Чому наскрізна аналітика стає ключовою для бізнесів? Які конкретні цілі та завдання пов'язані із її загальною концепцією? Та чому саме наскрізна аналітика має такий вагомий вплив на успішність бізнес-процесів? На ці та інші питання відповідаємо разом з Андрієм Корнятом, фахівцем відділу web-аналітики в Promodo.
Що таке наскрізна аналітика?
Наскрізна аналітика (end to end analytics) — це аналіз маркетингової ефективності методом відстеження шляху клієнта: від першої взаємодії з брендом до продажів та повторних замовлень.
Наскрізний аналіз накопичує дані з усіх маркетингових каналів, показує ефективність та результативність кожного з них. Є канали, що прямо не впливають на кінцеву покупку, а виконують функцію «прогріву» аудиторії. Їх метрики — кількість показів, або CTR оголошення — як показник привабливості, а також взаємодії із залученою аудиторією. Наскрізна аналітика допомагає не лише визначити ефективність окремих каналів, але й розкрити взаємодії між ними, враховуючи їхню роль у формуванні повноцінного маркетингового стратегічного плану. Такий підхід дозволяє оптимізувати рекламні зусилля та спрямовувати ресурси на найбільш ефективні канали залучення та утримання клієнтів.
Наскрізна аналітика об’єктивно відображає ефективність маркетингу, показуючи, які саме рекламні канали та джерела якнайкраще генерують продажі. Також впровадження наскрізної аналітики дозволяє широко поглянути на ефективність різних рекламних інструментів, допомагає у візуалізації та розумінні взаємозв'язків між ними. Маркетологи використовують ці необхідні дані для планування бюджетів та визначення каналів, які слід залучити для збільшення прибутку від послуг, товарів тощо.
Що більше у вас каналів, точок контакту та часу на прийняття рішення, то складніше впровадити наскрізну аналітику
Одна з найголовніших цілей наскрізної аналітики — ретельніше відстеження всього ланцюжка дій та поведінки клієнта: від першого доторку з рекламною кампанією до першої здійсненої купівлі, повторних покупок та відстеження довічної вартості клієнта (LTV*) та інших важливих показників.
LTV (Lifetime Value) — це «довічна вартість клієнта». Показник доходу, який компанія отримує за весь час взаємодії з конкретним покупцем.
Процес наскрізної аналітики передбачає збір даних з різних платформ та їх подальший аналіз для отримання інсайтів про ефективність маркетингових кампаній.
Основні платформи та джерела даних:
- Google Ads;
- сервіси телефонії
- Google Analytics;
- рекламні кабінети;
- соціальні мережі;
- аналітичні та CRM-системи;
- кол-трекінг;
- сервіси розсилок тощо.
Розгляньмо це на прикладі типової SaaS-компанії, що монетизується за моделлю підписки.
Використовуючи GA4, компанія може отримати інформацію щодо вартості покупки та витрат на неї. Однак, модель рекурентного платежу генерує прибуток протягом тривалого часу, тому дохід від клієнта не обмежується одним платежем.
Тому, при оцінці маркетингової ефективності, слід орієнтуватися не на тимчасовий прибуток від клієнта в перший місяць, а на кількість грошей, яку клієнт принесе за весь час взаємодії з компанією (Lifetime Value).
Відтак, компанія може витратити більше на залучення клієнта, коли знатиме, що навіть за умови збитковості у перший місяць, вона отримає прибуток від ліда. Для деяких бізнесів це вкрай важливо, оскільки вони акцентують стратегічний фокус не на купівлі та показнику ROMI, а саме на LTV, оскільки доволі часто клієнт не окуповується з першої транзакції.
Переваги наскрізної аналітики
End to end analytics дозволяє компаніям краще розуміти, які маркетингові стратегії є найефективнішими, як оптимізувати витрати та підвищити ROI.
Що дозволяє робити наскрізна аналітика?
- Автоматизувати звітність
- Розрахувати рентабельність інструментів
- Виявити неефективні рекламні канали та інструменти
- Проаналізувати LTV, Retention rate тощо
- Визначити ефективні канали
- Проаналізувати процес закриття лідів у продаж
- Оптимізувати маркетингові витрати
Чому наскрізна аналітика критично важлива для бізнесів? Вона дозволяє оцінити ефективність кожного джерела трафіку та взаємодії з користувачем, зрозуміти у які канали потрібно інвестувати кошти. І вже на цьому підґрунті робити висновки щодо того, який рекламний канал потребує подальшого масштабування та оптимізації.
Для яких бізнесів наскрізна аналітика надважлива, а для яких вона немає сенсу, й чому?
Наскрізна аналітика є ключовою для компаній, які використовують багатоканальні маркетингові стратегії та відстежувати їх ефективність — це:
- Роздрібні мережі. Ці компанії зазвичай мають як онлайн, так і фізичні магазини. Наскрізна аналітика дозволяє їм відстежувати шлях клієнта від початкової обізнаності та маркетингових точок до покупки, незалежно від того, чи відбувається це онлайн, в магазині, через мобільний застосунок тощо. Таке інтегроване бачення має вирішальне значення для оптимізації маркетингових витрат, розуміння життєвої цінності клієнта та прийняття рішень на основі даних для покращення загального клієнтського досвіду.
- eCommerce-платформи. Для компаній, що займаються повноцінною електронною комерцією, наскрізна аналітика необхідна для розуміння того, як саме маркетингові зусилля в таких каналах, як платний пошук, соціальні мережі, електронна пошта тощо, конвертуються у відвідуваність вебсайту, додавання до кошика, оформлення замовлення та повторні покупки. Цілісний погляд на життєвий цикл клієнта дає можливість постійно тестувати, оптимізувати та вдосконалювати кожну точку контакту від придбання до утримання клієнта.
- SaaS-платформи. Компанії, що надають програмне забезпечення як послугу, зазвичай мають заплутаний цикл продажів з багатьма потенційними точками контакту, такими як контент-маркетинг, вебінари, безплатні пробні версії тощо, перш ніж перевести користувачів на платну підписку. Наскрізна аналітика показує, які канали та тактики є найбільш ефективними для пошуку, залучення потенційних клієнтів, стимулювання активацій, зменшення відтоку і розширення акаунтів з часом.
- Середній та великий бізнес. Будь-яка велика організація, яка продає через безліч онлайн і офлайн каналів, отримує величезну користь від наскрізної аналітики. Вона запобігає виникненню «сліпих зон» та «глухих кутів», які знижують ефективність маркетингу та рівень задоволеності клієнтів. Інтегрована, комплексна аналітика — це основа для прийняття повністю обґрунтованих рішень щодо розподілу бюджету, таргетування аудиторії, контент-стратегії тощо.
Маленьким компаніям або стартапам з обмеженим маркетинговим бюджетом зазвичай складно ефективно використовувати наскрізну аналітику
А, саме, наскрізна аналітика неважлива чи менш важлива для компаній де:
Малий обсяг даних
Якщо бізнес має обмежений обсяг даних та маркетингових активностей, використання наскрізної аналітики може бути зайвим та витратним. У цьому випадку, варто послуговуватись простішими аналітичними інструментами.
Особливості бізнес-моделі
Окремі види бізнесів можуть мати особливості у структурі та ефективності маркетингових стратегій; відтак, наскрізна аналітика не принесе особливої користі. Наприклад, якщо бізнес головно спирається на канали, які важко порівняти чи виміряти, аналітика не буде дієвою через неможливість визначення чітких зв'язків.
Фінансові обмеження
Часто компанії тимчасово відмовляються від використання наскрізної аналітики через фінансові обмеження або недостатність ресурсів для реалізації та обслуговування аналітичних систем.
Низька digital-активність
Якщо компанія не використовує цифрові канали, або її присутність в Інтернеті обмежена, важко здійснювати повноцінний збір та аналіз цифрових даних.
Приклади використання End to end analytics
Оскільки наскрізна аналітика є важливою для різних галузей, цей підхід дозволяє бізнесам приймати інформовані стратегічні рішення на основі реальних даних.
Уявимо, що туристична агенція витратила на рекламу 10 000 грн.
Тож для розуміння ефективності реклами, ми можемо розрахувати ROMI (return of marketing investment).
Бачимо, що витрати на рекламу окупилися на 110% відносно витрат у 10 000 грн. Аналізуючи даний показник у розрізі каналів, можемо визначити які рекламні канали найприбутковіший чи оптимізувати менш результативні.
Про налаштування та інтеграцію наскрізної аналітики, CRM та GA4
Найпоширеніші помилки при налаштуванні наскрізної аналітики
- Проблеми з дублюванням даних
- Проблеми з передачею UTM
- Зайві дані
- Відсутність чітко визначених цілей
- Надто великий контроль за даними
Визначення цілей та завдань аналітики
Починаючи процес налаштування наскрізної аналітики, насамперед визначаємо цілі та завдання, які повинна виконати наскрізна аналітика. Далі, проводимо аналіз усіх джерел, які використовує клієнт: рекламні канали для привертання трафіку, такі як Google чи Facebook Ads, дані з Google Аналітики, розсилки через платформи, такі як MailChimp, eSputnik, SendPulse тощо. Опісля, ми повинні зрозуміти шлях клієнта — його взаємодію до заповнення заявки та покупки. Це уможливить побачити флоу користувача, визначити модель атрибуції та обрати інструменти для інтеграції.
На цьому етапі важливо передусім продумати доцільність реалізації наскрізної аналітики, щоб надалі вносити менше правок та змін в моделі даних та звіти.
Найкраще одразу обговорити цілі з майбутніми користувачами звітів (частіше за все це — маркетологи) та зібрати їхні побажання та вимоги. Одразу проаналізувати чи є в компанії побудовані бізнес-процеси у CRM, аби не довелося знову переробляти налаштування після інтеграції.
Налаштування GA4
Для коректної та повної передачі даних із сайту потрібно переконатися у правильності налаштування аналітики, а саме:
- відсутність дублювання даних;
- відстеження цілей;
- визначення конверсій;
- відсутність розбіжностей у кількості транзакцій з CRM.
Google Analytics 4 відстежує максимальну кількість дій на сайті та інтегрується з іншими платформами. Ми перевіряємо наскільки коректно вона налаштована, які дані передає, та чи відстежує усі задані цілі.
Як змінилося налаштування наскрізної аналітики після переходу на GA4
Вочевидь стало простіше працювати з даними та звітами. Умовно, більшість інформації, що потрібна для наскрізної аналітики — це дані з GA, які вивантажують в BigQuery або інше сховище, а далі для потреб звітності — збирають та поєднують з іншими джерелами.
Працюючи з GA3, ми зіткнулися з відчутною проблемою — відсутність нативного імпорту та експорту даних у BigQuery. Дані потрібно було витягувати через API, а далі відправляти їх у саму базу даних. GA4 передбачає експорт даних у BigQuery за замовчуванням і це насправді дуже полегшує роботу.
Інтеграція джерел даних
Тут важливо визначити усі джерела даних, які використовуємо для побудови наскрізної аналітики:
- Рекламні платформи (Google Ads, Facebook Ads);
- Системи email-розсилок (MailChimp, eSputnik);
- Системи телефонії (RingoStat, Binotel);
- CRM-системи (PipeDrive, KeepinCRM).
Приклад: Якщо ваш бізнес використовує Google Ads для залучення трафіку, потрібно інтегрувати ці дані для відстеження ефективності кампаній.
Важливо: забезпечити синхронізацію та стандартизацію даних та визначити місце їхнього розташування при вивантаженні. Це може бути BigQuery чи будь-яка інша база даних.
Ми перевіряємо, які дані передаються у CRM та які UTM використовуються. Для простоти подальшого зведення, ми форматуємо отримані дані. Переглядаємо, які дані не передаються, в яких даних є помилки чи пропуски тощо. Відтак, вивчаємо дані з різних сервісів, щоб зрозуміти ймовірні помилки і як їх обходити.
Завершивши підготовчий етап, поєднуємо дані. Але тут є одне але, оскільки для багатьох компаній стратегічно важливі SQL або MTL, тобто потенційні споживачі, котрих вони вважають якісними або кваліфікованими. Щойно ми розуміємо, які дані нам потрібні, аналізуємо джерела які використовує потенційний споживач та вивантажуємо дані в базу даних. Зазвичай ми використовуємо BigQuery, де отримуємо завантажений експорт даних із GA4. Далі, через API під’єднуємось до СRM-системи, рекламних кабінетів та інших джерел й вивантажуємо потрібні нам дані в окремі таблички в BigQuery.
Визначення KPI
Визначаємо ключові показники ефективності, які відображатимуть досягнення бізнес-цілей. Обираємо метрики, які визначатимуть успішність аналітичного процесу.
Маркетологи збирають дані про ключові показники з різних систем та з усіх маркетингових каналів в єдиному інтерфейсі:
- ROMI (повернення маркетингових інвестицій);
- ROAS (рентабельність рекламних витрат);
- ROI (рентабельність інвестицій);
- CPO (вартість замовлення);
- CPA (вартість дії);
- CTR (клікабельність);
- CPC (вартість за клік);
- Bounce Rate (показник відмов).
Створення уніфікованої моделі даних
Після інтеграції усіх даних, ми переходимо до створення їх уніфікованої моделі, де визначаємо методи об'єднання та агрегації інформації. Цей етап включає формування окремих таблиць чи представлень, які допомагають здійснити зручний та доступний аналіз. У процесі ми також приділяємо увагу «очищенню» наявних даних — це видалення дублікатів, обробка втрачених значень та, за необхідності, групування або сортування даних за різними ознаками. Під час цього етапу важливо стежити, щоб дані були консистентними, точними та готовими для подальшого аналізу та використання у прийнятті рішень.
Налаштування звітів та панелей інструментів аналізу
Будуємо прототип звітів, а також звіти та інформаційні панелі за визначеними на попередніх етапах метриками. Визначаємо, який інструмент використовуватимемо, зважаючи на складність візуалізації та нашого бюджету. Найпопулярнішими із багатьох інструментів візуалізації виступають: Looker Studio, Power BI, Tableau.
Скільки часу потрібно, щоб побачити ефект від наскрізної аналітики?
Ефект від наскрізної аналітики буде індивідуальним — залежатиме від її даних та отриманих результатів. Відповідно, якщо клієнт правильно розуміє навіщо йому наскрізна аналітика, які дані він хоче відстежувати, і які дані для висновків йому потрібні, то десь за місяць побачимо перші результати — якісь зведені дані бізнес-діяльності компанії. Відтак, зробимо висновки для забезпечення кращих результатів у майбутньому..
Також потрібно зважати на особливість бізнесу. Умовно, якщо це якийсь інфопродукт з коротким циклом угоди — лендінг з продажу курсів, чи компанія, яка запускає рекламу через Facebook. Цикл угоди може бути наступним: користувач побачив рекламу, зацікавився, клікнув, перейшов на лендінг, ознайомився з офером, вийшов, потім за два дні побачив наступну рекламу, зацікавився, перейшов та купив. Відповідно, цикл угоди триває один-два дні. В такому випадку, ми зможемо формувати гіпотези з покращення ефективності бізнесу та вже через декілька днів спостерігати їх результативність.
Висновки
Аналіз спрощується завдяки використанню наскрізної аналітики, яка автоматично збирає та об'єднує дані з CRM, рекламних каналів та вебсайту. Це дозволяє відстежувати витрати на рекламу та доходи від продажів. Звіти створюються всього за кілька хвилин. Маркетолог може швидко оцінити ефективність реклами за допомогою таких показників, як окупність реклами (ROI) та вартість залучення клієнта (CAC), що дозволяє заощаджувати час на рутинні завдання.
на розсилку
