{"id":13654,"url":"\/distributions\/13654\/click?bit=1&hash=7a7aa21667aefd656b6233efba962ecbef616dfd5ac100a493b4b5899b23ff1f","title":"\u041c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u00ab\u043a\u0440\u0435\u0430\u0442\u043e\u0440\u00bb \u0438 \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0442\u00bb","buttonText":"\u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c","imageUuid":"32086418-934b-5de5-a4ef-6425a84c490a","isPaidAndBannersEnabled":false}
Alexey Laptev

Кейс. Рабочая сквозная аналитика для застройщика за 30 дней

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики utmstat.

Исходные данные

Клиент: застройщик

Источник заявок: сайт, лид формы facebook

CRM: что-то редкое с возможностью правок

Объемы: 1000+ лидов в день

Срок работы с utmstat: более года и продолжаем работать

Задача

  1. Узнать с каких рекламных источников заявки и продажи
  2. Отправлять конверсии в Яндекс Метрику, Facebook, Google Analytics для обучения ведения аналитики в этих сервисах и обучения РК
  3. Отравлять данные на сервер клиента

Интеграция

CRM

CRM редкая, с которой нет смысла делать прямую интеграцию, поэтому обошлись через API.

  1. Заявки, которые фиксирует utmstat отправляются по вебхуку в CRM
  2. Заявки, которые приходят из CRM попадают в utmstat через API

Готовые инструкции позволили решить вопрос довольно быстро.

Сайт

Тут все просто — поставили счетчик, подключили формы и настроили коллтрекинг.

Отправка конверсий в Facebook, Яндекс Метрику и Google Analytics

Была задача отправлять тысячи конверсий каждый день на различные стадии сделок на основе редкой CRM. При этом в CRM нет client id.

Для решения задачи подключили наш же сервис low-code интеграций apimonster, так как сложную логику редкую в рамках сервиса сквозной аналитики не реализовать.

Схема такая:

  1. utmstat фиксирует лид, отправляет данные в apimonster где по email/телефон во внутреннем хранилище сохраняется client id
  2. apimonster ловит обновления сделок из CRM
  3. Если статус сделки совпадает с нужной целью, по email/телефон ищется client id и отправляется конверсия в нужную цель.

При этом мы не написали ни строчки кода одноразовых решений и можем отчитаться за каждое действие по каждому лиду — скажите нам номер клиента и мы скажем в какие цели ушли конверсии по нему.

Такая возможность очень помогает искать ошибки или наоборот доказывать что все работает.

Объемы загружаемых конверсий, все предельно прозрачно.

Результат

Точность данных

Почти 90%, в целом неплохо, а какая у вас?

Источники заявок

Все довольно банально — платный трафик с весьма неплохой конверсией.

Мультиканальная аналитика

Обратите внимание, что большая часть заявок приходят в 1-2 шага, поэтому сильно заморачиваться с мультиканальной аналитикой не стоит.

Особенно если у вас поток лидов сильно меньше чем 1000+ в день.

Сводный отчет по бизнес показателям по месяцам

Без кастома на PowerBI сразу позволяет оценить динамику ключевых показателей бизнеса.

Тут мы видим что заявки растут каждый месяц, дело за продажниками.

Facebook, Яндекс Метрика и Google Analytic забиты актуальными данными

Можно обучать рекламные кампании, что клиент активно делает, и анализировать конверсии в любом срезе, которые позволяют эти сервисы.

Это все отчеты?

Нет, в utmstat их около 50.

Но 95% пользы от основного отчета по рекламным источникам. Все остальное позволяет в деталях понять причины проблем на основном отчете и на старте не сильно нужно.

Как с этим работать после интеграции?

Это очень актуальный вопрос, так как бывает звонят маркетологи клиентов и им нужно буквально по шагам объяснять на какую кнопку и куда нажимать.

С таким уровнем экспертизы ни о какой самостоятельной аналитике не может быть и речи, поэтому мы сделали робота, который сам все что нужно анализирует и говорит что конкретно делать.

Подсказка, что надо привести в порядок utm-метки

Подсказки, что в CRM мало продаж и есть необработанные заявки

Это сильно проще, чем самостоятельно строить причинно следственные связи на основе данных.

Подсказки по ошибкам в настройках

Подсказки по сбору данных

Робот позволяет свести требования к экспертизе аналитика до одной операции: открыть отчет робота.

Это сильно проще, чем самостоятельно строить причинно следственные связи на основе данных.

Чем платный сервис лучше Яндекс Метрики/Google Analytics

Стоит понимать, что сервисы сквозной аналитики — это не конкурент метрике и аналитиксу, а скорее программный продукт, который позволяет за разумные деньги свести трафик, расходы и продажи с приемлемой точностью, а также расширить возможности, например трекинг источников заявок где нет client id.

Сервисы сквозной аналитики позволяют отравлять данные в метрику и аналитикс, чтобы воспользоваться преимуществами всех сервисов.

Реалтайм синхронизация продаж из CRM

Вы просто меняете статус сделки в CRM и через 2-3 минуты получаете актуальный дашборд по окупаемости рекламы.

Не нужно мучиться с пробросом целей и когортами.

Трекинг оффлайн источников

Яндекс Метрика и Google Analytics не покажут вам такой источник как «Повторный пациент». Они фиксируют только заявки с сайта где есть их client id.

Сервис сквозной аналитики, покрайней мере utmstat, умеет брать источник из полей CRM.

Помощь экспертов — автоматическая и персональная

Довольно часто спрашивают чем вам сервис лучше сервиса X?

Проблема на рынке не в недостатке сервисов, а в не умении с ними работать у рядовых аналитиков/маркетологов.

Поэтому мы в utmstat сильно заморочились с помощью новичкам:

  1. Советы робота по всему набору данных, более 100 точек проверок
  2. Персональные объяснения по каждой заявке — почему такой источник, какая сделка создалась в вашей CRM и прочее
  3. Персональные объяснения по каждому номеру коллтрекинг.
  4. Пошаговый план работы в виде текста и бесплатного курса.
  5. Персональные консультации в чате на некоторых тарифах

Сколько стоит?

По данному клиенту 25000 руб в месяц, включая номера под коллтрекинг — городские и федеральные.

А деньги где?

Тут совсем банально

  1. Когда ваши расходы — тысячи долларов в месяц, сквозная аналитика позволяет точно сказать какие расходы окупаются а какие — нет.
  2. Работая с нами, клиент сильно экономит время и деньги на технических работах — он получает чатик где всегда помогут с решением проблем.

Секретных секретов как вырасти X10 — нет.

Выводы

Сквозная аналитика это быстро и не сильно дорого

Настроить и добиться точности данных можно за 30 дней, а стоить она будет от 3000 руб/мес.

Сквозная аналитика это не рокет-сайнс

В большинстве случаев хватает основного дашборда по рекламных источникам + подсказки робота.

Мультиканальная аналитика и прочие сложные вещи очень часто не нужны и бесполезны.

Не усложняйте

Обратите внимание, что клиент не устраняет замечания которые пишутся прямым текстом, без необходимости что-то додумывать.

Это довольно типовая ситуация

Поэтому прежде чем хотеть 100500 дашбордов и выгрузку сырых данных в БД, попробуйте навести базовый порядок в рамках готовых решений.

Если справитесь — это будет действительно успех и скорее всего усложнять потом не захотите.

Хотите так же?

Заполняйте бриф.

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null