Как сквозная аналитика помогает магазину профессионального строительства «МаксиПРО»

9 декабря мы провели онлайн-конференцию, посвященную современному маркетингу и интернет-рекламе в строительной сфере.
Спикеры конференции поделились особенностями продвижения с учетом специфики рынка, кейсами по аналитике и автоматизации и факторами, которые влияют на продажи компаний строительной сферы. Посмотреть полную запись конференции можно на нашем канале.

Делимся интересным кейсом компании «МаксиПРО». Об особенностях построения сквозной аналитики в компании рассказали интернет-маркетолог «МаксиПРО» Евгения Таран и управляющий партнер Alytics Александр Егоров.

О ком речь

«МаксиПРО» — проект «Леруа Мерлен», комплексная платформа для удовлетворения потребностей строительного и эксплуатационного рынка в режиме одного окна. Компания работает с B2B клиентами Москвы и Московской области: строительными фирмами, бригадами, прорабами, подрядными организациями, эксплуатационными компаниями.

Ключевые УТП проекта:

• быстрая доставка — в течение 5 часов;
• товарная линейка шире, чем у представителей рынка В2С;
• специальные услуги: аренда инструмента без залога, колеровка, распил по дереву и металлу, проектирование инженерных систем, оплата по счету;
• средний чек составляет от 7 500 до 17 000 рублей, что для московского рынка достаточно мало;
• имеется программа лояльности: кэшбек 1%, оплата баллами 99,9%;
• бесплатное обучение прорабов;
• бесплатный коворкинг и рабочие места непосредственно на территории шоурумов «МаксиПРО».

Как строился интернет-маркетинг до внедрения сквозной аналитики

Основная цель интернет-продвижения в компании — наращивание товарооборота, увеличение доли целевых B2B клиентов. Совсем без В2С не получится: они все равно будут обращаться, если использовать для продвижения performance-каналы. «МаксиПРО» было важно не отказаться от них, а привлекать больше B2B.

Основные каналы привлечения — performance, медийная реклама, маркетплейсы, рассылки, пуши. А также коммуникационные продукты — SMM, «Яндекс. Дзен», в планах Youtube.

В «МаксиПРО» разработали стратегию продвижения:

• performance- и медийные каналы работают на клиентов B2B. Им демонстрируются основные УТП и релевантная сезонная товарная линейка (в объявлениях чаще показываются сезонные товары, дается информация о текущих скидках). Все это для того, чтобы заинтересованные пользователи переходили на сайт;
• коммуникационные продукты — SMM, «Яндекс.Дзен» — предоставляют полезную тематическую информацию с элементами продажи для всех сегментов ЦА: для профессионалов и для новичков, любителей, которые, возможно, станут строителями, электриками, бригадирами и плавно перейдут в категорию профи.

Когда каналов очень много, одним Google Analytics обойтись нельзя: нереально отследить, как каждый канал влияет на продажи. Поэтому маркетологи «МаксиПРО» пришли к выводу, что нужна сквозная аналитика. В компании был опыт работы с разными сервисами, но именно Alytics смогли реализовать все пожелания заказчика.

Этапы построения сквозной аналитики

Для начала немного теории. В сквозной аналитике не используются цели из «Яндекс.Метрики» или Google Analytics — только данные о реально заработанных деньгах, которые хранятся в CRM-системе компании. Следовательно, первым делом перед внедрением сквозной аналитики нужно подготовить к ней CRM-ку.

Этап 1. Подготовка CRM к сквозной аналитике

«МаксиПРО» использует в качестве CRM систему 1С-Битрикс. Перед внедрением были выполнены две доработки:

1. К каждому заказу, который поступает в CRM с сайта, корзины, формы, добавили уникальный id посетителя — конкретно в этом случае это Google client id (cid). Это необходимое условие для работы с сервисом Alytics.
2. Прикрепили utm-метки посетителя, который зашел на сайт и сделал заказ, к каждому заказу в CRM. Это необязательное условие, но «МаксиПРО» постарались и выполнили его по максимуму.

Этап 2. Подключение рекламных каналов

Это «Яндекс.Директ» и Google Ads, «Яндекс.Дзен», «Яндекс.Маркет», органический поиск, соцсети и другие каналы, которые компания использует для продвижения.

Важный момент — UTM-разметка, которая должна быть структурирована по правилам того или иного сервиса. В случае «МаксиПРО» UTM-разметка «Яндекс.Директ» и Google Ads делается автоматически в Alytics. UTM-разметка остальных каналов производится вручную по стандартам Alytics.

Таким образом рекламные каналы подключаются с одной стороны к Alytics, с другой — к CRM-системе, в которой уже есть client id.

Этап 3. Выгрузка данных по выполненным заказам

Из CRM выгружаются данные по выполненным заказам и автоматически сводятся в отчеты. Один из базовых важнейших отчетов — данные по продажам, распределенные по рекламным каналам. Перед вами пример такого отчета: наглядно видно, сколько реальных заказов привел каждый канал:

Этап 4. Группировка рекламных каналов

В Alytics есть удобная функция, чтобы объединять схожие рекламные каналы по одному признаку. К примеру, в «МаксиПРО» много и часто используется медийная реклама (более 18 источников, удобнее объединить их в отчете в одну группу и оценить ее влияние на продажи в целом:

Этап 5. Выбор модели атрибуции

Мультиканальная аналитика и модель атрибуции — отдельная история. Одна из ключевых проблем современного интернет маркетолога заключается в том, что он не придает значение моделям атрибуции. Почему так?

Исторически сложилось, что привычная нам система аналитики относит продажу к тому каналу, с которого пришел человек непосредственно перед покупкой. Зашел человек на сайт из органического поиска и сделал заказ — именно этот канал автоматически считается решающим, именно ему присваивается продажа. Такая модель атрибуции носит название last click — по последнему взаимодействию.

Но ведь пользователь посещал ваш сайт много раз, долгое время и с разных каналов, а не только из органического поиска. Было бы несправедливо отдавать все лавры последнему каналу. К сожалению, большинство маркетологов не учитывают мультиканальность как в сквозной, так и в веб-аналитике.

Задача мультиканальной аналитики — учесть ВСЮ цепочку каналов, ведущую к продажам. И самый простой способ сделать это — перейти к линейной модели атрибуции, когда продажа относится не к последнему каналу, а к каждому каналу в равных долях.

Если пользователь перед покупкой совершил 6 посещений сайта с разных каналов (заход из «Яндекс.Директ», Facebook, органического поиска, опять Facebook, «ВКонтакте», опять «Яндекс.Директ»), то по линейной модели каждому каналу отдается 1/6 часть выручки, то есть по 16,6 %. ROI каждого канала тоже следует считать с учетом его доли в продаже:

В «МаксиПРО» используется именно линейная модель атрибуции. Для сравнения посмотрите отчет с применением last click и линейной модели:

Во втором столбце мы видим более точные данные. При подсчете ROI в практике Alytics часто бывает и так, что ROI, например, для канала Google Ads по модели last click составляет 20%, по линейной -5%. То есть выясняется, что этот канал на самом деле убыточный, и владельцу бизнеса следует сократить расходы на него.

Этап 6. Детализация по сделкам

Еще один интересный отчет — детализация по сделкам. Он помогает «провалиться” в каждый рекламный канал и посмотреть, какие сделки он привел по линейной модели атрибуции. В этом отчете есть три важных показателя:

1. Доля канала в выручке (какой объем выручки пришелся на каждый канал цепочки).
2. Количество дней до сделки (сколько в среднем проходит дней от первого посещения сайта до покупки).
3. Длина цепочки касаний (сколько пользователь сделал посещений перед покупкой).

На скриншоте видно, что в среднем до сделки проходит 20 дней, длина цепочки составляет 12 сессий:

Также в этом отчете можно посмотреть детализацию по каждому каналу, которые участвовали в цепочке до покупки. Посмотрите на скриншот: последним перед покупкой был канал Google Ads, а перед этим человек посещал сайт с «Яндекс.Директа», причем с разных рекламных кампаний. Видно, что человек долго выбирал, возможно уходил к конкурентам и возвращался обратно уже с другой поисковой системы.

Этап 7. Полезные отчеты на основе цепочек посещений

Допустим, по показателям видно, что реферальный и органический трафик сайта растет с каждым месяцем. Собственник бизнеса может сказать: у нас хорошо конвертит органика, зачем тратить большие деньги на другую рекламу?

Чтобы аргументировано ответить собственнику, в Alytics посмотрели долю заказов, которые по last click относятся не к платным каналам, но при этом первое посещение сайта было именно с платного канала.

Оказалось, что 10% товарооборота интернет-магазина, которые в Google Analytics относили к реферальному и органическому трафику, на самом деле пришли изначально по рекламе. Если бы не была запущена реклама конкретного товара, по органике бы не случилось конверсии, а значит, интернет-магазин не обрел бы нового клиента.

Этап 8. Дополнительные показатели

В Alytics есть возможность смотреть данные не только по продажам и CRM, но и данные по конверсиям из других систем аналитики. Конкретно для «МаксиПРО» в «аналитику одного окна» добавляются данные по целям:

1. Добавление в корзину из Google Analytics.
2. Транзакции, фиксирующие электронную торговлю, из Google Analytics.
3. Звонки из системы коллтрекинга CallTouch.
4. Сделки, зафиксированные CallTouch (поп-ап).

Все эти данные сводятся в едином отчете.

Особенности сквозной аналитики в строительной нише

Рассмотрим несколько факторов, которые важны именно для строительной ниши с ее особенностями.

Период ретроспективного окна

Это время, за которое система аналитики смотрит цепочку взаимодействий с сайтом перед покупкой. На рынке есть системы аналитики, в которых ретроспективное окно (РО) составляет 14 дней, но иногда такого периода крайне мало.

Например, в строительной нише с длинным циклом покупки (когда компания занимается строительством загородных домов, клиент выбирает подрядчика по ремонту квартиры, особенно если квартира еще не куплена и оформляются документы) 14 дней будет явно недостаточно: счет идет на месяцы. Поэтому Alytics по умолчанию поддерживает ретроспективное окно в 120 дней.

Обязательно учитывайте этот фактор при построении мультиканальной аналитики и узнавайте, какова длина РО в той системе сквозной аналитики, с которой вы работаете, закрывает ли оно цикл принятия решения:

Работа с юридическими лицами

Компания «МаксиПРО» концентрируется на работе с юридическими лицами. Они приносят большие чеки, делают много повторных заказов, часто становятся постоянными клиентами (все это повышает LTV). А затраты на консультации с ними минимальные, потому что юрлица, как правило, профессиональные строители и объяснять им ничего не надо. Таким образом, работа с юрлицами весьма рентабельна.

Конечно, этот фактор не мог не отразиться на сквозной аналитике. Alytics учитывает объем привлеченных юрлиц, есть даже отдельный отчет по работе с ними. В этом отчете фиксируется рекламный канал, с которого пришел клиент — юридическое лицо, и стоимость его привлечения.

LTV в строительной нише

Для анализа LTV (прибыли от всех заказов клиента за время его жизни с компанией) нужно считать объем повторных покупок клиентов. В строительной нише есть свои особенности:

1. Много повторных покупок. Когда человек делает ремонт, он возвращается в магазин много раз.

2. Ниша стройматериалов перегрета, особенно в больших городах, где есть и гипермаркеты мирового масштаба, и мелкие магазинчики, и интернет-магазины. Стоимость привлечения клиента повышается.

3. Значит, нужно привлечь клиента и мотивировать его на повторные покупки. Строительные компании и гипермаркеты создают все условия, чтобы люди возвращались.

Сквозная аналитика должна отражать эту стратегию. На скриншоте вы видите цепочку каналов, которые привлекли нового клиента. Первая покупка была сделана на 10 000 рублей.

Если к этой сумме прибавить суммы повторных покупок (их было четыре, каждая последующая — на большую сумму), становится понятно, что клиент не просто пришел и купил на 10 000 рублей, а принес компании доход в общей сложности на 70 000.



В Alytics есть специальный отчет, который показывает количество новых клиентов, привлеченных с каждого рекламного канала, объем выручки с каждого канала за все время жизни клиента с компанией. Соответственно, есть возможность подсчитать ДРР за это время:

Сквозная аналитика в «МаксиПРО». До и после

Для компании «МаксиПРО» система сквозной аналитики Alytics выполнила следующее:

1. Подсчет объема выполненных заказов.

2. Подсчет количества привлеченных юрлиц.

3. Учет LTV-каналов.

4. Учет целей с сайта из GA, звонков через коллтрекинг.

5. Применение мультиканальных моделей атрибуции, в данном случае линейной модели.

Внедрив сквозную аналитику, в «МаксиПРО» получили следующие результаты:

1. Оценили влияние каждого канала и его долю на пути к продаже. Это позволило понять, какие каналы наиболее эффективны, а какие не очень, и скорректировать рекламный бюджет.

2. Оценили результаты по разным моделям атрибуции и сравнили их.

3. Стали получать все результаты в едином окне: показатели электронной торговли, лиды с сайта, данные коллтрекинга. Это очень удобно: не нужно заходить отдельно в каждый отчет.

4. Отследили путь клиента от первого касания с сайтом до продажи и роль каждого канала в совершении покупки.

5. Оценили влияние коммуникационных продуктов, медийной рекламы на товарооборот. Теперь можно с помощью реальных цифр и фактов доказать, зачем нужен каждый из них.