Группа «Самолет»

Почему стоит следить за качеством сквозной аналитики

Девелопер «Самолет» — об опыте внедрения аналитических метрик.

Но для начала расскажем о сложностях, связанных со спецификой бизнеса.

Группа «Самолет» — это девелопер, поэтому у нас очень длинная и сложная воронка продаж. Смотрите сами:

  • Медианное значение от первого рекламного касания до продажи составляет 3-4 месяца.
  • Огромное количество рекламных касаний: 20-30 только для оцифрованных коммуникаций.
  • Точек касания — еще больше: офлайн- и онлайн-реклама, сайт, телефония и входящие звонки, сторонние сайты — доски объявлений и геосервисы, CRM — работа менеджеров с заявками и исходящие звонки, встречи с клиентами в офисе и Zoom, агентства недвижимости, бронирование квартиры и совершение сделки.

И все это нужно как-то оцифровать.

Добавьте к этому очень разнообразный портрет пользователей: «Самолет» строит кварталами, почти мини-городами, поэтому целевая аудитория — 10% работающего населения плюс их семьи, потому что решение о покупке квартиры чаще всего принимают сообща. Это огромное количество разных людей. Кто-то из них уже выбрал квартиру, кто-то еще в процессе. Поэтому при покупке одной квартиры нам нужно учесть несколько клиентских путей, каждый со множеством касаний.

Все это превращает настройку сквозной аналитику в задачу со звездочкой.

Как оцифровать столько данных?

Итак, с самого начала мы понимали две вещи:

  • воронка сложная;
  • физически мы не видим какую-то часть этой воронки. Например, касания офлайн-рекламы или посещения клиентом баз недвижимости.

Но нам было важно понять глубину этой кроличьей норы — нашей сквозной аналитики: что из нашей воронки мы действительно «видим».

У нас не стояла задача оцифровать каждый «чих» клиента. Было важно получить вектор развития для нашей системы сквозной аналитики. И получить его, основываясь на цифрах — метриках качества нашей системы.

Радовало только то, что систем для связывания было немного: 150 рекламных кабинетов разной степени готовности API, «ручные» расходы, трекинг сайта в Google BigQuery, система коллтрекинга со своей телефонией, внутренняя телефония и, собственно, CRM. Все это нужно было тщательно связать и обмерить, с учетом особенностей нашей воронки.

Измеряем глубину кроличьей норы

Начали мы с достаточно простого подхода к глубине сквозной аналитики: доля клиентов, по которым у нас есть информация не из CRM.

Понятно, что вся информация о продажах есть в CRM. Но также понятно, что почти каждый клиент хотя бы один раз заходит на сайт группы «Самолет». И малая «глубина» оцифровки как раз говорила бы о недостаточной оцифровке клиентского пути.

Простой пример: клиент приехал в офис продаж, оставил свои контакты. Затем на сайте выбирал квартиру, но сам не звонил, а общался с менеджерами только по их инициативе. В результате у нас два разорванных клиентских пути: один — ходит по сайту и не звонит, второй — ездит в офис и общается с менеджерами. Это приводит к неверному расчету стоимости звонка как клиентского касания при оценке рекламных кампаний и не дает эффективно планировать маркетинговый бюджет.

Мы построили достаточно много гипотез, как именно разрываются пути клиента. Глубина сквозной аналитики отлично помогла понять, какие из них рабочие, а какие — нет.

1. Глубина сквозной аналитики показывает, насколько оцифрован процесс коммуникации с клиентом до целевого события — звонка, встречи или сделки.

Кроме доли «цифровых» клиентов из всех клиентов вообще, мы также стали рассматривать еще одну метрику — участие цифровых каналов в привлечении клиентов. Нам было важно не только просто посчитать клиента, но и максимальным числом способов «догнать» его через цифровую рекламу. Ведь чем больше касаний, тем больше вероятность покупки, но все цифровые касания — ретаргетинг, брендированная реклама — стоят денег.

2. Поэтому мы ввели другую метрику наравне с глубиной сквозной аналитики — влияние цифровых каналов как долю цифровых каналов в продажах или звонках, рассчитанная по MCF-атрибуции.

Насколько широка наша сквозная аналитика?

Поработав с этими двумя метриками, нам стало понятно, что чего-то не хватает :)

Мы не понимали двух вещей:

  • насколько хорошо связываются уже посчитанные клиентские сессии;
  • насколько глубока клиентская аналитика в терминах оцифровки пути каждого клиента, которого мы уже видим или считаем.

Понятно, что если мы видим не все цифровые клиентские касания, то на глубину сквозной аналитики это никак не влияет.

В теории, чем больше видимых, то есть посчитанных клиентских касаний, тем больше и глубина сквозной аналитики. Данных о каждом отдельном клиенте мы бы видели больше, и разрывов клиентских путей стало бы меньше.

Эта гипотеза оправдалась: мы включили данные по среднему числу сессий на клиента до звонка и до продажи. Их увеличение хорошо коррелировало с нашим пониманием глубины сквозной аналитики.

3. Число рекламных касаний с клиентом до целевого действия — метрика «ширины» сквозной аналитики.

Чтобы как-то ограничить область того, что мы пока не знаем о клиенте, мы выделили встречи и звонки, по которым у нас нет никакой информации о клиенте. То есть мы не знали о канале его привлечения или каких-либо клиентских касаниях. Понятно, что значительная часть клиентов после встречи все же заходит на сайт, звонит с него и мы связываем их воронки. Но часть сделок все еще остается неопознанной, и это наша реальная зона роста.

4. Доля «неопознанных» клиентов (клиентов без цифровых или оцифрованных касаний) — это зона развития сквозной аналитики, оценка точности ее работы.

Что нам дал такой обширный подход к выстраиванию метрик качества работы сквозной аналитики?

Во-первых, мы смогли соотнести знания о непрямых каналах продаж с знанием о клиентах, прошедших через цифровую рекламу. Во-вторых, качественно проверять гипотезы и улучшения, которые могут улучшить связывания клиентских путей. В-третьих, ограничить область нашего незнания клиентского пути и границы точности принимаемых решений в области оптимизации маркетинговых расходов.

Николай Мациевский
руководитель направления аналитики департамента маркетинга группы «Самолет»

А как у вас измеряют качество сквозной аналитики? Приглашаем делиться опытом в комментариях.

0
11 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Главное в самолете сидеть подальше от кондиционера и туалета, чтобы не сквозило, но и не настолько далеко, что если прижмет проводить анализ, то пришлось бы далеко бежать.

3

Это мне напоминает разговор по рыбов: "Красивое"! Глубина сквозной аналитики "в моменте" дает лишь доверительный интервал для точности принимаемых решений (и он не сильно варьируется от 60% до 90%). Гораздо важнее для Самолета иметь инструмент отслеживания качества принимаемых решений "в движении" и тренд на повышение качества принимаемых решений. В условиях сложной воронки продаж, где маркетинг "отвечает" за 2/3 клиентов и может корректно оцифровать до 80% - это уже прорыв.
Самым важным является последний график - клиенты, которые "выпали" из оцифровки (мы не знаем канала/меток/кампаний, к которым их отнести). В идеале, это должно быть 0%, движемся к этому.

1

Николай, а можете поделиться информацией о ресурсах — сколько тратите на сквозную аналитику (в деньгах или часах или как удобно)?

0

В совокупности, порядка 300 часов в месяц

2

Во-вторых, качественно проверять гипотезы и улучшения, которые могут улучшить связывания клиентских путей.

Точнее "качественней проверять", вы ведь и раньше гипотезы проверяли.

Мне кажется, что точность не сильно повысится. В общем, с таким усложнением лучше не стало.

0

Качественно, значит, хорошо в данном контексте. Раньше (до внедрения этой 4 итерации сквозной аналитики в маркетинге) с гипотезами была очень поверхностная работа (в плане эффективности работы отдельных каналов), про A/B тестирование сайта/конверсий здесь речь не идет.

0

Самолёт, вам лучше стоит следить за качеством возводимых бараков чтобы окна не вываливались, например.

В качестве пруфа:
https://lubertsy.info/threads/30/

0

О, новый логотип от Студии Лебедева.

0

Очень интересно. Подскажите, какую все-таки модель атрибуции используете по-дефолту и почему? https://support.google.com/analytics/answer/1665189

0

По дефолту сейчас линейную и L(P)C. Планируем глубже внедрить LCC (собственная разработка, подробнее в следующих статьях) и MCF

0

Так какая глубина?
Графики непонятные

0
Читать все 11 комментариев
Юбилей кешбэка: как в 130 лет выглядеть «на все сто»

Кешбэк — возврат определенного процента наличных на карточный счет клиента после покупок в магазинах-партнерах банка или полетах на самолетах авиакомпаний-партнеров-банка или вообще за любые покупки в конкретный период времени — очень популярен в народе. Он выглядит как современная модная финансовая фишка

Ozon и «Яндекс» увеличили капиталы собственных банков в 1,6–2 раза за три месяца Статьи редакции

Компании планируют выдавать потребительские кредиты, считают эксперты.

Компания Square основателя Twitter Джека Дорси cменила название на Block — она будет продвигать биткоин Статьи редакции

Компания планирует отойти от первоначального бизнеса по работе с банковскими картами.

Кинокомпания Bazelevs Тимура Бекмамбетова разработала сервис для продажи товаров в фильмах и сериалах Статьи редакции

Платформа работает на базе собственного плеера кинокомпании и облачных технологий Microsoft.

«У нас есть Волож, который нам мозг клюет»: Тиньков посчитал, что в «Яндексе» испугались покупать «Тинькофф» Статьи редакции

В «Яндексе» не захотели, чтобы после сделки Олег Тиньков остался консультировать бизнес, рассказал основатель «Тинькофф банка» в документальном фильме.

Владелец «Билайна» раскрыл сумму сделки по продаже своих сотовых вышек в России — $957 млн Статьи редакции

Новым владельцем стала группа компаний «Сервис-Телеком», которая обслуживает инфраструктуру всех операторов.

Зимний набор на оплачиваемую стажировку в Тинькофф Старт: какие задачи решают стажеры

Стажировка пройдет по направлениям: аналитика, QA, бэкенд-разработка (Java, C++, Python, Scala, .Net, Golang), фронтенд, мобильная разработка (iOS и Android), ML, маркетинг и менеджмент образовательных проектов.

Экологичный email-маркетинг: полный гайд, как продавать через рассылки и не раздражать пользователей
ЮMoney сделали виртуальные банковские карты с дизайном из Cyberpunk 2077

Их можно заказать до 7 декабря, чтобы принять участие в розыгрыше призов.

Совет управляющих ЕЦБ одобрил новую систему контроля за электронными платежами

После общественных обсуждений в 2020 году Совет управляющих Европейского центрального банка (ЕЦБ) утвердил новую Евросистему контроля за электронными платежами, схемами и устройствами (далее - PISA).

eBay: 64% покупателей не жалеют о своих покупках в Черную пятницу

Черная пятница — одно из главных событий этой недели: тысячи покупателей находятся в поиске лучших скидок. А что происходит после Черной пятницы? eBay опросил около 1000 россиян и выяснил, считают ли они выгодными покупки, совершенные во время самой большой распродажи года.

null