Недетские игры: как выстроены отчетность и сквозная аналитика в детском гипермаркете «Акушерство.ру»

Директор по маркетингу akusherstvo.ru рассказал, как сквозная аналитика помогает продвигать и продавать детские товары.

Меня зовут Александр Лоншаков, я директор по маркетингу детского гипермаркета akusherstvo.ru. Приоткрою дверь во внутреннюю кухню нашей компании и расскажу, как мы пришли к внедрению сквозной аналитики.

От контент-проекта до крупного гипермаркета

Портал «Акушерство.ру» был создан в 2003 году как контентный проект типа BabyBlog, с 2007 года стал полноценным интернет-магазином. Сейчас в ассортименте гипермаркета более 150 000 товаров, основная целевая аудитория — беременные женщины и мамы детей до 6 лет. Есть и школьные товары, и товары для детей 10-12 лет, и товары для дома — эти категории тоже активно развиваются.



Всего в интернет-магазине 412 категорий

«Акушерство.ру» — крупный проект, для продвижения которого мы используем все основные рекламные каналы: 

• контекстную рекламу; 

• партнерские программы; 

• прайс-агрегаторы; 

• social-каналы; 

• e-mail; 

• органический трафик; 

• таргетированную рекламу;

• YouTube-канал.

Как мы раньше анализировали данные

Мы всегда старались, чтобы все наши каналы работали эффективно. Случаев, когда на какой-то канал возлагалось много надежд и было вложено много средств, а он не окупился, у нас, к счастью, не было. Самыми эффективными у нас были и остаются контекстная реклама, прайс-агрегаторы и партнерские программы. Были случаи, конечно, когда наши ожидания относительно стратегии в том или ином канале не оправдывались.

В начале года, как и многие, мы закладывали бюджет на разные каналы и ежемесячно сравнивали план с фактом, анализировали как затратную часть, так и доходную. Несмотря на запланированный бюджет, отдел маркетинга мог потратить и больше, иногда даже на 30% по некоторым каналам, но при одном важном условии — при росте затрат должны расти и продажи. Для нас всегда на первом месте была эффективность рекламных каналов, а не бездумное наращивание затрат и получение заказов, которые в итоге не окупаются.

Статистику смотрели в трех источниках:

• веб-админке, где собраны все внутренние отчеты, есть четкое деление на платформы;

• CRM-системе, где хранятся данные по заказам и клиентам;   

• Google Analytics, где все основное для аналитики маркетинга.

Изначально в роли главной аналитической системы  у нас была Яндекс.Метрика, но позже, это было 9 лет назад, подключили Google Analytics, да так на ней и остановились. Во-первых, Google — международная система, во-вторых, интерфейс мне кажется более удобным и понятным. Но стоит отметить, что и некоторые отчеты в Яндекс.Метрике сейчас уже довольно удобны и полезны. Например, Метрикой активно пользуется наш SEO-специалист для продвижения в Яндексе.

До недавнего времени все эти источники аналитики нас устраивали. Но по мере роста компании мы все больше понимали, что нужна более детальная, сквозная аналитика. 

Какие задачи Акушерство.ру хотели выполнить с помощью сквозной аналитики

Первая и самая важная — объединить все внутренние отчеты в одной системе. У нас есть разные типы отчетов: ежедневные, еженедельные, ежемесячные, по акциям, плюс у каждого менеджера свои отдельные. Нам хотелось получить инструмент визуализации всех данных в одном месте. И чтобы в любой момент руководитель или любое заинтересованное лицо могли зайти в отчет и посмотреть финальный результат за любой период времени. 

Вторая задача — сделать составление отчетов более автоматизированным. Раньше, до внедрения сквозной аналитики, все данные по отчетам брались из Google Analytics, веб-админки, CRM-системы, вручную строились в единый отчет и вручную же выводился финальный показатель. Конечно, это занимало много времени у сотрудников.  

Третья задача, более актуальная для меня как для директора по маркетингу — быстро получать отчеты и срезы по каждому рекламному каналу, чтобы понимать, какую стратегию использовать при дальнейшей работе с ними. Особенно важны были данные по самым затратным каналам — контекстной рекламе, Яндекс.Маркету, партнерским программам.   

И вот летом 2019 года на очередном совещании с генеральным директором и руководителем веб-направления мы обсудили и приняли решение искать систему сквозной аналитики. Так у нас появился четвертый источник статистики — система Alytics.

Три кита: плюсы и минусы, кого выбрать?

Конечно, мы не сразу остановились на этой системе. Изучили предложения еще от двух основных игроков рынка: Roistat и CoMagic. Провели личные встречи с представителями Alytics и Roistat. Понравилось, что у обоих сильные продажники, все отлично объяснили и ответили на наши вопросы. Видно что люди реально живут своим делом, заинтересованы в нем и в развитии компании, а не просто хотят заключить еще одну сделку.

В итоге мы выбрали Alytics. Сразу скажу, что обе системы хороши, но конкретно для нас ключевыми критериями выбора стали следующие моменты:

1. Roistat при интеграции устанавливают свой код на сайте. Я понимаю, что это нормальная практика, у нас стоят коды Google Analytics, Yandex.Metrika, Facebook и других систем. Но для нас это больная тема: были прецеденты, когда из-за стороннего кода у нас увеличивалось время загрузки страниц, а иногда и «падал» сайт. Поэтому мы стараемся не рисковать и не устанавливать лишнего, а также регулярно проводить чистки уже встроенных кодов. 

Alytics же работает на нашем модуле Google Analytics — мы просто даем доступ. По этому поводу у нас, кстати, тоже были сомнения: работа через Google Analytics подразумевает некоторую погрешность в данных. Мы это видели и раньше, когда сравнивали заказы, проходящие через Google Analytics и через наш сервер: погрешность есть, около 5-7%, Google Analytics видит не все заказы. С другой стороны, у нас большой объем заказов, а на большой выборке такая погрешность не столь критична для нас. Поэтому этот минус мы приняли как должное.  

2. А еще Alytics очень хорошо работают именно с контекстной рекламой. Я это слышал от коллег и партнеров и еще раз убедился на встрече. Контекстная реклама для нас — один из основных и затратных каналов, поэтому это было важно.

В общем, в течение недели мы приняли решение, и началось внедрение и тестирование.

Первые результаты и сложности

К нам прикрепили менеджера со стороны Alytics, который нас курировал. Он и сейчас есть: быстро отвечает, помогает с решением текущих вопросов. Подключением, тестированием, настройкой занимался я сам с поддержкой менеджера. Интерфейс удобный и визуально приятный, разобрался сразу. В админке настроили доступы под 3 основных канала (контекстная реклама в Яндексе и Google, Яндекс Маркет) и прописали группы, по которым объединили каналы (партнерские программы, прайс-агрегаторы, ретаргетинг, например).

Доступ к первому каналу:

Кампании Google Ads, подключенные к Alytics

Доступ ко второму каналу:



 Кампании Яндекс.Директ, подключенные к Alytics

Доступ к третьему каналу:



Магазины Яндекс.Маркет, подключенные к Alytics

Первые результаты работы с системой появились, как только мы подключили Alytics и передали данные — затраты за месяц. Мы посмотрели на наши каналы с точки зрения ROI и других показателей, сравнили с нашими отчетами, сделали выводы, отличается или нет.  

Сначала мы обкатывали систему, использовали ее не в полную силу. Основными показателями считали конверсию по каналам, затраты и СРО — стоимость привлечения клиента. Но уже совсем скоро начали анализировать один из главных показателей — ROI (показатель окупаемости). И вот в этом сквозная аналитика очень помогла, хотя не обошлось и без сложностей. 

Показатель ROI завязан на прибыли и затратах. С затратами было все нормально — мы вносили все по факту, но прибыль у нас подтягивается из внутренней системы 1С в Alytics. Мы задумались, правильно ли мы ее передаем, начали копать и увидели неточности. Ошибки были с обеих сторон: мы передавали данные с погрешностями, а в Alytics кое-где они не обновлялись. 

Мы разбирались с этой проблемой несколько месяцев, подключили специалистов с обеих сторон и сообща добились, что данные по прибыльности и марже стали передаваться как надо, с минимальной погрешностью.

Еще одна сложность — в Alytics не показывались данные из мобильного приложения, а это около 40% заказов. Но мобильное приложение — это не совсем «чистый» внешний источник трафика, так как точкой входа может являться контекстная реклама или партнерский трафик, а продажей — непосредственно само мобильное приложение.

На данный момент мы сделали промежуточный вариант: передаем из мобильного приложения данные о продажах и отражаем затраты по каждой платформе (iOS, Android) и хотя бы можем их видеть в системе сквозной аналитики. В дальнейшем будем думать над тем, как правильнее отражать этот канал в сквозной аналитике, чтобы избежать возможных пересечений по каналу и добиться более чистой статистики.

Ожидание / реальность: сошлась ли задачка с ответом?

Считаю, что основные задачи, которые мы ставили перед системой сквозной аналитики, мы решили. Напомню, это объединение всех внутренних отчетов в одной системе, автоматизация их составления и оценка эффективности каждого рекламного канала. Расскажу подробно, как выполнялись все эти задачи.

1. Единый отчет. Сейчас все наши многочисленные отчеты в Excel сведены в одной системе. В любой момент — сделали ли серьезные изменения по ставкам, подключили ли новую площадку, да просто захотели посмотреть цифры — мы открываем Alytics и изучаем.




Расширенная аналитика по всем источникам трафика: по понятным причинам цифры мы не указываем

2. Автоматическая передача данных. На сегодняшний день в систему сквозной аналитики автоматически подтягиваются данные по 3 основным каналам, а все остальные мы заносим вручную. В дальнейшем хотим больше каналов перевести на автоматику, но с некоторыми возникают сложности. Например, по СРА (партнерские программы) у нас идет полуавтоматическая/ручная сверка по заказам: сначала подтверждаем сумму, потом заносим. Работать с этим каналом именно так было нашим осознанным решением. Емейл-рассылки тоже не можем перевести на автомат, там все зависит от базы: она может вырасти к концу недели, и затраты на этот канал вырастут. Поэтому такие данные мы вносим вручную 1 раз в месяц и потом уже анализируем.

По СРА, возможно, нам придется-таки перейти на автоматику. Направление растет, нагрузка растет, затраты растут, а поэтому важно анализировать все важные показатели в реальном времени.

3. Оценка эффективности каждого канала. Сквозная аналитика дает возможность более тщательно работать с разными каналами, особенно с самыми затратными: контекстной рекламой, прайс-агрегаторами. Раньше у нас было около 7-8 одновременно работающих прайс-агрегаторов. Но благодаря сквозной аналитике мы отказались от нескольких мелких площадок: по отчетам увидели, что они не окупаются, ROI был либо очень низким, либо отрицательным. Причем с одной из этих площадок мы долго работали, с нее приходило по 50 заказов в месяц, и нам жаль было терять пусть небольшую, но все же прибыль. Но это нам так казалось, что мы получаем прибыль, а сквозная аналитика наглядно показала, что окупаемость отрицательная. Поэтому расстались без сожаления.



Оценка эффективности каналов трафика: отрицательный ROI не радует

Куда чаще бывают случаи, когда показатели можно улучшить, не отказываясь от канала совсем. Благодаря сквозной аналитике мы смотрим данные и видим ситуацию: по каким категориям есть рост, по каким нет. Еще может быть так, что ставки настроены отлично, но мешают внешние факторы: например, проходят крупные акции у конкурентов, либо влияет сезонность. Мы стараемся оперативно реагировать: опускать или поднимать ставки.

4. Хотелось бы написать про сокращение времени сотрудников, но это будет не совсем правда. Мы стали тратить больше времени на аналитику, особенно узкие специалисты. Я как директор по маркетингу пока использую Alytics больше на еженедельной и ежемесячной основе. Этого достаточно. А вот мои коллеги, отвечающие за свои направления, например, контекстную рекламу и Яндекс. Маркет, чуть ли не каждый день. А одного нашего внештатного сотрудника вообще мышью не корми, дай поглядеть на работу системы. 



Бесценный сотрудник и аналитик данных

Но знаете, это того стоит. Мы видим отдачу, видим повышение эффективности рекламы и все больше углубляемся в сквозную аналитику. Особенно приятно оценивать ее работу в отдельные месяцы, когда использование Alytics дает нам процентов 10-20 к прибыли.

Советы коллегам и партнерам (конкурентам не читать!)

1. Сквозная аналитика и единые отчеты дают целостное восприятие работы рекламных каналов, не сравнимое с отдельными отчетами отдельных менеджеров. Это реально система, простая и понятная.

2. Если у вас небольшая компания, не спешите устанавливать систему, разберитесь с тем, что есть. Наверняка той аналитики, которая есть у вас сейчас (Google Analytics или Яндекс Метрика, либо внутренняя статистика) будет достаточно, чтобы не распыляться и не упустить важные и очевидные моменты. Возможно, работа над мобильным приложением или улучшение функционала на сайте в моменте дадут больше, чем установка сквозной аналитики. Оценивайте здраво свои силы и уровень развития компании.

3. Выбирайте систему сквозной аналитики конкретно под ваш бизнес и вашу специфику. На рынке много достойных игроков.

4. И самое главное: если у вас крупная компания, без сквозной аналитики обойтись, конечно, можно, но зачем усложнять себе жизнь? По мере роста компании наступает момент, когда делать вручную какие-то вещи становится просто неудобно и неэффективно. Поэтому для более или менее крупных игроков сквозная аналитика просто необходима.