Павел Корякин , 9 Сентября 2018

Как сделать сквозную аналитику, кроме ROISTAT

У нас поток проектов и всем нужно сводить расходы на рекламу с выручкой, у нас есть основных 5 решений, о которых я расскажу ниже.


Привет, я веб-аналитик агентства контекстной рекламы 1jam.ru, у нас поток проектов и всем нужно сводить расходы на рекламу с выручкой, у нас есть основных 5 решений, о которых я расскажу ниже, по 3-м из них мы написали пошаговые инструкции, чтобы вы могли внедрить их у себя.

В качестве центра сбора данных мы пробовали ROIStat, Co-magic, Яндекс Метрику, MixPanel, Amplitude, собирать все в базе данных, но кроме ROIStat ничего не прижилось, он хорош тем, что простой во внедрении, давайте обсудим альтернативные варианты.

Зачем вам это?

Буквально в двух словах о старом, как работает аукцион Яндекс Директ, что такое LTV и зачем вам это считать.

Аукцион

Сквозная аналитика

Аукцион устроен таким образом, что чем большое кликов вы получаете, тем они дороже, а клики, это лиды, следовательно, чем больше лидов, тем дороже будет каждый последующий лид. Синяя линия, это зависимость количества лидов от их стоимости.

Предположим, вы запустили контекст и получили 20 лидов по 1000 рублей, мы говорим «Вы здесь», можно 40 лидов, но это будет по 2000 рублей за каждый.

Сквозная аналитика

Вы мысленно проводите красную линию прибыли и прикидываете, что вам было бы выгодно получать 40 лидов по 2000 рублей, это ваш оптимум — мы делаем. Вроде все просто, теперь давайте усложним.

Сквозная аналитика

Если у вас 3 категории товаров и у каждого своя экономика, то мысленно вы уже не посчитаете, так как у каждой категории свой оптимум.

Сквозная аналитика

Обычно, маркетологи видят такую таблицу и делают выводы о рекламных кампаниях по количеству лидов и их стоимости. Видим, что красная строка имеет очень дорогую стоимость лида 2345 р, а зеленая дешевую 380. Следовательно, мы бы у красной строки охват понижали, чтобы снизить стоимость лида, а у зеленый наоборот повышали, чтобы получить больше дешевых лидов.

Сквозная аналитика

Но если смотреть по выручке, то красная строка работает в ноль, а зеленая в минус, то есть ситуация меняется наоборот. А верхняя кампания приносит больше всего выручки, тогда мы зеленую отключаем, а по красной снижаем охват, но все ли верно мы сделали?

Сквозная аналитика

Что если посмотреть окупаемость красной рекламной кампании в периоде нескольких месяцев. То есть мы берем только тех клиентов, которые пришли с контекстной рекламе в сентябре, они нам принесли сразу 15800 р. выручки, но потом те же сентябрьские клиенты принесли еще 27, 7 и 3 т.р. в последующие месяцы. Тогда выручка уже 52800, а это выгодно, если для клиента приемлема окупаемость в 3 месяца.

Сквозная аналитика

Выходит, есть сегменты, которые окупаются, но не сразу и с ними тоже можно работать.

Скорее всего вы это знаете, но как это работает.

Агентство — Внедряйте CRM, нам нужно смотреть окупаемость, чтобы расти.

Клиент — Да, круто, сделаю.

Прошло полгода.

Агентство — Ну как?

Клиент — Попробовали, не получилось.

Теперь о решениях.

Решение 1: через блокнот.

Для кого

Сквозная аналитика

  • Например, Артем, преподает уроки актерского мастерства, сделал посадочную страницу, есть тестовый бюджет 30 т.р.
  • У него однородный трафик только с контекста, где десяток ключевых слов, и один продукт.
  • Ему нужно быстро запуститься и понять окупаемость контекста для его бизнес-модели.

По нашей статистике, для 75% новых проектов контекст не окупается, это правда, наша задача — помочь им быстрее понять это за минимальные вложения, для этого не нужна CRM, Артему нужно быстро, просто и понятно.

Реализация

Сквозная аналитика

Нам нужно вручную собрать все контакты лидов с контекста в таблице и дать клиенту, чтобы он заполнил ее, то есть посмотрел на контакты и поставил продажи. Для этого покупаем виртуальный номер, чтобы потом выгрузить номера телефонов, с которых поступали звонки, аналогично сохраняем формы и email. Мы можем посчитать расходы на контекст за месяц, количество лидов, прикинуть стоимость лида и сделать такой вот график.

Сквозная аналитика

«Артем, ты здесь», он сам наложит его на свою бизнес-модель и даст ответ.

Сквозная аналитика

Например, мне все лиды окупаются и хочу больше.

Все цикл сквозной аналитики и оптимизации завершен простым решением.

Подробное описание данного решения, на самом деле, часто, ничего не делать, это сложно, так как специалистам нравится усложнять и цепляться за сложные задачи.

Решение 2: Через GS

Для кого

Сквозная аналитика

  • Валерий Михайлович продает металл в B2B, матерый мужик, бюджет 50-200k в месяц
  • Один менеджер, он же собственник, цикл сделки от одного дня до нескольких недель
Сквозная аналитика
  • Нужно контролировать окупаемость в разрезе швеллеров, труб, уголков.
  • Есть другие каналы рекламы, например, можно тратить на контекст, а лиды все из SEO
  • 3-10 лидов в день, нужно их где-то вести, но не в AmoCRM, так как это сложно, нужно проще, чтобы раз в пару дней зашел и все зафиксировал.
Сквозная аналитика

Ему нужна простая таблица, куда будут попадать лиды, а он раз в день или несколько будет ставить там комментарии к сделкам. Кстати, в ROIStat есть аналогичное решение через Google Sheets.

Реализация

Сквозная аналитика

Например, источники лидов: чаты, коллтрекинг, email, формы, которые вебхуками передаются в Zapier. Почти все источники лидов умеют отправлять вебхуки, это метод передачи данных. Zapier, это как бы коннектор, он может принять данные, выполнить простую логику и отправить их куда нужно, а нужно в гугл-таблицу.

Сквозная аналитика

Например, на скрине ROIStat, где мы вставляем адрес Zapier, куда будет отправляться вебхук при каждом звонке и попадать в таблицу в качестве новой строки.

Сквозная аналитика

Чтобы передать данные в Google Analytics, делаем коннектор, который каждые 5 минут смотрит все строки на предмет изменения колонки Статус, и у строк, где статус изменен на Продано, отправляет данные в Analytics в качестве события.

Сквозная аналитика

Отчеты

Сквозная аналитика

Данные доступны во всех отчетах Google Analytics, как цели. Мы видим расходы и выручку по каждому каналу.

Сквозная аналитика

Оптимизируем — профит. Специалист сможет с первого дня смотреть обратную связь по комментариям клиента. Эффективность увеличивается не только наличием данных по продажам, но и ускорением процесса получения обратной связи.

Подробная статья, как это сделать.

Решение 3: Через AmoCRM (или другую)

Для кого

Сквозная аналитика

  • От предыдущего отличается, что есть несколько менеджеров, в таблице они запутаются.
  • Бюджет 200-1000 т.р., в месяц.
  • По некоторым категориям товаров окупаемость наступает со второго чека, так как рынок перегрет, например, ритейл, услуги.
  • Решение рассмотрим на примере AmoCRM

Реализация

Сквозная аналитика

Аналогично через Zapier, только вместо таблицы используем AmoCRM, кодить не нужно, внутри Zapier есть полноценная интеграция с AmoCRM.

Сквозная аналитика

Далее, мы закрыли клиента, передали сумму сделки в Analytics, но повторные продажи как правило происходят не в AmoCRM, а во внутренней системе клиента, например 1C.

Сквозная аналитика

Для этого в 1C нужно забирать Google Client ID и привязывать к пользователю, у нас в 1C получается такая вот табличка с CID и клиентами.

Далее при повторных продажах отправляем сделки через Post-запросы в Google Analytics.

Отчеты

Сквозная аналитика

Отчеты можно смотреть стандартные, но для отслеживания выручки за 3 последующих месяца с рекламных кампаний, нужно смотреть отчет Life time value, он есть в Analytics на скрине.

Чаще всего анализировать окупаемость более 3-х месяцев не нужно, так как клиенты не готовы вкладываться в такие сегменты спроса.

Сквозная аналитика

Но если нужно >3 месяцев, то можно через API можно вот такую красоту выгрузить, это когортный анализ за 6 месяцев.

Однако с ростом вы будете понимать, что Google Analytics, это очень деревянный инструмент со множеством косяков.

Подробная статья о реализации.

Решение 4: Через BigQuery

Для кого

Сквозная аналитика

На определенном этапе Google Analytics перестает решать ваши задачи, вам нужно более мощное решение, например, сеть медицинских клиник, >10 городов, бюджет на рекламу от 1 млн. Характеризуются командой специалистов, устойчивый спрос, есть система и бизнес-модель, которая масштабируется.

Какие проблемы решает, которые не решает Google Analytics

Связать оффлайн и онлайн

Сквозная аналитика

Сценарии, где пользователь пришел с контекста, а купил в оффлайне — как подсчитать, что контекст принес профит? Это делается через BQ.

Сэмплирование

Сквозная аналитика

Не страшно, если вы не знаете что это такое — просто еще не сталкивались, он возникает, когда вы анализируете >500k сессий.

Например, вы видите отчет в аналитиксе, где уровень сэмплинга 10%, следовательно отчет основан на 10% от 100 сессий. Это значит, что Google Analytics проанализировал 10 сессий, умножил результат на 10 и выдал его в отчете. Насколько объективной будет ваша оценка, еслии 90% данных не учитываются?

Автоворонки

Сквозная аналитика

Автоворонки, когда клиент пришел на сайт посмотреть цену билета на самолет, увидел 10500 р. и ушел, так как дорого. На следующий день цена была снижена и ему приходит пришла СМС с предложением цены 6600.

LTV на протяжении лет

Сквозная аналитика

Нужно посчитать LTV в течение нескольких лет, а не 3-х месяцев, для на исследования оттока/возврата постоянных клиентов. Например, вы включили контекст, есть заказы, выключили и нет заказов, значит, вы не растете.

Сквозная аналитика

Или включили контекст, выключили, но часть клиентов осталась с вами и они продолжают покупать.

Канал не приносит новых клиентов

Сквозная аналитика

Пойдем еще дальше, вы используете контекстную рекламу, но она не приносит новых клиентов, а только охватывает старых, которые и так бы у вас покупали, здесь можно сэкономить.

Собирать данные на будущее для ML

Сквозная аналитика

Реализация

Сквозная аналитика

Нужно агрегировать данные из разных источников, например, парсить цены у конкурентов, чтобы понимать, как от них меняется наша конверсия, данные по продажам в оффлайне и повторные продажи из ERP.

Все это в GA не импортировать, он для этого не предназначен, это уже бизнес-аналитика, где GA часть пазла, а все данные хранятся в BQ.

Отчеты

Сквозная аналитика

Но он во всем сложнее, например, если в GA можно все отчеты смотреть через интерфейс, то здесь нужно писать SQL запросы.

Что делать с этими данными?

Сквозная аналитика

Например, выше посчитана конверсия в зависимости от цены на товар, где видно, что конверсия растет до 4%, когда стоимость товара на 40% ниже рыночной и наоборт, конверсия падает, когда цена выше рынка. Что мы делаем, повышаем охват, когда цена ниже рынка и понижаем, когда цена выше рынка.

Сквозная аналитика

Еще пример, у нас есть конкурент А, которого мы не можем победить условиями, и, когда он есть в рекламной выдаче, наша конверсия падает до 3%, а когда его нет, то растет до 6% — повышаем ставки когда А есть и понижаем, когда А нет.


Ну и напоследок несколько кейсов в подтверждение пользы.

Кейс онлайн-сервиса

Название, к сожалению, по НДА, как и у всех интересных кейсов :(

Сквозная аналитика

Было 3 сегмента трафика, когда начали считать LTV то увидели, что РСЯ не работает, около-целевые запросы работают в ноль и только целевые в плюс. Следовательно, по целевым повысили охват, РСЯ отключили, а с около-целевыми по другому начали работать: конвертируем в подписку, потом цепочка взаимодействий.

Сквозная аналитика

В итоге выручка выросла почти в 2 раза при снижении расходов.

Кейс по образованию

Сквозная аналитика

Пример образовательного проекта, где мы запустили контекст в июня, а выручки нет, в июле и августе также, но, потом, в сентябре и октябре клиенты, которые зашли к нам летом, начали возвращаться и покупать. Не собирали бы данные, то не использовали бы контекстную рекламу летом и упустили бы часть рынка.

Заключение

Спасибо за чтение, все решения, кроме BigQuery, разворачиваются за час, для нас это критично, так как если программист, то сразу 3Х. Делитесь своими решениями.

Подпишитесь на Facebook или Телеграмм, чтобы не пропустить новые статьи
Другие материалы по теме
Как сделать веб-аналитику для SaaS через Google Analytics: введение и отслеживание воронки HOWTO
Как сделать веб-аналитику для SaaS через Google Analytics: введение и отслеживание воронки
Столкнулись с тем, что на нескольких SasS проектах не было нормальной аналитики для отслеживания и ведения воронки. Для решения задач выше выбрали Google Analytics.
Как сделать сквозную аналитику, кроме ROISTAT HOWTO
Как сделать сквозную аналитику, кроме ROISTAT
У нас поток проектов и всем нужно сводить расходы на рекламу с выручкой, у нас есть основных 5 решений, о которых я расскажу ниже.
Cквозная аналитика: AmoCRM с Google Analytics за пару часов HOWTO
Cквозная аналитика: AmoCRM с Google Analytics за пару часов
Как интегрировать AmoCRM с Google Analytics бесплатно без помощи программисто за пару часов, пошаговая инструкция. Как посчитать LTV каналов.
Сквозная аналитика: вручную за 15 минут HOWTO
Сквозная аналитика: вручную за 15 минут
Как вручную свести данные о продажах по источникам трафика.
Как настроить автоматическую отчетность по РСЯ-площадкам в разрезе конверсий и CPA HOWTO
Как настроить автоматическую отчетность по РСЯ-площадкам в разрезе конверсий и CPA
Как сводить конверсии и расходы по РСЯ-площадкам в Google Analytics.
Как вручную свести конверсии и их стоимость по площадками РСЯ в Google Analytics HOWTO
Как вручную свести конверсии и их стоимость по площадками РСЯ в Google Analytics
Как вручную свести расходы и конверсии в разрезе РСЯ площадок. Для этих целей рекомендуем работать в Google Analytics.
читать наш блог

Оставьте заявку

После того, как вы оставите заявку: интервью ~15 минут → гостевые доступы для аудита ~15 минут → аудит в течении 2-х дней → согласование предложения → начало первой итерации. По нашему опыту реально начать что-то делать уже через 2-3 дня.

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



Пишите на — info@1jam.ru , звоните в скайпе — jam.agency , или по телефону — 8 (800) 551-85-03