Ключевые УТП проекта:
Основные каналы привлечения — performance, медийная реклама, маркетплейсы, рассылки, пуши. А также коммуникационные продукты — SMM, «Яндекс. Дзен», в планах Youtube.
В «МаксиПРО» разработали стратегию 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:
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:
Все эти данные сводятся в едином отчете.
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:
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.
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.
Вы подписались на наши новости.
Мы приняли вашу заявку на внедрение.
В ближайшее время наш специалист
свяжется с вами.
Мы приняли вашу заявку на интеграцию.
В ближайшее время наш специалист
свяжется с вами.
Мы приняли ваш запрос.
В ближайшее время наш специалист
свяжется с вами.
Мы приняли вашу заявку. В ближайшее
время
наш специалист свяжется с вами.
Благодарим за интерес к нашему сервису.
Чтобы посмотреть демо-проект, перейдите по адресу demo.alytics.ru и введите указанные ниже логин и пароль:
Логин: demo@alytics.ru
Пароль: demo
Мы подготовили проект так, чтобы вам было проще понять, как будет выглядеть и работать Alytics, когда вы выполните все настройки, накопите данные, и сквозная аналитика заработает на 100%.
По всем вопросам пишите нашей службе поддержки: support@alytics.ru
Ваш запрос отправлен.
В ближайшее время наш специалист свяжется с вами.
+1% акция до 1 августа* — акция действует только на новых клиентов.
Условия акции: