Премиум Поддержка лендинга от LPgenerator

Полное сопровождение вашего бизнеса

man
support-bg

21 термин, который нужно знать для работы со сквозной аналитикой

21 термин, который нужно знать для работы со сквозной аналитикой

Маркетолог может словом из трех букв сказать то, для чего человеку другой профессии потребовалось бы слов десять. Например, ROI — это «процентное соотношение средств, вложенных в продвижение, к доходам, полученным от клиентов из каждого маркетингового источника». Такие сокращения экономят время, но сбивают с толку новичков.

Если вы начинаете работать со сквозной аналитикой — эта статья для вас. В ней разобраны основные термины, связанные с этим инструментом.

Содержание статьи

Основные понятия
Данные о лидах
Расчеты сквозной аналитики
Выводы

Основные понятия

Сквозная аналитика — это инструмент, который рассчитывает окупаемость маркетинговых инвестиций. Она собирает информацию из рекламных кабинетов, коллтрекинга, CRM и других сервисов, если нужно. Из рекламных кабинетов она берет данные о затратах, сопоставляет с доходом из CRM и потом рассчитывает, окупилась ли реклама. 

Пример отчета сквозной аналитики Ringostat
Пример отчета сквозной аналитики Ringostat

Сквозную аналитику можно условно разделить на три составляющие:

  • метрики, касающиеся новых лидов;
  • данные о продажах или продвижении по воронке;
  • собственные расчеты сквозной аналитики.

Каждую из них описывают рядом специфических терминов, о которых поговорим в этой статье.

CRM, Customer Relationship Management — это система управления взаимоотношениями с клиентами. В таких сервисах хранят информацию о потенциальных и текущих клиентах, договоренностях с ними и результатами работы. 

CRM, Customer Relationship Management

Рекламный кабинет — это интерфейс, в котором можно создавать и настраивать рекламные кампании. Например, в Google Ads, Яндекс.Директ или рекламный кабинет Facebook.

Рекламный кабинет

Интеграция — это связка нескольких инструментов. Она нужна, чтобы сервисы автоматически обменивались информацией и пользователям не приходилось вручную переносить данные. Сквозную аналитику, например, нужно интегрировать с CRM и рекламными кабинетами, чтобы она могла автоматически рассчитывать окупаемость рекламы, а лендинги — с сервисом заказа обратного звонка, email-рассыльщиком или платежной системой.

Лид — потенциальный клиент, который оставил свои контакты компании. Также этим термином называют саму информацию о потенциальном клиенте в CRM. Есть системы, где такую учетную запись лида называют также «сделка», «заявка», «карточка клиента» и т. д.

Данные о лидах

Источник — ресурс, на котором находился пользователь, прежде чем перейти на сайт.

Канал — тип источника, из которого приходит трафик, например “organic”, “referral”, “cpc” и т. д.

Кампания — название рекламной кампании. Оно подтягивается из рекламных кабинетов, когда речь идет о платном трафике, или из прописанных меток.

UTM-метки — переменная в URL, которая позволяет самостоятельно прописать источники, каналы, кампании и другие идентификаторы. 

UTM-метки

Атрибуция — распределение ценности среди точек взаимодействия в пути конверсии. Мало в какой сфере клиент готов совершать покупку, едва узнав о компании. Обычно происходит несколько контактов человека с брендом, прежде чем он станет лидом. Модели атрибуции задают логику, по которой будет определяться ценность каждого контакта.

Представим человека, который подбирает себе тур на отпуск. Сперва он ищет, в какие регионы или страны вообще стоит съездить и читает об этом статью в блоге туристической компании. Затем несколько раз видит в соцсетях рекламу этого же агентства. Ищет еще какие-то подробности, заходит на сайт из контекстной рекламы и сохраняет ссылку. А когда приходит время бронировать тур, открывает сайт из закладок.

Если забыть о многоканальных последовательностях, то в описанном примере эффективным окажется прямой заход на сайт — direct/none, а все остальные каналы покажутся бесполезными. Поэтому надо проанализировать, как обычно строится путь вашего клиента, и выбрать подходящую модель атрибуции. Иначе вы будете неверно оценивать вклад рекламных каналов в продажи. В идеале, система сквозной аналитики должна давать выбор — какую модель атрибуции выбрать.

Например, в сквозной аналитике Ringostat можно настроить data-driven модель атрибуции. Вам нужно проанализировать существующие цепочки взаимодействия с брендом и оценить вероятность продажи в зависимости от этапа. Затем можно задать веса — т. е. вклад каждого из них в закрытие сделки. Атрибуция будет распределяться между источниками, которые предшествовали продаже. Например, так: 

Атрибуция

Представим себе компанию, в которой путь клиента строится так:

  • клиент просматривает сайт компании;
  • звонит за консультацией и уходит «подумать»;
  • повторно звонит и записывается на встречу;
  • совершает покупку.

Маркетолог присваивает посещениям сайта вес «1», первому звонку — «5», а повторному звонку — «10». Когда сделка закроется, при расчете окупаемости рекламы доход распределится между тремя источниками по заданному соотношению.

Client ID — уникальный идентификатор клиента, который Google Analytics назначает каждому устройству. Он генерируется при первом посещении сайта и записывается в cookies. По нему учитываются уникальные пользователи в отчетах.

Сеансы — это взаимодействия пользователя с сайтом от открытия страницы до бездействия определенной длительности или захода на сайт из новой кампании. По умолчанию сеанс заканчивается через 30 минут бездействия, но каждый вебмастер может установить свою длительность.

Например, пользователь начал читать лонгрид на вашем сайте. А потом ушел заварить чай, отвлекся на что-то еще и полчаса не подходил к компьютеру. Когда он вновь откроет сайт и начнет скролить статью, система засчитает это как новый сеанс. С другой стороны, если пользователь ввел пять разных запросов в поисковике, и с каждого переходил на ваш сайт из органики, это не будет считаться пятью разными сеансами — система аналитики объединит их в один.

Траты на рекламу — сумма, вложенная в рекламные кампании. Импортируются из рекламных кабинетов автоматически или вводится вручную, если сервис сквозной аналитики это позволяет.

Коллтрекинг — инструмент, который связывает звонки с рекламными источниками. Так вы можете уточнить данные об эффективности кампаний, и понять, откуда приходят звонящие лиды. При интеграции со сквозной аналитикой коллтрекинг передает в последнюю данные рекламных источниках звонков.

Отчет коллтрекинга на примере Ringostat
Отчет коллтрекинга на примере Ringostat

Целевые звонки — звонки от клиентов, которые продлились дольше определенного времени. Эта метрика позволяет отличить звонок нового клиента от повторных разговоров с теми, кто продвинулся по воронке продаж. Минимальная длительность для целевого звонка задается в настройках коллтрекинга самим пользователем. И напрямую зависит от особенностей бизнеса.

Воронка продаж — путь пользователя от первого контакта с брендом до продажи.

У каждого бизнеса своя воронка продаж со своими этапами и целями. Например, в сфере недвижимости клиент долго общается с менеджером, ходит на просмотры, изучает документы, сравнивает множество предложений. И этот процесс растягивается на месяцы. И с тем же клиентом за это же время десятки раз закроет сделку продуктовый магазинчик у дома.

При интеграции CRM и некоторых систем сквозной аналитики в последние автоматически подтягиваются этапы воронки. После этого их нужно правильно распределить. Например, по трем категориям:

  • в работе — лид еще не принял решение о покупке, но общение с ним продолжается;
  • выиграно — лид уже совершил покупку или вот-вот ее совершит;
  • проиграно — лид не станет совершать покупку.

Эти настройки нужны, чтобы сквозная аналитика понимала, когда подтягивать из CRM данные о доходе. 

Воронка продаж

Расчеты сквозной аналитики

Все вышеописанные данные нужны для того, чтобы сквозная аналитика могла рассчитать возврат инвестиций и вклад каналов рекламы в каждую продажу. Впоследствии эти данные помогают найти точки роста

ROI, Return on investment — возврат инвестиций, то есть насколько окупился каждый вложенный в рекламу доллар (рубль, гривна, тенге и т. д.). Эту метрику выражают в процентах. Также встречается уточнение ROMI Return on marketing investment, возврат маркетинговых инвестиций.

CPPC, Cost per Proper Call — некоторые системы сквозной аналитики также рассчитывают стоимость привлечения целевого звонка. 

CPPC, Cost per Proper Call

AOV, Average order value — средняя стоимость заказа. Вы можете выгрузить отчет сквозной аналитики и одной формулой рассчитать этот показатель для каждого канала в отдельности. Так вы сможете оценить, какую аудиторию привлекают те или иные активности.

AOV, Average order value

CAC, Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения клиента. Рассчитывается как соотношение затрат на рекламу к количеству клиентов. В сквозной аналитике вы можете рассчитать эту метрику для каждого отдельного канала и понять, как отрабатывает каждый из них.

Выводы

Сквозная аналитика рассчитывает окупаемость инвестиций в маркетинг. Она связывает вложения из рекламных кабинетов с доходами из CRM. Рассмотрим, как это все работает на примере пути одного клиента.

  1. Пользователь листает ленту Facebook и переходит по релевантному объявлению на лендинг компании. Google Analytics фиксирует, что пользователь зашел из источника «facebook», по каналу «cpc» из определенного объявления. Система передает эти данные в сквозную аналитику.
  2. Посетителю сайта присваивается уникальный Client ID, который записывается в файлах cookies.
  3. На следующий день тот же человек вновь ищет товары/услуги компании и теперь заходит на страницу из контекстной рекламы. Веб-аналитика фиксирует повторный визит и записывает новые источник, канал и кампанию входа.
  4. Лид хочет сделать заказ и звонит в компанию — коллтрекинг отмечает, что позвонил именно этот человек, ведь только он видел в этот момент соответствующий подменный номер. Коллтрекинг передает в сквозную аналитику информацию о целевом звонке.
  5. Менеджер, который помог клиенту с заказом, отмечает успешную сделку в CRM — эта система передает в сквозную аналитику информацию о доходе от пользователя.
  6. Имея все эти данные, сквозная аналитика сразу рассчитывает, как окупились вложения в поисковую и таргетированную рекламу.

Весь этот обмен данными и все расчеты происходят без участия людей. Маркетологу достаточно один раз настроить интеграции и автоматически получать отчеты об окупаемости каждой рекламной активности. Вы увидите, какие источники, каналы и кампании приносят платящих клиентов. И сможете сразу оценить, насколько эффективно проходит этот процесс.

Высоких вам конверсий!

Изображение: freepik.com

blog comments powered by Disqus

Прокачайте свой маркетинг Премиум Поддержка лендинга от LPgenerator

-Layer-
support-bg
copyright © 2011–2020 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".