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:
- Коллтрекинг на чьих то номерах
- Email-трекинг
- Захват форм и форм трекинг
- Загрузка расходов
- Загрузка продаж из CRM
- Управление дублями заявок и фильтрация их в отчетах
- Контроль разметки трафика чтобы источники корректно определялись
- 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:
- Почти все заявки без источника? Идем смотреть эффективность источников
- Продажи не совпадают с CRM? Идем смотреть эффективность источников
- 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:
- Слабая экспертиза и приходиться водить за ручку чтобы все настроить
- 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
- Клиент с сайтом и популярной CRM — AmoCRM/Bitrix24/RetailCRM
- Задача — понять эффективность рекламных источников
- Подключаем все
- Собираем данные
- Устраняем выявленные технические проблемы в трафике и crm, доводим точность данных до 90-100%
- Собираем данные
- Видим какие рекламные источники работают, а какие — нет в метриках ROI/ROMI.
- Исправляем проблемы с рекламой
- Исправляем проблемы с конверсией на посадочных и популярных страницах сайта
- Если ничего не помогает — отключаем убыточные рекламные источники
- 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:
- Отправить заявку с сайта/соцсети/авито в CRM
- Отправить заявку с сайта в аналитику
- Отправить продажу в CRM
- Отправить продажу в аналитику
- Синхронизировать данные на маркетплейсах
- 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:
- 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.
- Если что-то не получается, нужны подробные логи чтобы разобраться какие данные пришли, что ушло и где вы ошиблись в настройках.
- 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
- Отправить заявку с сайта в Яндекс Метрику
- Отправить заявку с сайта в Google Analytics
- Отправить заявку с сайта в AmoCRM/Bitrix24
- Отправить заявку с Wildberries/Ozon в AmoCRM/Bitrix24/RetailCRM/МойСклад
- Отправить заявку с сайта в GetCourse
- Отправить уведомление о заявке в телеграм или на почту
- Отправить заявку в Google Sheets
- Обновить статус в CRM по событию, например платеж
- Отправить факт продажи из CRM в Яндекс Метрику/Google Analytics
- Быстро подключить самописное решение к популярным сервисам через вебхук.
- 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.