Усі хочуть, щоб маркетинговий аналітик налаштував наскрізну аналітику. Але мало хто насправді розуміє, навіщо вона потрібна саме його бізнесу і чи взагалі даватиме адекватні дані.
Налаштувати все так, щоб аналітика не брехала, а справді показувала, які канали генерують замовлення, — задоволення не з дешевих. Роботи, пов’язані з налаштуванням «наскрізняку», стартують приблизно від $600. І зауважте: це лише робота бізнес-аналітика. Сюди сміливо можна додавати вартість самих інструментів та роботу програмістів — орієнтовно від $25 за годину.
Як бачите, цінник немаленький. Тому радимо вдумливо дочитати цю статтю до кінця й відповісти собі на просте запитання: вам справді потрібна наскрізна аналітика?
- Вам потрібен маркетинговий аналітик
- Піднімаємося вище по воронці
- Маркетинговий аналітик будує все навпаки
- Високий чек майже ніколи не продається з одного дотику
Вам потрібен маркетинговий аналітик
Чи потрібна вам наскрізна аналітика? І коли вона справді працюватиме, а не малюватиме красиві, але відірвані від реальності цифри?
Якщо бізнес має лише 1–3 замовлення на тиждень, то для бізнес-аналітика це надто мала вибірка. І тут виникає проблема, про яку чомусь часто забувають, коли пропонують бізнесу чергову CRM, колтрекінг, інтеграції та величезний дашборд зі стрілочками.
На таких обсягах стандартна математична статистика та автоматизовані моделі атрибуції нормально не працюють. Про адекватні висновки можна забути. Один випадковий клік, дзвінок або одна додаткова продажа здатні змінити показники каналу на десятки відсотків. І такі висновки дуже легко заведуть вас зовсім не в ті канали лідогенерації.
Тому будь-яка конверсія, яка потрапляє в таку маркетингову аналітику, вже може суттєво викривляти загальну картину. Вона не відображає реального співвідношення каналів та їхньої ефективності.
Приклад неправильного підходу:
Ви отримали з Google Ads дві продажі, а з Facebook — одну. Виходить, Google удвічі ефективніший?
Ні.
За такої вибірки це взагалі може нічого не означати. Наступного місяця ситуація легко перевернеться з ніг на голову.
Тому перед впровадженням наскрізної аналітики варто поставити не запитання «яку систему нам підключити?», а значно простіше: чи достатньо в нас узагалі даних, щоб робити з них висновки?
Якщо ні — змінюємо рівень аналізу.
Піднімаємося вище по воронці
У такій ситуації краще вести простий облік вручну — наприклад, у CRM або Google Таблицях — і детально запитувати кожного клієнта, звідки він про вас дізнався. А паралельно дивитися на маркетингову воронку рівнем вище.
Це приблизно як у програмуванні: на одному рівні ти працюєш із високорівневою мовою, а коли треба розібратися глибше — спускаєшся до нижчих рівнів, аж до асемблера, одиниць і нулів. В аналітиці логіка схожа, тільки ми рухаємося по воронці туди, де вже є достатньо даних.
Не вистачає продажів для нормальної статистики — дивимося на кваліфіковані ліди.
Кваліфікований лід — це вже не просто людина, яка залишила номер телефону. Вона реально цікавиться продуктом: запросила розрахунок, обговорила умови, попросила комерційну пропозицію, домовилася зв’язатися пізніше або іншою дією показала реальний намір купити.
Якщо й тут ми не можемо назбирати достатній масив даних, тоді піднімаємося ще на один рівень — до звичайних, ще не кваліфікованих лідів. Нам потрібно хоча б отримати достатню кількість звернень, щоб уже на цьому рівні оцінювати ефективність каналів.
Не вистачає лідів — піднімаємося ще вище й аналізуємо кліки та поведінку трафіку.
І ось тут ніякий космічний MarTech-стек уже не потрібен. Більшу частину необхідної інформації можна отримати в Google Analytics. Якщо аналітика налаштована правильно, події збираються, а UTM-мітки проставлені коректно, ми можемо відстежувати рух користувача по воронці.
Маркетинговий аналітик будує все навпаки
Маркетинговий аналітик будує цю саму воронку, тільки у зворотному напрямку.
Коли ми аналізуємо бізнес і нам бракує даних, то піднімаємося по воронці знизу вгору. А коли будуємо маркетинг — рухаємося у протилежний бік.
Як маркетологи ми спочатку намагаємося:
отримати кліки ► отримати ліди ► отримати кваліфіковані ліди ► отримати продажі.
Спочатку купуємо або отримуємо трафік. Перевіряємо CTR, CPC, пошукові запити, аудиторії та якість відвідувань. Потім дивимося, чи перетворюються ці кліки на ліди. Далі — скільки лідів стають кваліфікованими. І лише наприкінці воронки з’являється продаж і реальна виручка.
Тому якщо на рівні продажів даних мало, немає сенсу насильно оптимізувати рекламу лише за продажами. Потрібно знайти найближчий етап воронки, на якому вже накопичився достатній статистичний масив, і працювати з ним.
А коли даних стане більше — спускатися нижче.
Високий чек майже ніколи не продається з одного дотику
І ось головний висновок усієї цієї дискусії про необхідність наскрізної аналітики.
Передусім подумайте, який у вас бізнес і чи має він достатню кількість продажів за певний проміжок часу. Якщо так — наскрізна аналітика справді може бути потрібною. Якщо ні — не поспішайте витрачати гроші на дата-аналітика, бізнес-аналітика та складний стек інструментів.
У бізнесу з високим чеком, довгою воронкою та складним продуктом є ще одна проблема — multi-touch customer journey.
Людина може вперше потрапити на ваш сайт із одного рекламного каналу, подивитися пропозицію й піти думати. Рішення відкладається — цикл продажу може тривати тижнями або навіть місяцями. Потім ця сама людина бачить вас в іншому каналі, читає матеріали, переглядає відгуки, поступово формує враження про компанію і зрештою просто телефонує.
І ось тут часто виникає помилка на рівні колтрекінгу та атрибуції. Система фіксує останню дію й може недооцінити перший контакт.
Це зовсім не означає, що клієнта привів саме останній канал. Це означає, що до моменту дзвінка ви вже кілька разів із ним контактували через різні точки дотику.
Наприклад: спочатку людина побачила Google Ads. Через тиждень натрапила на вас в Instagram. Потім прочитала статтю з органічного пошуку. Через кілька днів повернулася на сайт напряму, а ще пізніше знайшла номер компанії в Google Картах і зателефонувала.
Кому записувати продаж?
Останньому дзвінку? Google Ads? SEO? Instagram?
Насправді кожна з цих точок контакту могла виконати свою функцію. Одна дала перше знайомство з брендом, друга — соціальний доказ, третя сформувала довіру, а остання просто закрила вже прогрітого клієнта.
У складних продуктів із високим чеком таких дотиків зазвичай більше. У простих товарів із низьким чеком — менше. А в деяких нішах усе справді може бути максимально просто: людина побачила рекламу, перейшла й одразу купила.
Тому робота аналітика — це не самоціль, а наскрізна аналітика — не чарівна кнопка, яка раптом розповість бізнесу всю правду про маркетинг.
Спочатку має бути достатній обсяг даних. А якщо його немає — аналізуємо найближчий доступний рівень воронки:
кліки → ліди → кваліфіковані ліди → продажі.
Саме тому перед тим, як витрачати сотні або тисячі доларів на «наскрізняк», варто спочатку відповісти на значно важливіше запитання: чи є у вашого бізнесу достатньо даних, щоб ця аналітика взагалі могла сказати вам щось корисне?
