Что хочет каждый владелец бизнеса? Точно знать сумму рекламных расходов и понимать, сколько денег удалось заработать на каждом способе рекламы. Стандартные аналитические методы (клики, показы, переходы) не дают необходимый объем информации, с помощью которой можно определить действенные и неэффективные каналы привлечения клиентов. Эти задачи решает сквозная аналитика.

Заказать продвижение сайта

Ingate в новом выпуске
«Трансформатора»!

Смотри видео и перенимай digital-советы от первых лиц компании.
Находи клиентов. Быстрее!

Три уровня аналитики

Учитывая описанные выше схемы аналитики, можно определить три уровня сложности.

Первый: все вручную. Подходящий вариант для малого и микробизнеса, которому не по карману платные аналитические решения. Для него нужен такой набор инструментов:

• Spreadsheet Google, Excel;
• электронная платформа для приема заявок (CRM);
• Google Analytics, «Яндекс.Метрика». Можно использовать сервисы в комплексе;
• система колл-трекинга (автоматическая либо полуавтоматическая).

Схема действия: система аналитики фиксирует действия пользователей на сайте. Когда заявка оформлена, в CRM попадает информация об источнике. В элементарной модели инструменты не связаны, поэтому данные нужно выгружать вручную, объединяя их по нужным параметрам. Это удобно при невысоком трафике и бюджете. Как только компания преодолеет этот этап — нужно выбирать более сложное решение.

Второй: автоматизация. Решение для малого или среднего бизнеса с большим объемом операций. Подходящие инструменты:

• Google Analytics;
• система автоматического колл-трекинга;
• инструмент для автоматического импорта расходов;
• если нужно — Microsoft Power BI.

Период внедрения занимает в среднем 7 дней. Принцип строится на настройке связи инструментов для автоматизированной выгрузки данных в Google Analytics. Большинство современных систем поддерживают эту возможность.

При всех преимуществах автоматизации у этого решения есть свои особенности. Отсутствует доступ к каждому пользователю в рамках одной сессии. Если количество сессий превышает 40 тыс. в сутки, система может семплировать данные. Кроме того, системой запрещена передача личной информации.

Третий: совершенная аналитика. Этот уровень выбирают представители среднего и крупного бизнеса. Он позволяет автоматизировать процессы без проблем, озвученных выше. Средний набор инструментов:

• Google Analytics;
• автоматическая система колл-трекинга;
• база данных (лучше облачная);
• Excel или более совершенные инструменты (Tableau, QlikView).

Принцип можно описать кратко: все получаемые аналитические данные автоматически поступают в единую базу в чистом виде без искажений. Благодаря этому можно получать выборку по любому запросу: изучать поведение каждого конкретного пользователя, анализировать группы покупателей, тестировать огромное количество маркетинговых гипотез. Нет никаких ограничений. Полученные данные можно выгружать в виде удобных таблиц и графиков.

Три этапа настройки сквозной аналитики

При внедрении системы требуются услуги программистов и интеграторов. Когда все налажено и проверено — пользоваться инструментами можно, не привлекая айтишников. Внедрять сквозную аналитику лучше при построении воронки продаж. Без этого не будет возможности оценить рекламные бюджеты. В целом все работы можно разделить на три этапа.

01.

Отбор ключевых контрольных точек

Количество бизнес-показателей, доступных для отслеживания, может быть неограниченным. На каждом этапе эти показатели могут меняться. Можно отобрать актуальные для данного периода времени. Например, ключевыми показателями в период привлечения клиентов могут быть клики по рекламным объявлениям, на этапе роста продаж — средний чек и конверсия, при удержании — повторные заказы.

Среди важнейших показателей нужно учесть ROI — коэффициент возврата инвестиций. Это объем средств, которые удалось вернуть, потратив деньги на рекламу. По сути, сквозная аналитика сводится к расчету: сколько компания заработала с помощью рекламы и насколько окупается каждый из каналов.

02.

Настройка аналитики

Интеграция используемых сервисов в единую систему аналитики. Настройка UTM-меток и генерация ссылки, по которой можно отслеживать источники обращения посетителей. Настройка разметки ссылок для получения точной информации по каждому каналу.

03.

Отслеживание показателей

Набор массы событий и посетителей, отслеживание каналов посредством UTM-меток, использование систем аналитики и колл-трекинга для анализа целевых действий. Все показатели поступают в единую систему аналитики, где есть инструменты для их удобного расчета и построения прогнозов.

Лидеры рынка выбирают Ingate

Как стать клиентом Ingate?

Для заказа стратегии в Москве или другом городе просто заполните заявку. Менеджер по работе с клиентами свяжется с вами и подготовит персональное коммерческое предложение performance-marketing агентства Ingate, составленное с учетом ваших целей и возможностей.

Без сквозной аналитики все ваши усилия по заработку в интернете могут превратиться в один бесконечный кошмар. Реклама не работает — а вы не знаете почему. Люди не покупают — а вы не понимаете, как исправить. Сайт не продает — а вы ничего не можете с этим поделать.

Чтобы такого не случилось — вам нужен «рентген», который точно покажет — что происходит в ваших воронках, и как их улучшить. Таким рентгеном и станет сквозная аналитика.

В этой статье мы рассмотрим самую простую и эффективную схему настройки сквозной аналитики за 5 шагов. И вы сможете это сделать бесплатно, своими руками, буквально за один вечер.

В качестве небольшого вступления, давайте рассмотрим на примере моего сайта, как работают системы сквозной аналитики, и для чего они нужны.

Что такое сквозная аналитика и как она работает

Сквозная аналитика — это система, которая позволяет отслеживать все, что происходит внутри вашей воронки продаж. Начиная с того момента, как потенциальный клиент впервые увидел ваше объявление — вплоть до того, как он оформит заказ и заплатит деньги.

Иногда все эти действия можно отследить в одном месте, а иногда для этого надо настраивать несколько программ. Но главное — что все ваши показатели находятся у вас перед глазами. и вы можете их контролировать. А когда мы что-то контролируем — значит мы можем этим управлять (повышать и улучшать).

Вот, например, как может выглядеть воронка продаж с настроенной сквозной аналитикой.

Пример сквозной аналитики «в действии»

Чтобы далеко не ходить — давайте рассмотрим вот этот сайт. на котором вы находитесь прямо сейчас. Со стороны это может быть и незаметно, но у меня тут тоже есть своя воронка продаж с настроенной сквозной аналитикой.

Сразу предупреждаю, что моя воронка продаж построено немного необычно, потому что это блоггинг, инфобизнес, и прочее «мракобесие». В более традиционном бизнесе она будет выглядеть немного иначе.

Но традиционную воронку мы рассмотрим и построим чуть ниже, а тут у нас хотя бы есть возможность посмотреть на конкретные цифры.

Итак, вот из каких шагов состоит моя воронка продаж:

1. Человек переходит на мой сайт
2. Человек переходят на страницу подписки на мою рассылку «Бесконтактные продажи»
3. Человек подписывается на мою рассылку
4. Человек изучает мои бесплатные материалы и приобретает платный пакет

Вот так все просто и понятно. Но для отслеживания всех показателей, мне приходится использовать целые две различные системы аналитики.

Первая система — это отслеживание человек от момента попадания на сайт до момента подписки (шаг 1 — 3). Здесь я использую Яндекс-Метрику. Вторая система — это отслеживание человека от момента подписки до момента покупки (шаги 3 — 4). Здесь я использую сервис JustClick .

Как я нахожу слабые места в своей воронке

Чтобы понять, почему я еще не стал миллиардером, я открываю показатели своей воронки продаж, и смотрю — где в ней «дырки», через которые утекают деньги.

Первым делом я захожу в свой магазин Джастклик и смотрю, сколько оплат я получил за отчетный период. В нашем случае отчетные период — это одна неделя.

Тут я вижу следующую картину:

За неделю на рассылку «Бесконтактные продажи» подписалось 39 человек, и заработал я 8 460 рублей. Много это или мало? Прямо скажем, не предел мечтаний. Хотелось бы раз в 10-20 больше. Значит надо искать слабые звенья в воронке и укреплять их.

По показателям джастклика я вижу, что после подписки все идет довольно неплохо. 4 оплаченных счета из 39 подписавшихся — это конверсия 10,2% в оплату. Средний чек составляет 2115 рублей (8460р. разделить на 4 оплаты). Это очень приличные показатели для автоматической воронки продаж.

Больше всего клиентов за неделю я получил из источника «Прямые заходы». Это как раз мой блог, на котором вы сейчас и находитесь. Конверсия в покупку у людей с блога самая высокая. Вопрос — почему их так мало? Если бы за неделю ко мне в воронку с блога пришло не 29 человек а 290, то тогда и доход мой был бы в 10 раз больше.

Может быть у меня плохая страница подписки, и люди не хотят подписываться ко мне в рассылку? А может быть у меня слишком мало посетителей на блоге, и взять 290 подписчиков в неделю просто неоткуда? Ответы на эти вопросы нам даст уже Яндекс-Метрика.

Анализ показателей в Яндекс-Метрике

По инструкции, которую вы найдете ниже, я настроил на своем сайте учет показателей конверсий. Это как раз первые четыре шага в моей воронке:

1. Человек пришел
2. Человек перешел на страницу подписки
3. Человек подписался

Я открываю соответствующий раздел Яндекс-Метрики, и наблюдаю следующую картину конверсий за неделю.

За отчетный период (неделю) ко мне на сайт пришли 3 422 человека. Из них только 56 перешли на страницу подписки SQ (1,64%). И подписалось на рассылку 23 человека (41,1%).

Таким образом я вижу, что моя страница подписки работает очень неплохо. 41,1% — это высокий показатель. И да, пусть вас не смущает, что одна система мне показывает 26 подписчиков, а другая только 23. Такое случается по разным причинам. Главное, чтобы показатели сильно не отличались.

А вот и наша «дырка» — очень маленький процент посетителей сайта добирается до этой самой страницы регистрации. Всего 1,64% от общего числа посетителей.

Это очень мало. Вот здесь и надо работать — делать более убедительные призывы, делать более яркий и цепляющий баннер, и все такое прочее. Ну и конечно, надо работать над повышением посещаемости сайта. Если бы у меня была посещалка 3422 человека не в неделю, а в сутки, то это сильно повысило бы конечный результат.

Теперь вы видите, как сквозная аналитика помогает принимать решения на практике. Если бы у меня не было всех этих показателей, то я мог бы подумать, что у меня плохая серия писем, и люди поэтому ничего не хотят покупать.

Или что у меня плохая страница подписки — и надо её целиком переделывать, или даже менять бесплатный продукт, который я предлагаю за подписку (а вслед за этим и всю концепцию проекта).

Но аналитика показывает, что надо просто баннер сделать поярче, и все будет отлично. Вот этим я и займусь сразу после того, как покажу вам, как самостоятельно настроить такую же систему сквозной аналитики.

Настройка сквозной аналитики за 3 шага

Как и договаривались, давайте рассмотрим более «традиционный» вариант интернет бизнеса и аналитики.

Допустим, вы решили создать небольшой бизнес для того, чтобы наконец-то уйти с наемной работы и стать свободным человеком. В качестве ниши вы выбрали продажу мягких игрушку, сшитых умелыми китайскими руками. Нормальная ниша, ничуть не лучше и не хуже других.

Вы прошли парочку тренингов по «успешному успеху» и знаете, что прежде всего вам нужна конкретная цель, к которой вы будете идти. И такой целью вы поставили себе доход в 300 тысяч рублей в месяц. По вашим подсчетам, этого должно хватить на первое время.

Для того, чтобы зарабатывать 300 тысяч чистыми, вам надо делать 600 тысяч оборота в месяц. Потому что половину дохода съедят налоги, накладные расходы и себестоимость товара. И еще остается вопрос с рекламой. Потому что совершенно непонятно, сколько она будет вам стоить.

Но прикинув, мы решаем, что 1,5 миллиона оборота точно должны дать нам желанные 300 тысяч рублей чистой прибыли в месяц. Мы продаем китайских мишек по цене 2000 рублей за штуку. Стало быть, нам нужно каждый месяц продавать по 750 мишек (по 25 мишек в день).

Вот такие у нас исходные данные, и теперь нам надо настроить всю воронку продаж, сразу «вживляя» в неё сквозную аналитику. Потому что потом это будет сделать уже гораздо сложнее. И начинаем мы с первого шага — выбора показателей для контроля.

Шаг #1 — выбор показателей для контроля

С самого начала нам надо определить контрольные точки, которые мы с вами будем отслеживать с помощью сквозной аналитики. Тут очень важно избежать загромождения отчетов цифрами, но при этом сохранить понимание общей картины.

То есть не надо пытаться отслеживать абсолютно все показатели. Иначе вы рискуете в них запутаться, и так ничего и не поймете.

Наша с вами воронка будет выглядеть примерно вот так:

1. Человек видит объявление (Директ, КМС Гугл, таргет вконтакте, баннеры и пр.);
2. Человек переходит по нашему объявлению на лендинг;
3. Человек оформляет заказ;
4. Человек оплачивает заказ.

Соответственно, у нас получается всего 3 основных показателя, которые нам надо отслеживать с помощью метрики:

1. CTR объявлений (отношение количества показов объявления к количеству кликов);
2. Количество оформленных заказов;
3. Количество оплаченных заказов.

И в итоге мы получим два главных показателя, к которым ведут все остальные:

1. Сколько денег нам стоил один клиент (по рекламе);
2. Сколько денег нам принес один клиент (средний чек покупки).

Соотношение этих двух показателей дает нам самый важный показатель в сквозной аналитике.

Самый важный показатель

Этот показатель называется ROI (Return On Investment — «Возврат инвестиций»). Если мы потратили 1000 рублей на привлечение одного клиента, и получили с него ту же самую 1000 рублей оплаты, то наш ROI составляет 100%. На каждый потраченный рубль мы заработали один рубль и вернули себе 100% потраченных денег.

Вот именно к показателю ROI и будет сводиться вся ваша сквозная аналитика. Все эти 5-10-100 более мелких показателей должны вести именно к расчету ROI. Так, чтобы в конце отчетного периода вы смогли бы сказать — «Итак, мы имеем ROI 350% с рекламы в Яндекс-Директе, ROI 230% с рекламы в Гугл Адвордс, и ROI 50% с таргетированной рекламы вконтакте. Стало быть, мы отказываемся от таргета, чтобы не кормить этих дармоедов, а весь рекламный бюджет по максимуму переносим в Директ».

Вот если вы сможете так сказать — значит вы правильно настроили сквозную аналитику, и с её помощью отследили — какой источник рекламы дает вам прибыль, а какой её забирает.

Хорошо, мы выбрали показатели для контроля. Напомню, что это:

1. Конверсия в заказ
2. Конверсия в оплату

И из этих показателей мы в итоге высчитываем ROI. Давайте теперь посмотрим, куда и какой код надо вставить, чтобы правильно контролировать воронку.

Шаг #2 — Техническая настройка аналитики

Настройка utm-меток

Первым делом нам надо сформировать правильные ссылки для наших будущих рекламных источников. Чтобы отслеживать, откуда к нам пришли посетители, нам надо вставить в сслыки специальные метки. Они называются UTM-метки.

Если интересно, то UTM расшифровывается как Urchin Tracking Module, и означает «Отслеживающий модуль Urchin». Была такая компания Urchin Software, которая и придумала эти метки, а потом её поглотил Гугл.

Сейчас utm метки используются как универсальный инструмент для отслеживая источников посетителей на ваши площадки. Сгенерировать ссылку с utm метками вы можете например вот здесь .

Просто придумайте названия для ваших источников трафика и впишите их в соответствующие поля. Я обычно использую только три обязательных поля — источник кампании (utm_source), тип трафика (utm_medium) и название источника (utm_campaign).

• yandex &utm_medium=cpc &utm_campaign=yandex-direkt (источник трафик — яндекс, тип — оплата за клик, название — яндекс-директ)
• http://yoursite.ru/?utm_source=google &utm_medium=cpc &utm_campaign=kms (источник трафика — гугл, тип трафика — оплата за клик. название — кмс).
• и так далее

Так вы получите отдельные ссылки на все свои источники трафика. которые собираетесь настраивать. Далее вы сможете отслеживать их с помощью Яндекс-Метрики (я покажу как), или любой другой системы сквозной аналитики. Но Яндекс-Метрика бесплатная, поэтому будем пока рассматривать именно её.

Настройка целей в Яндекс-Метрике

Теперь мы переходим в кабинет Яндекс-Метрики . Если ваш сайт еще не подключен к этой системе, то обязательно подключите. Для этого вам надо будет просто указать адрес сайта и с помощью простой проверки подтвердить, что вы действительно являетесь его владельцем.

Теперь вам надо вставить этот код на все страницы, через которые будут проходит ваши посетители. Самый простой вариант обычно выглядит вот так:

1. Страница вашего предложения (продающий лендинг)
2. Страница «Спасибо за оформление заказа»
3. Страница «Оплата прошла успешно» («Спасибо за покупку»)

Вот на эти ваши страницы вам и надо вставить полученный от Яндекса код счетчика. А после этого можно переходить к настройке целей. Я предпочитаю настраивать составные цели. Так мне кажется нагляднее.

Для этого в том же самом разделе «Настройки» выбираем пункт «Цели».

Затем нажимаем «Добавить цель» и выбираем типа цели — составная.

Теперь вам надо задать три шага, через которые будут проходить ваши посетители. Это три страницы, про которые мы говорили выше.

Теперь вам надо только сохранить эту воронку и начать получать данные для анализа. После того как вы запустите рекламу со всех источников, получите какое-то количество заказов и оплат — можно будет посмотреть, откуда именно пришли к вам клиенты.

Шаг #3 — Отслеживание показателей воронки

Напоминаю, что мы специально задали utm метки для того, чтобы отследить, откуда пришли именно покупатели, а не просто посетители. Количество кликов и посетителей, в конце концов, мы можем посмотреть и в самом кабинете рекламной системы.

Для того, чтобы увидеть, откуда пришли клиенты, мы переходим в раздел Отчеты — Стандартные отчеты — Источники — Метки UTM

Там вы увидите список всех utm меток, по которым к вам приходили люди за отчетный период. Выглядеть это будет примерно так.

Как вы видите, у меня было больше всего переходов по utm метке из янекс-директа, и еще по мелочи от партнеров.

Чтобы увидеть, из какого источника пришли именно покупатели — выбираем третий шаг нашей составной цели «Покупка» в списке целей. У меня это будет цель «Подписка».

На скриншоте ниже вы можете увидеть, что за сегодняшний день у меня больше всего конверсий принес источник «fixed» (это баннер на моем сайте). Конверсия составила 41%, как мы и видели выше. Еще были конверсии от партнеров, но немного.

Таким образом вы сможете увидеть, сколько посетителей к вам пришло, и из какого именно источника рекламы. Далее вы занесете все эти показатели в свою CRM или просто в файл excel, и там увидите наш самый главный показатель — ROI.

И на основании этого показателя вы будете принимать дальнейшие решения о том, в какой источник рекламы инвестировать больше денег, а в какой не надо инвестировать вообще (или надо его сильно улучшить перед инвестированием).

Заключение

Сквозная аналитика нужна для того, чтобы понимать, где в вашей воронке продаж «дыры», через которые утекают деньги. Слишком многие бизнесы проваливаются из-за того, что принимают неверные решения, потому что не видят ситуацию целиком.

Они вкладывают деньги в рекламу, которая не работает. Они переделывают лендинги, которые на самом деле давали отличную конверсию. Или вообще закрывают проекты, которые приносили бы отличный доход, даже после минимальных изменений воронки.

Надеюсь, что эта инструкция поможет вам обрести «рентгеновское зрение» и принимать только правильные решения.

Сохраняйте статью в избранное и делитесь с друзьями. Не забудьте скачать мою книгу . Там я показываю вам самый быстрый путь с нуля до первого миллиона в интернете (выжимка из личного опыта за 10 лет =)

До скорого!

Ваш Дмитрий Новосёлов

Вам ежедневно поступает много звонков и заявок от потенциальных клиентов. Точно знать, какие из них приносят прибыль, а какие нет, помогает сквозная аналитика.

В статье - что это такое и как её внедрять. За методики спасибо Константину Червякову, коммерческому директору компании Ringostat.

Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна

Как правило, эффективность у большинства ассоциируется с ROI, ROMI, CTR и т.д. Для электронной торговли - еще модуль e-commerce в Google Analytics (если он расширенный - это достаточно близко к теме. Однако 90% интернет-магазинов используют обычный).

Все эти показатели не про сквозную аналитику. Да, они могут быть вспомогательными, особенно если цикл продаж длительный. По ним вы вовремя понимаете, что все совсем плохо, или наоборот. Но конечные решения стоит принимать на основе реальных данных.

Это справедливо для любого типа бизнеса, за исключением редких случаев.

Заявки и звонки вроде и целевые, но клиентов не приносят. Или по одной кампании продаж меньше, но сумма чека выше и включает товары, у которых маржа выше. Есть риск принять ошибочное решение.

На ваш суд и выбор - 3 типа систем, в зависимости от сложности и продвинутости.

Уровень «Топор»

Это сложно назвать моделью сквозной аналитики. Но так как многие малые и микробизнесы на начальном этапе не могут себе позволить платные инструменты, этот вариант заслуживает внимания. Как показывает практика, не все и о нем знают.

Набор инструментов простой, с минимальными, иногда нулевыми, затратами бюджета.

• Google Spreadsheet, Excel;
• CRM или админка сайта с источниками заявок;
• Google Analytics и / или Яндекс.Метрика. Первое дает больше возможностей, но у Метрики свои фишки, которых нет у Гугла - вебвизор, отчеты о пиках посещений;
• Автоматический или полуавтоматический .

Множество бизнесов используют автоматический динамический коллтрекинг. Система показывает для каждого посетителя уникальный номер телефона, чтобы затем сопоставить звонок с конкретным пользователем, узнать о нем подробнее: какие запросы вводил, какая кампания сработала, какие страницы смотрел и т.д.

Доступно всё вплоть до операционной системы устройства.

Полуавтоматический коллтрекинг примитивнее и требует рутинной работы:

Принцип такой: каждый пользователь на сайте видит уникальный код. Менеджер его запрашивает, чтобы вручную связать звонок с конкретной сессией.

50-60% звонков удается фиксировать таким способом, но, как правило, через 2-3 месяца руководителям надоедает эта маета. При этом всё зависит от человеческого фактора.

Важно, чтобы менеджер ничего не забыл и не перепутал. Для него это дополнительная нагрузка: вместо того, чтобы продавать, он вводит промо-коды. Компания теряет в прибыли.

Справедливости ради отметим, что этот метод обходится недорого. И иногда это единственный доступный вариант - например, для микробизнеса с небольшим бюджетом.

Принцип внедрения

Пользователи приходят на сайт, совершают определенные действия. Всё фиксирует система аналитики. При оформлении заказов или заявок информация об источниках попадает в админку или CRM.

В самой простой модели нет связки этих инструментов, поэтому мы выгружаем данные в Excel по отдельности.

Вот выгрузка из CRM - это все закрытые сделки (кейс агентства Ringostat):

Заявки с сайта, в нашем примере - регистрации, с указанием источников, кампаний и ключевых слов:

И такая же выборка по звонкам:

Навыки работы в Excel облегчают работу, но это все равно занимает время. Отсутствие автоматизации - главный минус модели.

На начальном этапе, когда трафик небольшой и бюджет невысокий, этого хватает, но со временем приходится расширять возможности. Тем более если компания может себе позволить более совершенные техники.

Уровень «Автомат»

• Google Analytics - всё завязано на ней;
• CRM-система;
• Автоматический коллтрекинг;
• Автоматический импорт расходов OWOX BI;
• Microsoft Power BI (опционально).

Можно оставить те же Spreadsheets для визуализации и построения отчетов, но в Power BI больше фишек и есть автоматическая привязка к GA. Стоимость - 9-10 долларов за пользователя в месяц.

Принцип внедрения

По заявкам мы настраиваем цель в GA - «Транзакции». Информация о посещениях накапливается автоматически.

99% сервисов коллтрекинга передают данные в GA.

Для звонков существуют WebHooks - триггеры, которые мы отправляем в режиме реального времени.

Затем данные о закрытых сделках нужно передать в GA. Популярные системы - retailCRM, amoCRM - позволяют выгружать их напрямую. Либо можно создать свой коннектор за 1 неделю, либо поручить эту задачу программисту. В итоге вы получаете полный контроль над бизнес-показателями в Google.

Что вы видите в итоге в GA? Вот скриншот одного из клиентов Ringostat:

Столбец «Цена за достигнутую конверсию» показывает, сколько денег вы потратили. «Стоимость» - сколько вы «заплатили» за посетителей. «Доход» - сколько это принесло дохода.

Минусы

Чтобы понять недочеты этого уровня, разберем структуру данных системы аналитики:

Так работает Google Analytics: человек заходит на сайт и генерирует сессию. В рамках неё совершает действия (хиты): просматривает страницы, звонит, отправляет заявки, скачивает материалы и т.д.

По иерархии на первый взгляд всё правильно.

Проблема в том, что в GA у вас только агрегированные данные.

1) Нет доступа к конкретному пользователю и сессии, а это ограничивает возможности аналитики. Нельзя взять посетителя и посмотреть, что он делал на сайте, сколько раз заходил, какие действия совершал в ходе определенной сессии.

2) При больших объемах трафика - около 40 000 сессий в день - есть риск семплирования (для крупных проектов).

Это когда Google берет часть группы посетителей - выборку 5-7% - и переносит её поведение по собственному математическому алгоритму на всю совокупность. В итоге вы видите искаженные данные.

Всё, что можно сделать - кастомизировать отчет, но при этом мешают ограничения типа: один параметр нельзя включать в отчет с другим, нельзя добавлять свыше двух параметров и т.д.

4) Нельзя передавать персональную информацию. Основание - регламент конфиденциальности Google. Это еще больше усложняет задачи сквозной аналитики.

Уровень «Пулемет»

Разберем 2 варианта.

Вариант 1:

• Google Analytics;
• Автоматический call tracking;
• Облачная (Google Bigquery) или собственная база данных (MySQL, Mongo);
• Excel, Spreadsheets, Power BI, Data Studio, Tableau, Qlikview.

Своя БД сложнее в реализации. Поэтому мы рассматриваем Bigquery. Это облачный сервис с высокой скоростью обработки.

OWOX BI умеет делать стримминг в Bigquery. Это перехват данных из GA в сыром не агрегированном виде. Благодаря этому вы можете задавать любые вопросы относительно аудитории, поведения, его зависимости от разных факторов, дохода например. В общем, проверять различные гипотезы сколько угодно, без ограничений.

Чтобы делать какие-то выводы, нужно наглядно представлять таблицы из Bigquery в виде графиков, диаграмм и т.д. Есть платные сервисы Tableau и Qlikview - они дают продвинутую визуализацию.

Вариант 2:

• Kissmetrics или аналог (Mixpanel, Woopra, Amplitude);
• Автоматический call tracking.

Kissmetrics заменяет 1, 4 и 5 пункты предыдущего варианта. Это так называемая user-based, или person-based система аналитики. Здесь все «удобства», в отличие от GA: программа сама собирает данные, в том числе в сыром виде, дает доступ к пользователям, сессиям и разрешает передавать персональные данные.

Принцип внедрения

Если у вас есть Kissmetrics или аналог, вы загружаете туда всю информацию и подключаете CRM-систему. В случае с базой вы забрасываете в неё стримминг из GA и т.д. и выбираете программу для визуализации результатов. В то время как в Kissmetrics уже есть наглядные отчеты.

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подписаться

Сквозная позволяет отследить полный путь клиента от первого контакта с рекламным объявлением до совершения покупки, продажи.

Чтобы понять, что такое сквозная аналитика, разберем простую аналогию. Практически все современные компании, работающие офлайн, оценивают и премируют своих сотрудников на основании конкретных результатов их работы (выполнение плана, объем продаж, объем привлеченных клиентов). То есть, работа не оценивается по количеству совершенных звонков, по количеству встреч или объему проанализированных документов. Это необходимо, чтобы работодатель знал, сколько компания заработала с помощью данного сотрудника, целесообразно ли продолжать сотрудничество с ним.

Аналогичный механизм имеет сквозная веб-аналитика, она позволяет четко ответить на вопросы: сколько было потрачено на рекламу; сколько удалось на этом заработать.

Зачем нужна система сквозной аналитики

Сквозная аналитика для сайта дает данные со всех этапов воронки продаж. Это позволяет не только выбирать качественный трафик, но и анализировать, в каком месте клиента не «дожали».

Специалисты выделяют 3 главные функции сквозной аналитики:

1. Подробный анализ окупаемости каждого канала поступления трафика. Здесь можно рассчитать ROI (окупаемость инвестиций) не только для целой компании, но и для конкретного инструмента (баннера, тизера или даже ключевого слова).
2. Выявление аудитории, которая сделала заявку, заинтересовалась, но по каким-то причинам не завершила заказ. На данную группу нужно направлять дополнительную рекламу, мотивировать ее и доводить до желаемого результата.
3. Отключение рекламы для действующих клиентов/ настройка для действующих клиентов другой рекламы. Это позволит сэкономить бюджет и не раздражать клиентов.

Как настроить сквозную аналитику

Для этого понадобится как минимум и Google Analytics. Необходимо объединить их в единое целое. Настройка сквозной аналитики представляет собой 3 простых действия:

1. После того, как посетитель оформил заявку на сайте, его Client ID (клиентский ID или cid) передается в CRM систему.
2. Если лид заинтересован в совершении покупки, при смене статуса в CRM, он передается уже в Гугл Аналитику (ГА). Если покупка совершилась, в ГА передается сумма сделки.
3. В принципе, задача состоит в обогащении ГА данными из CRM. В итоге у нас на руках есть эффективное средство для составления удобных отчетов в различных направлениях и разрезах.

Чтобы превратить посетителя в лида, нужно применить 3 различных формата соприкосновения. Главная задача: передать ID клиента после контакта с ним.

Возможные типы контактов:

• Стандартная заявка, форма заказа.
• Телефон. Чаще используют пользователи, предпочитающие оформлять заказ с оператором по телефону.
• Онлайн-консультант.

Для настройки системы сквозной аналитики понадобятся следующие инструменты:

• Система веб аналитики (ГА)
• CRM-система
• Сервис интеграции (к примеру, Albato.ru)
• Сервис
• Онлайн-консультант
• При необходимости, дополнительные формы взаимодействия с клиентами.

Шаг 1

Прежде всего, настраиваем в CRM функцию передачи cid тех посетителей, которые проявили интерес. Данный cid назначается ГА и является уникальным для каждого пользователя, он представляется в виде цифровой комбинации, например: 758596365.0236524158. Cid размещается и постоянно хранится в cookie интернет браузера, он назначается для посетителя теми сайтами, где установлена ГА. Сейчас вы ищите для себя полезную информацию и читаете статью, а тем временем, сайт уже присвоил вам cid. Чтобы узнать свой cid нажмите клавишу F12, далее выберите раздел «Application», затем «Cookies» и перед вами будет ваш cid.

Чтобы отправлять cid в CRM есть несколько способов. Если на сайте имеется форма обращения, в нее можно встроить дополнительный пункт (он будет скрыт) для автоматического отправления cid в систему.

Перед этим в самой системе CRM нужно открыть поле, куда будут стекаться пользовательские cid. Это может сделать веб-мастер или программист. Если нет возможности воспользоваться их услугами, используйте готовый конструктор форм CRM, где уже есть опция отправки cid. Например, amoCRM (обратите внимание, что здесь нужно поставить галочку рядом с GA.

Теперь наша форма заказа или заявки интегрирована с CRM и передает cid. Если на сайте есть дополнительные каналы связи, их также нужно интегрировать с системой. Большая часть коллтрекингов и онлайн-консультантов имеют в настройках опцию интеграции с CRM, достаточно сделать пару кликов (чтобы узнать какие именно надо сделать клики, ознакомьтесь со справкой использующегося приложения).

Шаг 2

Настройка экспорта данных в ГА из CRM

Заветный cid, о котором так много сегодня говорится, является ключом для привязки истории действий и посещений сайта. Можно настроить экспорт любых действий, исходя из потребностей бизнеса. Для примера рассмотрим экспорт следующих действий: смена статуса на «Заявка подтверждена» и смена статуса на «Сделка реализована» с указанием суммы сделки. Связку будем настраивать с помощью единого сервиса интеграций Albato.ru (небольшие компании вполне могут ограничиться бесплатной версией, а для крупного бизнеса лучше приобрести платную версию с оплатой 999 рублей/месяц).

Сначала нужно зарегистрироваться в сервисе и добавить связку amoCRM - GA.

После этого откроется новое окно, где мы указываем параметры подключения. В пункте «amoCRM» устанавливаем «Обновление статуса сделки», в пункте GA - «Событие».

В третьем шаге выбираем подключение, которое создали до этого.

• Идентификатор отслеживания - это номер используемого счетчика в GA
• Идентификатор клиента. Это тот самый cid. Клиентские ID заранее собирались и привязывались к клиентам в системе CRM.
• Категория события. Это может быть любой параметр, главное, чтобы вам было удобнее.
• Действие по событию. Здесь тоже может быть вписано любое название.

После этого сохраняем внесенные изменения и видим нашу связку:

amoCRM:: Обновление статуса сделки > Google Analytics:: Событие

Далее прописываем в фильтре события, которые будем передавать. К примеру, вы хотите просмотреть в ГА источник трафика, который приносит подтвержденные сделки. Для этого изменяем связку, нажав значок карандаша. Далее жмем на иконку посередине.

Откроется окно, в котором нужно ввести необходимые данные, а именно изменяем только одну строку. Прописываем, что когда статус будет изменен на «Подтвержденная сделка», событие должно сработать (в нашем примере число 14843968 соответствует данному статусу). Сохраняем изменение.

Как вы поняли, нам нужно знать ID всех статусов системы CRM. Для этого в том же Альбато открываем «Подключения», заходим в amoCRM и выбираем пункт «Редактировать запись». Далее откроется окно со статусами.

Далее «Запускаем связку» и смотрим на статус. Он должен измениться с «Приостановлено» на «Ожидание». Если статус изменился, все сделано правильно и связка привязалась. Аналогичным образом создается вторая ссылка, чтобы в ГА передавались не только события подтверждения заявок, но и совершенные продажи с указанием суммы.

В результате имеем 2 рабочие связки.

Сегодня есть различные сервисы сквозной аналитики, не стоит ограничиваться Альбато. Можно попробовать Roistat, PrimeGate.io, CoMagic. Сквозная аналитика + Comagic Коллтрекинг, K50 и так далее. Некоторые сервисы являются платными, некоторые предоставляют бесплатные версии для небольших компаний. Пробуйте различные сервисы и выбирайте функционал, с которым вам удобнее работать.

Тема сквозной аналитики в последнее время напоминает тёмную материю: все о ней знают, много раз слышали, некоторые даже имеют представление, что это такое, но когда пытаешься узнать подробности – уходят в абстрактное рассуждение о создании вселенной и user ID.

На самом же деле, в сквозной аналитике нет ничего сложного – это самая обычная аналитика, которая прослеживает весь путь пользователя от первого контакта (будь то поисковый запрос или звонок по визитке) до повторной продажи. Именно благодаря этому «пронизыванию» всего процесса закрепилось название «сквозной». Но, положа руку на сердце, я считаю, что любая аналитика должна быть сквозной, иначе это не аналитика, а допущения на конкретном участке маркетингового взаимодействия.

Почему не всякая аналитика – сквозная?

Итак, представьте ситуацию: у вас небольшой интернет-магазин, вы запускаете рекламу только в Google.Ads (бывший AdWords), на сайте стоит Google.Analytics с настроенной расширенной (это важно) электронной коммерцией. Все продажи совершаются исключительно через сайт, оплата проходит онлайн (в том числе и возвраты). В этом случае для работы достаточно функционала Google.Analytics. Он является тем самым инструментом сквозной аналитики, поскольку фиксирует заходы на сайт, процесс выбора товара, как клиент положил что-то в корзину, удалил из неё, какой промокод использовал. Если через месяц этот пользователь вернулся и совершил повторную покупку – это тоже можно отловить стандартными методами Google.

Но, увы, на практике всё немного не так:

— магазины используют множество каналов привлечения пользователей;
— часто задействована оффлайн реклама;
— коммуникации проходят не только в рамках сайта, но и по телефону (иногда клиенты приходят в офис!);
— далеко не все «заявки» (или лиды) являются продажами;
— даже если продажа состоялась, клиент может вернуть товар в течение 14 дней (или позже, в соответствии с договором).

В итоге практически невозможно посчитать ROI по каждому отдельному каналу. А на практике, увы, люди даже не сводят расходы из разных источников, не говоря уже о том, чтобы сводить данные разных этапов и процессов. В результате получают разрозненную информацию, которая никак не связана между собой:

Поэтому зачастую принимаются неверные решения, основанные на мифах, слухах и интуиции (которая основана на мифах и слухах).

Что же с этим делать?

И вот, когда казалось, что всё пропало, на помощь пришла сквозная аналитика, которая с высокой точностью (вплоть до каждого отдельного пользователя) помогла связать разрозненные данные в единую цепочку.

Существует три основных подхода к решению проблемы.

Сводим все данные в Google.Analytics

Первый подход состоит в следующем: сводим всё в Google.Analytics, передавая различными способами все последующие этапы. Например, практически все системы CallTracking, хантеры и онлайн-чаты отправляют в Google стандартные события, на которые можно настроить цель и прикрепить ценность. CRM-системы также могут передавать нужные параметры при правильной настройке. Всё это связывается по идентификатору пользователя. В результате мы можем отследить каждого отдельного покупателя.

Аналогичным образом добавляем в Google.Analytics и данные о расходах (например, о ).

В результате зафиксированы все точки контакта, ну а продажа идёт стандартными средствами расширенного Е-коммерс.

Использование специализированных сервисов

Второй способ менее изобретателен и намного проще: покупаете подписку у специализированного сервиса (например, Roistat или Alytics), которые сводят все данные воедино в своём интерфейсе.

Не возникает сложностей с настройками и подключением. В системе также заложены наиболее востребованные стандартные отчёты и воронки по продажам, вам даже не нужно будет придумывать свои.

Самостоятельное сведение всех данных в таблицах

Третий способ наиболее ресурсоёмкий вначале, но простой и удобный в дальнейшем. Выгружаете все данные из разных источников в единую базу (это может быть как любое облачное решение, так и собственная база данных на сервере или же обычные таблицы Excel/Google.Sheets) и строите любые отчёты, которые нужны (например, с помощью Google Data Studio или Power BI).

Преимущества и недостатки каждого способа кратко приведены в таблице:

Способ сведения данных	Плюсы	Минусы
Сведение в Google.Analytics	— бесплатно; — не требует дополнительных интеграций; — не нужно дополнительно изучать что-то новое.	— ограничено функциями и отчётами самого Analytics; — часть данных может теряться.
Сторонние системы сквозной аналитики	— быстро; — есть готовые отчёты; — официальная техподдержка.	— нужно платить каждый месяц.
Сведение в таблицах	— бесплатно; — можно построить любой отчёт за любой период.	— довольно ресурсоёмко при настройке; — нужно уметь строить запросы к базе данных; — нужно уметь пользоваться системами анализа.

Что получим в итоге?

В результате использования одного из указанных способов можем получить такой результат:

Сразу хочу отметить, что в этом случае мы использовали упрощённую модель расчёта, постоянные расходы равномерно распределили между всеми источниками.

Отдельно хочу обратить внимание на многоканальные продажи. Рекомендую использовать линейную модель, если доход равномерно распределяется между всеми каналами, участвующими в продаже.

В этом случае сразу видим результаты с каждого конкретного канала. Представьте всё это в динамике… (хочу отметить, что «Рекомендации» – это результат затрат на рекламу в предыдущих месяцах. Не стоит считать, что он полностью бесплатный. В этом случае, снова же, хотели показать общую картину).

Что нужно для начала?

Чтобы начать пользоваться всеми удобствами сквозной аналитики, нужно быть готовым и морально, и технически. Дело в том, что, во-первых, у вас появится довольно большой объём новых данных для анализа, многих это пугает. Во-вторых, по опыту могу сказать, что многие не делают даже такие простые вещи, как UTM-метки, что делает дальнейший анализ невозможным.

Обращаю внимание на то, что если аккаунты AdWords связаны с Google.Analytics, а Яндекс.Директ связан с Метрикой, данные передаются и без меток, автоматически (метки, конечно, есть – Google и Яндекс ставят их сами, но свои, специфические). Сторонние же системы (коллтрекинг и CRM) не могут прочесть эти метки, поэтому обязательно нужно ставить стандартные UTM.

Кроме того, убедитесь, что все системы корректно считывают и записывают эти данные. Только тогда можно будет связать их воедино.

Вместо заключения

Независимо от того, каким способом будете анализировать данные, помните, что аналитика нужна не сама по себе, а для принятия решений. Даже самый красивый дашбор – это просто картинка, если она не отвечает на поставленный вами вопрос.

Следует помнить, что аналитика – это не надстройка над процессом продаж, а неотъемлемая часть каждого звена в цепочке:

И это всё не разные аналитики, а одна, соединяющаяся цепочка.

А построить отчёт по собранным данным – не так уж и сложно:

В одной из следующих статей рассмотрим конкретный кейс по настройке сквозной аналитики и покажем результаты её внедрения.

Прокачай свои навыки в SEO на максимум! Авторские курсы SEO-Кокшарова (Devaka)

Курс для продвинутых:
17 октября начнётся курс Hard SEO «От специалиста до профи» .
Длительность курса: 6 недель.
Вы научитесь глубокому анализу сайта, понимать алгоритмы поисковых систем, применению продвинутых SEO-инструментов.

Курс для продвижения проекта:
22 октября – авторский курс SEO Pro , созданный совместно с WebPromoExperts.
Длительность курса: 4 недели.
Вы научитесь проводить SEO-аудит сайтов, анализировать семантику, наращивать ссылочную массу сайта и анализировать эффективность продвижения в поиске.