Сквозная аналитика, что это?

Сквозная аналитика (англ. «cross-channelanalytics») — это подход к анализу данных, который позволяет собирать, интегрировать и анализировать информацию из различных источников и каналов. Целью сквозной аналитики является получение всестороннего понимания взаимосвязей и влияния различных данных на результаты и эффективность бизнес-процессов.

Традиционно в компаниях информация собиралась и анализировалась в изоляции для каждого канала или отдельного сегмента деятельности. Например, данные о продажах, маркетинговых кампаниях, клиентском опыте и веб-трафике обрабатывались отдельно. Однако такой подход ограничивает возможности понимания истинной эффективности и взаимодействия между различными аспектами бизнеса.

Сквозная аналитика направлена на решение этой проблемы путем объединения данных из разных источников и каналов в одну общую аналитическую платформу. Это может включать данные из онлайн и офлайн источников, таких как веб-аналитика, социальные медиа, рекламные кампании, транзакционные системы, отзывы клиентов и другие.

Преимущества сквозной аналитики:

1. Объединение данных: Позволяет получить полноту картины и понимание влияния различных источников данных на бизнес-процессы.
2. Целостный взгляд: Позволяет оценить взаимодействие и пересечение различных каналов и активностей, таких как как реклама, продажи и обслуживание клиентов.
3. Принятие обоснованных решений: Сквозная аналитика помогает выявить успешные стратегии и те, которые нуждаются в оптимизации или пересмотре.
4. Оптимизация затрат: Позволяет выявить эффективные и неэффективные зоны в бизнес-процессах, что позволяет более эффективно распределить ресурсы.
5. Понимание клиентского опыта: Позволяет проследить путь клиента от первого контакта с компанией до финальной сделки и выявить факторы, влияющие на его удовлетворенность и лояльность.

Сквозная аналитика представляет собой мощный инструмент для принятия обоснованных решений и оптимизации бизнес-процессов.

Основные показатели сквозной аналитики:

1.  Общие продажи: Это общая сумма денег, которую компания заработала за определенный период времени. Этот показатель позволяет оценить общий успех бизнеса.
2. Конверсия: Это процент людей, которые выполнили желаемое действие (например, сделали покупку или оставили свои контактные данные) относительно общего числа посетителей или пользователей. Чем выше конверсия, тем эффективнее каналы привлечения клиентов.
3.  ROI (рентабельность инвестиций): Это соотношение между прибылью и затратами на маркетинговые кампании или рекламу. Хороший ROI означает, что вложенные деньги принесли достойную прибыль.
4.  Жизненная стоимость клиента (LTV): Это сумма денег, которую компания зарабатывает от одного клиента за всё время его сотрудничества с компанией. Этот показатель помогает оценить, насколько клиенты ценны для бизнеса в долгосрочной перспективе.
5.  Активность пользователей: Это показатель, который отражает, насколько часто пользователи взаимодействуют с продуктом или сайтом компании. Большая активность часто свидетельствует о хорошем пользовательском опыте.
6.  Активность на разных платформах: Это показатель отслеживает, как пользователи взаимодействуют с компанией на различных каналах, таких как сайт, социальные сети, электронная почта и т.д. Это помогает выявить наиболее эффективные каналы коммуникации с клиентами.
7. Трафик и его источники: Это показатели, которые отражают, откуда приходят пользователи на сайт или в магазин компании. Это может быть поисковый трафик, реклама, ссылки с других сайтов и т.д. Понимание источников трафика помогает лучше настроить маркетинговые усилия.
8. Отказы (Bouncerate): Это процент пользователей, которые покинули сайт компании после просмотра только одной страницы. Низкий показатель отказов обычно свидетельствует о том, что пользователи находят интересующую их информацию.
9. Среднее время на сайте: Это среднее время, которое пользователи проводят на сайте компании. Большее время обычно указывает на интерес пользователей к контенту.
10.  Каналы привлечения клиентов: Это показывает, с каких источников приходят ваши клиенты (например, поисковые системы, рекламные кампании, социальные сети). Знание этих данных поможет сосредоточить ресурсы на наиболее эффективных каналах.

Эти показатели помогают компании лучше понимать свою аудиторию, оценивать эффективность маркетинговых кампаний и улучшать бизнес-процессы для достижения лучших результатов.

Как рассчитать ROMI с примерами

ROMI (ReturnonMarketingInvestment) или рентабельность инвестиций в маркетинг — это показатель, который позволяет оценить эффективность маркетинговых затрат. Он показывает, сколько денег вы заработали в результате каждых вложенных денег в маркетинг.

Формула для расчета ROMI выглядит следующим образом:

Пример:
Предположим, что вы запустили рекламную кампанию на сумму 10 000 долларов. Кампания привела к продажам на сумму 30 000 долларов. Для расчета ROMI:

Таким образом, ROMI для этой рекламной кампании составляет 200%. Это означает, что вы заработали в два раза больше, чем вложили в маркетинг, что является положительным и хорошим показателем.

Еще один пример:

Предположим, что у вас есть две рекламные кампании:

1. Затраты на маркетинг: 5 000 долларов

   Доход от маркетинга: 15 000 долларов

2. Затраты на маркетинг: 8 000 долларов

   Доход от маркетинга: 16 000 долларов

Сравнивая оба случая, можно видеть, что ROMI для первой кампании составляет 200%, а для второй — 100%. Таким образом, первая кампания оказалась более эффективной, потому что ее ROMI выше.

ROI (ReturnonInvestment) как рассчитать с примерами:

Формула для расчета ROI выглядит следующим образом:

Пример 1:

Предположим, что вы вложили 10 000 долларов в акции компании, а через год продали эти акции за 12 000 долларов. Для расчета ROI:

Таким образом, ROI для этой инвестиции составляет 20%. Это означает, что вы заработали 20% возврата на свои вложения за год.

Пример 2:

Предположим, что вы вложили 5 000 долларов в разработку нового продукта, а продажи этого продукта заработали вам 8 000 долларов. Для расчета ROI:

В этом примере ROI составляет 60%, что говорит о том, что инвестиция в разработку продукта была успешной и принесла хороший результат.

Обратите внимание, что ROI может быть как положительным, так и отрицательным. Положительный ROI означает, что инвестиции принесли прибыль, а отрицательный ROI указывает на убыточность инвестиций.

Также важно помнить, что ROI следует рассматривать в контексте времени, так как он может изменяться с течением времени. Это позволяет определить, насколько эффективными были ваши инвестиции на протяжении определенного периода.

Для реализации сквозной аналитики и интеграции данных из различных источников существует несколько инструментов и методов. Вот некоторые из них:

Инструменты применяемые для сквозной аналитики

1.  Аналитические платформы и CRM-системы: Существует множество аналитических платформ и CRM-систем, которые позволяют объединить данные из разных источников, таких как GoogleAnalytics, социальные сети, рекламные кампании, базы данных клиентов и т.д. Эти системы позволяют проводить анализ и строить сводные отчеты на основе собранных данных.
2.  Тегирование и отслеживание: Тегирование позволяет добавить специальные метки к различным элементам вашего веб-сайта или приложения для отслеживания пользовательской активности. Это включает инструменты, такие как GoogleTagManager или аналитические плагины, которые помогают собирать данные о действиях пользователей на вашем сайте.
3.  UTM-метки: UTM-метки — это параметры, которые добавляются к URL-адресам веб-сайта для отслеживания источников трафика и маркетинговых кампаний. Они позволяют определить, откуда пришел пользователь, и какие источники приводят к конверсии.

Примеры утм меток:

Вот несколько примеров UTM-меток:

1. utm_source: Определяет источник трафика или платформу, с которой пришел пользователь.

Пример:

«`

https://www.example.com/?utm_source=google

«`

2. utm_medium: Определяет средство или тип трафика, например, контекстную рекламу или электронную почту.

Пример:

«`

https://www.example.com/?utm_medium=cpc

«`

3. utm_campaign: Определяет название конкретной маркетинговой кампании или рекламной акции.

Пример:

«`

https://www.example.com/?utm_campaign=summer_sale

«`

4. utm_term: Используется для отслеживания ключевых слов в рекламных кампаниях.

Пример:

«`

https://www.example.com/?utm_term=running_shoes

«`

5. utm_content: Используется для определения конкретного объявления или элемента контента внутри кампании.

Пример:

«`

https://www.example.com/?utm_content=banner_ad

«`

Важно отметить, что значения UTM-меток можно задавать произвольно и вам следует выбирать такие значения, которые наиболее понятны и удобны для отслеживания и анализа данных. UTM-метки должны быть уникальными для каждой рекламной кампании или источника трафика, чтобы вы могли точно определить, какой источник привлек больше клиентов и какие кампании были наиболее успешными.

4. API-интеграции: Использование API (ApplicationProgrammingInterface) позволяет интегрировать данные из разных систем, автоматически передавать их между различными приложениями и базами данных.

5. DataWarehousing: Это технология для сбора, хранения и обработки больших объемов данных из различных источников. DataWarehousing позволяет создавать единую централизованную базу данных, которая упрощает процесс анализа данных.

6. Бизнес-интеллект (BI) системы: BI-платформы позволяют создавать интерактивные отчеты, дашборды и аналитические приложения на основе собранных данных. Они облегчают процесс визуализации и анализа данных для принятия бизнес-решений.

7. Машинное обучение и искусственный интеллект: С помощью машинного обучения и искусственного интеллекта можно анализировать и интерпретировать данные на более продвинутом уровне, выявлять скрытые паттерны и предсказывать будущие тренды и поведение клиентов.

8. Электронные таблицы и базы данных: Для более простых проектов можно использовать электронные таблицы (например, MicrosoftExcel или GoogleSheets) и базы данных для сбора и анализа данных.

Использование комбинации этих инструментов позволяет создавать более полное представление о производительности бизнеса, а также понимать, как различные факторы и каналы взаимодействуют друг с другом, что помогает принимать более обоснованные и эффективные решения.

Преимущества использования crm для сквозной аналитики

Использование CRM (CustomerRelationshipManagement) системы для сквозной аналитики предоставляет несколько значительных преимуществ:

1. Единая база данных: CRM система объединяет данные о клиентах и их взаимодействиях с компанией в одном месте. Это включает информацию о покупках, запросах, обращениях в службу поддержки, истории контактов и т.д. Это позволяет анализировать клиентские данные в комплексе и получать полноту картины о поведении клиентов.
2. Интеграция с другими системами: CRM системы часто предоставляют возможности интеграции с другими инструментами, такими как аналитические платформы, рекламные каналы, социальные сети и электронные письма. Это позволяет собирать данные из разных источников и объединять их для анализа и принятия решений.
3. Отслеживание маркетинговых кампаний: CRM системы могут использовать UTM-метки и другие механизмы для отслеживания эффективности маркетинговых кампаний и источников трафика. Это позволяет определить, какие кампании привлекают больше клиентов и генерируют больше продаж.

Call-tracking — это метод аналитики, который позволяет отслеживать и анализировать входящие звонки от клиентов или потенциальных клиентов к компании. Он используется для измерения эффективности маркетинговых кампаний, определения источников трафика и оптимизации стратегий привлечения клиентов через телефонные звонки.

Принцип работы call-tracking следующий:

• Атрибуция номеров: В рамках маркетинговых кампаний компания использует различные номера телефонов (виртуальные или дополнительные номера), каждый из которых связан с определенным источником трафика или рекламной кампанией. Например, для поисковой рекламы может использоваться один номер, для социальных сетей — другой, для сайта — третий и т.д.
• Отслеживание звонков: Когда клиент звонит по одному из уникальных номеров, система call-tracking регистрирует этот звонок и фиксирует информацию о номере, времени звонка, длительности разговора и другие данные.
• Анализ данных: Собранные данные о звонках анализируются для выявления эффективности каждой маркетинговой кампании и определения, какие каналы привлечения клиентов наиболее успешные.
• Оптимизация маркетинговых усилий: Полученные результаты помогают принимать решения по оптимизации бюджета рекламы, корректировке маркетинговых стратегий и сосредотачиваться на наиболее эффективных каналах привлечения клиентов.

Преимущества call-tracking:

• Оценка эффективности маркетинговых кампаний: Позволяет определить, какие кампании или каналы приводят к большему количеству звонков и лучшим результатам.
• Понимание поведения клиентов: Анализ данных о звонках позволяет понять, как клиенты находят компанию, что их привлекает и какие потребности у них есть.
• Улучшение обслуживания клиентов: По данным call-tracking можно выявить слабые места в обслуживании клиентов и работать над их улучшением.

Настройка сквозной аналитики самостоятельно

Настройка сквозной аналитики может быть достаточно сложным процессом, но вот общий набор шагов, которые помогут вам начать самостоятельно настраивать сквозную аналитику

1. Определите цели и показатели: Сначала определите, какие именно показатели и цели вы хотите отслеживать через сквозную аналитику. Это может быть количество продаж, доход, ROI, конверсия, активность клиентов и другие метрики, которые важны для вашего бизнеса.
2. Выберите аналитические инструменты: Выберите аналитические платформы и CRM-системы, которые наиболее подходят для вашего бизнеса и способны интегрироваться с различными источниками данных. Некоторые платформы могут предоставлять возможности сквозной аналитики «из коробки».
3. Определите источники данных: Решите, из каких источников вы хотите собирать данные для сквозной аналитики. Это может быть информация о продажах, маркетинговые кампании, рекламные каналы, веб-аналитика, социальные сети и другие.
4. Установите UTM-метки и тегирование: Примените UTM-метки к внешним ссылкам, чтобы отслеживать источники трафика и маркетинговые кампании. Также настройте тегирование для отслеживания действий пользователей на вашем сайте или приложении.
5. Интегрируйте системы: Интегрируйте выбранные аналитические и CRM-системы с источниками данных, чтобы они могли собирать информацию автоматически.
6. Создайте отчеты и дашборды: Создайте отчеты и аналитические дашборды, которые отображают ключевые метрики и показатели, которые вы хотите отслеживать. Это поможет лучше понимать данные и принимать обоснованные решения.
7. Анализируйте данные и принимайте меры: Анализируйте полученные данные, выявляйте паттерны и тенденции, и на основе этого принимайте меры для оптимизации бизнес-процессов и маркетинговых кампаний.
8. Тестируйте и оптимизируйте: Постоянно тестируйте различные стратегии и каналы, оптимизируйте свои действия на основе полученных результатов и учтите новые изменения в бизнесе.
9. Подключите кол трегинг
10. Подключите емейлтрегинг.

Обратите внимание, что настройка сквозной аналитики может потребовать определенных технических навыков и времени. Если вы не уверены, что можете справиться самостоятельно, обратитесь за помощью к специалистам или консультантам, которые помогут настроить сквозную аналитику наиболее эффективно для вашего бизнеса.