Сквозная аналитика

Что такое сквозная аналитика?

Сквозная аналитика — это digital-инструмент, который позволяет собирать данные из различных источников и анализировать их в совокупности. Сквозная аналитика позволяет получить полную картину о работе компании, проанализировать процессы и выявить сильные и слабые стороны бизнеса.

Основными источниками данных для сквозной аналитики являются CRM-системы («Битрикс24» и другие), ERP-системы, данные о каналах маркетингового продвижения и многое другое. 

К основным преимуществам сквозной аналитики относят:

• получение объективной картины о работе компании, что позволяет выявить непродуктивные зоны, задокументировать проблемы и найти их решения;
• получение данных в режиме реального времени — позволяет оперативно реагировать на изменения в бизнес-процессах и принимать решения на основе актуальных данных;
• оптимизация затрат — можно определить и устранить неэффективные процессы, что позволит снизить издержки, и, соответственно, увеличить прибыль компании;
• определение эффективных маркетинговых каналов — помогает оптимизировать рекламный бюджет;
• улучшение процесса продаж и повышения конверсии — за счет определения, на каком этапе воронки продаж клиенты чаще всего останавливаются. А также выявления действий, которые приводят к совершению покупки.

В то же время у сквозной аналитики есть и свои недостатки. Некоторые компании отмечают сложный процесс освоения некоторых инструментов аналитики. Вместе с тем, если в компании организовано обучение по работе с аналитикой, сотрудники в скором времени начинают хорошо ориентироваться в функционале.

Как работает сквозная аналитика

Сквозная аналитика представляет собой агрегатор по сбору данных из различных источников. Как правило, к нему подключают следующие каналы:

• рекламные аккаунты Google и Яндекс, чтобы собирать данные по контекстной рекламе;
• счетчики с сайта — Яндекс.Метрика и Google Analytics;
• рекламные кабинеты из социальных сетей: ВКонтакте, myTarget, Meta и другие;
• коллтрекинг — учет входящих и исходящих звонков;
• CRM-систему — отметим, что система сквозной аналитики бывает в самой СRM-системе. Об этом расскажем ниже на примере «Битрикс24».

Чем больше каналов нужно свести в общую систему, тем сложнее процесс внедрения сквозной аналитики. В то же время именно омниканальность (интеграция множества каналов в единую систему) позволяет определить эффективность канала, а значит принять вывод инвестировать в него или, наоборот, отключить.

Более того, чем совершеннее сквозная аналитика, тем детализированнее может быть отчет. Например, можно определить не только самый эффективный канал, а также оценить поведение отдельных когорт клиентов. Как правило, такие возможности есть на платных сервисах. С другой стороны, для малого бизнеса хватит и более укрупненных данных, и более простых технических решений. 

Допустим, бизнес продает товары для дома и профессиональные чистящие средства через консультацию по телефону. Кроме сайта у компании есть магазин на специализированной платформе. Чтобы посчитать эффективность каналов, достаточно завести Google-таблицу, а для каждой платформы сделать разные номера и подключить коллтрекинг.

В основе системы сквозной аналитики лежит ID клиента (Client ID). Он представляет собой уникальный номер, который хранится в cookies браузера и собирает информацию по кликам (переходам) клиента. Таким образом, можно собрать всю историю клиента от первого захода на сайт до покупки.

Что показывает сквозная аналитика 

К основным метрикам сквозной аналитики относятся:

• количество посетителей сайта и их поведение — можно узнать, какие страницы посещали пользователи, сколько времени провели на каждой из них, какие действия совершили. Например, сколько людей посетило страницу с товаром, но не добавило его в корзину;
• расходы на рекламу по каждому каналу и их эффективность — сколько денег было потрачено на рекламу в каждой системе и насколько эффективен был тот или иной канал. Так можно узнать, какой канал (Яндекс.Директ, SEO или SMM) привел больше трафика и сколько вложений на это потребовалось;
• количество клиентов по каждому источнику трафика — в отличие от предыдущей метрики, дает лишь количественное представление об эффективности канала. Однако, если у компании широкая товарная линейка, то говорить о рентабельности канала на основании этих данных проблематично. Допустим, из соцсетей пришло в 2 раза больше клиентов, чем через контекстную рекламу. Но они купили самый бюджетный товар, тогда как клиенты по контексту покупали в основном премиальный продукт;
• конверсия сайта — показывает, какой процент посетителей превращается в клиентов или совершает какие-либо действия на сайте. Например, можно узнать, что только 30% посетителей кладут товар в корзину;
• средний чек — сколько денег в среднем тратит каждый клиент на сайте;
• количество заказов и их суммарная выручка — можно узнать, что за месяц было сделано 100 заказов на сумму 100 тыс. BYN;
• рентабельность канала рекламы — сколько денег было заработано на каждом рекламном канале. Работает в связке с метрикой «Расходы по каналу»;
• время, проведенное клиентом на сайте или на отдельной странице — очень важная метрика с точки зрения продвижения сайта в поисковых системах. Чем дольше клиент остается на сайте, тем лучше его ранжируют поисковые системы. Если у страницы много отказов, т. е. сеансов до 15 секунд, то такую площадку Google и Яндекс будут понижать в рейтинге;
• демографические данные о клиентах — возраст, пол, интересы, местоположение и другое. Помогает определить портреты клиентов и тем самым доработать продукт или усилить рекламу для определенной таргет-группы;
• информация о повторных покупках и лояльности клиентов — эта информация позволяет оптимизировать бизнес-процессы компании.

Отметим, что выбор той или иной метрики зависит от особенностей бизнеса. Одним достаточно понимать затраты на маркетинг в целом, другие хотят видеть рентабельность рекламного канала, а третьи хотят измерить лояльность клиента, чтобы улучшить позиционирование бренда.

Совет: не перегружайте отчет сквозной аналитики слишком большим количеством метрик. Выберите свой микс, который позволит «держать руку на пульсе» и в то же время позволит определять точки роста компании.

Инструменты сквозной аналитики

Расскажем о самых популярных платных и бесплатных инструментах и сервисах сквозной аналитики. Среди них выделяют:

• Google Analytics — бесплатный инструмент сквозной аналитики сайта. С его помощью можно получить данные о том, сколько пользователей заходят на сайт, сколько времени проводят на нем, какие страницы посещают, как взаимодействуют с контентом, откуда приходят и многое другое. Данные, полученные в Google Analytics, могут быть использованы для оптимизации сайта и увеличения конверсии;
• Яндекс.Метрика — аналог предыдущего инструмента от компании «Яндекс». Имеет большой функционал и удобный интерфейс. Как и в Google Analytics, можно отслеживать достижение целей (конверсий) пользователями;
• коллтрекинг (call tracking) — позволяет отслеживать и анализировать звонки на сайте, в том числе их количество, длительность и качество. С помощью коллтрекинга можно улучшить качество обслуживания клиентов и повысить конверсию;
• онлайн- и офлайн-таблицы (spreadsheet) — позволяет создавать таблицы для отслеживания различных показателей, в том числе продаж, посещаемости и других ключевых метрик. С помощью этого инструмента можно анализировать данные и принимать решения на основе полученных результатов;
• аналитика в CRM «Битрикс24» — позволяет анализировать данные о клиентах, продажах и других бизнес-процессах. А также отслеживать конверсию и эффективность продаж, создавать отчеты и дашборды, выявлять успешные и неуспешные сделки, узнавать, какие продукты пользуются наибольшим спросом. Подробнее о сквозной аналитике «Битрикс24» читайте ниже.

Отметим, что существуют еще инструменты сквозной аналитики для мобильных приложений. Среди наиболее востребованных — Mixpanel и Amplitude. Они позволяют анализировать взаимодействие пользователей с приложением, отслеживать их действия и поведение, а также настраивать отчеты и дашборды. С помощью такой аналитики можно увеличить удержание пользователей и увеличить конверсию в приложении.

Настройка сквозной аналитики

Настройка сквозной аналитики включает в себя несколько этапов. На первом этапе нужно определить пользовательские цели и основные метрики для анализа. Например, мы хотим узнать сколько продаж приходится на диджитал. Для этого мы будем отслеживать количество посетителей на сайте, количество клиентов по каждому источнику трафика и другие метрики.

На втором этапе нужно будет выбрать инструменты аналитики. При этом исходят из доступности инструментов и простоты их внедрения. Малому бизнесу может хватить и бесплатных инструментов: Яндекс.Метрика, Google Analytics, Битрикс24 и т. д. 

На третьем этапе идет настройка инструмента и задаются события для отслеживания. Например, если мы хотим узнать эффективность различных каналов, то целесообразно настроить такие конверсии: положить товар в корзину, заполнить форму для обратной связи и т. д.

Во время четвертого этапа стоит задача провести интеграцию данных со всех каналов в одно место. Например, если использовать Битрикс24, то данные со всех источников (SMM, SEO, контекст, e-mail, телефонные звонки, мессенджеры и т.д.) будут отображаться в ней.

Заключительный пятый этап подразумевает изучение данных на основании отчетов сквозной аналитики. Здесь важно соотносить ожидания с реальными результатами, а далее, исходя из этого, корректировать работу.

Алгоритм внедрения сквозной аналитики

Сквозная аналитика «Битрикс24»

Эта сквозная аналитика является частью системы на базе Битрикс24. По этой причине не понадобится тратить бюджеты на интеграцию аналитики с CRM-системой. К основным преимуществам сквозной аналитики относят:

• простое подключение любых каналов: соцсетей, коллтрекинга, онлайн-чата на сайте, Google Ads и т.д.;
• возможность проследить весь путь клиента: от первого касания до покупки;
• детализированный анализ рекламных кампаний с точностью до слова — поймете не только самое эффективное объявление, но самый конверсионный запрос для вашей компании;
• предоставления различных отчетов — окупаемость каналов, сделки, влияние трафика на продажи, отчеты через Google DataStudio или Microsoft PowerBI.

Подробнее о сквозной аналитике можно узнать здесь.

Кейс: производитель композитной арматуры

«МагКомпозит» — это производственный стартап, который всего за 6 лет из компании со штатом в 6 человек превратился в крупного поставщика композитных материалов для торговых сетей и застройщиков.

Прежде чем внедрить сквозную аналитику и CRM-системы, менеджеры и производственники «МагКомпозит» пользовались блокнотами. Но чем быстрее развивалась компания, тем острее становилась потребность в новом подходе к бизнес-процессам.

Однажды руководитель «МагКомпозит» Дмитрий Постников попал на конференцию Битрикс24.Day. После этого мероприятия и начались глобальные перемены в организации их процессов. Изначально внедрить CRM-систему «Битрикс24» пробовали собственными силами. На этом этапе они использовали CRM в ограниченном функционале как инструмент для контроля за персоналом, а также для упорядочивания работы.

В дальнейшем возникла потребность наращивать функциональные мощности, поэтому решили привлечь профессионального интегратора. Перед внедрением обнаружилось много проблем: данные в CRM вносились некорректно или не в полной мере, сотрудники не пользовались напоминалками и инструментами по повторным продажам.

В результате внедрения CRM-системы и построения сквозной аналитики клиент получил следующие удобства.

• Ввели задачник для сотрудников, и тем самым сделали процесс прозрачнее.
• Начали работать с базой знаний «Битрикс24», за счет чего упростили онбординг (найм новых сотрудников).
• Оцифровали систему закупок.
• Упростили работу с документооборотом — теперь все хранится в CRM.
• Улучшили работу в команде, связав менеджеров и производственников.
• Автоматизировали процесс повторных продаж и сняли рутину с продавцов.
• Настроили аналитику, чтобы следить за результатами и корректировать работу.

Руководитель и команда «МагКомпозит» довольны полученными результатами, потому что через короткое время после внедрения системы появились качественные улучшения в бизнесе. Например, стоимость заявки уменьшилась в 10 раз. Подробнее с кейсом по внедрению сквозной аналитики «Битрикс24» можно познакомиться здесь.