5
(1)

Наскрізна аналітика — це показник високого рівня цифрової зрілості бізнесу та найбільш бізнес-орієнтований інструмент цифрового маркетингу.

Впровадження системи наскрізної аналітики – не стандартизований процес. Терміни, вартість та рівень складності технічної реалізації залежать від підходу, який ви визначите на початку: технічний чи бізнес-орієнтований. А також від рівня підготовки та досвіду фахівця з інтернет-маркетингу, що керуватиме процесом впровадження.

Що таке наскрізна аналітика?

Наскрізна аналітика – це метод обробки маркетингових даних, метою якого є визначення ефективності маркетингових каналів з урахуванням даних про підтверджені фінансові результати маркетингових кампаній. Як універсальний метод досягнення мети наскрізної аналітики, прийнято вважати метод збору даних про шлях клієнта по воронці продажів з обов’язковим фіксуванням кожного контакту та розподілом ваги отриманих контактів між маркетинговими інструментами при формуванні підсумкових результатів.

Наскрізна аналітика — це набір інструментів та засобів, які частково або повністю автоматично інтегруються один з одним.

Додаткове визначення терміну, яке доповнює, але не замінює його

Основні маркетингові показники, відстеження яких вирішується за допомогою наскрізної аналітики — LTV і ROMI.

LTV (life-time value / довічна цінність клієнта) — загальна цінність майбутніх грошових потоків, що надходитимуть від покупця, протягом усього періоду його відносин з компанією.

ROMI (Return on Marketing Investment) - це маркетинговий показник повернення інвестицій. Розраховується шляхом ділення доходу (попередньо з прибутку необхідно відняти витрати), отриманого від маркетингових активностей, на маркетингові витрати.

Підходи до впровадження наскрізної аналітики

Наскрізна аналітика надає інформацію про реальну фінансову ефективність кожного маркетингового каналу в довгостроковій перспективі. Це забезпечує прийняття стратегічних рішень на основі наступних даних:

  • від яких каналів залучення трафіку необхідно відмовитись
  • як розподілити бюджет між каналами залучення клієнтів
  • які канали ефективніші на тактичному рівні, а які допомагають вирішувати стратегічні завдання

У площині практичного застосування, можна назвати 2 підходи до процесу застосування наскрізної аналітики, які з одного боку визначені ініціаторами процесу, з другого практичним застосуванням результатів впровадження. Хотілося б також відзначити, що впровадження наскрізної аналітики без бюджету теж можливе. Почати розбиратися з особливостями процесу можна за допомогою простих таблиць, доступних кожному.

№1 Технічний підхід до розробки сценарію впровадження наскрізної аналітики

При технічному підході, налаштування та впровадження наскрізної аналітики має на меті автоматизацію рекламних активностей, та підвищення якості роботи автоматичних стратегій рекламних систем. Основне завдання технічного плану — налаштувати передачу даних про статус і цінність ліда з CRM в рекламні системи. Базовий сценарій такого обміну, на прикладі контекстної реклами:

  • Google Analytics надсилає в CRM дані про конверсії з розбивкою за типом (дзвінок, форма) та вказівкою джерела та каналу (або всього набору UTM міток).
  • CRM повертає до Google Analytics оброблені дані з оцінкою якості ліда. (Для MQL встановлюємо цінність 1 грн, для SQL 10 грн, для CL 0 грн).
  • З Google Analytics у CRM завантажуються дані про витрати.
  • Google Analytics надсилає дані до кабінету Google Реклами, і там ми працюємо зі стратегіями, спрямованими на максимальну цінність конверсії. Тобто, оптимізуємо кампанії лише під якісні ліди SQL.

MQL (Marketing Qualified Lead) — клієнт з потенційною потребою у продукті або послузі компанії. У цю категорію автоматично потрапляють усі ліди, залучені за допомогою реклами.

SQL (Sales Qualified Lead) — клієнт з підтвердженою потребою та високою готовністю до покупки - у цю категорію потрапляють ліди, після спілкування з менеджером із продажів, під час якого було визначено потребу чи зацікавленість у послугах компанії.

CL (Cancel Lead) — неможливість встановити контакт або 100% нецільовий лід: клієнт повідомив у розмові, що шукав послугу з іншої ніші.

сквозная аналитика в маркетинге - схема сквозной аналитики
Схема наскрізної аналітики на прикладі обміну даними оптимізації контекстної реклами

Це примітивний формат, заточений виключно під зв’язку Google Реклами/Аналітики та CRM, але по факту, для оптимізації контекстної реклами цього достатньо. До того ж вартість впровадження цього методу мінімальна – з урахуванням вартості колтрекінгу та годин роботи програміста – близько 1200 грн. на місця.  Є також умовно безкоштовний спосіб (за колтрекінг доведеться платити, проте можна використати статичний), але реалізація наскрізної аналітики за таким сценарієм потребуватиме витрат часу замість фінансів.

№2 Впровадження наскрізної аналітики для вирішення бізнес-завдань

cквозная аналитика в маркетинге
Наскрізна аналітика в маркетинговій воронці, структура звіту в crm

Другий підхід до впровадження наскрізної аналітики вирішує завдання стратегічного, а не тактичного рівня. Ініціаторами впровадження найчастіше стають маркетингові директори та власники бізнесу, залучені до операційного управління.

Значна частина зусиль при розробці сценарію впровадження наскрізної аналітики зосереджена на доробках системи CRM та деталізації шляху користувача до покупки у цифровому форматі. Основне завдання – створити всередині CRM систему для контролю окупності маркетингу з деталізацією за напрямками/категоріями та обліком LTV. Для цього необхідно передавати в систему дані UTM розмітки:

  • Джерело: utm_source=google
  • Канал: utm_medium=cpc
  • Компанія: (за шаблоном) utm_campaign=stomatologiya
  • Контент: (послуга або піднапрямок) utm_content=ortodont
  • Ключове слово:utm_term={keyword}

А також доопрацювати функціонал CRM (процеси та поля) системи для обробки та формування наступних показників:

  • причина втрати лідів
  • статус ліда (SQL, MQL, CL)
  • ціна ліда
  • ціна клієнта, що сплатив послугу
  • дохід
  • тип ліда (поточний клієнт/новий клієнт)
  • джерело (визначення щодо UTM)

Важливо врахувати всі можливі параметри та сценарії обробки заявок. Наприклад як враховувати рентабельність у розрізі напрямку послуг, якщо клієнт звернувся за рекламною кампанією послуги А, а сплатив послугу Б? Витрати автоматично присвоюються категорії А, але в доходах буде 0. Така ж сама ситуація і для послуги Б. Без попередньо підготовлених правил, рішення прийняті на підставі даних наскрізної аналітики можуть погіршити бізнес-показники компанії.

❌ ↔ ✅

5 / 5. 1

Comments are closed.