Как работает сквозная аналитика?

Содержание:

1. Что такое сквозная аналитика
2. Кто использует сквозную аналитику
3. Виды сквозной аналитики
4. Плюсы и минусы сквозной аналитики
5. Как работает сквозная аналитика
6. Как настроить сквозную аналитику
7. Ошибки внедрения сквозной аналитики

Сегодня маркетинговая практика всё чаще и более глубоко использует данные для принятия обоснованных решений. По этой причине у компаний возникает вопрос: что такое сквозная аналитика в маркетинге? Ответить на него просто и сложно одновременно. Сквозная аналитика обеспечивает наибольшую прозрачность и достоверность процессов. Именно, способна сделать проблемные места явными и указать на необходимые действия. 

В этой статье подробно рассмотрим, для чего нужна система сквозной аналитики, как она функционирует, какие инструменты и методологии подключаются для её организации, а также почему она может существенно изменить подход к рынку и клиентам.

Что такое сквозная аналитика

Методология сквозной аналитики позволяет отслеживать и анализировать путь клиента от первого контакта с брендом до совершения покупки и дальнейших его взаимодействий с ним. С её помощью маркетинг компании имеет возможность видеть полную картину того, как целевая аудитория реагирует в каждой точке контакта на коммуникацию компании и, таким образом, оценивать эффективность продвижения на всех этапах воронки продаж. В свою очередь, это помогает выявить узкие места, оптимизировать маркетинговые кампании и повышать общую рентабельность инвестиций в рекламу. 

Одним из ключевых аспектов данного подхода является отслеживание показателей стоимости привлечения клиента (CAC), возврата на инвестиции (ROI) и других важных метрик. Для реализации сквозной аналитики необходима интеграция данных из различных каналов и платформ, таких как сайт, продуктовый лендинг, социальные сети, электронная почта, рекламные площадки и офлайн-мероприятия.

Кто использует сквозную аналитику

В целом, системы сквозной аналитики стремятся использовать организации, которые заинтересованы на основе данных улучшить производительность своих функций маркетинга и продаж, быстро оценивать меняющиеся потребности клиентов и адаптировать свои стратегии под динамичное рыночное окружение. По этой причине данный инструмент находит широкое применение в различных отраслях и компаниях, которые работают в условиях высокой конкуренции. 

Основными пользователи сквозной аналитики являются: 

•    Маркетинговые и digital-агентства;
•    Площадки онлайн-торговли;
•    ИТ-компании, предоставляющие SaaS (Software as a Service) решения;
•    Финансовые учреждения;
•    Сетевой ритейл;
•    Образовательные учреждения;
•    Логистические и транспортные компании.

Виды сквозной аналитики

Сквозную аналитику в зависимости от целей можно настроить и реализовать в различных вариантах, каждый из которых обладает своими особенностями. Основные её виды можно разделить на категории, перечисленные ниже:

1)    Аналитика пользовательского поведения фокусируется на изучении онлайн-взаимодействия потребителей с брендом. Этот подход помогает проанализировать и понять, как пользователи перемещаются по сайту, какие страницы посещают чаще всего и где возникают затруднения.
2)    Аналитика каналов продаж нацелена на оценку результативности комплекса инструментов, которые ведут к покупке, а также на выявление наиболее эффективных источников привлечения клиентов.
3)    Аналитика эффективности рекламы направлена на измерение и оптимизацию маркетинговых кампаний. Она позволяет детально оценить, как различные объявления и рекламные акции влияют на конверсию и общую прибыльность бизнеса, а также выявлять лучшие практики.
4)    Конверсионная аналитика сосредотачивается на измерении и анализе долей пользователей, совершивших целевое действие при каждом контакте с продуктом или брендом. Этот вид аналитики помогает выявить узкие места в воронке продаж и оптимизировать процесс превращения представителей целевой аудитории в клиентов.
5)    Предиктивная аналитика использует статистические методы и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования поведения клиентов и трендов на основе исторических данных. Это позволяет компаниям заранее принимать стратегические решения и адаптироваться к будущим изменениям рынка.

Плюсы и минусы сквозной аналитики

Внедрение сквозной аналитики в бизнес имеет множество преимуществ, но также обладает рядом недостатков. Рассмотрим плюсы и минусы подробнее.

Одним из основных достоинств сквозной аналитики является обеспечение эффективности в проведении маркетинговых кампаний. Предприятия получают возможность принимать обоснованные решения, основанные на реальных данных о поведении пользователей. Это позволяет повысить уровень конверсии и оптимизировать затраты на рекламу и маркетинг.

Сквозная аналитика также способствует улучшению понимания клиентского опыта. Взаимодействие с пользователями можно анализировать на каждой стадии воронки продаж и выявлять, где они теряют интерес или сталкиваются с проблемами. Это, в свою очередь, помогает улучшать пользовательский интерфейс и разрабатывать более релевантные предложения.

Одним из существенных преимуществ сквозной аналитики является возможность автоматизации процесса, которая позволит не только оперативно получать отчеты об эффективности продвижения, но и оперативно вносить изменения без вмешательства человека.

К минусам сквозной аналитики можно отнести сложность внедрения систем и инструментов для сбора и анализа данных. Нередко это требует значительных финансовых и временных затрат, а также наличия квалифицированных специалистов для работы с этими инструментами.

Еще одним минусом является возможность неправильно интерпретировать полученные данные, что может привести к неверным выводам и, как следствие, к ошибочным решениям. И наконец, увеличение объёма собираемых данных повышает риск их утечки и нарушения конфиденциальности персональной информации, что может повлечь юридические и репутационные последствия для бизнеса.

Как работает сквозная аналитика

Пример объяснения может выглядеть так. Потенциальный клиент видит рекламу, например, в социальных сетях, кликает на неё и попадает на сайт. Этот переход, а также дополнительные действия на web-ресурсе, такие как просмотр описаний товаров, отзывов или добавление их в корзину, фиксируются. Если клиент совершает покупку сразу или возвращается через какое-то время, то эти факты также подлежат записи. Звучит вполне понятно, однако на практике не совсем так просто. 

Собрать все метки важная задача, но недостаточная для того, чтобы всё сложилось и стало рабочим и эффективным инструментом маркетинга. Чтобы более ясно представить, как работает сквозная аналитика, следует обозначить важные составные элементы процесса сбора и учета «следов» пользователей на пути к покупке.

1. Идентификация пользователей — критичный этап в системе сквозной аналитики, так как адекватный и точный анализ практически становится невозможным, если нет возможности разделить, какому пользователю принадлежат те или иные действия.
2. Сбор данных о всех контактах потребителей с маркетинговыми сообщениями компании и фиксация их реакции на них. 
3. Интеграция и хранение данных по каждому пользователю. 
4. Регулярное применение аналитических инструментов в соответствии с целями бизнеса.

Не менее важным этапом в работе системы сквозной аналитики может оказаться обогащение данных о пользователях из сторонних источников, чтобы составить более точную информацию и проводить сегментацию их на группы со схожим поведением. 

Как настроить сквозную аналитику

Для систем сквозной аналитики существует множество инструментов. Давайте разберём подходы и шаги к тому, как настроить сквозную аналитику.

Перед тем, как что-либо внедрять, необходимо определить цели и задачи, которые будут решены компанией с помощью анализа. Это повлечет за собой выбор конкретных метрик, которые будут важны для бизнеса. Это могут быть: 

•    количество лидов;
•    конверсия;
•    стоимость привлечения клиента; 
•    средний чек; 
•    ROI (возврат инвестиций); 
•    и т.д.

Следующим шагом является выбор инструментов для сбора и анализа данных. Это могут быть разные сервисы, такие как Google Analytics, Яндекс.Метрика, CRM-системы (пример: Salesforce, Bitrix24), системы email-маркетинга (пример: Unisender, SendPulse) и др. После этого, важно обеспечить совместимость и интеграцию между этими инструментами. Зачастую требуется устанавливать протоколы API, чтобы подключить обмен данными между разными сервисами.

После выбора инструментов необходимо построить систему сбора данных. Это может включать в себя установку трекеров на сайт, настройку UTM-меток для маркетинговых кампаний и интеграцию с CRM для отслеживания клиентов. Для корректного подключения источников трафика следует убедиться, что все метки и коды работают правильно.

Когда поступление данных настроено, то необходимо анализировать, откуда приходит наиболее качественный трафик, какие каналы приносят больше всего конверсий и как на результаты влияют различные маркетинговые активности. Для этого потребуются специализированные инструменты для анализа и визуализации — Business Intelligence (пример, Roistat или Yandex DataLens), которые помогут преобразовать сырые данные в понятные и наглядные отчеты.

И наконец, даже самые продвинутые инструменты и анализ данных просто не дадут результатов, если сотрудники не умеют и знают, как ими правильно пользоваться.  С погружением в анализ и тестирование новых подходов критически важным становится регулярная переоценка и обновление системы. По этой причине наличие квалифицированной команды играет не менее важную роль в построении сквозной аналитики, чем набор инструментов и их настройка. 

Ошибки внедрения сквозной аналитики

Внедрение сквозной аналитики в бизнес — сложный проект, и в ходе его реализации есть вероятность совершить ошибки, которые в последствии могут негативно повлиять на конечные результаты и эффективность маркетинга. На что стоит обратить внимание, чтобы избежать проблем?

Одна из наиболее распространенных ошибок — отсутствие четкого представления, зачем нужна сквозная аналитика компании, и, соответственно, целей и KPI. Если маркетинговая команда не понимает, какого именно результата ожидает от внедрения аналитической системы, то есть вероятность, что это превратиться в сбор множества данных, которые не будут использованы в полном объеме, а затраты на их получение будут выше получаемой пользы.

Другая серьёзная ошибка — неадекватная интеграция разных систем и инструментов. Если данные поступают из различных источников, но при этом не связаны между собой, то сложно получить верное представления о поведении клиентов и результатах маркетинговых кампаний. Это относится, в том числе, к  установке трекеров и использованию UTM-меток. Макросы, теги и скрипты должны  также быть правильно настроены, чтобы гарантировать точность собираемой информации.

Ещё одной часто встречающейся ошибкой является игнорирование качества данных. Отсутствие контроля над корректностью и актуальностью собираемой информации может привести к неверным решениям. Регулярные проверки и аудит имеют ключевое значение, чтобы гарантировать, что работа ведётся с надежными достоверными данными. 

Недостаточная квалификация и отсутствие вовлеченности сотрудников в процесс внедрения сквозной аналитики тоже могут стать причиной неуспеха. Маркетинговая команда должна быть знакома с используемыми решениями, понимать принципы анализа данных и его значение для бизнеса. В противном случае, без должной квалификации маркетологов инструменты аналитики будут использованы неэффективно.

И наконец, не стоит забывать о корректировках маркетинговых кампаний и усилий по результатам аналитических отчетов. Если анализ проводится лишь ради самого процесса и красивых картинок без принятия решений, то вся затея будет бесполезной. Внедрение сквозной аналитики в бизнес оправдано только  применением получаемых результатов для улучшения показателей по привлечению клиентов и большей прозрачностью для целей бизнеса используемой маркетинговой практики.

Читать также

1. Использование Big Data в маркетинговых стратегиях
2. Тренды в бренд-менеджменте на 2024 год
3. Веб-аналитика для маркетолога - зачем нужна аналитика в маркетинге?