Современный бизнес в интернете – это уравнение со множеством неизвестных. Множество рекламных кампаний и каналов обеспечивают ваше взаимодействие с потенциальными клиентами, забирая при этом существенную долю бюджета предприятия. Чтобы оптимизировать эти расходы, нужно каким-то образом определить, какие маркетинговые инвестиции работают, а какие нет. Ответить на этот вопрос бывает очень сложно, особенно, если количество возможных комбинаций каналов, кампаний и способов совершения покупки начинает стремиться к бесконечности. На помощь в таких ситуациях приходит сквозная аналитика. Именно она позволяет объединять и структурировать информацию обо всех точках касания с клиентом, а также дает возможность увидеть реальную рентабельность маркетинговых вложений. В этой статье мы подробнее рассмотрим, что такое сквозная аналитика и дадим несколько практических советов по ее применению.

Задачи сквозной аналитики

Стандартные методы аналитики отличаются простотой, и в этом заключаются их как сильные, так и слабые стороны. Они существенно упрощают картину реальных продаж, что в некоторых случаях приводит к полному искажению фактической ситуации и делает невозможным выполнение сколько-нибудь качественного анализа. Например, Google Analytics в базовых настройках отдает всю ценность от покупки последнему непрямому источнику. Таким образом, полностью игнорируется вклад в продажи других точек взаимодействия с клиентом. Тут-то на помощь и приходит сквозная аналитика. Она позволяет:

• Собирать полные данные по всем точкам соприкосновения пользователя с компанией.
• Дополнять информацию об онлайн активности пользователей данными о фактических продажах, импортируемых из CRM системы.
• Оценивать эффективность каналов исходя из всех взаимодействий с клиентом.
• Разумно и оперативно перераспределять рекламный бюджет.
• Автоматизировать контроль и настройку рекламных кампаний, выполнять корректировку ставок по каналам, фразам, кампаниям на основании показателя ROAS.
• Автоматизировать составление отчетов с любыми нужными вам KPI и метриками.
• Оценивать результативность рекламы по разным моделям атрибуции, чтобы выявлять самые полезные и бесполезные из них;
• Сегментировать пользователей для дальнейшей персонализации рекламных кампаний и маркетинговых усилий по каждой группе.
• Проводить ROPO- и когортный анализ, А/В тесты, чтобы иметь максимально полную картину о влиянии онлайн маркетинга на офлайн продажи, расчета жизненной ценности клиента, сравнивания эффективности рекламных кампаний и каналов.

Настройка сквозной аналитики

Настраивать сквозную аналитику можно множеством разных способов. Несмотря на это, общий принцип у всех этих методов примерно один – скопмилировать данные из рекламных сервисов, CRM, коллтректинга и GA в одном месте для дальнейшей обработки. Среди профессиональных маркетологов все большую популярность завоевывают продукты OWOX BI. Это объясняется довольно просто. Указанные инструменты позволяют объединять все данные в облачном хранилище, не требуя дополнительного места на ваших серверах, покупки каких-либо лицензий или установки дорогостоящего программного обеспечения. В качестве облака тут используется Google BigQuery, куда вся информация передается в режиме реального времени, без обработки и искажений. В результате пользователь получает сырые несэмплированные данные, на основании которых можно строить любые отчеты со всевозможными комбинациями параметров и показателей.

Читайте нас ВКонтакте и в Одноклассниках