделяем четыре основных потребности:

• Рост продаж – сквозная аналитика действительно один из способов увеличить продажи. Мы у себя внутри видим множество случаев, когда компании с помощью сквозной аналитики увеличивают продажи от рекламы на 30-40%. Но и это не предел, не редки кейсы, когда продажи удваиваются или растут в разы.

• Снижение рекламного бюджета – мы в компании между собой шутим: «самое неприятное, что есть в рекламе – это расходы на неё». Действительно, очень часто сквозная аналитика позволяет снизить рекламный бюджет и при этом не потерять объем продаж. К примеру, при оптимизации контекстной рекламы практически в каждом втором случае после внедрения сквозной аналитики мы видим, что бизнесы находят и отключают 5-10 ключевых фраз, которые жутко пожирают бюджет, а продаж вообще не приносят. Достаточно их отключить, и бюджет на контекст снижается на десятки процентов, а продажи вообще не проседают.

• Контроль бизнеса. Сюда же контроль подрядчиков по рекламе – как ни странно, это действительно так. И причин тут несколько: во-первых, возможность для ответственного за маркетинг в любой момент времени проверить эффективность любого рекламного канала, объявления или баннера. Во-вторых, предприниматель наглядно в цифрах видит, как работает его бизнес, и понимает, «сходится экономика» или нет. В-третьих, возможность держать руку на пульсе и не упустить что-то важное (смена сезонности, падение конверсии, снижение чеков, изменение конкурентной среды и многое другое) – в этом смысле сквозная аналитика — это лакмусовая бумажка, позволяющая на раннем этапе заметить важное и «не просрать» момент.

• Рост эффективности рекламы – невозможно оптимизировать рекламу под продажи, ROI и прибыль, не понимая, как каждый элемент рекламы окупается. Иными словами, достижение максимальной финансовой эффективности рекламы невозможно без сквозной аналитики.

Настоящая сквозная аналитика невозможна без CRM, так как именно в CRM хранится информация о продажах, о реально поступивших деньгах в кассу (о выручке) и прибыли от продаж. Я много общаюсь с представителями бизнеса на встречах, конференциях и наших регулярных бизнес-завтраках, и около 20% компаний имеют CRM. Это хорошая цифра, так как еще 2-3 года назад было на порядок меньше.

Однако, речь идет не только о формальном наличии CRM в компании. Важно, чтобы её действительно использовали: вели сделки, отмечали отгрузки, учитывали возвраты. При этом чтобы в каждой сделке была не только выручка, но и прибыль, а менеджеры по продажам все в полном составе и без исключения заполняли CRM как положено, а не «как обычно». Тут тоже интересная ситуация: по моим наблюдениям, более половины компаний, в которых формально CRM есть, признаются, что на самом деле не используют её или используют неправильно или не полностью.

В общем, в качестве банального, но жизненного вывода от капитана очевидность: во-первых, CRM должна быть в компании, во-вторых, компания должна действительно ей пользоваться.

Опять же, из нашего опыта. Нередко мы встречаем ситуации, когда в компании внедряется сквозная аналитика только по тем заказам, которые приходят через формы с сайтов или корзины. А заказы, приходящие через другие каналы коммуникаций, почему-то в сквозной аналитике не учитываются. К примеру, часто не учитываются:

• Входящие звонки. Хотя коллтрекинг давно уже позволяет их учитывать, а все сервисы сквозной аналитики обладают встроенными коллтрекингами.
• Обращения через чаты. Да-да, через чаты тоже идут продажи. Про них нельзя забывать.
• Покупки через электронную почту. Это особенно часто встречается в b2b. Технология email-трекинга позволяет этот канал коммуникации завязать в сквозную аналитику.

В общем, совет и он же вывод: прежде чем бросаться в омут построения сквозной аналитики, проанализируйте, с помощью каких коммуникаций клиенты оставляют заявки на покупку, и не забудьте их все завязать в сквозную аналитику.

Именно автоматическая. Никаких ручных переносов заказов из почты в CRM. Никаких ручных внесений телефонных заказов в CRM. Даже для заказов, поступающих по электронной почте, должен быть настроен автоматический проброс такого обращения в CRM. Благо, как было сказано выше, для такого случая есть способ – email-трекинг.

Почему это важно? Во-первых, это автоматизация, которая позволяет не терять заказы за счет того, что все клиенты и их покупки автоматом попадут в CRM. Но это не главное. Главное, что при автоматической передаче заказа в CRM вместе с составом заказа передаются технические идентификаторы, такие как utm, client_id или user_id, которые являются необходимым техническим требованием, для того, чтобы можно было выстроить сквозную аналитику.

Продолжаем «мусолить» тему учета всех каналов коммуникаций в сквозной аналитике. И, как было сказано выше, обращения через звонки тоже должны учитываться. И вот тут чаще всего возникают сложности, так как нужно «подружить» коллтрекинг и вашу CRM так, чтобы каждый звонок прямо во время разговора автоматически создавал в CRM обращение. Именно автоматически. А менеджер по продажам, отвечающий на звонок, лишь отмечал по итогам звонка, привел он к продаже или нет. А если привел, то на какую сумму. Такая интеграция позволяет передать utm и client_id к заказу, поступившему через звонок, - это, как было сказано выше, необходимое техническое условие для построения сквозной аналитики.

Тут совет: берите коллтрекинг у того же сервиса, в котором строите сквозную аналитику. Чтобы не мучиться и не интегрировать два сервиса. Это проще и, как правило, дешевле.

Реальность рынка такова, что многие бизнесы не могут окупить свою рекламу с первой покупки. Причины тому могут быть разные, самые распространенные: низкая маржинальность, высокая конкуренция, низкий чек и т.п. Нужно понимать, что есть и ниши, в которых реклама с первой покупки не окупается «от слова совсем». И дело тут не в плохих маркетологах, а в фундаментальных законах рынка.

К примеру, многие продавцы крупной бытовой техники в силу высокой конкуренции и низкой маржинальности не окупают рекламу с первой покупки. Именно поэтому, они пытаются всячески удержать клиента и мотивировать его на повторные покупки. Обычно с помощью карт лояльности, бонусов на следующие покупки, срочных акций на конкретные товары или целые категории и т.д. Что это означает? Это означает, что в экономику своей рекламы они закладывают модель окупаемости рекламы с учетом LTV (lifetime value). Простыми словами — модель подразумевает, что реклама окупится, если клиент совершит несколько повторных покупок в течение некоторого периода. В этом случае в сквозной аналитике должен быть учтен этот самый LTV.

В чем физическая разница: если LTV учитывается в сквозной аналитике, то все повторные покупки клиента относятся к тому рекламному источнику, с которого он совершил первую покупку. Если же LTV в сквозной аналитике не учитывается, то все повторные покупки клиента относятся к тому рекламному источнику, который был непосредственно перед повторной покупкой.

Совет: заранее определитесь нужна вам сквозная аналитика с учетом повторных покупок (LTV) или нет. Выбор, как правило, зависит от ниши. К примеру, в недвижке бессмысленно учитывать повторные покупки, так как почти никто не покупает несколько квартир подряд.

Безусловно неотъемлемый этап перед запуском – это выбор способа построения сквозной аналитики. По большому счету, концептуально существует два способа.

Первый способ – развернуть собственное решение. Обычно это делается с помощью пары: база данных + система визуализации. В качестве базы данных выступает что-то из: BigQuery, Azure, SQL, Google spreadsheet, Excel и т.д. Визуализация обычно: MS Power BI, Google Data Studio, Tableau и т.д.

Плюсы такого способа: гибкость – можно сделать любые отчеты и как угодно их настраивать. Высокая кастомизация под конкретный бизнес.

Минусы: дорого. Несмотря на то, что сами продукты стоят мало, у бизнеса будут очень приличные расходы на специалистов, которые смогут это построить и, главное, поддерживать. Повторюсь: поддерживать сложнее и дороже, чем построить. Как минимум нужен аналитик и программист. Программист нужен для написания и поддержки коннекторов к источникам трафика (Директ, Google Ads, Маркет, соцсети), к CRM, к коллтрекингу, к базе данных. Аналитик нужен для организации данных, работы с ними и построения отчетов. К примеру, в ценах Москвы совокупные зарплаты с налогами и накладными расходами в месяц составят минимум 300 000 – 500 000р.

Второй способ – облачное решение. Alytics или подобные сервисы. Основное преимущество – готовое решение с готовыми коннекторами ко всем источникам данных. С готовыми отчетами и визуализациями. Фактически, бизнесу не нужны программисты и аналитики для построения сквозной аналитики. Достаточно только желания.

Плюсы: низкая цена, в среднем 5 000 – 15 000р в месяц. Быстрое внедрение. Поддержка.

Минусы: кастомизация под бизнес ниже, чем в первом способе.

Как понять, какое решение подходит вам? Самый простой способ – экономический. В мире принято закладывать 10% от рекламного бюджета на аналитику. Исходя из этого выбирайте решение.

Этот пункт тесно связан с предыдущим про выбор решения. Здесь основная мысль в том, что аналитика должна быть актуальной, а доступ к ней мгновенным. Для наглядной иллюстрации поделюсь типичной историей из жизни. Я много общаюсь с разными бизнесами и часто у меня с ними происходит следующий диалог:

Я: У вас есть сквозная аналитика?

Бизнес: Да, конечно!

Я: Отлично! Давайте посмотрим отчет в городе Казань, как идет реклама такой-то категории, в рекламном канале Яндекс Директ?

Бизнес: Подождите, не так быстро. Сейчас я отправлю запрос своему директору по маркетингу, он отправит запрос ответственному менеджеру, менеджер напишет нашему аккаунт-менеджеру в агентстве, которое ведет Яндекс Директ, аккаунт менеджер поставит задачу аналитику, аналитик по регламенту в течение 5 рабочих дней сформирует отчет и обратно по цепочке отправит.

Занавес! Когда я слышу такие истории, а слышу я их, к сожалению, часто, у меня в голове возникают следующие мысли: вот так, только спустя 1-2 недели мы получаем простой отчет из сквозной аналитики. Это очень долго и очень плохо. Потому что, во-первых, за эти две недели мы уже забыли зачем нам нужен был этот отчет. Во-вторых, мы могли опоздать с принятием решения на основе этих данных, а значит потерять деньги. Иногда не маленькие.

Поэтому, вывод из этой простой, но очень поучительной истории, красочно рассказанной в ролях: все заинтересованные лица в компании должны иметь круглосуточный доступ к актуальной сквозной аналитике. В противном случае бизнес рискует постоянно терять деньги.

Как уже не раз было сказано, важнейшим условием настоящей сквозной аналитики является наличие CRM в компании. Нужно понимать, что CRM в компании – это достаточно интимное место. Менеджеры и продавцы привыкли определенным образом в ней работать, там заведен определенный бизнес-процесс. И если, не дай бог, при внедрении сквозной аналитики вам придется что-то в CRM изменить, и это изменение доставит неудобство менеджерам, то компании от этого будет очень больно. Поэтому, важно внедрить сквозную аналитику так, чтобы привычный процесс работы в CRM не нарушался.

Подобный риск возникает, когда вы настраиваете автоматическую передачу обращений в CRM (смотри шаг 4). Чтобы избежать проблем в будущем, нужно перед стартом интеграции разобраться, что и как должно передаваться в CRM. Я собрал самые основные моменты, на которые нужно обратить особое внимание:

1. Что должно создаваться в CRM? Возможные варианты:

a) Только сделка

b) Контакт + сделка

c) Только контакт

d) Сущность Лид (если CRM поддерживает)

e) Тройка Компания + Контакт + Сделка

f) И т.д.

2. Назначать автоматически заявку на менеджера или нет? Если да, то по какой логике и на какого менеджера.

3. Описать, в какие поля, что передавать. Например, в какое поле передавать информацию о доставке? В комментарий к сделке или в специальное поле?

И это только самые распространённые вопросы из нашей практики. И все они касаются бизнес-процесса в CRM.

Эту мысль я уже выразил в начале статьи, но поскольку она принципиально важна, я не поленюсь её повторить: важно, чтобы компании внедряли сквозную аналитику осознанно, с пониманием как её применять и ответом на вопрос «Зачем?». Без этого будет, как в старой крылатой фразе айтишников-консультантов: «Внедрение ради внедрения. Бессмысленное и безобидное».