Все ли понимают термин «сквозная аналитика» одинаково, часть вторая: маркетологи

Привет! На связи по прежнему Павел Мрыкин из К50.
Сегодня мы продолжим выяснять, что же такое сквозная аналитика. Вы можете прочитать мнения аналитиков (ver 1.0 и ver 2.0), которые в совокупности уже просмотрели более 5 000 раз.

Напомню, что в основе данного цикла статей была положена следующая мысль: “Если спросить у 10-ти людей, что такое сквозная аналитика - у каждого будет свое понимание данного термина”. Чтобы наглядно это продемонстрировать - я затеял опрос среди экспертов различных специальностей - аналитиков, маркетологов, владельцев бизнеса. Однако доказательство того, что данное утверждение верно мы смогли увидеть даже в рамках одной специальности - аналитиков.

Сегодня можно ознакомиться с мнениями маркетологов. Для разнообразия я отобрал экспертов из совершенно разных тематик: ecommerce, недвижимость, авто, курьерская служба, образование.

Следующие на очереди владельцы бизнеса.
Подписывайтесь на блог, чтобы не пропустить 📩

От лица маркетологов приняли участие:

Если вы посмотрите вопросы в предыдущих опросах, то увидите, что они несколько отличаются от сегодняшних.

Вот, о чём я спрашивал маркетологов:

Сквозная аналитика – это система анализа систем.

Интерфейс в этой системе имеет (должен иметь) вторичное значение - в первую очередь это процесс. Процесс накопления, исправления, сведения, обогащения и анализа данных из-, под-, -над-, около-систем.

Результат этого процесса – предпосылки для действий, наполняющих системы новыми данными и запускающих очередной цикл.

В идеальной вселенной, интерфейс сквозной аналитики не просто вторичен, а даже избыточен. Уже сейчас мы не способны успевать оценивать весь доступный объем данных, вне зависимости от удобства графиков, понятности цветоиндикации и прочей юзерфрендли составляющей.

Сразу отмечу – создание сквозной аналитики у нас не завершено. Это безостановочный процесс и сейчас мы лишь в одной из версий системы. На текущий момент стек технологий выглядит так:

Сомневаюсь, что можно однозначно ответить на такой вопрос. Базовую версию собрали за месяц, все последующие – сильно по-разному.

Для следующей, принципиально новой итерации потребуется реализация нескольких смежных проектов, каждый из которых занимает по 3-6 месяцев.

Про внедрение базовой версии ответил чуть раньше – 1 месяц.

Внедрение в процессы маркетинга произошло достаточно быстро, практически моментально, а на уровне компании – до сих пор в процессе и происходит по мере создания/подключения дополнительных систем.

Например сейчас мы начали более активно погружаться в ценообразование, осознали какие процессы нужно пересмотреть, какие дополнить – ведем переговоры с участниками и стейкхолдерами, постепенно затрагиваем связанные с этим подпроцессы и таким образом волнообразно влияем на всю группу компаний и конца этих влияний/изменений не предвидится.

На разных этапах состав участников был разным.

В начале участвовал я, один штатный разработчик и менеджер CRM. Потом подключились пользователи системы – маркетологи.

Когда проект начал расти – я делегировал его менеджеру интернет-проектов + привлекли аутсорс команду разработчиков-интеграторов.

Сейчас над проектом работает два подрядчика + мы ищем отдельного product owner и веб-аналитика для подготовки следующей версии системы.

Строим воронки и отслеживаем переход клиента в соответствующие состояния/этапы этой воронки + осуществляем инсайтную аналитику.

Самая знаковая задача, невозможная без сквозной аналитики – последовательный отказ от закупки звонков – лидогенерации.

Разумеется, у меня были амбиции улучшить положение дел, и я увидел потенциал в отказе от покупки звонков (потенциальный фрод) в пользу более эффективного in-house маркетинга. Но, было совершенно неясно – что именно отключать, чтобы не испортить и без того нормальный результат?

Мы собрали базовую сквозную аналитику и начали накапливать/анализировать данные и отключать неэффективные CPA-сети + инвестировать в более эффективные инструменты. Постепенно.

На текущий момент расходы на закупку звонков снизили с 75% до 9%, конверсию звонок/сделка увеличили с 5,8% до 19%, а стоимость договора снизили на 41%. При этом ЖК «Столичный» сейчас самый продаваемый в Московской области в своем сегменте.

Вернуться к оглавлению

Экосистема позволяющая, ответить на вопрос: «Куда подсыпать золота, чтобы был толк». Вариация на тему: “Чего бы такого съесть и не растолстеть? В 00:45 ночи”.

Не существует устоявшихся стандартов и спецификаций международного уровня. Очевидно, что «сквозная аналитика» у каждого своя, в силу предъявляемых хотелок к ответам, которые ожидаемо должна выдавать система. Не всегда эти ответы должны быть про деньги, НО если мы говорим про бизнес, то все метрики необходимо конвертировать в деньги, даже «счастье пользователя», как внутреннего, так и внешнего.

По большому счету это конструктор, собрав который, мы получаем решение следующей задачи: “Не хочу ничего решать, я же: маркетолог/аналитик/менеджер/собственник – нужный вариант подчеркнуть”. Не у всех получается собрать этот конструктор.

First party cookie + данные вносимые «руками» в БД.

У многих искаженное ожидание, что сквозная аналитика, должна быть реализована в одном окне.

В существующих реалиях, часть данных/аналитики/анализа может производиться

Много вопросов, к нормализации данных, их очистке, оперативности и точности синхронизации, но в целом, эта «экосистема» является системой сквозной аналитики, со своими погрешностями и разрешающей способностью.

Боюсь, это некорректный вопрос, т.к. в моей картинке мира, «сквозная аналитика», это не проектная деятельность, а процесс. Конечно, можно проектно относиться к внедрению некоторых функциональных блоков/систем, но зачастую (почти всегда), проектная деятельность, трансформируется в процессную, с обслуживанием внедренных систем и их «докручиванием» на основании дополнительно сформированных бизнес требований.

Если попытаться структурировать на некие блоки, то внедрение Web аналитики, занимает от нескольких дней до полугода, конечно же с оговорками, в отношении разрешающей способности и точности. Внедрение MVP заняло 3 месяца.

Больше времени занимает подготовка бизнес-процессов (от 9 месяцев), их скоринг и перевод на аналитические рельсы. В этом случае внедрение сквозной аналитики, очень зависит от компании, уровня (зачастую отсутствия) культуры работы с данными. У нас это процесс, с открытой датой завершения.

Самая сложная часть внедрения (на мой вкус), про отучить совать пальцы в розетку, то-есть перестать руководствоваться: “мне кажется”, “да я уже 20 лет в бизнесе”, “так никто не покупает”. Все таки есть цифры и калькулятор, с которыми спорить бессмысленно. Можно на них обижаться, кричать, уговаривать, но только они скажут правду (если не накосячить).

Для построения СА в компании были задействованы следующие лица:

В целом, максимум участников, которые являются заказчиками, конечными и косвенными пользователями, т.к. необходимо корректно интерпретировать получаемые данные, формировать единые выводы и принимать на основании заключений решения.

Скорее мы получили большую точность, оперативность, а это напрямую влияет на совокупную эффективность. Глобальные задачи, уменьшить кол-во ручного труда, автоматизировать повторяющиеся процессы.

А еще мы высвободили время для игр на PS4. Без внедрения сквозной аналитики, не получалось решить эту, без сомнения, ключевую задачу.

Вернуться к оглавлению

Система, позволяющая осознанно управлять рекламными каналами, и обеспечивающая подход data driven marketing. Если упростить, то это система позволяющая видеть как в цифрах зависят продажи от действий маркетологов.

Еще проще:

Если маркетинг, это рыбалка, то сквозная аналитика это инструмент, позволяющий понять, какие удочки, крючки и наживка лучше для той речки где ты ловишь и той рыбки, которую ловишь :)

1 год (техническое внедрение)

2 года (внедрение в бизнес-процессы и принятие бизнесом подхода data driven)

Всего 4 человека:

После внедрения смогли объяснить бизнесу, что важна не цена лида, а конверсия из него в продажу. Мы смогли объяснить на цифрах, что если хотим расти (в чистой прибыли), то нужно тратить больше. И на что конкретно нужно больше тратить, тоже смогли объяснить.

(Чтобы узнать больше о внедрении СА в Автохолдинге Максимум вы можете посмотреть запись выступления Ивана или кейс на Think With Google, прим. автора)

Вернуться к оглавлению

Система позволяющая оценить движение по воронке от рекламного показа до денег в кассе

Создал и внедрил ее я сам. Это ELT система, в которой собраны все наши приложения (36 штук) и сайты (11 сайтов в разных странах).Export и Load на основе python-скриптов. А далее все трансформации внутри bigquery.

ELT подход дает сильно больше возможностей кастомизации без работы с источником данных

Всего потребовалось около 1.5 месяцев:Около месяца на разработку и техническое внедрение и еще пару недель на создание визуализаций и внедрение в процессы еженедельного контроля эффективности

Как уже писал выше — создавал и внедрял сам. У меня опыт внедрения систем сквозной аналитики около 4 лет.

Делал с душой. Для себя :)

После внедрения СА дает значимое количество новой информации для анализа и вопросы удобного отображения сгруппированной информации я рассматривать не буду.

Если выбрать самое основное лично для меня:

Вернуться к оглавлению

Пользователь до момента совершения покупки взаимодействует с продуктом (рекламой, сайтом, приложением, соцсетями компании, субпроектами и тд.) от одного до бесконечного количества раз. Времена, когда пользователь пришел-увидел-купил давно прошли, как и времена, когда у пользователя было одно устройство для входа в интернет и один client_id.

Теперь, по ту сторону экрана сидит грустный маркетолог, которому нужно понимать:

И именно сквозная аналитика помогает грустному маркетологу стать чуточку веселее, потому что благодаря идеально настроенной аналитике он может эту информацию получить.

Мы смотрим все сессии пользователя в нашем сервисе сквозной аналитики и видим:

Без сквозной аналитики мы бы об этом не узнали.

В Нетологии мы используем сервис сквозной аналитики rick.ai, он склеивает данные из Google Analytics и нашей базы данных.

Думаю, что это процесс бесконечный. То есть аналитику мы внедрили, но постоянно ее улучшаем. Само внедрение от момента начала до того, когда мы понимаем % расхождений, чем они вызваны, а потом начинаем доверять этим данным, заняло полгода.

Возможно, процесс мог пойти быстрее, если бы мы выделили больше ресурсов, но основные преграды, с которыми мы столкнулись, были инфраструктурные с нашей стороны. Также нужно понимать, что, когда вы внедряете сторонний сервис, он унифицирован под основные задачи бизнеса и сложно адаптируется под вашу специфику. На эту адаптацию тоже нужно заложить время.

Техническое внедрение со всеми сверками и допилами заняло около 5 месяцев.

Срок внедрения в бизнес-процессы прошел быстрее, около 2х месяцев после того, как мы прошли этапы сверок, выявления погрешностей и их причин.

Со стороны rick.ai нам помогали всем миром)

У нас собрано около 20 папок, которые содержат в себе более 100 виджетов под разные задачи. Есть папка с общими данными по компании и в разбивке по бизнес-юнитам, в которых мы смотрим динамику и благодаря которым можно за 5 минут понять, что идет так, а что нет.

Мы смотрим стандартную воронку от выручки до пользователей, конверсии, средний чек и тд. Можно по каждой метрике провалиться в детали: например, на какие продукты были заявки за период, какие оплатили, какие причины отмен по заявкам. Есть отдельные виджеты по каждому курсу, где мы смотрим, как работают каналы. У каждого маркетолога есть виджеты по его каналу, где он видит динамику по своим метрикам.

После внедрения аналитики мы поняли, что раньше жили как слепые котята, пытаясь собрать нужные нам данные из Метрики, Google Analytics и внутренних сервисов визуализации данных из базы.

Важно то, что мы теперь можем смотреть эффективность каналов в разных атрибуциях.

Например, сквозная аналитика дала много инсайтов для управления таргетом. Независимо от модели атрибуции last-click или first-click, расходы на рекламу превышали итоговую прибыль с продаж.

Но когда мы стали запускать кампании раз в 2-3 месяца по этим курсам, ROMI стал сходиться. Это касалось тех курсов, у которых в принципе небольшой объем аудитории и она быстро выгорает.

Вернуться к оглавлению

Я намеренно опросил экспертов из разных сфер бизнесов, чтобы продемонстрировать, что понимание термина зависит не столько от должности человека, сколько от потребностей компании в которой он работает.

Из-за длительного цикла сделки, наличия оффлайн-касаний в тематиках авто и недвижимость требования к системе сквозной аналитики выше.

Вы можете быстро получить базовые данные, свести маркетинговые расходы и доходы, но если вы хотите связать все ваши бизнес-процессы в единую систему анализа, то данный процесс будет продолжаться столько времени, сколько будет развиваться и расти ваш проект.

Что касается сроков технического внедрения, то данные остались примерно те же, что и у аналитиков. Базовую версию (MVP) можно получить в течение месяца и после этого корректировать её и наращивать функционал.

Но как мы с вами понимаем, основная боль при внедрении СА не столько в технической реализации, а в том, что её внедряют, а потом не используют или не знают как использовать. Поэтому сроки внедрения в бизнес-процессы сильно варьируются от "моментального" на уровне маркетинга до двух лет на уровне всего бизнеса.

Если вы обладаете богатым бэкграундом в построении СА, как Эльдар Забитов, то можете замахнуться на создание системы в компании своими руками. Но при этом стоит понимать, что в компании у вас должны быть аналитики, которые будут работать с итоговыми данными и разработчики, которые смогут в случае чего поддержать систему.

В альтернативном случае обычно набирается команда на стороне клиента и если её недостаточно, то часто быстрее найти подрядчика, который обладает нужным уровнем компетенций.

Результаты от внедрения СА у всех оказались разными.

Таким образом, как и утверждалось изначально - сколько людей, столько и мнений о том, что такое СА. Верно также и утверждение: “Сколько компаний - сколько и вариаций требований к сквозной аналитике”.

Следующий опрос будет среди владельцев бизнеса.Хотите получить уведомление о новой части нашего исследования? Подписывайтесь на блог!

#диджитал #аналитика #аналитики #сквозная_аналитика #BI #powerbi#google_analytics #яндекс_метрика #аналитика_в_рекламе #аналитика_сайта