Трибуна
Alexey Laptev
1363

UTMSTAT — сквозная аналитика для малого бизнеса с роботом-аналитиком

Все привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики UTMSTAT. В этой статье расскажу почему был написан новый сервис и какие проблемы рынка он решает. Рекомендую прочитать статью всем, кто тратит значительные деньги на сквозную аналитику и рекламу в целом. Развею мифы с точки зрения разработчика.

В закладки

Содержание

1. Какая проблема решается

2. Что такое сквозная аналитика

3. Сквозная аналитика одинакова для любого бизнеса

4. Что продает UTMSTAT

5. Проблемы на рынке сквозной аналитики и как их решает UTMSTAT

6. Мифы и легенды сквозной аналитики

7. Технические возможности UTMSTAT

8. Резюме по проекту

Какая проблема решается

UTMSTAT – это первый сервис сквозной аналитики с автоматическим контролем действий маркетолога и аналитика с помощью встроенного робота-аналитика.

На мой взгляд на рынке платной рекламы и сквозной аналитики довольно остро стоит проблема отсутствия единого понимания как грамотно создавать рекламные кампании и как их анализировать.

Как следствие, довольно однотипная задача решается бесконечным числом вариантов, а конечный заказчик не может понять какой из них правильный.

Выглядит это примерно так.

Что нужно знать про сквозную аналитику (упрощенно)

Что реально знают участники рынка

Причем не важно – это фрилансер или известное рекламное агентство. У всех замечены грубые ошибки и непонимание основ.

Отчасти это связано с тем, что настройка рекламы кажется простым и денежным занятием и как следствие – он наводнен новоиспеченными директологами, таргетологами, аналитиками и прочими выпускниками множества курсов по маркетингу.

И у каждого такого специалиста свой субъективный взгляд как правильно делать, умноженный на отсутствие технического бэкграунда и как следствие - не понимания, а что там под капотом.

Как выбирать и оценивать из предложений на рынке?

Непонятно, только перебором, ценой своего рекламного бюджета и потраченного времени.

Но если действительно углубиться в тему на уровень разработки сквозной аналитики, то окажется что настройка рекламных кампаний – это примерно 10 принципов и 10 настроек, а сквозная аналитика – это ну 10 базовых метрик и 10 базовых отчетов, а то и 1.

Этого будет достаточно чтобы закрыть задачи по аналитике для 90% бизнесов. Сложную оптимизацию на спичках оставим гигантам с многомиллионными бюджетами, где каждый 0.1% оптимизации и месячный ФОТ аналитиков, дает экономию миллионов рублей.

В малом бизнесе задача получить максимальный результат минимальными усилиями и желательно бесплатно.

Нет бесконечной вариативности, как например в дизайне. Все прекрасно поддается систематизации и автоматизации, при наличии полного доступа ко всем данным.

Робот как раз и заставляет следовать негласным стандартам грамотной настройки рекламы и сквозной аналитики, диктуемые официальной документацией рекламных площадок, общепризнанными подходами в экспертной среде и техническими особенностями автоматизации аналитики.

Робот-аналитик выравнивает квалификацию подрядчиков

Все подрядчики работают в единой системе координат

Робот – это оцифрованные экспертные знания, которые совершенствуются с каждым новым проектом. Не болеет, ничего не забывает.

Все это дает 3 ключевых преимущества:

1. Снижение зависимости качества настройки сквозной аналитики от конкретного подрядчика

Все сводится к выполнению задач и устранению замечаний от робота.

2. Снижение стоимости и времени интеграции на типовых сайтах

Типовой план работ + готовые программные модули + автоматический контроль роботом + не надо платить дорогим экспертам.

3. Простой аудит и контроль подрядчиков

Достаточно посмотреть замечания робота. Он анализирует все ключевые параметры и сводит в один отчет с замечаниями и рекомендациями.

Как выглядит настройка сквозной аналитики сейчас

Как выглядит настройка сквозной аналитики с роботом

А теперь обо всем этом подробней.

Что такое сквозная аналитика

Конечной задачей сквозной аналитики является расчет окупаемости вложений в рекламу, путем сведения расходов из рекламных систем (Яндекс Директ, Google Ads) и продаж из CRM (Bitrtix24, AmoCRM). Эта информация нужна для принятия решений на чем сфокусироваться для увеличения продаж.

Общая схема работы

Информация, за которую клиент платит деньги

Заплатил 3000 руб за доступ, узнал, где потерял 30000 за месяц.

Такая аналитика нужна абсолютно любому бизнесу в интернете, вопрос лишь в том, где ее считать.

Но как мы знаем, ничего не бывает просто. Поэтому смежной задачей UTMSTAT, является технический контроль за тем, чтобы данные правильно подтягивались и считались.

Настроив сквозную аналитику вы узнаете:

1. Сколько зарабатываете с каждого вложенного рубля в рекламу

2. Какие рекламные источники работают, а какие только тратят деньги

3. На каком этапе отваливаются клиенты – проблемы с рекламой, проблемы с сайтом, проблемы с CRM, проблемы с менеджерами

4. Сколько звонков пропускают менеджеры

5. Что говорят менеджеры клиентам

6. Неочевидные “на глаз” точки роста в рамках текущего рекламного бюджета

В целом работа без сквозной аналитики, это все равно что езда в незнакомом городе без навигатора, с риском не доехать до цели, так как кончился бензин. Можно, но зачем?

Сквозная аналитика одинакова для любого бизнеса

Она базируется на одних и тех же метриках – клики, расходы, продажи, СPC, CPO, ROI, LTV и еще около 40 других.

Наличие этого факта и позволяет писать профессиональные протестированные сервисы сквозной аналитики и подводить под них любой бизнес.

Нет никаких уникальных методик по сквозной аналитике и во всех сервисах она базируется на одинаковых исходных данных (API рекламных систем) и должна показывать примерно одинаковые цифры. Разница между сервисами лишь в способности считать нужные цифры.

Поэтому я бы настороженно относился к индивидуальным решениям, так как сквозная аналитика это сложный программный продукт, быстро и дешево с нуля его сделать невозможно.

Что продает UTMSTAT

Есть мнение, что сервисы сквозной аналитики продают воздух, так как все можно посмотреть в Яндекс Метрике, Google Analytics или вывести в дашборды типа Power BI, Google Data Studio.

В целом да, но ровно до того момента пока вам не назовут стоимость настройки и поддержки этих “бесплатных” сервисов. Не просто конверсии по utm-меткам смотреть, а реальные продажи и ROI, со всеми вытекающими доработками.

Так вот.

UTMSTAT продает не цифры, которые можно “бесплатно” посмотреть в метрике или Power BI.

UTMSTAT делает доступной сильную экспертизу программистов и аналитиков, которые специализируются на интернет-маркетинге, а также готовое протестированное программное решение по получению сырых данных и сведению их в полезные отчеты.

Вместо потери недель, месяцев времени, оплаты индивидуальных решений и расходов на ФОТ в размере 100 000 - 300 000 руб/мес, получаете готовое решение задачи по сквозной аналитике уже в ближайшие дни и всего от 890 руб/мес или бесплатно, для самых маленьких.

Быстрое решение бизнес-задачи? Да.

Надежнее? Да.

Выгоднее? Да.

Проблемы на рынке сквозной аналитики и как их решает UTMSTAT

1. Сквозная аналитика дорогая

Проблема

Минимальная цена в популярных сервисах от 5000 руб/мес, да еще и завязано на количество сайтов.

При бюджетах в малом бизнесе в 20000-30000 рублей/месяц это очень дорого.

В итоге замкнутый круг – на системный подход в бизнесе нет денег. А без системного подхода – нет бизнеса.

Решение

Мы сделали тарифы привязанные только к трафику и как следствие к бюджету, на который этот трафик покупается.

Расходы на сервис фиксированы и будут составлять от 1 до 10% от бюджета. В рублях - от 890 руб/мес, что весьма доступно.

А для совсем начинающих с микро бюджетами, есть бессрочный бесплатный тариф с ограничением по трафику. Как начнете расти – так и начнете поддерживать сервис.

Отдельно стоит отметить возможность кэшбека с расходов Яндекс.Директ в 6%. Его может хватить на покрытие до 100% оплаты и сервис будет бесплатным на любом тарифе. Для этого нужно работать на нашем агентском аккаунте.

2. Сквозная аналитика неточная

Проблема

Периодически наблюдаются жалобы на точность в некоторых сервисах сквозной аналитики, что там теряются заявки и непонятно как засчитан источник. Работа по принципу черного ящика.

Решение этой проблемы и легко в основу разработки UTMSTAT.

Решение

1. В UTMSTAT полностью открыты данные откуда пришла каждая заявка – список кликов, информация по каждому клику, на каких кликах сработала атрибуция.

Любой эксперт может зайти и провести независимый аудит по точности определения источника.

Нет никаких скрытых алгоритмов, все просто – клики, заявки, две атрибуции – первый клик и последний значимый клик.

2. Строгий контроль за разметкой трафика

Робот-аналитик в реал-тайме смотрит каждый клик и если там не определился, например, номер кампании или номер объявления - вы об этом узнаете.

Такой подход гарантирует 100% разметку сырых данных, пригодных для дальнейшего анализа.

3. Встроенная CRM.

Даже если у вас внешняя CRM, любая заявка в первую очередь попадает во внутреннюю CRM, и только потом отправляется во внешнюю, что исключает зависимость получения заявки от работоспособности внешней CRM. Во внутренней CRM есть подробная информация откуда заявка, история кликов, а также статус и сумма продажи. Поэтому вероятность потери заявки при правильных настройках – минимальна.

3. Разметка трафика и UTM-метки

Проблема

Грамотные UTM-метки и полная разметка трафика – это 50% успеха в сквозной аналитике.

Казалось бы такая простая вещь, но у многих наблюдается непонимание зачем они нужны и как следствие полный бардак с ними и невозможность построения автоматической сквозной аналитики.

В контексте сквозной аналитики и платного трафика, UTM-метки нужны для автоматической связки расходов из рекламных источников и продаж из CRM. Грамотный формат UTM-меток позволяет общаться всем составляющим сквозной аналитики на одном языке.

К сожалению этого не понимают не только начинающие специалисты, но и некоторые рекламные агентства и что еще хуже, некоторые эксперты, которые платно учат маркетингу.

“Правильные” UTM-метки выглядят примерно так:

В таком формате они почти у всех сквозных аналитик, которые беспокоятся о точности своих данных. Набор параметров везде идентичен, разница только в порядке следования, но он не важен.

Все параметры стандартны и взяты из официальной документации.

Решение

1. UTMSTAT предоставляет генератор utm-меток, чтобы не думать как правильно их делать

2. Робот-аналитик в реалтайм режиме проверяет каждый клик и если хоть в одном есть ошибка, он об этом скажет и покажет в каких именно кликах проблема.

Все просто и легко.

Поэтому задача по контролю за разметкой трафика сводится к мониторингу замечаний робота, без необходимости думать что исправить или надеется что специалист ничего не забыл.

Лайфхак

Нажимайте на рекламу различных агентств (или на свою) и смотрите на метки, если там нет длинного хвоста с цифрами примерно по такому шаблону.

Значит рекламное агентство не использует сквозную аналитику (или не знает про нее) и скорее всего не оптимизирует рекламу по продажам, если вообще что-то оптимизирует.

Хотите платить за такую работу?

А если так:

То возможно агентство полностью доверилось связке Google Ads + Google Analytics или Яндекс Директ + Яндекс Метрика. Там или сложная собственная аналитика или ничего.

В целом самый правильный вариант – 1-й, с длинным хвостом, можете понажимать на объявления крупных магазинов – там именно так, а в них аналитика обычно грамотная.

4. Настройка сквозной аналитики не доводится до конца и нет понимания где конец

Проблема

Как не упрощай, но сквозную аналитику не настроить в один клик. Можно настроить за 1 час для типового сайта при отлаженном процессе и всех доступах или за 1-2 дня, если хотя бы понимать что там нужно. Но все равно потом требуется доводка.

На это не редко уходят месяцы.

Сквозная аналитика это не монолитный продукт – поставил и забыл, а узел из различных сервисов от разных разработчиков умноженное на человеческий фактор и непонимание что делать. Периодически что-то отваливается или требует дополнительной настройки.

Все это требует от подрядчика понимания внутренних процессов и знания множества нюансов и как следствие необходимость разбираться в новом сложном продукте, если задача разовая.

Решение

Робот-аналитик.

Просто решите все задачи, которые он ставит.

Как выше говорилось, сквозная аналитика она одинакова для любого бизнеса. А полный доступ ко всем данным – клики, заявки, продажи, ошибки, позволяет автоматизировать руководство и контроль за процессом настройки и ведения сквозной аналитики.

В робота заложены все кейсы и проблемы по всем клиентам и его навыки постоянно повышаются, в отличие от специалистов на зарплате.

Такая возможность автоматической диагностики - ключевое преимущество перед бесплатными и/или индивидуальными решениями, где вся надежда на конкретные навыки специалиста и что он действительно сделает то, что обещал.

Ну и не забываем про зарплату специалиста и насколько она больше стоимости сервиса.

Как бонус, сильно упрощается диагностика настройки при контроле работы специалиста. Просто смотрим отчет робота. Есть замечания – просим исправить. Нет замечаний – все хорошо.

Больше никаких “ну вроде готово”, все прозрачно.

5. Нет кадров или они дорогие

Проблема

Думаю не секрет, что найти грамотного специалиста за адекватные деньги большая проблема. Особенно если минимальная планка у грамотных специалистов (программисты/аналитики) от 100 000 руб/мес.

Иначе с очень высокой вероятностью это будет специалист, которого надо учить и контролировать без гарантий получения результата.

А для малого бизнеса, где местами бюджет в 30 000 руб/мес – это очень много, практически нереально.

Решение

1. Робот-аналитик.

В него заложен план настройки и контроль ключевых моментов. Выполнение всех его задач гарантирует, что сквозная аналитика будет настроена на минимально достаточном уровне. Поэтому можно смело дать ссылку даже специалисту начального уровня и попросить выполнить все задачи, не беспокоясь о том что он что-то забудет или не знает.

2. Документация.

Есть инструкции по базовой настройке, базовой аналитике и принципам настройки рекламы. В отличие от платных курсов – мы делимся бесплатно и максимально сокращаем информацию, чтобы не тратить много вашего времени.

3. Настройка под ключ

Просто пополняете баланс в счет будущих оплат сервиса и получаете базовую настройку под ключ бесплатно.

6. Кадры есть, но нет уверенности в их квалификации

Проблема

Вот несколько примеров

1. Специалист не разбирается в utm-метках и как следствие сквозная аналитика не сойдется

2. Специалист не отличает лид/сделку/заявку от цели

3. Специалист не понимает как работает коллтрекинг и может собирать аналитику с явной нехваткой номеров. Ценность такой аналитики равна нулю.

4. Специалист не имеет критериев оценки правильной настройки сквозной аналитики и как следствие есть критические ошибки

5. Специалист не совсем понимает что анализировать и зачем

6. Специалист не знает принципов настройки рекламных кампаний

Решение

Снова робот-аналитик.

Технические параметры контролируются автоматически, а для устранения пробелов в знаниях предлагается набор базовых инструкций.

Все снова сводится к простому устранению замечаний робота.

Мифы и легенды сквозной аналитики

Зачем платный сервис сквозной аналитики, когда есть Google Analytics, Яндекс Метрика и конструкторы дашбордов - Power BI, Google Data Studio

Этот миф образуется из-за не понимания какую ценность дают сервисы сквозной аналитики.

Google Analytics и Яндекс Метрика требуют значительного труда чтобы свести туда расходы со всех источников и продажи из CRM.

Power BI, Google Data Studio - чуть проще, но все равно, это не готовый продукт, а набор "собери сам".

Сервисы сквозной аналитики - это уже готовое типовое решение от профессионалов, которое дает нужную аналитику практически из коробки и оно решит задачу с аналитикой под ключ у 90% бизнесов. Зачем изобретать велосипед?

Так же важно понимать, что все описанные сервисы работают с одним набором данных - API рекламных систем и CRM, поэтому цифры в Google Analytics, Google Data Studio и том же UTMSTAT, будут одинаковы.

Вот так

На схеме показано, что источник данных для различных сервисов аналитики один и тот же

Поэтому ценность сервисов сквозной аналитики это в первую очередь серьезная экономия времени и зарплат аналитиков с программистами.

Зачем делать месяцы то, что уже готово?

Далее, когда данные собраны, ценность проявляется в экономии денег на оптимизации рекламы, так как при кустарной аналитике - до этого момента можно и не дойти.

Поэтому на выбор всего 2 варианта

1. Заплатить 100000+ рублей за кустарное решение с неизвестным сроком и результатом.

2. Заплатить 3000 рублей в мес и уже завтра получить профессиональное решение.

Выбор за вами.

Зачем нам платная сквозная аналитика, сделаем свое

Такое обычно слышно от коучей и интеграторов кустарных решений. Надо же как-то продавать свои человеко-часы.

Если такое решение полностью реализуется в Google Data Studio, это еще ок.

Если же начинаются какие-то скрипты и запись в БД - это очень плохо, высока вероятность ошибок, долгого и дорогого срока разработки.

В UTMSTAT тысячи автотестов, которые проверяют все аспекты и не потому что нам так хочется, а потому что много нюансов и взаимосвязей. "На глаз" все не учтешь.

Сможет ли так же надежно сделать вчерашний маркетолог выучивший скрипты или программист, который, не разбирается в маркетинге? Нет.

Поэтому рекомендую 10 раз подумать и оценить стоимость не только Google Data Studio, но и расходы на тех, кто все это будет подключать.

Не забываем что Power BI, Google Data Studio или UTMSTAT, это всего лишь оболочка над данными того же Google Ads и вашей CRM. Цифры везде одинаковые.

Пройду курс по Python, стану Data Scientist, напишу свою бесплатную сквозную аналитику и буду искать невероятные инсайды

Лично мне кажется что все эти курсы, не более чем зарабатывание денег на хайпе, оно реально нужно в 1% случаев в крупных компаниях, где нельзя пользоваться готовыми сервисами и там действительно BigData.

И то, будучи разработчиком сквозной аналитики, я бы учил немного другим вещам.

Если же в планах самостоятельная работа с API и маркетинговой аналитикой, то вас ожидают такие этапы:

1. Мучения на обучении, при чем там не расскажут про профессиональные инструменты, которые делают не нужными миллионы библиотек и костылей.

2. Мучение с получением первых полезных данных из API

3. Осознание того, что данных не хватает для ответа на вопрос "Где продажи?"

4. Осознание того, что реальным клиентам очень далеко до machine learning и проблемы там в другом.

5. Осознание того, зачем были написаны сервисы сквозной аналитики с технической стороны.

6. Осознание того, что вся сквозная аналитика - это 50 типовых отчетов, которых хватит в 99.99% случаев и они уже все реализованы на более профессиональном уровне, чем можете сделать вы.

7. Покупка сервиса сквозной аналитики, так как это проще и там все есть.

Как то так, выбирайте приоритеты правильно.

Коллтрекинг - это дорого

Печальнее всего этот миф слышать опять же от различных экспертов и коучей, которые вещают на широкую аудиторию и учат как правильно, не сильно разбираясь в теме.

Давайте посчитаем.

Номер для коллтрекинга стоит 199 руб/мес, стоимость минуты – 1 руб. Типовому малому бизнесу нужно не более 10 номеров. Если нужно больше – остается только порадоваться за него – дела идут хорошо.

Итого стоимость номеров и минут 10 * 199 + 1000 = 3000 руб./мес. Это прекрасная цена за снятие головной боли по автоматизации приема и учета звонков. Костыли делать не надо, программистам платить не надо, все звонки в CRM.

Потратил 3000 руб, сэкономил на зарплате менеджера или ускорил процессы. Выгодно? Да.

Пусть даже 100 номеров и 30000 руб./мес. По сравнению с рекламным бюджетом это обычно копейки и оно явно окупает ручной труд.

Технические возможности UTMSTAT

Коллтрекинг

Статический, динамический, 8800, по промокоду или через скрытие номера.

Email-трекинг

Бесплатно, на ваших почтовых ящиках из Google G Suite, Яндекс ПДД или аналогах

Форм-трекинг

Простое подключение форм через API или захват форм без программирования

Чат-трекинг

Диалоги из онлайн-чатов попадают в CRM

Робот-аналитик

Проверяет подрядчиков, руководит настройкой, делает базовую аналитику, страхует от грубых ошибок.

Сквозная аналитика

Расчет ROI с точностью до ключевого слова и номера объявления

Встроенная CRM

Базовый функционал, список кликов, экспорт во внешние CRM

Отправка заявок в Google Analytics и Яндекс Метрику

Отправка звонков в Яндекс Метрику, всех заявок и продаж из CRM в Google Analytics по Measurement Protocol

Дашборды

60 готовых виджетов на типовые задачи. Можно легко собрать свой набор отчетов, если не подходят стандартные и заказать новые виджеты.

Подмена текста

Простой и мощный инструмент увеличения конверсии сайта, за счет персонализации текста под объявление

Статистика по UTM

Статистика трафика и продаж по UTM-меткам

Статистика по ключам

Статистика трафика и продаж по ключевым фразам

Мультиканальная аналитика

Статистика по последовательностям рекламных источников, по которым идет клиент перед заявкой.

История кликов

Клики клиента перед заявкой. Какие страницы посетил, когда, откуда, как сработала атрибуция - все видно.

Цели/События

Возможность отслеживания промежуточных конверсий перед заявкой, для поиска проблем в воронке.

UNIT-экономика

Аналитика в терминах UNIT-экономики. Считается автоматически на основе расходов и выручки из CRM. Поддержка SAAS.

Инструкция для программиста

Готовое персональное ТЗ для программиста, в виде ссылки.

Генератор UTM-меток

Конструктор грамотных UTM-меток под популярные источники трафика

Теги

Размечайте заявки по вашей логике для более точной сегментации - целевая/не целевая.

Коробочная версия

Установите UTMSTAT на свои сервера, если политика безопасности не позволяет использовать облачные решения.

Резюме по проекту

Краткое описание идеи

Автоматизация и снижение стоимости базовой сквозной аналитики для малого бизнеса, уменьшение зависимости от уровня компетенций конкретного исполнителя за счет встроенного робота-аналитика.

Участники команды и их опыт

Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик. Большой опыт как в разработке AdTech сервисов, так и в маркетинге.

Группа поддержки в лице программистов и маркетологов.

Методы продвижения

Контекст, контент-маркетинг, сарафан, прямые продажи.

Монетизация

Платная подписка.

Метрики и показатели успеха

Средний чек и количество платежей в месяц.

Планы

Выход на международный рынок.

Задавайте вопросы

Здесь, на почту – utmstat.com@gmail.com или в Facebook.

Следите за обновлениями на телеграм-канале utmstat.

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Alexey Laptev", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 17, "likes": 11, "favorites": 30, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 72219, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Mon, 26 Aug 2019 12:11:09 +0300", "is_special": false }
0
{ "id": 72219, "author_id": 223450, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/72219\/get","add":"\/comments\/72219\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/72219"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199116, "last_count_and_date": null }
17 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
1

Круто. Вроде все грамотно на мой неквалифицированный взгляд)

Ответить
1

Экономия 100к в месяц у меня будет. Выгоню маркетолога! :)

Ответить
1

Молодцы! Чувствуется максимализм авторов (в хорошем смысле) сервиса и желание сделать качественный продукт. Протестируем сервис.

Ответить
0

"На мой взгляд на рынке платной рекламы и сквозной аналитики довольно остро стоит проблема отсутствия единого понимания как грамотно создавать рекламные кампании и как их анализировать"

Есть Roistat, но дороже, на много

Если вы следите за аналитикой, то почему не поставили утм метки в активную ссылку в этой статье))))

Ответить
1

Потому что правилах написано что нельзя.

По Roistat не раз слышал "отдали много денег, а так и не настроили".

Ответить
0

Чем вы лучше roistat?

Ответить
0

Не считая цены, точность и полная прозрачность логики.

По каждой заявке будете знать:

1. Номер из внешней CRM, например Bitrix24, чтобы ясно понимать как соотносятся заявки в UTMSTAT и битриксе.

2. Список кликов, который сделал клиент перед заявкой, на каком клике он сделал заявку и как сработала атрибуция.

3. Можно посмотреть информацию по каждому клику, чтобы лично убедиться в правильности определения источника.

4. Список событий отправленных в Google Analytics по Measurement protocol

Все это сильно повышает доверие к цифрам и позволяет из интерфейса разобраться почему статистика "не сходится".

Точность цифр +доступная цена = закрытый вопрос по аналитике.

Ответить
0

Да верно все написано, любая аналитика начинается со сбора качественной первичной информации и если у вас это работает так, как нужно мне буду брать...

Ответить
0

Как вы решаете вопрос сквозной аналитики для пользователей мобильных приложений?

Ответить
0

Мы его не решаем, фокус на малом бизнесе, там нет такой потребности.

Ответить
0

Но можно идентифицировать пользователя по email/телефону, если он зарегался на сайте изначально.

Далее уже трекать события в приложении, передавая email/телефон и можно получить аналитику.

Но это уже индивидуальный случай, требующий значительных усилий.

Ответить
0

Есть несколько вопросов по возможностям системы (или планам по их реализации):

1. Учитываются ли в сквозной аналитике сценарии, при которых происходят:
- отказы по заказам с сайта (сделал заказ на сайте, а потом менеджер перезвонил - а клиент отказался);
- возвраты заказов (заказ отправили, а через неделю клиент его вернул);
- частичные возвраты (заказ отправили, а через неделю клиент вернул один из товаров);
- частичный выкуп (при согласовании заказа согласовали только часть из заказанных через сайт товаров)

2. Возможна ли отправка данных событий (отказов, возвратов) в Google Analytics по Measurement Protocol ?

2. Как идёт учет конверсий в мультиканальных последовательностях? Например, если сначала с телефона клиент зашел по рекламе в Директ, а потом с десктопа напрямую и оформил заказ ?

3. Планируете ли вводить дополнительные модели атрибуции ?

4. Есть ли учет ассоциированных конверсий и присвоение им ценности ?

Ответить
0

Смотрите коммент ниже

Ответить
0

1. Меняете статус в вашей CRM и они автоматически подтягиваются в UTMSTAT, в итоге там всегда актуальная информация по продажам и как следствие расчет ROI по источниками

2. При желании можно сделать, сейчас уходят события до момента продажи и сама продажа. Возвраты - нет. Можно выкрутиться через статусы - Продано, возврата точно не будет.

2. Есть 2 атрибуции - по первому клику и последнему значимому клику. В целом мы видим всю историю кликов и можем построить любую атрибуцию. Статистику можно смотреть в 2-х атрибуциях.

3. Технически можем, так как вся информация по их расчету - есть, вопрос лишь в том - а действительно ли они дают объективную информацию? Пишите на почту - обсудим.

4. Есть отчет о том, по каким источниками шел клиент и сколько по какому маршруту было заказов. Присвоение ценностей нет, так как это субъективная вещь, а мы пока делаем то, что можно посчитать математикой, а не личным мнением.

Но если есть цифры, доказывающие повышение продаж на основе весов - можем обсудить и сделать. Технически возможность есть.

Пишите - utmstat.com@gmail.com

Ответить
0

1. В чем смысл UTM с длинным хвостом доп.параметров, а не такой метки
utm_source=Yandex_direct&utm_medium=cpc&utm_campaign=RSYA_moscow_2&utm_content=Заказать рекламу
с основными данными (источник, кампания, ключевое слово - динамические метки)?
Вы же сами пишите - для малого бизнеса достаточно 10 базовых отчетов.

2. Что вы считаете "последним значимым кликом"? Клик, который сделал отправил форму сделал звонок?

Ответить
0

1. Смысл в стандартизации и работе в системе координат рекламных площадок, а не фантазий конкретного исполнителя.

Вместо того чтобы каждый раз думать какие нужны макросы в метках, проще передавать их все - это на 100% автоматизировано и бесплатно. Нет смысла придумывать что-то свое.

Благодаря этому и можно автоматизировать большую часть работы по составлению различных отчетов, как следствие сильно удешевить этот процесс и при этом получить достоверные цифры для анализа.

Вместо зарплаты в 50000 рублей на разгребание уникального видения исполнителя, малый бизнес за 2000-3000 получает очень профессиональное решение. Есть разница?

2. Нет, это последний клик с рекламного источника.

Яндекс Директ => SEO => Facebook => Внутренний переход => Внутренний переход (тут позвонил)

Атрибуция работает как в у всех:

Яндекс Директ - Первый переход
Facebook - Последний значимый переход
Внутренний переход - Последний переход

Посмотрите на лендинге слайд - История переходов/кликов по каждой заявке

Там наглядно показывается как сработала атрибуция в каждой заявке.

Ответить

Комментарий удален

{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Баннер в ленте на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ] { "page_type": "default" }