Если бы у Джона Ванамайкера была бы сквозная аналитика, он бы никогда не сказал свою знаменитую цитату о половине рекламного бюджета.

Тем не менее, даже 100 лет спустя, когда сквозная аналитика стала обязательным инструментом для рекламной активности, на вопрос «сколько обходится привлечение одного клиента» многие владельцы компаний затрудняются ответить.

Сквозная аналитика — это не просто подключение и настройка сервиса вроде Calltouch или Comagic, это принцип, культура и стратегия проведения рекламных кампаний. Когда вы измеряете результат своих действий.

При всех плюсах сквозной аналитики, есть ситуации, когда статистические методы не работают. Например, вы померили, что конверсия посетителя из КМС Google в заказ 10%. Но какова точность этого измерения? 5%, 50%, 100%? Измеренное значение теряет смысл если погрешность измерения велика.

Почему это важно для агентств, студий, особенно небольших? Если вы не конвейер, выпускающий 500 сайтов в месяц, более или менее детальный разрез своего трафика по каналам продвижения не даст статистически значимых результатов, чтобы делать выводы на их основе. Подобная ситуация довольно часто встречается везде, где продажи — индивидуальные истории: крупные B2B проекты, luxury сегмент рынка и так далее.

Если прямое измерение продаж недостоверно, как в случае небольшого агентства, хорошо работают только косвенные факторы, влияющие на продажи. В случае нашего агентства, например, мы анализируем в разрезе по каналам продвижения:

• Длительность просмотра и отказы на страницах вновь опубликованных материалов;

• Какие темы, какие разделы больше интересуют пользователей и из каких каналов;

• Гендерная и возрастная разница поведения;

• Разница поведения обратившихся клиентов и среднестатистического посетителя сайта.

Расскажу конкретно про клиентов. Мы предлагаем всем нашим клиентам использовать сквозную аналитику для анализа эффективности рекламных каналов. Но, к сожалению, не так много из них в данный момент соглашаются с нашими предложениями. И вот почему:

• Не все готовы использовать динамический коллтрекинг, так как зачастую это очень большие расходы для клиента, если у него много трафика или точек продаж;

• Немногие готовы передавать данные из CRM во внешние (тем более зарубежные) системы аналитики, например, в Гугл Аналитикс. Во-первых, потому что это не всегда возможно из-за сложных CRM клиентов, во-вторых, потому что эти данные содержат коммерческую тайну.

Есть и другие причины, но не думаю, что стоит их все перечислять.

В то же время, если клиент соглашается на подключение, то сквозная аналитика может существенно помочь в работе: позволит посчитать ROI и ROMI, подготовить наглядные отчеты и сделать правильные выводы для улучшения эффективности рекламных кампаний.

Мы с пониманием относимся к тем клиентам, которые не готовы пока передавать нам данные о своих продажах, и предлагаем им «старую», понятную схему работы: оплата за переходы на сайт + согласованные ограничения по стоимости клика / цели / заказа (т.е. соблюдение KPI).

Для подключения сквозной аналитики мы используем коллтрекинг в связке с CRM-системой клиента и Гугл Аналитикс, куда прокидываем все данные. Для стандартных интернет-магазинов этой комбинации вполне достаточно.

Клиентам, у которых не всегда стоимость услуги известна сразу (например, производственные сайты, мед.центры), мы чаще всего рекомендуем подключать сервис Roistat.

Исходя из нашего опыта, подключение сквозной аналитики не приводит к снижению общих расходов на продвижение. Да, благодаря более глубокому анализу удается отключить неэффективные рекламные кампании, но эти средства находят тут же применение для расширения и создания новых эффективных кампаний. :-)

Так, можно сказать, что подключение сквозной аналитики — это просто шаг на встречу еще более осмысленным вложениям в рекламу. Шаг в светлое будущее! :-)

Если переформулировать вопрос таким образом: «Когда от сквозной аналитики не будет пользы в принципе?», то мой ответ такой:

1. У вас маленький рекламный бюджет, а именно, менее 50 000 рублей. При условии, что стоимость внедрения и ведения сквозной аналитики (СА) составляет от 15 000 рублей в месяц (это коллтрекинг — от 3000 рублей, сама система сквозной аналитики — от 5000 рублей, услуги агентства на подключение, сборку и анализ — от 5000 рублей минимум), то включение СА в рекламный бюджет меньше 50 000 экономически не оправдано.

2. У Вас нет CRM, в которой отражены данные о суммах сделок. В этом случае сквозная аналитика будет либо лишней тратой денег, так как мы не сможем собрать все необходимые данные для анализа, либо, что еще хуже, мы получим недостоверные результаты, которые повлекут за собой принятие неверных решений.

Сквозная аналитика будет безусловно полезна при соблюдении следующих условий:

1. Ваш рекламный бюджет превышает 50 000 рублей в месяц.

2. У вас есть CRM и в неё корректно заносятся данные о суммах сделок.

3. Все данные о заявках попадают в CRM автоматически. Почему именно автоматически, а не, например, руками? Во-первых, потому что при «ручном варианте» невозможно отследить источники трафика, а, во-вторых, исполнители склонны периодически забывать вносить информацию о контактах в CRM и полученные данные становятся некорректными.

Сквозную аналитику мы используем активно. Сейчас очень много видов интернет-рекламы. С помощью сквозной аналитики можно понять, какая из рекламных кампаний наиболее эффективна, что в свою очередь позволяет оптимально распределять бюджет. И при этом получать максимальную отдачу от рекламных инвестиций.

При этом для работы над клиентскими проектами мы используем комплекс инструментов. Не получится просто подключить и ждать чуда. Более того, СА состоит из разных компонентов, и компания самостоятельно решает, подключать их или нет.

Что именно мы используем:

• CRM — т.к. система аналитики в основном берет данные из CRM-системы;

• Колл-трекинг — сервис помогает проанализировать звонки клиентов, которые предпочитают обращаться по телефону;

• IP-телефония — в нашем случае весомый процент потенциальных клиентов «приходит» по телефону. Это необходимое решение для изменения номеров, многоканальности;

• Google Analytics;

• Roistat.

Сквозная аналитика позволила нам:

• Собрать все данные по рекламным затратам из веб-аналитики + данные из CRM и прибыли;

• Определить реальную стоимость одного клиента;

• Сэкономить время на сведение маркетинговых данных.

Проанализировав успешные сделки, с помощью СА, мы выяснили, что наиболее конверсионные заявки приходят из органики. Поэтому на этот вид рекламы увеличили бюджет, а вот на контекстную — наоборот сократили. От некоторых видов рекламы и вовсе отказались.

На данный момент альтернатив сквозной аналитике нет, но есть разные виды СА. От примитивного анализа до максимально полного.

В первом варианте, конечно же, не получится полностью отследить канал рекламы по тем заявкам, которые приходят с offline-точек. В этом случае используют «Яндекс.Метрику» и Google Analytics. Трафик уже можно разделить по разным каналам, а, используя Excel, свести их с данными о продажах.

Второй же вариант позволит отследить:

• Онлайн-рекламу;

• Офлайн-каналы;

• Конверсию на сайте;

• Входящие звонки;

• Деятельность отдела продаж, работающего с CRM-системой;

• E-mail-трекинг.

Наше мнение — сквозная аналитика нужна, когда уже есть сайт и инвестиции в рекламные кампании, но при этом нет понимания, откуда приходят клиенты или почему их нет. Тогда СА — это must have!

Сквозная аналитика позволяет анализировать эффективность рекламы на основе данных о продажах студии. Она нужна в случае, если веб-студия использует несколько рекламных каналов, так как по отдельности данные о показах, кликах, переходах с сайта и звонках будут недостаточно информативны. Не стоит думать о том, нужна ли вам сквозная аналитика. Стоит решить, какой вариант внедрения выбрать. Исключение — ваша студия монополист или находится в крайне низкоконкурентной нише. В любом другом случае наличие сквозной аналитики позволит создавать персонализированные предложения для разных типов клиентов, отслеживать их движение по воронке и понимать, какой канал наиболее эффективен именно для вашего агентства.

Сквозная аналитика также включает в себя анализ коммуникаций. Хорошим инструментом является речевая аналитика. Более 25% клиентов теряется из-за неспособности связаться с ним по телефону; ещё 13% — из-за отсутствия грамотной консультации по продуктам компании. Используя речевую аналитику и распознавание речи на основе нейросетей можно в автоматическом режиме подстраивать элементы скрипта под текущий запрос клиента. Можно кластеризировать запросы, отслеживать эмоции звонящего, анализировать причины возражений и, в дальнейшем, понимать, как точечно их обрабатывать. Данные возможности позволяют проводить анализ обращений в режиме реального времени. Это даёт дополнительные возможности:

•  Определение готовности к заказу;

•  Автоподбор лучшего сочетания оператор/покупатель;

•  Выбор скрипта «на лету» и подсказки оператору;

•  Выявление лучших практик (паттернов) эмоционального поведения операторов, способствующих росту лояльности и продаж;

•  Автоподбор сценариев для допродаж;

•  Отсев сомнительных (спам, фрод) звонков. Например, используя сервис CoMagic мы можем оперативно распределять звонки на основе данных о посетителях сайта, тем самым работая над скоростью и точностью ответов.

По поводу бюджета на внедрение сквозной аналитики: если мы говорим о сквозной мультиканальной аналитике — то агентству это может обойтись от 7,5 тысяч в мес. Всё зависит от количества телефонных номеров и объема используемых модулей системы. Обычно, средняя стоимость использования системы сквозной аналитики составляет порядка 12-25 тысяч рублей в месяц. Само внедрение системы в бизнес агентства необходимо оценивать в зависимости от существующей инфраструктуры агентства, его бизнес- процессов, количества сотрудников и объема внешних интеграций.

Сквозную аналитику мы используем, но пока не придумали для себя идеальную рабочую модель. Каналы интернет-маркетинга легко поддались оцифровке. Но мы точно знаем, что с учетом длительного цикла сделки, клиенты сталкиваются с разными маркетинговыми активностями нашего агентства, по которым мы пока не нашли способ достоверно собирать статистику по касаниям и/или затратам. К ним можно отнести конференции, рейтинги, публикации на сторонних ресурсах, рекомендации. Часть информации нам удается фиксировать, а часть остается за пределами возможностей систем сбора статистики.

Если говорить про инструменты, то мы стараемся использовать максимально стабильные сервисы с хорошей техподдержкой:

• OWOX — для проброса расходов из рекламных систем в Google Analytics;

• OWOX — для стриминга данных с рекламных систем в БД Google Bigquery;

• Сервис myBI — для стриминга данных с рекламных систем в БД Microsoft Azure;

• Power BI — для построения мат моделей и построения визуализаций расчетов;

• Собственные сервисы — для сбора данных с различных источников и подключения к API CRM-систем.

Алгоритм построения сквозной аналитики для клиентов примерно следующий:

1. Интервью с владельцем бизнеса и сотрудниками, которые будут работать со сквозной аналитикой. Выявление потребностей.

2. Построение базовой сквозной аналитики — она показывает путь пользователя от первого контакта с рекламным сообщением, до денег на расчетном счете.

3. Построение детализированной аналитики отдела продаж в разрезе по менеджерам, типам и стадиям сделок. После внедрения этого типа сквозной аналитики мотивацию сотрудников отдела продаж можно пересмотреть и завязать на конкретные измеримые KPI.

4. Построение производственной аналитики. Если маркетинг и продажи условно похожи у разных клиентов, то производственные модели строятся всегда индивидуально под нужды конкретного бизнеса. Например, нашему клиенту из сервисного центра мы построили отчет по мастерам. В этом отчете видно сколько заказов обработал каждый из мастеров, какой они были сложности, были ли возвраты по этим заказам от отдела контроля качества или клиента.

В конечном итоге бизнес клиента становится прозрачным. Узкие места, которые раньше незаметно мешали бизнесу расти, начинают гореть красными уведомлениями. А когда проблема ясна, решить ее значительно проще.

Что касается бюджетов — после внедрения сквозной аналитики расходы на продвижения зачастую не падают, а растут. И это логично. Когда вам понятно во что инвестировать и какой это даст результат, опасения уходят и наступает пора решительных действий. В среднем после подключения сквозной аналитики и оптимизации рекламных кампаний стоимость заявки падает на 30-50%.

В нишах с очень быстрым циклом сделки, где практически отсутствует LTV, возможно, достаточно использовать простые сервисы для фиксации доходности рекламных каналов. Там, где касаний с продуктом много и каналы привлечения перемешиваются, где некорректно использовать только стандартную модель атрибуции «По последнему непрямому клику» — внедрение сквозной аналитики обязательно.

Если не сквозная аналитика, то что? Если считать доход только в разрезе каналов привлечения клиентов — альтернатив на рынке много. Ключевые: Ройстат, Алитикс, Comagic. Если считать деньги в разрезе промежуточных статусов движения лидов, то есть фиксировать, на каком этапе воронки «застывают» деньги, — альтернатив мы пока не нашли.