Выбираем сервисы для сквозной аналитики

Содержание:

1. Почему вам нужна сквозная аналитика
2. Что входит в сквозную аналитику
3. Типы аналитики
4. Обзор инструментов
5. Как правильно выбрать систему сквозной аналитики
6. Возможные ошибки и проблемы

В современном мире маркетинга каждая инвестиция должна быть обоснована,  поэтому выбор правильных инструментов для аналитической работы становится критически важной задачей. Сервис сквозной аналитики позволяет не только отслеживать эффективность рекламных кампаний, но и вести учёт, интегрировать данные из различных источников, что даёт полное представление о пути клиента и его взаимодействии с брендом. С каждым годом количество доступных решений и платформ растёт, и важно понимать, как выбирать наиболее подходящие из них для нужд маркетинга организации.

При сравнении сервисов сквозной аналитики необходимо учитывать ряд факторов. Но ключевым аспектом остаётся возможность адаптации инструмента под специфические требования бизнеса, поскольку разные компании могут нацеливаться на разные сегменты аудитории и иметь свои уникальные механизмы продаж. Таким образом, понимание не только технических особенностей, но и специфики бизнеса становится залогом успешной аналитики и, как следствие, повышенной рентабельности рекламных усилий.

Почему вам нужна сквозная аналитика

Инструменты сквозной аналитики являются «серебряной пулей» в арсенале современного маркетинга, и их важность для компаний трудно переоценить. Во-первых, они позволяют получить целостный взгляд на путь клиента и отслеживать взаимодействие пользователя с брендом на различных этапах, начиная от первого контакта и заканчивая покупкой. Это понимание открывает компаниям возможность более точно определять, какие каналы и стратегии приносят наибольшую пользу, а какие требуют оптимизации или изменения. Таким образом, предприятия могут оптимально распределять свои рекламные бюджеты и усилия, повышая общую рентабельность и эффективность маркетинговых кампаний.

Во-вторых, сквозная аналитика способствует более глубокому пониманию целевой аудитории. Анализ данных о поведении потребителей помогает выявить паттерны и предпочтения, которые могут стать основой для создания персонализированных стратегий взаимодействия и предложений. Это, в свою очередь, повышает вероятность конверсий, поскольку компании могут настраивать свои коммуникации так, чтобы они отвечали на конкретные потребности и интересы клиентов. Такой подход к функционированию маркетинга предприятия способствует росту продаж и улучшает клиентский опыт, формируют лояльное отношение к бренду со стороны потребителей.

Наконец, метрики сквозной аналитики позволяют компаниям более точно измерять результаты своих действий. Регулярно контролируя ключевые показатели, маркетинг может проводить сравнение успешности и более предметный анализ эффективности различных акций и кампаний. Это минимизирует риск потерь от ошибочных решений и создаёт основу для быстрой корректировки действий на основе актуальных данных и трендов.

Что входит в сквозную аналитику

Сквозная аналитика маркетинга представляет собой комплексный подход к учёту, анализу и интерпретации данных на всех этапах взаимодействия клиента с компанией. Основные её компоненты включают:

1. Сбор данных — их получение из различных источников, таких как сайт, социальные сети, email-рассылки, рекламные платформы и т.п.
2. Отслеживание потребительского поведения — анализ действий пользователей на всех этапах воронки продаж, включая посещение сайта, взаимодействие с рекламой и контентом, звонок в компанию и завершение покупки.
3. Атрибуция — определение конкретных каналов и кампаний, которые наиболее эффективно работают на конверсию.
4. Анализ ROI — оценка возврата на инвестиции для различных маркетинговых кампаний и каналов, что позволяет понять, какие действия приносят наибольшую выгоду.
5. Визуализация данных — создание отчетов и дашбордов для наглядного представления результатов анализа и мониторинга ключевых показателей эффективности.
6. Сегментация потребителей — разделение целевой аудитории на группы по различным критериям (поведение, интересы, прочее) для более точного таргетирования и персонализации маркетинговых кампаний.
7. Оптимизация — на основе полученных данных внесение изменений в стратегии и тактики для повышения эффективности маркетинга.
8. Прогнозирование и моделирование — использование исторических данных для предсказания будущих трендов и поведения клиентов.

Типы аналитики

В маркетинге можно выделить несколько типов сквозной аналитики, каждый из которых фокусируется на различных аспектах взаимодействия с клиентами и эффективности маркетинговых кампаний. Они не подменяют друг друга, а дают возможность организации получить отдельные ценные инсайты в определенной сфере маркетинговой деятельности.

1. Аналитика веб-трафика
Изучает поведение пользователей на сайте, включая количество посещений, проведенное время на интернет-ресурсе компании, страницы входа и выхода, а также конверсии.

2. Аналитика атрибуции
Оценивает, как различные каналы онлайн-продвижения (например, SEO, интернет-реклама, email-маркетинг) способствуют конверсиям. Модели атрибуции помогают понять, откуда приходит наиболее ценный трафик пользователей.

3. Аналитика социальных медиа
Определяет эффективность кампаний в социальных сетях, включая вовлеченность, охват и конверсии. Даёт представление о том, как взаимодействие компании в социальных сетях влияет на общие бизнес-результаты.

4. Аналитика email-маркетинга
Позволяет собирать и сравнивать показатели, связанные с электронными рассылками. К ним относятся доля открытых к общему числу писем, клики по ссылкам и конверсии. Позволяет оптимизировать контент и стратегии рассылок.

5. Аналитика CRM
Использует данные из систем управления взаимоотношениями с клиентами для комплексного анализа поведения потребителей и их покупок. Помогает в сегментации аудитории и персонализации предложений.

6. Аналитика продаж
Оценивает эффективность различных каналов дистрибуции и маркетинговых стратегий на основе данных о продажах. Включает анализ доходов, маржи и других финансовых показателей.

7. Аналитика поведения пользователей
Изучает поведение пользователей в приложениях. Помогает понять, как пользователи взаимодействуют с интерфейсом.

8. Прогностическая аналитика
Использует исторические данные для прогнозирования будущих трендов и поведения клиентов. Позволяет компаниям принимать проактивные решения на основе предсказаний.

9. Аналитика ROI (возврат на инвестиции)
Оценивает эффективность затрат на маркетинг по сравнению с полученной прибылью. Позволяет понять, какие маркетинговые кампании наиболее выгодны для бизнеса.

10. Аналитика пользовательского опыта
Исследует, как пользователи воспринимают и взаимодействуют с продуктом или услугой, чтобы улучшить общий пользовательский опыт и повысить удовлетворенность клиентов.

Обзор инструментов

В России существует множество инструментов для сквозной аналитики в маркетинге, которые помогают компаниям отслеживать эффективность своих кампаний и анализировать поведение пользователей. Вот топ рейтинга наиболее часто используемых сервисов и решений:

•    Яндекс.Метрика и Google Analytics — наиболее популярные инструменты веб-аналитики в России. Они позволяют отслеживать посещаемость сайта, поведение пользователей, конверсии и источники трафика. Яндекс.Метрика включает функции тепловых карт и записи сессий.
•    CRM-система Битрикс 24 — базовый инструмент для автоматизации продаж и маркетинга. Объединяет все данные о клиентах, включая все контакты через телефон, сайт, почту, соцсети и мессенджеры.
•    Webvisor от Яндекс.Метрики позволяет записывать действия пользователей на сайте, что помогает понять, как они взаимодействуют с интерфейсом и где возникают проблемы.
•    Roistat — платформа, которая объединяет данные из различных источников: CRM, колл-центров, рекламы и веб-аналитики. Это даёт возможность видеть полную картину взаимодействия с клиентами и оценивать эффективность маркетинговых кампаний.
•    Calltouch — система для анализа звонков, которая позволяет отслеживать, откуда поступают звонки, и связывать их с конкретными рекламными каналами. Это помогает оценить эффективность каждой конкретной рекламы.
•    BI-системы (PIX BI, Yandex DataLens, «Форсайт», Analytic Workspace и другие) решают задачи визуализации и анализа данных из разных маркетинговых источников.
•    Аналитика от eLama — платформа для управления контекстной рекламой, которая предлагает инструменты для анализа эффективности рекламных кампаний и оптимизации расходов.

Как правильно выбрать систему сквозной аналитики

Выбор системы сквозной аналитики для маркетинга является важным решением для компании. Как её выбирать? Главное правило состоит в том, что лучшая сквозная аналитика — это та, которая соответствует потребностям бизнеса и помогает эффективно управлять и распределять маркетинговые усилия. Ниже перечислены десять ключевых критериев, по которым следует осуществлять выбор аналитического решения.

1. Цели и задачи аналитики. Прежде всего, следует понять, какие ключевые показатели эффективности необходимы и будут использоваться для определения результативности маркетинга. Это могут быть значения конверсии, стоимости привлечения клиента, возврата на инвестиции и т.д. Это определит требования к функциональности для выбора будущей системы сквозной аналитики.
2. Возможность интеграции с имеющимися инструментами. Техническая сторона вопроса имеет значение, так как процесс обмена данными между различными системами должен проистекать просто и корректно. По этой причине стоит рассматривать решения, которые хорошо совместимы между собой. 
3. Функциональность. Рассматриваемое решение должно обладать достаточным набором средств для анализа источников трафика, атрибуции, а также для визуализации данных и формирования отчётов. 
4. Удобство пользования. Интерфейс системы должен быть интуитивно понятным и комфортным для работы.
5. Масштабируемость. Система сквозной аналитики должна расти и развиваться  вместе с бизнесом компании и справляться с увеличением поступающего объема данных. Будущее решение должно обладать дополнительными модулями и возможностью наращивания функциональности по мере необходимости.
6. Безопасность и конфиденциальность данных. Это требование регламентирует действующее законодательство о защите персональных данных. Его соблюдение поможет избежать финансовых, репутационных и прочих рисков для компании в процессе эксплуатации.
7. Стоимость. Для каждой компании существуют свои бюджетные рамки для внедрения системы сквозной аналитики. Стоит сравнить различные решения как по затратам, так и по функциональности. Не лишним будет поинтересоваться скрытыми расходами, связанными с обслуживанием, обучением, интеграцией и прочее.
8. Отзывы. Рекомендации от компаний, которые уже используют рассматриваемые системы, помогут составить лучшее представление о достоинствах и недостатках решения.
9. Пробный период. Если есть возможность тестирования, то стоит проверить в действии, насколько система соответствует ожиданиям и требованиям компании.
10. Обслуживание. Целесообразно обратить внимание на наличие технической поддержки, качество её работы, а также появление регулярных обновлений системы .

Возможные ошибки и проблемы

Очевидно, что выбор сервисов для сквозной аналитики — сложный и многогранный процесс, который требует внимания и тщательного анализа. В этом причина возможных ошибок и проблем как при выборе, так и в последствии при эксплуатации. 

Одним из наиболее распространенных промахов является неправильная оценка требований и целей. Если в самом начале чётко не определить, какие данные нужны, и как они будут использоваться, то это может привести к тому, что выбранная платформа не сможет удовлетворить все потребности или, наоборот, возможности системы не будут использованы в полной мере.

Использование различных сервисов от разных поставщиков несёт в себе проблемы совместимости. Это может потребовать привлечения программистов и специалистов ИТ-сферы. Игнорирование этого вопроса может сильно затянуть процесс и значительно увеличить затраты на внедрение сквозной аналитики.

Не менее важно понимать, как система будет справляться с увеличивающимися объемами данных и пользователей в будущем. Если выбранный сервис не масштабируем, то потребуется либо частое его обновление, либо замена решения, что, в свою очередь, повлечет дополнительные финансовые и временные затраты на перенастройку.

Проблемы также могут возникнуть из-за недостаточного внимания к вопросам безопасности и защиты данных при выборе сервиса. Это ставит под угрозу конфиденциальность информации о клиентах компании и может привести к штрафам в случае утечек.

И, наконец, даже самый хороший инструмент не принесет пользы, если пользователи не знают, как им эффективно пользоваться. Наличие понятной инструкции, обучение и эффективная клиентская служба — существенные факторы успешности внедрения и использование сервиса. 

Читать также

1. Использование Big Data в маркетинговых стратегиях
2. Как работает сквозная аналитика?
3. Будущее брендов: как изменится бренд-менеджмент через 10 лет?