Самые частые ошибки в сквозной аналитике

Сквозная аналитика — это инструмент, позволяющий связать затраты на рекламу с деньгами, которые платят клиенты. Если мы знаем, как наши маркетинговые активности влияют на конечные продажи, мы можем управлять рекламой для повышения продаж и снижения затрат.

Как можно использовать сквозную аналитику:

  • Для автоматизации отчётности. Ежедневная рутина затягивает. Если вы до сих пор сводите отчёты руками, то со сквозной аналитикой забудете об этом, как о страшном сне.
  • Для снижения затрат на рекламу и увеличения прибыли. Управляйте ставками и распределяйте рекламный бюджет на основе эффективности рекламных каналов.
  • Для повышения конверсии сайта. Отслеживайте конверсию перехода посетителя сайта из этапа в этап и вносите корректировки для её повышения.
  • Для контроля бизнес-процессов компании. Вы сможете получить ответы на вопросы: почему товары заказывают, но не подтверждают оплату; почему у одного менеджера средний чек больше, а у другого меньше; кто заслужил премию, а кто просто принимал звонки.

Определите, какие из этих задач вы будете закрывать с помощью сквозной аналитики и кто будет отвечать за них.

Это поможет вам определиться с требованиями к системе сквозной аналитики, а именно: какие метрики вы хотите отслеживать, и какие типы отчётов вам нужны для решения ваших задач.

Какие распространённые ошибки допускают при настройке сквозной аналитики

Сквозная аналитика — это система, внутри которой объединяются данные из различных источников: рекламных систем, систем аналитики, коллтрекинга, CRM и так далее. Прежде чем объединить их между собой, необходимо убедиться, что каждому отдельному источнику данных можно доверять.

Если в базовых данных — хаос, то сквозная аналитика, построенная на основе этих данных, будет ещё большим хаосом.

Начнём с рекламных систем. Разберёмся, какие ошибки возникают на этапе сбора данных из них:

UTM-метки, размеченные разными способами. Путаница в разметке всегда приводит к путанице в аналитике и отчётности. Чтобы избежать этого, автоматизируйте процесс разметки. Сделать это можно при помощи систем коллтрекинга и автоматизации, в которые встроен соответствующий сервис. Нужно помнить, что часть рекламных кампаний в Яндекс.Директе придётся разметить вручную.

Частые ошибки при использовании меток:

  • Не используют метки в кампаниях.
  • Используют значения для utm_source и utm_medium по своему усмотрению, а не из списка стандартных.

Для Яндекс.Директ должно быть: ?utm_source=yandex&utm_medium=cpc

Делают: ?utm_source=direct&utm_medium=cpc

  • Меняют местами значения в utm_source и utm_medium.

Для поста во ВКонтакте должно быть: ?utm_source=vk&utm_medium=post

Делают: ?utm_source=post&utm_medium=vk

  • Не используют динамические параметры. Например, в utm_source вместо holodilniki_brand_poisk_msk|{campaign_id} будет написано только «holodilniki_brand_poisk_msk». Динамические параметры необходимы для сведения данных между рекламными каналами и системами аналитики.

Регулярное изменение логики названия рекламных кампаний. Руководствуйтесь одним принципом названия кампаний. Вы можете использовать тип рекламной кампании или размещения, регион. Что бы вы не выбрали, придерживайтесь стандартов. Их несоблюдение приведёт к путанице. Так, в одном из аккаунтов для брендовых рекламных кампаний я встречал следующие обозначения в разных кампаниях: Brend, Brand, Название_Бренда.

То же самое касается последовательности перечисляемой информации о компании, например: категория_тип-кампании_тип-размещения_регион. Чаще всего все составляющие названия не только перемещают, но и меняют написание: «moskva» вместо утверждённого ранее «msk» для обозначения таргетинга на Москву.

Название может быть и на русском языке, однако требования к стандартам наименования сохраняются.

Выводы, сделанные на основе неполных данных. Проверяйте, что при передаче данных вы учли все нюансы. Например, одна из частых ошибок — предоставление данных о расходах без НДС или с НДС, но без комиссий агентства. В этом случае при построении аналитики вы не сможете учитывать реальные расходы на рекламу и вся статистика будет собираться с погрешностью.

Рекламные системы подключили, теперь настало время систем аналитики. Здесь допускают следующие ошибки:

Отсутствие кодов аналитики на части страниц сайта. Чтобы собрать все данные вашего сайта в систему аналитики, необходимо установить коды на каждой из его страниц. Только так вы сможете узнать полную информацию о том, как часто на ваш сайт заходят пользователи, какие целевые действия совершают, что заказывают и покупают. Не забывайте также проверять все варианты шаблонов и промолендингов.

Событие об отправке формы срабатывает при клике по кнопке. Вроде бы мелочь, но довольно неприятная. Пользователь может кликнуть по кнопке «отправить», заполнив форму лишь частично, или вообще не заполнив её. Но сбору корректной статистики это только мешает. Поэтому убедитесь, что событие отправки формы срабатывает при отправке формы, а не клике по кнопке.

Путаница в данных из-за семплирования. Google Analytics выбирает из всего объёма данных лишь какую-то их часть, чтобы использовать её для построения отчётов. Учитывайте этот момент, если в качестве системы аналитики используется Google Analtyics.

Следующий шаг — импорт данных из CRM:

  • Прежде всего, возьмите за основу одно простое правило: «Один клиент — одна карточка CRM». Это значительно сэкономит время как ваше, так и ваших менеджеров в дальнейшем.
  • CRM должна быть готова к внесению изменений для приёма новых данных, например, несколько телефонов и контактных лиц в одной карточке. И это нормально, ситуация постоянно меняется: клиент может менять телефоны или подключать новые проекты.
  • Будьте готовы, что возможно придётся перестраивать процесс работы с CRM-системой. Это подразумевает под собой как прописанные инструкции, так и частые разговоры с руководителем отдела продаж и с самими менеджерами о том, почему это так важно.

Итак, вы собрали данные. Что дальше?

Дальше, когда вы собрали все данные по рекламе в одном окне и получили отчёты, вы можете отслеживать эффективность рекламных кампаний, делать выводы об эффективности каждого канала, контролировать работу менеджеров и много чего ещё.

Не всегда всё получается, как мы задумывали: в отчёты попадают странные, нереалистичные данные, половина метрик вам просто не нужна, и вообще проще собрать статистику руками, чтобы получить реальную картину.

Главной причиной могут стать пункты, которые мы рассмотрели в самом начале. Среди них — неясные цели внедрения сквозной аналитики, отсутствие ответственного за внедрение сотрудника. Вдруг оказывается, что после настройки сквозной аналитики не происходит чуда и сведённые данные необходимо анализировать.

Учитывайте каждый из перечисленных моментов на всех этапах внедрения и контролируйте процесс. Аналитика может показать вам реальную картину по вашей рекламе, ну а как воспользоваться полученной информацией, решать только вам. Конверсия сама собой не увеличится.

Резюмируем

Чтобы избежать ошибок при внедрении сквозной аналитики, следуйте простым советам:

  • Ставьте цель внедрения сквозной аналитики, чтобы сразу было видно, какую ценность она должна принести вашей компании.
  • Закрепляйте достижение цели за конкретным человеком.
  • Проводите предварительную подготовку источников данных и внедряйте стандарты, не автоматизируйте хаос.
  • Управляйте полученными данными и используйте их как инструмент повышения конверсии и целевых лидов.
  • Если у вас не хватает ресурсов для создания своей системы сквозной аналитики, воспользуйтесь готовым решением — это не так дорого, как кажется, и позволяет минимизировать риск ошибок.

Пікірлер 0

Кіру пікір қалдыру үшін