Большой FAQ о сквозной аналитике: все, что вы хотели знать, и то, о чем не догадывались

Сквозная аналитика это не просто модный термин. Это ключ к пониманию того, как ваши усилия в рекламе и продвижении приводят к продажам. В этой статье мы ответили на 13 самых популярных вопросов о сквозной аналитике, чтобы вы могли использовать ее мощь для роста бизнеса.

Помогла нам в этом команда сервиса для настройки сквозной аналитики dataCraft: технический директор Николай Сущенко и Product Owner Владимир Куртынов.

Что такое сквозная аналитика?

Сквозная аналитика — это инструмент, который позволяет контролировать бюджет на рекламные кампании и полученную от них прибыль в одном окне.

Она может собирать данные со всех рекламных площадок, систем аналитики, CRM-систем и других платформ, позволяя визуализировать их любым удобным способом.

Это помогает командам строить гипотезы и принимать решения по маркетинговым кампаниям.

Какие задачи бизнеса и маркетинга помогает решить сквозная аналитика?

Сквозная аналитика помогает решать следующие задачи:

Как использовать сквозную аналитику для увеличения ROI?

Одна из главных задач сквозной аналитики — увеличение ROI, например, за счет отслеживания эффективности рекламных кампаний.

Как сквозная аналитика поможет увеличить ROI: система подсветит слабые креативы и рекламные источники. Это позволит перераспределить бюджеты так, чтобы на каналы с низкой стоимостью лида и высокой конверсией приходилась бОльшая часть бюджета, и в результате значительно увеличить ROI.

Сквозная аналитика позволяет смотреть не только текущее состояние, но и исторические данные рекламных кампаний. Вы сможете выявить закономерности, как тот или иной канал реагирует на увеличение бюджета, и найти оптимальный медиамикс.

Такую статистику можно отслеживать прямо из рекламных кабинетов, не прибегая к сквозной аналитике. Но зачастую имеющаяся в рекламных кабинетах аналитика неверно рассчитывает атрибуцию по пользователю (часто каналы приписывают себе больше конверсий, чем реально принесли). Это искажает информацию о влиянии рекламного источника.

В каких случаях бизнесу нужна сквозная аналитика, а в каких нет? Как это понять?

Это напрямую зависит от сложности инфраструктуры данных.

Предположим, ваша компания использует один рекламный источник, например, Яндекс Директ, и вы тратите на рекламу 10 млн в месяц. Несмотря на то, что бюджет большой, сквозная аналитика здесь не понадобится, так как быстрее и проще смотреть результаты в интерфейсе этой системы.

Совсем другая ситуация, если инфраструктура данных разветвленная. Например, у вас есть рекламный кабинет, 5 аналитических сервисов, AppsFlyer в мобильном приложении, Яндекс Метрика в веб-версии и CRM-система. Также это обогащается внешними данными, например, медиапланами. В таком случае внедрение сквозной аналитики необходимо.

Сквозная аналитика дает преимущество: она рассчитывает метрики, которые нельзя получить по данным только от одного источника. Кроме того, затраты на ее покупку и внедрение будут гораздо меньше, чем на ручной сбор и агрегацию этих данных в отчет.

Второй критерий необходимости сквозной аналитики — размер бюджета на маркетинг.

При покупке сквозной аналитики руководителям и маркетологам важно просчитать ее окупаемость. Как показывает практика, с помощью сквозной аналитики компаниям удается повысить эффективность рекламы на 10–30%, а в отдельных случаях до 50%.

В каких индустриях чаще всего используют сквозную аналитику?

В нашей практике — это недвижимость, строительство, финтех, ритейл, фарма, edtech. Но сквозная аналитика не привязана к отрасли, она может адаптироваться под любые бизнес-сценарии.

Разберем на примерах, когда необходима сквозная аналитика.

В сфере строительства застройщикам очень важно определять рекламный источник клиентов, чтобы при анализе учитывать тех, кто пришел офлайн. Сквозная аналитика позволяет значительно повысить долю атрибуции с помощью различных оффлайн-инструментов.

Ритейлу, в свою очередь, важно отслеживать программы лояльности по их картам, и как приведенные по определенной рекламе клиенты в дальнейшем взаимодействуют с компанией. Это помогает вычислять их LTV и проводить сегментацию.

В банковской сфере есть особенность: данные во внутренних системах нельзя передавать вовне. Таким компаниям необходима сквозная аналитика, чтобы данные из всех рекламных каналов и внутреннего хранилища собирались в одном месте. Это позволяет вычислять LTV клиента.

Для Edtech важно отслеживать конверсию с разных мероприятий, а также воронку из бесплатного демо-курса в платный. Все это нужно уметь объединять, и с этим успешно справляется кастомная сквозная аналитика.

Своя специфика есть и у сферы фармацевтики. Есть производители определенных препаратов, дистрибуция которых происходит через аптеки. Зачастую они не видят полных данных по продажам, но за счет сквозной аналитики можно применять разные модели, которые позволят не только собирать данные по всем продажам, но и оценить влияние медийных активностей. Это нельзя измерить напрямую, но возможно с помощью сквозной аналитики.

Как выбрать тип сквозной аналитики? На что обращать внимание при выборе?

У сквозной аналитики 2 основных типа: коробочная (облачная) или кастомная (локальная).

Коробочная или облачная сквозная аналитика — программное обеспечение, которое не требует дополнительной доработки, им можно пользоваться практически сразу после покупки. В нем есть ограниченный набор отчетов и правила обработки данных.

Кастомная или локальная сквозная аналитика — программное обеспечение, которое создается по индивидуальному запросу под задачи и особенности бизнес-процессов. Такой вариант подходит крупным компаниям, которым не хватает возможностей готовых решений.

Как же выбрать подходящий тип для своего бизнеса? Есть два пути.

Первый путь: компания выбирает готовое коробочное решение сквозной аналитики, которое предлагает перевести все источники и процессы аналитики в их интерфейс. Часто такие решения не подходят для нужд среднего и крупного бизнеса, так как их сложные процессы требуют кастомизации в связи с большими бюджетами, сложными воронками и индивидуальными показателями. В отличие от компаний малого бизнеса, процессы которых гораздо проще и лучше поддаются стандартизации. Например, пользователь заходит на сайт, быстро что-то выбирает и покупает.

В основном, готовые коробочные решения не дают возможность получить детальный анализ по воронке, связать разные каналы, посмотреть путь пользователя внутри компании.

Второй путь: выбор кастомной сквозной аналитики. Такие решения предлагают подход, в котором специалисты подключаются к существующим системам, получают все данные по API, собирают это в единое хранилище, где происходит фильтрация и очистка данных. Далее данные подготавливаются для анализа, и на основе этого строятся отчеты и дашборды.

Как происходит процесс внедрения сквозной аналитики?

Расскажем о перечне работ на примере нашего сервиса dataCraft. Мы разворачиваем систему на вашем оборудовании, на серверах, настраиваем потоки и правила обработки данных и готовим набор отчетов, которые будут использоваться. Также команда проводит необходимые обучения, подключает интеграции с другими сервисами, чтобы бизнесу не пришлось перестраивать все внутри, а наоборот, система подстроилась под бизнес-процессы компании.

Сколько денег можно сэкономить, если внедрить сквозную аналитику?

Все задачи по сбору и анализу данных, которые обычно делает маркетолог или другой специалист в течение нескольких часов, c помощью сквозной аналитики делаются за секунды и обновляются автоматически. Это освобождает время маркетолога на важные стратегические задачи.

Также за счет сквозной аналитики можно оптимизировать окупаемость рекламных компаний: удастся сэкономить от 10% до 30%, то есть тратить меньше денег при том же количестве пользователей либо при том же бюджете получать большее количество пользователей.

В среднем, наши клиенты показывают результат около 3,5 млн руб. в год на рабочих часах маркетолога и более 10 млн руб. на увеличении эффективности рекламных кампаний.

Сколько стоит внедрение сквозной аналитики?

Стоимость сквозной аналитики может варьироваться от нескольких тысяч рублей за коробочное решение, которое позволяет решать базовые задачи, до сотен тысяч рублей в месяц за сложные системы обработки и визуализации данных.

Как формируется стоимость кастомного решения?

Стоимость состоит из трех частей. Первая часть — единоразовый платеж за внедрение, который зависит от количества работ. Мы предоставляем детальную смету из 50 пунктов и прописываем каждую задачу, которую предстоит сделать.

Стоимость кастомной сквозной аналитики варьируется от 50 тыс. для небольшого дашборда до 1 млн рублей для крупных внедрений с большим количеством данных.

Вторая часть — плата за серверы. Если у вас есть свое «железо», то этой платы нет. Но если своих серверов нет, их можно арендовать в облаке примерно за 20 тыс. рублей в месяц.

И третья часть стоимости — лицензия и поддержка сквозной аналитики. Например, у нас это стоит от 20 до 86 тыс. рублей в месяц, зависит от длительности контракта и времени на обслуживание.

Также в эту стоимость входит техническая поддержка. Например, если изменилось API системы, требуются изменения в дашбордах, метриках и отчетах.

Какие данные собирает сквозная аналитика? Как и за счет чего?

Основные задачи сквозной аналитики — агрегировать и визуализировать данные. Агрегация осуществляется за счет сложных SQL-библиотек, которые объединяют огромные объемы данных из разрозненных источников, обрабатывают и высчитывают по ним атрибуцию, необходимую для дальнейшего анализа метрики. Сквозная аналитика представляет результат в виде визуализации.

У многих бизнесов есть и сайт и мобильное приложение, и важно, чтобы сквозная аналитика могла работать и с тем и с другим. Сервис позволяет связывать поведение пользователей на обеих платформах благодаря идентификатору.

Также наша сквозная аналитика dataCraft может собирать данные по продажам из CRM-систем, например, Bitrix, amoCRM или иных внутренних корпоративных решений.

dataCraft учитывает любые данные из оффлайна, если это необходимо. Самый простой способ — с помощью карты лояльности. Но если их нельзя использовать, есть и другие. Например:

Почему некоторые решения сквозной аналитики бесплатные, а другие платные?

Аналитика — дело затратное. Она требует серверы для обработки и хранения данных, разработки индивидуальных аналитических решений, постоянной технической поддержки.

Одна из целей компаний, которые предлагают бесплатные решения — это «подсадить» ваш бизнес на определенный стэк. Для того чтобы вы воспользовались бесплатной сквозной аналитикой, необходимо интегрироваться с другой системой.

Например, в Яндекс Метрику можно передавать данные, но чтобы это сделать, нужно привести их в нужный формат по логике, которая применяется в этой системе.

И когда вы начали работать с этой системой, то проще продать ее платные функции. То же самое относится к разным недорогим сервисам, у которых цена лицензии может быть небольшой, но нужно потратить много усилий на интеграцию.

А если вас не устроит работа системы или не хватит функционала, то вы ничего не сможете сделать.

В отличие от бесплатных решений сквозной аналитики, наша кастомная система dataCraft максимально гибко подстраивается под текущие процессы компании и не требует их изменений. Кроме того, при любых изменениях в вашей работе, сервис также подстроится: будь то новый рекламный канал или набор площадок.

Это дает свободу для маркетинговых решений и возможность развивать бизнес без ограничений со стороны инфраструктуры.

С какими проблемами можно столкнуться при внедрении сквозной аналитики?

Мы выделяем 4 основных проблемы, с которыми сталкивались наши клиенты.

Например, у специалистов Adventum более 8 лет опыта разработки, внедрения и настройки сквозной аналитики. Мы знаем, как собрать данные, правильно интерпретировать и как их использовать для принятия решений. Поэтому вместо самостоятельной разработки советуем привлекать экспертов соответствующей области.

Например, у нашего решения dataCraft есть документация по каждому показателю, который мы рассчитываем. Можно посмотреть, по какой логике мы получили то или иное значение. Часто ошибки заключаются в том, что пользователь не понимает, как считается тот или иной показатель.

Это особенно важно для компаний с длинным циклом продажи, когда есть несколько дат, статусов и способов их учета. В зависимости от того, как эти статусы учитываются, будут получаться разные значения. Важно фиксировать подобные ситуации и перепроверять данные.

Как выглядит сквозная аналитика для руководителя, маркетолога и продуктового аналитика?

Сквозной аналитикой в компании могут пользоваться разные команды, и поэтому важно выбрать систему с удобным разделением ролей, чтобы каждый сотрудник видел только ту информацию, которая ему нужна.

Генерального директора интересуют более глобальные метрики по компании — он может просматривать отчеты с важными бизнес-показателями. Например, с выручкой, динамикой прироста новых пользователей или ROI.

Маркетологи обычно мониторят детальные метрики, вроде ДРР, CPC в различных разбивках или эффективность отдельно взятых кампаний.

Аналитиков чаще интересует продуктовая часть: они контролируют retention rate, LTV или анализ конверсий по воронкам продаж в разных вариациях. И все это возможно в сервисах сквозной аналитики.

Хотим подчеркнуть, что внедрение сквозной аналитики в вашу маркетинговую стратегию может стать мощным толчком к развитию бизнеса. Инструмент помогает не только оптимизировать расходы на маркетинг, но и повышает качество взаимодействия с клиентами, позволяя вам лучше понимать их потребности и предпочтения.

Надеемся, что эта статья помогла вам разобраться в основах сквозной аналитики и вдохновила на использование ее потенциала для достижения бизнес-целей.

Помните, что каждый ответ на вопрос о сквозной аналитике — это шаг к более эффективному маркетингу и увеличению продаж.