Что такое сквозная аналитика и как она помогает бизнесу оценивать эффективность маркетинга

Компания может получать тысячи переходов на сайт, сотни заявок и десятки продаж, но при этом не понимать, какая реклама действительно приносит прибыль.

Например, одна рекламная кампания приводит на сайт множество посетителей, из которых лишь немногие оставляют заявку, а другая привлекает меньше людей, зато среди них больше тех, кто в итоге совершает покупку. Если оценивать эффективность рекламы только по количеству переходов или заявок, можно не заметить, какой канал действительно приносит бизнесу больше пользы, и в результате переводить бюджет на менее эффективный.

Решить такую проблему помогает сквозная аналитика. Она объединяет данные с сайта, рекламных площадок и CRM-системы, дает более полное представление о том, как маркетинговые вложения влияют на продажи, и позволяет принимать решения на основе данных, а не предположений.

Сквозная аналитика – это подход к сбору и анализу данных, который позволяет проследить путь клиента от первого контакта с рекламой до покупки и повторных заказов. Для этого объединяются данные из разных источников, чтобы связать расходы на маркетинг с реальной выручкой и окупаемостью.

Если говорить о том, какие в целом задачи решает такой инструмент, то это:

1. Оценка эффективности рекламных каналов. Как уже отмечалось, количество кликов и заявок не всегда отражает реальную ценность источника. Сквозная аналитика же помогает сравнить каналы привлечения с учетом дальнейшего движения клиентов по воронке продаж.

2. Оптимизация рекламного бюджета. Если компания видит, какая реклама приносит продажи и по какой стоимости, ей проще определить, куда направить дополнительные средства, а какие активности стоит пересмотреть.

3. Поиск слабых мест в воронке продаж. Аналитика помогает понять, на каком этапе теряется больше всего потенциальных клиентов. Например, реклама приводит целевую аудиторию, посетители оставляют заявки, но большинство из них не доходит до заключения договора. Причина может быть связана не с рекламой, а с качеством обработки обращений, условиями предложения или работой отдела продаж.

4. Прогнозирование результатов. Когда компания знает, сколько в среднем стоит привлечение клиента, какая доля заявок превращается в сделки и сколько времени занимает продажа, ей проще оценивать потенциальный результат рекламных кампаний и планировать бюджет.

Набор показателей зависит от источников данных, особенностей бизнеса и настроек отчетности. Обычно метрики можно разделить на несколько групп.

У этих показателей разные задачи, поэтому важно не смешивать их между собой. Например, CPL показывает стоимость привлечения лида, а CAC – стоимость привлечения клиента, который совершил покупку. Если заявки дешевые, но редко превращаются в сделки, низкий CPL еще не означает, что канал выгоден бизнесу.

Не менее важно различать ROAS, ROMI и ДРР. ROAS показывает отношение дохода, связанного с рекламой, к расходам на нее, а ДРР — обратное соотношение: долю рекламных расходов в полученном доходе. А ROMI оценивает окупаемость маркетинговых вложений и в распространенном варианте расчета учитывает затраты, связанные с получением результата.

При интерпретации результатов также следует учитывать модель атрибуции – правило, по которому ценность продажи распределяется между точками контакта с клиентом. Например, модель по первому касанию связывает результат с источником, который впервые привлек пользователя, а модель по последнему касанию – с последним учитываемым взаимодействием перед конверсией. Разные модели могут по-разному оценивать один и тот же канал, поэтому их выбор влияет на выводы об эффективности рекламы.

Чтобы связать показатели друг с другом и оценить эффективность маркетинга на всех этапах – от привлечения трафика до заключения сделок, – необходимо объединить данные из нескольких источников. Каждый из них отражает свою часть пути клиента:

• Рекламные кабинеты – данные в них показывают расходы на продвижение, количество показов и кликов, а также результаты рекламных кампаний.

• Системы веб-аналитики – собирают информацию о посещениях сайта, источниках трафика и действиях пользователей, например заполнении формы или оформлении заказа. Эти сведения помогают понять, откуда приходят посетители и как они взаимодействуют с сайтом.

• CRM-система – хранит данные об обращениях, клиентах, этапах сделок, результатах продаж и выручке. Это позволяет увидеть, какие заявки превращаются в реальные продажи и сколько дохода приносят привлеченные клиенты.

• Коллтрекинг и другие инструменты отслеживания обращений – помогают определить, из какого источника поступил звонок или сообщение, и связать его с рекламной кампанией.

• Бухгалтерские и финансовые системы – предоставляют данные о выручке и других финансовых показателях, которые помогают оценить результаты рекламных кампаний с учетом не только количества продаж, но и их денежного выражения.

Для объединения данных из этих источников применяют разные подходы – от ручной обработки отчетов до использования специализированных сервисов.

Как правило, выделяют три варианта организации сквозной аналитики: ручной, полуавтоматический и автоматизированный.

На начальном этапе компания может собирать данные самостоятельно. Для этого выгружают расходы из рекламных кабинетов, показатели посещаемости из систем веб-аналитики и информацию о сделках из CRM, а затем сводят их в Excel или Google Таблицах.

Преимущество такого подхода – низкая стоимость и гибкость. Компания сама определяет, какие показатели учитывать и как организовать отчет. Это может быть удобным решением для небольшого бизнеса с ограниченным числом рекламных каналов и относительно простым процессом продаж.

Однако по мере роста количества данных поддерживать такую систему становится сложнее. Информацию приходится регулярно обновлять, сопоставлять записи и проверять расчеты. Ошибки в формулах или пропущенные данные могут исказить результат, а объединение повторных обращений и покупок одного клиента потребует дополнительной настройки.

Следующий уровень – использование систем веб-аналитики, которые помогают отслеживать источники трафика, поведение пользователей на сайте и целевые действия. Например, Яндекс Метрика позволяет анализировать рекламные расходы и, после настройки передачи данных из CRM, связывать визиты с заказами и их статусами. Google Analytics помогает изучать источники трафика и конверсии, а также дополнять отчеты внешними данными, в том числе об офлайн-событиях.

Такой подход позволяет автоматизировать часть сбора информации и анализировать результаты в привычном интерфейсе. Однако для полноценной сквозной аналитики может потребоваться дополнительная настройка: разметка рекламных ссылок UTM-метками, передача идентификаторов пользователей, загрузка данных о расходах и настройка обмена сведениями о сделках с CRM.

Поэтому системы веб-аналитики не всегда могут полностью заменить специализированные решения. Если у компании много рекламных каналов, длительный цикл сделки, а обращения поступают через разные каналы, для сбора целостной картины могут понадобиться дополнительные инструменты и интеграции.

Для бизнеса с большим количеством рекламных кампаний и сложной воронкой продаж подходят специализированные платформы сквозной аналитики. К таким решениям относятся, например, Callibri.

Обычно подобные сервисы интегрируются с рекламными системами, сайтом, CRM и инструментами отслеживания обращений. Они автоматически собирают данные, связывают их по заданным правилам и формируют отчеты, в которых можно сравнивать каналы, кампании, объявления и другие элементы продвижения. В зависимости от возможностей платформы доступны расчет стоимости лида и клиента, выручки, окупаемости и других показателей, а также детализация результатов по разным параметрам.

Внедрение сквозной аналитики – это не только подключение подходящего сервиса, но и подготовка данных, настройка интеграций и определение показателей, которые нужно отслеживать. Чтобы система действительно помогала оценивать эффективность маркетинга, важно последовательно пройти несколько этапов:

1. Определить цели и показатели. Решите, что требуется оценивать: стоимость заявки, конверсию в продажу, окупаемость рекламы, выручку по каналам или эффективность всей воронки.

2. Проверить качество данных. Убедитесь, что в CRM корректно фиксируются источники обращений, статусы сделок, суммы продаж и причины отказов. Без этого отчет может предоставлять искаженную картину.

3. Настроить передачу данных. Разметьте рекламные ссылки, подключите необходимые интеграции и убедитесь, что информация о расходах, обращениях и продажах связывается корректно.

4. Выбрать подходящий инструмент. Для небольшого проекта может хватить таблиц и веб-аналитики. Если данных много, а отчетность приходится регулярно собирать вручную, стоит рассмотреть специализированный сервис.

5. Регулярно анализировать результаты. Используйте отчеты не только для фиксации показателей, но и для проверки гипотез: почему снизилась конверсия, какой канал привлекает более качественных клиентов и что стоит изменить в рекламных кампаниях.

Конечно, сквозная аналитика, как любой инструмент, имеет ряд ограничений. Среди основных:

• Зависимость от качества данных. Если рекламные ссылки не размечены UTM-метками, источники обращений фиксируются некорректно, а менеджеры забывают обновлять статусы сделок в CRM, отчеты могут содержать ошибки. Поэтому важно регулярно проверять корректность передачи информации и работу интеграций: технические сбои или изменения на сайте могут привести к потере данных.

• Сложность отслеживания длительного пути клиента. В B2B и при продаже дорогих продуктов между первым контактом с рекламой и покупкой могут пройти месяцы. За это время клиент может взаимодействовать с компанией через разные каналы и устройства. Если часть этих контактов не удается связать с одним клиентом, аналитика не сможет полностью восстановить его путь к покупке.

• Затраты на внедрение и поддержку. Настройка интеграций, подготовка данных и проверка отчетности требуют времени и ресурсов. Специализированные сервисы также могут предусматривать абонентскую плату, а для сложных проектов может понадобиться помощь аналитиков или технических специалистов.

Но несмотря на эти ограничения, сквозная аналитика остается полезным инструментом для бизнеса. Главное – заранее определить цели ее внедрения, следить за качеством данных и корректностью их передачи, а также критически оценивать полученные результаты.