15 мин
12.03.2019 09:12:00

Просто о сложном: кому нужна сквозная аналитика и с чего начать

Одним из трендов 2018 года была сквозная аналитика. Практически на каждой конференции, посвященной digital рекламе, заходила речь о построении сквозной аналитики: разбор практик, методик, кейсов, конкретных инструментов для построения.

Тот факт, что о сквозной аналитике можно услышать практически из каждого утюга, вещающим о digital, это безусловно хорошо, однако практика показывает, что далеко не каждый бизнес, который хочет построить сквозную аналитику понимает, что в итоге он получит. Еще одной проблемой является то, что при внедрении сквозной аналитики приходится менять/корректировать некоторые внутренние бизнес процессы, поэтому, если нет готовности и возможности что-то менять, вероятность провала при внедрении очень высока.

Что такое сквозная аналитика?

В К50 под сквозной аналитикой понимается определенный комплекс, состоящий из:

  • связей между рекламными кабинетами, счетчиком аналитики, CRM и другими источниками данных

  • баз данных (БД), в которые собирается нужная информация из источников, указанных в первом пункте

  • системы визуализации и дашбординга

ск.png

В результате этого комплекса бизнес получает систему отчетов, благодаря которой может оценивать свои рекламные кампании в разрезе результата. Для кого-то это напрямую деньги: по схеме вложили столько, получили столько, для кого-то это оценка стоимости и количества потенциальных сделок.

Связи между источниками данных

Для упрощения описания в качестве счетчика аналитики мы будем использовать Google Analytics (GA).

Представим, что у нас есть:

  • Яндекс.Директ - рекламная площадка, в которой мы размещаем рекламу

  • GA - счетчик аналитики, в котором мы собираем данные о действиях на сайте

  • amoCRM - система, в которой мы ведем сделки

Сами по себе системы никак не связаны, то есть мы не можем просто взять и сопоставить клик по объявлению в Яндекс.Директ с определенными действиями на сайте и конкретным обращением с сайта.

Чтобы организовать эти связи, нам нужно:

  • Связать между собой рекламную площадку и систему аналитики для того, чтобы понимать, какой клик по рекламной кампании привел к совершению того или иного действия на сайте. Как правило, такая связь происходит посредством UTM-меток. В метках должны присутствовать динамические параметры рекламных систем (для Директа, например, - {phrase_id}, {ad_id}, {campaign_id} и другие).

    Если в рекламных кампаниях UTM-меток нет, или они проставлены “стихийно”, а не по единому шаблону, сквозную аналитику вы построить не сможете.

  • Связать между собой счетчик аналитики и CRM систему. Для связи обычно используют идентификатор пользователя, который вносится и в счетчик аналитики, и в CRM систему. Например, для GA часто используют client id, этот идентификатор автоматически формируется в GA при посещении сайта, и его передают в CRM систему в момент обращения или покупки.

    Этот пункт напрямую завязан с бизнес процессами. Если у вас заявки и звонки с сайта автоматически создаются в виде задачи/сделки в CRM системе, в эту заявку уже вшит идентификатор из системы аналитики - все отлично. Если такая интеграция у вас не настроена, ее нужно сделать, иначе сквозную аналитику не настроить.

Если речь идет о настройке сквозной аналитики для интернет-магазина, то обычно настраивается электронная торговля в GA, которая передает в систему аналитики заказ по факту его оплаты, используя внутренний идентификатор - cid.

Если вы настроили электронную торговлю, где продажа фиксируется по факту посещения определенной страницы (не по факту оплаты заказа, а по факту оформления его), то такой механизм фиксации заказа является неточным (не все оформившие заказ его оплатят, и погрешность может быть очень существенной). Поэтому для сквозной аналитики этот механизм не подходит.

База данных для хранения информации

После настройки связи между источниками, данные из этих систем нужно забирать и складывать в свою БД. Это делается потому, что у самих источников данных могут быть ограничения на объем скачиваемых данных. Например, если из GA вы будете выкачивать данные за последний год в разрезе ключевого слова, то легко можете нарваться на семплинг данных. Поэтому логичнее всего каждый день складывать данные за предыдущий день в БД и периодически обновлять исторические данные.

Когда будет необходимо построить дашборд, мы просто обращаемся к БД и скачиваем данные за конкретный период.

Системы визуализации и дашбординга

На рынке существует целый пул систем, которые решают вопросы визуализации и дашбординга. Эти инструменты можно разделить на две большие группы:

  • Общие/широкие - это инструменты, в которых вы можете визуализировать практически любой набор данных. Главным плюсом таких инструментов являются широкие возможности для решения задач. Например, в качестве инструмента визуализации вы берете Power BI, в нем вы можете построить ABC и BCG анализ для аналитики ваших товаров, а с помощью большого выбора визуализаций воплотить практически любые отчеты. Power BI также имеет широкие возможности по работе с исходными данными: провести расчеты, создать новые таблицы данных на основании предыдущих, объединение данных между собой - все эти операции достаточно просты и наглядны. Главный минус - сложность работы. Вам понадобится самостоятельно написать коннекторы для забора данных из источников и выбрать БД для хранения. Использование таких инструментов осложняется необходимостью их постоянно поддерживать. Любая ошибка, изменения API источников данных приводят к исправлениям.
  • Специализированные - это инструменты, которые созданы для решения конкретных задач. Например, K50:BI создан для сквозной аналитики, а это значит, что коннекторы уже написаны, БД выбрана и туда автоматически попадают данные. Вы просто подключаете к системе рекламные площадки, счетчик аналитики, CRM и дальше строите отчеты в среде, которая была разработана для того, чтобы строить дашборды по сквозной аналитике.

Пример решения задач сквозной аналитики с помощью K50:BI

Рассмотрим примеры отчетов с точки зрения различных сотрудников.

Генеральному директору, чаще всего, не нужны лишние подробности. Для него важно, чтобы сразу была видна общая картина. Ключевые показатели должны включать в себя данные из всех источников информации. Синтетические метрики вроде CPC, CR, CPO не нужны, так как не отражают картины происходящего сами по себе. В отчёте главное показать общие денежные показатели.

Отчет ген дир.pngПример отчета для генерального и коммерческого директора

Директору по маркетингу важно понимать то, как работают онлайн и оффлайн источники, за которые он отвечает. Отчёт должен однозначно отвечать на вопрос, в какой источник нужно вложить больший бюджет, а на каком сократить ввиду неэффективности. Отчет должен содержать показатели, которые дают связь между общими денежными показателями, которые интересны руководству, а также более низкими синтетическими показателями, которые понятны специалистам.

для директора по маркетингу.pngПример отчета в для директора по маркетингу

В отчетности для руководителей Digital направления или рекламных агентств показывается эффективность того, насколько хорошо или плохо работают различные рекламные площадки/типы рекламных кампаний/города/категории/бренды и т. д. Отчет должен давать однозначный ответ на то, каким специалистам и над какими кампаниями нужно поработать усерднее.

для руководителя Digital направления или рекламного агентства.pngПример отчета для руководителя Digital направления или рекламного агентства

Выше представлены примеры решения базовых задач, в K50:BI также можно строить более сложные решения.

Вывод

Сквозная аналитика - это полезная история для бизнеса, но перед ее построением необходимо:

  • Убедиться, что вы готовы производить изменения в своих внутренних процессах, если это понадобится - шаблоны UTM-разметки, передача специальных идентификаторов в CRM систему.

  • Понять каким образом будет происходить визуализация отчетов. Это может быть сервис, который дает неограниченные возможности, но требует разработки и поддержки с вашей стороны, или специализированный сервис для оперативного запуска и без сложных внедрений.

Коннектор к K50:BI для Excel

Благодаря коннектору для экспорта данных по API из K50:BI в Excel, стало возможным работать с данными в Excel.

10 мин

Обновления в продуктах и новости сервисов. Июль 2019

Рассказываем что нового появилось в продуктах и о наших ближайших планах

Коннектор к K50:BI для PowerBI

Благодаря коннектору для экспорта данных по API из K50:BI в Power BI, стало возможно визуализировать отчеты не только в самом К50:BI, но и в Power BI .

10 мин

Есть вопросы?

Свяжитесь с нами для обсуждения проекта по улучшению ваших бизнес показателей +7 (495)565-30-31

Получайте новости первыми!

Подпишитесь на рассылку и получайте первыми
новости о сервисах К50 и мероприятиях