Веб-аналитика для маркетолога - зачем нужна аналитика в маркетинге?
В данной статье рассмотрим: что такое аналитика в маркетинге, зачем нужен анализ и как он может быть полезен для маркетинговых задач.
Содержание:
Аналитик в интернет-маркетинге чуть ли не самый важный специалист во всём отделе. От него во многом зависит в каком направлении будет развиваться компания, маркетинг и конкретные кампании по продвижению. Существуют различные инструменты аналитики, которые помогают находить решения для разных ситуаций. Например, отследить результативность, затраты на любое рекламное действие в интернете и определить слабое звено. А сквозные методы аналитики в маркетинге дают возможность понять, где возникают потери в доходах бизнеса и устранять дыры в воронке продаж. Данная статья поможет лучше понимать, зачем нужен анализ и как он может быть полезен для маркетинговых задач.
Что такое аналитика в маркетинге?
Прежде всего, стоит определить что такое аналитика в маркетинге, где и как она используется. Построим изложение от общих методов анализа к частным решениям.
Чем крупнее компания, тем большее количество самой разнообразной информации имеется в её распоряжении, которую надо собирать из разных источников. Чтобы понять, что происходит с бизнесом, как работают внутри процессы, необходим анализ получаемых данных. Для этих целей используются системы business intelligence. Их особенность заключается в том, что они предназначены для обработки данных и приведения их к универсальному виду для составления интегрированного аналитического отчета и дальнейшей корректной работы с ним.
Таким образом, инструменты business intelligence обеспечивают оперативный доступ к данным, в которых отражается текущая ситуация по организации. Например, объем продаж по регионам и филиалам, их структура по отдельным товарным позициям и т.п. Также подобные системы имеют возможность визуализации данных в виде графиков, диаграмм и т.д.
Для маркетинга система business intelligence полезна тем, что позволяет обработать и анализировать большой массив информации следующего характера:
Business intelligence имеет описательный характер аналитики. Программа показывает ретроспективную ситуацию и позволяет узнавать, что можно улучшить в текущих условиях в действиях и процессах маркетинга и отдела продаж для увеличения показателей бизнеса и возврата инвестиций. Другими словами, она вскрывает проблемные места внутри бизнеса, но не даёт ответа, что ждёт организацию в будущем в меняющихся рыночных условиях.
Для составления прогнозов возможного развития событий используется маркетинговая аналитика. В этом случае в обязанности marketing analyst или любого другого специалиста в сфере маркетинга входит деятельность по активному изучению рыночной ситуации, и что вообще происходит во внешнем окружении компании. Вот за чем ведёт он наблюдения:
О веб-аналитике для маркетологов
В современной мире, когда основные ресурсы для продвижения направляются организациями в интернет, веб-аналитика для маркетолога становится главным способом управления рекламными кампаниями. Анализ статистических данных посещений и просмотра страниц сайта даёт богатую информацию для улучшения корпоративного интернет-ресурса, изучения поведения пользователей, а также оценки результативности каждого канала привлечения клиентов.
В общем виде при проведении веб-аналитики сайта рассматриваются отдельно и в совокупности следующие показатели:
Заниматься веб-аналитикой сайта — ежедневная обязанность маркетолога, даже если она не прописана в его должностной инструкции. Подходя к этому вопросу со всей ответственностью, специалист по онлайн-продвижению получает чрезвычайно полезную информацию как о качестве интернет-площадки компании, так и о действии используемых рекламных инструментов, а также об особенностях аудитории и её поведения. Однако в чистом виде статистика посещений сайта хоть и хороший источник инсайтов о том, как повышать эффективность маркетинга, но имеет свои ограничения.
Обилие информации в интернете и конкурентных предложений сильно влияют на поведение пользователей. Наиболее типичный сценарий предполагает множество контактов с брендом прежде, чем потребитель решится на покупку. При таком алгоритме действий посетителей использование только статистических данных веб-аналитики начинает давать сбои и приводить к не совсем корректным выводам. Дело в том, что потребитель может прийти на сайт, изучить интересующую его информацию о продукте и, не сделав заказа или покупки, покинуть его. В этом случае web-аналитик вполне логично предположит, что либо что-то не так реализовано на сайте, либо канал, по которому пришел данный пользователь, работает неэффективно.
Однако сам посетитель может спустя какое-то время, получив дополнительную информацию на других площадках, вернуться на сайт компании и решится на покупку. Чтобы увидеть подобный сложный маршрут человека к своему выбору, требуется иной уровень организации сбора данных и их анализа. Подобный подход обеспечивает система сквозной аналитики.
Её особенность заключается в том, что при первом контакте с пользователем в CRM-системе компании ему присваивается индивидуальный идентификационный номер. Всё последующее взаимодействие с брендом учитывается и записывается в индивидуальную историю для каждого потребителя. Таким образом, статистическая картина становится объёмной не только по размеру, но и по представлению данных. Она отражает результативность не только в моменте по схеме: переход — навигация по сайту — целевое действие; но и с учётом информации о более ранних посещениях, источниках перехода, просмотрах страниц и результатах визитов. Более подробно об этом можно узнать в статье «Сквозная аналитика: система, примеры и инструменты». А основы профессии можно получить на курсе «Сквозная аналитика в маркетинге».
Для сбора статистики и первичного анализа, как правило, используются сразу несколько счётчиков, так как их данные могут дополнять друг друга. Веб-аналитику надо уметь работать с каждым из них, даже если он отдаёт предпочтение какому-то одному. К наиболее популярным сервисам, предоставляющим такую услугу, относятся Google Analytics, Яндекс.Метрика, OpenStats, Adobe Analytics и другие.
Если верить Марку Твену, то «существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика». Конечно, не стоит воспринимать фразу буквально, так как она предполагает, что есть опасность в интерпретации данных. По этой причине не стоит полагаться только на отчёты о трафике пользователей на сайте. В наложении веб-статистики на другие доступные данные позволяют проводить более глубокий анализ, который может подсказать интересные и перспективные решения для увеличения эффективности продвижения в интернете. Вот несколько задач, которые можно решить с помощью расширенной веб-аналитики:
Резюмируя сказанное, стоит отметить, что маркетинговая аналитика и веб-аналитика в частности поощряют переход и применение компаниями в практике среды принятия решений, основанной на данных. Постановка целей в оцифрованном виде становится естественным явлением, а исполнение и контроль привязывается к метрикам.
Читать также