Логотип Alytics
Получить демо-доступ Регистрация
+7 495 215-23-57

22 Апреля 2019

10 шагов бизнеса на пути к внедрению сквозной аналитики

Управляющий партнер и сооснователь Alytics Александр Егоров рассказал, какие обязательные шаги проходят компании при построении сквозной аналитики.

Александр Егоров 1.jpg

Вводная

На рынке интернет-маркетинга один из самых заметных трендов – это тренд на сквозную аналитику. Несмотря на то, что об этом на каждом углу не кричит только ленивый, по факту проникновение сквозной аналитики в бизнесы до сих пор очень и очень низкое, а действительно качественных внедрений и того меньше.

Мы даже провели исследование, чтобы разобраться, почему бизнес неохотно использует сквозную аналитику и как это изменить. И в число причин того, что 9 из 10 компаний, активно инвестирующих в маркетинг и рекламу, не имеют выстроенной сквозной аналитики, входят непонимание выгод, принципов работы и шагов по внедрению сквозной аналитики. А это значит, что маркетинговые решения эти компании принимают не на основе данных, а вооружившись предыдущим опытом и интуицией. Что в современном цифровом мире довольно опрометчиво.

Что же представляет из себя настоящая сквозная аналитика? – это способ посчитать реальную эффективность рекламы на основе реальных продаж. Построить отчет по каждому рекламному источнику, а точнее по каждому баннеру/объявлению/фразе, где будет видно, сколько денег потрачено и сколько денег заработано.

Ниже — скриншот из системы сквозной аналитики. Находясь на верхнем уровне мы видим статистику по каждому источнику трафика: клики, затраты, выручку, прибыль, ROI, ДРР и т.д. Мы можем перейти к просмотру любого источника и посмотреть детальную статистику по баннерам, объявлениям или фразам.

new_sa.png

В этой статье я постарался собрать основные этапы, с которыми компаниям придется столкнуться при внедрении сквозной аналитики.

Шаг 1. Понимание «Зачем?»

Мы в Alytics постоянно анализируем рынок, много общаемся с клиентами, в том числе с теми, кто задумывается о внедрении сквозной аналитики. И знаете, какой один самых частых вопросов «всплывает» в разговорах? «Мы не понимаем, зачем нужна сквозная аналитика?». Еще более забавно, что даже те, кто уже внедрил сквозную аналитику, тоже задают вопрос: «Зачем мы её внедрили?». Вот тут давайте подробнее. Только вдумайтесь: компания сначала внедрила сквозную аналитику, потратила деньги и только потом решила задать себе вопрос: «А зачем, собственно, мы это сделали?». И такие случаи не единичные, мы встречаем их регулярно. Эдакая форма проявления известной цитаты: «Все побежали, и я побежал».

Поэтому, самый первый шаг, это ответить себе на вопрос: «Зачем нам в компании нужна сквозная аналитика?». Причем слово «ЗАЧЕМ» здесь является главным. Действительно, а зачем вообще это все нужно? Мы выделяем четыре основных потребности:

  • Рост продаж – сквозная аналитика действительно один из способов увеличить продажи. Мы у себя внутри видим множество случаев, когда компании с помощью сквозной аналитики увеличивают продажи от рекламы на 30-40%. Но и это не предел, не редки кейсы, когда продажи удваиваются или растут в разы.

  • Снижение рекламного бюджета – мы в компании между собой шутим: «самое неприятное, что есть в рекламе – это расходы на неё». Действительно, очень часто сквозная аналитика позволяет снизить рекламный бюджет и при этом не потерять объем продаж. К примеру, при оптимизации контекстной рекламы практически в каждом втором случае после внедрения сквозной аналитики мы видим, что бизнесы находят и отключают 5-10 ключевых фраз, которые жутко пожирают бюджет, а продаж вообще не приносят. Достаточно их отключить, и бюджет на контекст снижается на десятки процентов, а продажи вообще не проседают.

  • Контроль бизнеса. Сюда же контроль подрядчиков по рекламе – как ни странно, это действительно так. И причин тут несколько: во-первых, возможность для ответственного за маркетинг в любой момент времени проверить эффективность любого рекламного канала, объявления или баннера. Во-вторых, предприниматель наглядно в цифрах видит, как работает его бизнес, и понимает, «сходится экономика» или нет. В-третьих, возможность держать руку на пульсе и не упустить что-то важное (смена сезонности, падение конверсии, снижение чеков, изменение конкурентной среды и многое другое) – в этом смысле сквозная аналитика — это лакмусовая бумажка, позволяющая на раннем этапе заметить важное и «не просрать» момент.

  • Рост эффективности рекламы – невозможно оптимизировать рекламу под продажи, ROI и прибыль, не понимая, как каждый элемент рекламы окупается. Иными словами, достижение максимальной финансовой эффективности рекламы невозможно без сквозной аналитики.

Шаг 2. CRM основа настоящей сквозной аналитики

Настоящая сквозная аналитика невозможна без CRM, так как именно в CRM хранится информация о продажах, о реально поступивших деньгах в кассу (о выручке) и прибыли от продаж. Я много общаюсь с представителями бизнеса на встречах, конференциях и наших регулярных бизнес-завтраках, и около 20% компаний имеют CRM. Это хорошая цифра, так как еще 2-3 года назад было на порядок меньше.

Однако, речь идет не только о формальном наличии CRM в компании. Важно, чтобы её действительно использовали: вели сделки, отмечали отгрузки, учитывали возвраты. При этом чтобы в каждой сделке была не только выручка, но и прибыль, а менеджеры по продажам все в полном составе и без исключения заполняли CRM как положено, а не «как обычно». Тут тоже интересная ситуация: по моим наблюдениям, более половины компаний, в которых формально CRM есть, признаются, что на самом деле не используют её или используют неправильно или не полностью.

В общем, в качестве банального, но жизненного вывода от капитана очевидность: во-первых, CRM должна быть в компании, во-вторых, компания должна действительно ей пользоваться.

Шаг 3. Увязать в сквозную аналитику все коммуникации, через которые клиенты покупают

Опять же, из нашего опыта. Нередко мы встречаем ситуации, когда в компании внедряется сквозная аналитика только по тем заказам, которые приходят через формы с сайтов или корзины. А заказы, приходящие через другие каналы коммуникаций, почему-то в сквозной аналитике не учитываются. К примеру, часто не учитываются:

  • Входящие звонки. Хотя коллтрекинг давно уже позволяет их учитывать, а все сервисы сквозной аналитики обладают встроенными коллтрекингами.
  • Обращения через чаты. Да-да, через чаты тоже идут продажи. Про них нельзя забывать.
  • Покупки через электронную почту. Это особенно часто встречается в b2b. Технология email-трекинга позволяет этот канал коммуникации завязать в сквозную аналитику.

В общем, совет и он же вывод: прежде чем бросаться в омут построения сквозной аналитики, проанализируйте, с помощью каких коммуникаций клиенты оставляют заявки на покупку, и не забудьте их все завязать в сквозную аналитику.

Шаг 4. Автоматическая передача всех обращений с сайта в CRM

Именно автоматическая. Никаких ручных переносов заказов из почты в CRM. Никаких ручных внесений телефонных заказов в CRM. Даже для заказов, поступающих по электронной почте, должен быть настроен автоматический проброс такого обращения в CRM. Благо, как было сказано выше, для такого случая есть способ – email-трекинг.

Почему это важно? Во-первых, это автоматизация, которая позволяет не терять заказы за счет того, что все клиенты и их покупки автоматом попадут в CRM. Но это не главное. Главное, что при автоматической передаче заказа в CRM вместе с составом заказа передаются технические идентификаторы, такие как utm, client_id или user_id, которые являются необходимым техническим требованием, для того, чтобы можно было выстроить сквозную аналитику.

Шаг 5. Коллтрекинг и его интеграция в CRM

Продолжаем «мусолить» тему учета всех каналов коммуникаций в сквозной аналитике. И, как было сказано выше, обращения через звонки тоже должны учитываться. И вот тут чаще всего возникают сложности, так как нужно «подружить» коллтрекинг и вашу CRM так, чтобы каждый звонок прямо во время разговора автоматически создавал в CRM обращение. Именно автоматически. А менеджер по продажам, отвечающий на звонок, лишь отмечал по итогам звонка, привел он к продаже или нет. А если привел, то на какую сумму. Такая интеграция позволяет передать utm и client_id к заказу, поступившему через звонок, - это, как было сказано выше, необходимое техническое условие для построения сквозной аналитики.

Тут совет: берите коллтрекинг у того же сервиса, в котором строите сквозную аналитику. Чтобы не мучиться и не интегрировать два сервиса. Это проще и, как правило, дешевле.

Шаг 6. Учет повторных продаж и LTV

Реальность рынка такова, что многие бизнесы не могут окупить свою рекламу с первой покупки. Причины тому могут быть разные, самые распространенные: низкая маржинальность, высокая конкуренция, низкий чек и т.п. Нужно понимать, что есть и ниши, в которых реклама с первой покупки не окупается «от слова совсем». И дело тут не в плохих маркетологах, а в фундаментальных законах рынка.

К примеру, многие продавцы крупной бытовой техники в силу высокой конкуренции и низкой маржинальности не окупают рекламу с первой покупки. Именно поэтому, они пытаются всячески удержать клиента и мотивировать его на повторные покупки. Обычно с помощью карт лояльности, бонусов на следующие покупки, срочных акций на конкретные товары или целые категории и т.д. Что это означает? Это означает, что в экономику своей рекламы они закладывают модель окупаемости рекламы с учетом LTV (lifetime value). Простыми словами — модель подразумевает, что реклама окупится, если клиент совершит несколько повторных покупок в течение некоторого периода. В этом случае в сквозной аналитике должен быть учтен этот самый LTV.

В чем физическая разница: если LTV учитывается в сквозной аналитике, то все повторные покупки клиента относятся к тому рекламному источнику, с которого он совершил первую покупку. Если же LTV в сквозной аналитике не учитывается, то все повторные покупки клиента относятся к тому рекламному источнику, который был непосредственно перед повторной покупкой.

Совет: заранее определитесь нужна вам сквозная аналитика с учетом повторных покупок (LTV) или нет. Выбор, как правило, зависит от ниши. К примеру, в недвижке бессмысленно учитывать повторные покупки, так как почти никто не покупает несколько квартир подряд.

Шаг 7. Выбор решения для построения сквозной аналитики: готовое облачное решение, собственное хранилище или «самопал»

Безусловно неотъемлемый этап перед запуском – это выбор способа построения сквозной аналитики. По большому счету, концептуально существует два способа.

Первый способ – развернуть собственное решение. Обычно это делается с помощью пары: база данных + система визуализации. В качестве базы данных выступает что-то из: BigQuery, Azure, SQL, Google spreadsheet, Excel и т.д. Визуализация обычно: MS Power BI, Google Data Studio, Tableau и т.д.

Плюсы такого способа: гибкость – можно сделать любые отчеты и как угодно их настраивать. Высокая кастомизация под конкретный бизнес.

Минусы: дорого. Несмотря на то, что сами продукты стоят мало, у бизнеса будут очень приличные расходы на специалистов, которые смогут это построить и, главное, поддерживать. Повторюсь: поддерживать сложнее и дороже, чем построить. Как минимум нужен аналитик и программист. Программист нужен для написания и поддержки коннекторов к источникам трафика (Директ, Google Ads, Маркет, соцсети), к CRM, к коллтрекингу, к базе данных. Аналитик нужен для организации данных, работы с ними и построения отчетов. К примеру, в ценах Москвы совокупные зарплаты с налогами и накладными расходами в месяц составят минимум 300 000 – 500 000р.

Второй способ – облачное решение. Alytics или подобные сервисы. Основное преимущество – готовое решение с готовыми коннекторами ко всем источникам данных. С готовыми отчетами и визуализациями. Фактически, бизнесу не нужны программисты и аналитики для построения сквозной аналитики. Достаточно только желания.

Плюсы: низкая цена, в среднем 5 000 – 15 000р в месяц. Быстрое внедрение. Поддержка.

Минусы: кастомизация под бизнес ниже, чем в первом способе.

Как понять, какое решение подходит вам? Самый простой способ – экономический. В мире принято закладывать 10% от рекламного бюджета на аналитику. Исходя из этого выбирайте решение.

Шаг 8. Собирать сквозную аналитику 24/7 и иметь к ней доступ всегда и мгновенно

Этот пункт тесно связан с предыдущим про выбор решения. Здесь основная мысль в том, что аналитика должна быть актуальной, а доступ к ней мгновенным. Для наглядной иллюстрации поделюсь типичной историей из жизни. Я много общаюсь с разными бизнесами и часто у меня с ними происходит следующий диалог:

Я: У вас есть сквозная аналитика?

Бизнес: Да, конечно!

Я: Отлично! Давайте посмотрим отчет в городе Казань, как идет реклама такой-то категории, в рекламном канале Яндекс Директ?

Бизнес: Подождите, не так быстро. Сейчас я отправлю запрос своему директору по маркетингу, он отправит запрос ответственному менеджеру, менеджер напишет нашему аккаунт-менеджеру в агентстве, которое ведет Яндекс Директ, аккаунт менеджер поставит задачу аналитику, аналитик по регламенту в течение 5 рабочих дней сформирует отчет и обратно по цепочке отправит.

Занавес! Когда я слышу такие истории, а слышу я их, к сожалению, часто, у меня в голове возникают следующие мысли: вот так, только спустя 1-2 недели мы получаем простой отчет из сквозной аналитики. Это очень долго и очень плохо. Потому что, во-первых, за эти две недели мы уже забыли зачем нам нужен был этот отчет. Во-вторых, мы могли опоздать с принятием решения на основе этих данных, а значит потерять деньги. Иногда не маленькие.

Поэтому, вывод из этой простой, но очень поучительной истории, красочно рассказанной в ролях: все заинтересованные лица в компании должны иметь круглосуточный доступ к актуальной сквозной аналитике. В противном случае бизнес рискует постоянно терять деньги.

Шаг 9. Адаптировать передачу заявок под бизнес-процесс, который уже реализован в CRM

Как уже не раз было сказано, важнейшим условием настоящей сквозной аналитики является наличие CRM в компании. Нужно понимать, что CRM в компании – это достаточно интимное место. Менеджеры и продавцы привыкли определенным образом в ней работать, там заведен определенный бизнес-процесс. И если, не дай бог, при внедрении сквозной аналитики вам придется что-то в CRM изменить, и это изменение доставит неудобство менеджерам, то компании от этого будет очень больно. Поэтому, важно внедрить сквозную аналитику так, чтобы привычный процесс работы в CRM не нарушался.

Подобный риск возникает, когда вы настраиваете автоматическую передачу обращений в CRM (смотри шаг 4). Чтобы избежать проблем в будущем, нужно перед стартом интеграции разобраться, что и как должно передаваться в CRM. Я собрал самые основные моменты, на которые нужно обратить особое внимание:

1. Что должно создаваться в CRM? Возможные варианты:

a) Только сделка

b) Контакт + сделка

c) Только контакт

d) Сущность Лид (если CRM поддерживает)

e) Тройка Компания + Контакт + Сделка

f) И т.д.

2. Назначать автоматически заявку на менеджера или нет? Если да, то по какой логике и на какого менеджера.

3. Описать, в какие поля, что передавать. Например, в какое поле передавать информацию о доставке? В комментарий к сделке или в специальное поле?

И это только самые распространённые вопросы из нашей практики. И все они касаются бизнес-процесса в CRM.

Шаг 10. Осознанность. Или внедрение не ради внедрения, а ради результата

Эту мысль я уже выразил в начале статьи, но поскольку она принципиально важна, я не поленюсь её повторить: важно, чтобы компании внедряли сквозную аналитику осознанно, с пониманием как её применять и ответом на вопрос «Зачем?». Без этого будет, как в старой крылатой фразе айтишников-консультантов: «Внедрение ради внедрения. Бессмысленное и безобидное».



Пройти тест «Узнай, готов ли ты к внедрению сквозной аналитики»