Все хотят чтоб дата аналитик настроил сквозную аналитику. Только немногие имеют достаточного понимания, а зачем она вообще и будет ли приносить адекватные данные. Настроить так, чтобы она не врала, а действительно показывале тот единственный канал который генерит заказы. Работы связанные с настройками «сквозняка» стартуют от 600$. И заметьте это только работа бизнес аналитика. Сюда смело можно добавлять стоимость инструментов и работу програмистов (25$ в час). Как видите ценник не малій. Поєтому рекомендуем вдумчиво дойти до конца статьи и ответить себе на вопрос. Вам действительно еще нужна сквазная дата аналитика?
- Когда сквозная аналитика начинает врать
- Поднимаемся выше по воронке
- Маркетинговый аналитик строит все наоборот
- Высокий чек почти никогда не продаётся с одного касания
Когда вам нужен дата аналитик
Нужна ли вам сквозная аналитика и когда она действительно сработет и не будет врать? Если у бизнеса всего 1–3 заказа в неделю, то для бизнес аналитика это слишком маленькая выборка. И здесь возникает проблема, о которой почему-то часто забывают, когда предлагают бизнесу очередную CRM, коллтрекинг, интеграции и огромный дашборд со стрелочками.
На таких объёмах стандартная математическая статистика и автоматизированные модели атрибуции нормально не работают. Забудьте обо всех адекватных данных. Любой случайный клик, звонок или одна дополнительная продажа способны изменить показатели канала на десятки процентов. И эти выводы заведут вас совершенно не в те каналы лидогенерации.
Вот поэтому в таком случае любая конверсия, которая попадает в эту маркетинговую аналитику, уже заведомо искажена. Она не отражает действительности положения каналов и их эффективность.
Пример не правильного подхода:
Вы, из Google Ads получили две продажи, из Facebook — одну. Получается, Google в два раза эффективнее? Нет. При такой выборке это вообще может ничего не значить. В следующем месяце картина легко перевернётся.
Поэтому перед внедрением сквозной аналитики стоит задать не вопрос «какую систему подключить?», а гораздо более простой: достаточно ли у нас вообще данных, чтобы делать из них выводы?
Если нет — нужно менять уровень анализа.
Поднимаемся выше по воронке
В таком случае лучше вести вручную простой учёт, например в CRM или Google Таблицах, и подробно спрашивать каждого клиента, откуда он о вас узнал. А параллельно смотреть маркетинговую воронку на уровень выше.
Ну это как типа у программистов: ты сперва занимаешься объектно-ориентированным программированием, потом ты код пишешь на PY, а потом самый высший левел у них — это ассемблер. Ну, единички и нолики. Так вот у дата аналитик такая же стратегия: ты типа переходишь на уровень более высокий когда на низком недостаточно данных.
Не хватает продаж для нормальной статистики — смотрим квалифицированные лиды.
Квалифицированный лид — это уже не просто человек, оставивший номер телефона. Он реально интересуется продуктом: запросил расчёт, обсудил условия, попросил коммерческое предложение, договорился связаться позже или каким-то другим действием показал реальный buying intent.
Если и там мы не можем насобирать достаточно аналитики, то, естественно, мы перебираемся еще на более высокий уровень, уже к неквалифицированным лидам. Нам бы хотя бы получить достаточное количество лидов, чтобы сказать об эффективности канала.
Не хватает лидов — поднимаемся ещё выше и анализируем клики и поведенческие факторы трафика.
И вот здесь никакой космический MarTech-стек уже не нужен. Это всё делает Google Analytics. Если бизнес аналитик настроил все правильно, события собираются, а UTM-метки проставлены нормально, мы можем отслеживать всю цепочку по воронке.
Маркетинговый аналитик
Маркетинговый аналитик строит эту же воронку, только наоборот. Интересно другое: когда мы анализируем бизнес, мы поднимаемся по воронке снизу вверх. Но когда строим маркетинг — движемся в противоположную сторону.
Мы как маркетинговый аналитик, строим свои стратегии ровно от обратного. То есть мы сперва пытаемся:
получить клики ► получить лидов ► квалифицированных лидов.
И уже потом только продажи. То есть идем от обратного.
Сначала покупаем или получаем трафик. Проверяем CTR, CPC, поисковые запросы, аудитории и качество посещений. Затем смотрим, превращаются ли эти клики в лиды. После этого — сколько лидов становится квалифицированными. И только в самом конце появляется продажа и реальный revenue.
Поэтому если на уровне продаж данных мало, бессмысленно пытаться насиловать оптимизацией рекламу только по ним. Нужно найти ближайший этап воронки, на котором уже есть статистически массив, объём данных, и работать с ним.
А когда объём накопится — спускаться ниже.
Высокий чек почти никогда не продаётся с одного касания
Итог всей этой дискуссии по поводу необходимости подключения сквозной аналитики: подумайте прежде всего, какой у вас бизнес, достаточно ли он имеет продаж в определенный промежуток времени. Если да, то тогда это необходимо. Если нет не тратьте даже деньги на дата аналитик или бизнес аналитика.
У бизнеса с высоким чеком, сложной воронкой и сложным продуктом есть ещё одна проблема — **multi-touch customer journey**.
Человек может прийти на ваш сервис кликом из одного канала, посмотреть, потом оттягивает время принятия решения, ну то есть так называемая длинна продажи. Потом видит вас в другом канале, у него складывается о вас впечатление и клиент решает позвонить. Вот здесь и происходит ошибка на уровнях колтрекинка. Они замеряют последнее действие и игнорируют первое касание. Это совершенно не значит, что он пришел к вам со звонка (по последнему каналу). Это значит, что вы его коснулись несколько раз и в конце уже он решил позвонить.
Например, сначала человек увидел Google Ads. Через неделю наткнулся на Instagram. Потом прочитал статью из органического поиска. Через несколько дней вернулся напрямую на сайт, а ещё позже просто нашёл номер компании и позвонил из гугл карт.
Кому записывать продажу?
Последнему звонку? Google? SEO? Instagram?
На самом деле каждый из этих touchpoints мог сыграть свою роль. Один создал первое знакомство, второй дал социальное доказательство, третий сформировал доверие, а последний просто закрыл уже прогретого клиента.
У сложных продуктов и с высоким чеком это больше, у простых с низким чеком это меньше раз, у некоторых вообще просто с рекламы идут продажи просто.
Поэтому работа аналитика — не самоцель и не волшебная кнопка, которая внезапно расскажет бизнесу всю правду о маркетинге. Сначала должен появиться достаточный объём данных. А если его нет — анализируем ближайший доступный уровень воронки: **клики → лиды → квалифицированные лиды → продажи**.
И только так можно объективно сказать, с какого канала и к вам пришла эта продажа. Вот такая вот история по поводу сквозной аналитики, целесообразности настройки ее по вашим разным бизнесам.
