Alexey Laptev

Чем занимаются сервисы сквозной аналитики и low-code интеграций в 2022 году?

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

Чем занимаются сервисы сквозной аналитики

На примере сервиcа utmstat.

Базовая сквозная аналитика

Несмотря на некоторый хайп вокруг аналитики, который заметно поутих, пожалуй в 90% случаев задачей сквозной аналитики является показать эффективность рекламных источников с точностью до ключевого слова на основе продаж из CRM.

Ключевая метрика: ROMI/ROI.

И чуть более высокоуровневый контроль бизнес показателей: трафик, продажи, выручка по месяцам, чтобы понимать в какой сторону идет отрицательный рост.

Атрибуции, мультиканальная аналитика, RFM-анализ, юнит-экономика — это все нужно буквально единицам — действительно большим конторам с рекламным бюджетом в десятки миллионов рублей или различным «экспертам», которым нужно продавать себя.

На практике же, если в аналитике продажи сходятся с данными из CRM, а у более чем 90% рекламных источников известен рекламный источник — это невероятный успех и этого достаточно чтобы задача сквозной аналитики была решена.

Решение технических проблем

Основная сложность сквозной аналитики — это не отчет посмотреть, а добиться чтобы там были корректные данные, что в свою очередь требует не самых простых технических работ:

  1. Коллтрекинг на чьих то номерах
  2. Email-трекинг
  3. Захват форм и форм трекинг
  4. Загрузка расходов
  5. Загрузка продаж из CRM
  6. Управление дублями заявок и фильтрация их в отчетах
  7. Контроль разметки трафика чтобы источники корректно определялись
  8. Подключение не типовых инструментов, работа с api.

Поэтому если вы или вам предлагают сделать «бесплатный» дашборд в powerbi/gds, сразу задавайте вопрос — а кто будет решать и следить за выше указанными техническими вопросами.

Сервисы сквозной аналитики создавались не как конкуренты бесплатных решений, а как инструмент, где решение технических вопросов будет быстрее и дешевле ручного труда интеграторов, чтобы раз-раз и готово.

План работы

Сквозная аналитика — это не самая простая услуга и сервис.

Тут условно говоря нужно собрать конструктор из 20 кубиков и к сожалению далеко не все на рынке маркетинга/аналитики могут сложить кубики в нужном порядке.

При работе с клиентами отлично видно, какая каша в головах и что исключительно самостоятельная работа ни к какому положительному бизнес-результату не приведет.

Типовые примеры:

  1. Почти все заявки без источника? Идем смотреть эффективность источников
  2. Продажи не совпадают с CRM? Идем смотреть эффективность источников
  3. Не хватает номеров в коллтрекинге? Идем смотреть эффективность источников по звонкам.

То есть в голове у эксперта нет понимания в каком порядке надо решать задачи, чтобы сквозная аналитика показала корректные данные. Есть только обрывочные знания — иди смотри отчет, сортируй по количеству заявок.

Поэтому важной задачей сервиса сквозной аналитики является обучение и закладывание в голову правильного алгоритма действий. Есть как текстовый план, так и видео курс.

А также автоматический контроль и подсказки, чтобы даже читать не надо было! С этим тоже к сожалению сложности.

Консультации и настройка под ключ

С экспертами на рынке 2 проблемы:

  1. Слабая экспертиза и приходиться водить за ручку чтобы все настроить
  2. Уберэксперты, которых надо бить по рукам, чтобы не усложняли решения. Часто этим грешат программисты или продвинутые аналитики, которым обязательно нужно построить «свой» дашборд, потому что готовые решения ну точно плохие.

В обоих случаях внедрение сквозной аналитики затягивается на неопределенный срок и деньги.

Поэтому еще одной важной задачей сервисов сквозной аналитики — предоставить проверенных экспертов, которые все настраивали сотни раз, точно знают как правильно и сделают это в минимальные сроки.

Типовой кейс сквозной аналитики

  1. Клиент с сайтом и популярной CRM — AmoCRM/Bitrix24/RetailCRM
  2. Задача — понять эффективность рекламных источников
  3. Подключаем все
  4. Собираем данные
  5. Устраняем выявленные технические проблемы в трафике и crm, доводим точность данных до 90-100%
  6. Собираем данные
  7. Видим какие рекламные источники работают, а какие — нет в метриках ROI/ROMI.
  8. Исправляем проблемы с рекламой
  9. Исправляем проблемы с конверсией на посадочных и популярных страницах сайта
  10. Если ничего не помогает — отключаем убыточные рекламные источники
  11. Profit!

Это пожалуй основной кейс работы со сквозной аналитикой, все остальное — мелочи.

У всех все одинаково, если у вас «уникальные» процессы — то скорее всего у вас в них бардак или что-то не грамотно организовали.

Когда построение сквозной аналитики требует сложной персональной разработки — этим нужно не гордится, а сожалеть.

Чем занимаются сервисы low-code интеграций

На примере сервиса apimonster.

Зачем они нужны

Инфраструктура всех интернет-бизнесов примерно одинакова и базируется буквально на 20-30 популярных на рынке сервисах + что-то самописное и везде решаются одни и те же задачи:

  1. Отправить заявку с сайта/соцсети/авито в CRM
  2. Отправить заявку с сайта в аналитику
  3. Отправить продажу в CRM
  4. Отправить продажу в аналитику
  5. Синхронизировать данные на маркетплейсах
  6. Подключить редкое/самописное решение к популярному сервису

Задачи банальные, но нужны практически всем.

Тот факт что набор популярных сервисов довольно стабилен, позволил завернуть услуги программистов в отдельный сервис, которые позволяет настроить обмен данными между другими сервисами на порядки дешевле и быстрее.

Грамотное техническое решение

Зачем платить? Да щас я сам или фрилансер на питоне запилит коннектор!

К сожалению это не так, есть еще нюансы:

  1. С первого раза обычно не получается, а получается раза со 2-го 3-го, поэтому нужна возможность быстрого изменения логики без услуг фрилансера. В сервисе все делается буквально нажатием кнопок.
  2. Если что-то не получается, нужны подробные логи чтобы разобраться какие данные пришли, что ушло и где вы ошиблись в настройках.
  3. Стабильная ежедневная работа «скрипта» коннектора требует периодического внимания, поэтому сделать 1 раз и забыть скорее всего не получится.

Поэтому чтобы задача передачи конверсии с сайта в google analytics/метрику решалась максимально быстро с прозрачной логикой и работы и делаются сервисы.

Самописные скрипты таких возможностей не дают.

Обучение

Секрет успешного решения задачи — следование проверенному плану действий.

В отличие от одноразовых скриптов, у сервисов обычно есть отлаженная схема работы, которой можно научиться.

Консультации и настройка под ключ

Low-code интеграции довольно простая штука на уровне передать заявки с сайта в CRM.

Но если начинаются длинные цепочки действий с условиями, то не у всех хватает экспертизы разобраться.

Поэтому одной из задач сервисов является предоставить экспертов, которые точно решат задачу, без лотереи с фрилансерами.

Типовые кейсы

  1. Отправить заявку с сайта в Яндекс Метрику
  2. Отправить заявку с сайта в Google Analytics
  3. Отправить заявку с сайта в AmoCRM/Bitrix24
  4. Отправить заявку с Wildberries/Ozon в AmoCRM/Bitrix24/RetailCRM/МойСклад
  5. Отправить заявку с сайта в GetCourse
  6. Отправить уведомление о заявке в телеграм или на почту
  7. Отправить заявку в Google Sheets
  8. Обновить статус в CRM по событию, например платеж
  9. Отправить факт продажи из CRM в Яндекс Метрику/Google Analytics
  10. Быстро подключить самописное решение к популярным сервисам через вебхук.
  11. Подключение нестандартных сервисов к сквозной аналитике

Банальные и популярные задачи, но при этом требующие относительно сильно экспертизы от программистов.

Low-code сервисы позволяют решать такие задачи по цене 15 000 — 25 000 руб в год, что значительно дешевле, быстрее и надежнее услуг программистов.

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null