Что такое сквозная аналитика и как она стала основой маркетинга и продаж

Сквозная аналитика стала неотъемлемой частью маркетинговой практики по оценке эффективности рекламных кампаний и взаимодействию с клиентами. С развитием технологий и изменением потребительского поведения подходы к аналитике меняются, появляются новые тренды.

В статье упорядочим информацию о том, что такое сквозная аналитика, расскажем, как внедрить аналитику в маркетинг и избежать распространённых ошибок.

Простыми словами сквозная аналитика — это инструмент, который отслеживает путь клиента от первого контакта с брендом до завершения покупки. Она определяет, какие именно действия и каналы привели к конверсии. Это позволяет оценить эффективность каждого этапа и выявить наиболее результативные из них.

Сквозная аналитика отличается от других подходов к обработке данных. Например, веб-аналитика отслеживает касания с брендом онлайн: она покажет источники и каналы трафика на сайте, поведение пользователя на сайте. Но через веб-аналитику невозможно отследить связь онлайн и офлайн. Сквозная аналитика закрывает такие пробелы.

Чтобы разобраться, как это работает, объясним ключевые термины сквозной аналитики.

Атрибуция предоставляет разные способы интерпретации данных. Например, при просмотре отчёта о конверсиях по каналам с использованием разных моделей можно узнать какой канал привлекает новых пользователей, какой генерирует наибольшее количество повторных посещений, какой стимулирует покупки.

Точки касания — это все моменты взаимодействия человека с брендом: просмотр рекламы, звонок, покупка.

Конверсия — целевое действие, например, переход на сайт или регистрация.

LTV — прибыль от покупателя за всё время сотрудничества.

Чтобы разобраться в работе инструмента, разберём принципы сквозной аналитики.

Сбор данных из всех точек контакта

Аналитика собирает информацию везде, где человек взаимодействует с брендом. Например, данные из Яндекс Метрики о посещение сайта, просмотр рекламы в соцсетях, открытие email-рассылки, звонок в кол-центр, данные о чеках.

Идентификация пользователя

Чтобы связать все действия одного покупателя, система использует идентификаторы: номер телефона, email, cookie-файлы или информацию из CRM.

Объединение данных

Собранная информация передается в единую систему, где потом анализируется. Это может быть специальная платформа для сквозной аналитики или настроенная интеграция между CRM, Яндекс Метрикой и другими инструментами.

Атрибуция конверсий

Существует несколько моделей атрибуции, каждая из которых по-своему распределяет заслуги между каналами взаимодействия с клиентом:

• Last Click (последний клик): вся заслуга отдается последнему каналу, например, переходу из email.
• First Click (первый клик): учитывается только первый контакт, например, просмотр рекламы на сайте.
• Linear (линейная): заслуга равномерно распределяется между всеми каналами.
• Time Decay (временной распад): больший вес получают каналы, которые ближе к моменту покупки.
• Data-Driven (на основе данных): система автоматически анализирует, какой канал сыграл ключевую роль.

Это лишь часть существующих моделей. Они являются наиболее популярными и часто используемыми. Например, также выделяют U-shape, где основной акцент делается на первый и последний контакт, или можно разработать и внедрить собственную уникальную модель атрибуции.

Для эффективной работы нужна не только сама система, но и набор инструментов сквозной аналитики для сбора и обработки данных.

Внедрение сквозной аналитики — это процесс, который требует подготовки и чёткого плана. Давайте разберем основные этапы.

1. Провести аудит существующих данных и систем. Первый шаг — понять, какие данные уже есть, и где они хранятся. Важно оценить, насколько данные полные и качественные, и выявить пробелы.
2. Построить CJM (customer journey map) — карту клиентского пути. На этом этапе нужно определить, как покупатели взаимодействуют с брендом, например, видят рекламу в соцсетях, потом заходят на сайт, читают отзывы и покупают товар в стационарном магазине. Карта клиентского пути поможет понять, какие данные нужно собирать и как их анализировать.
3. Настроить системы сбора информации на всех точках контакта. Теперь нужно настроить инструменты для сбора данных, например, подключить Яндекс Метрику для отслеживания поведения на сайте, настроить коллтрекинг для учета звонков, интегрировать CRM с другими системами, наладить сбор данных о покупках в офлайн-магазинах через электронные чеки.
4. Создать единую базу данных покупателей. Собранные данные нужно объединить в одной системе. Для этого используются ETL-инструменты, которые извлекают и структурируют информацию для анализа.
5. Настроить идентификацию пользователей. Чтобы связать действия одного человека на разных устройствах и каналах, нужно настроить систему идентификации.
6. Выбрать и настроить модели атрибуции. Определить, как распределять заслугу между каналами.
7. Разработать системы отчетности и визуализации. Чтобы данные было легко анализировать, нужно создать дашборды и отчеты. Например, можно настроить графики, которые показывают, сколько человек пришло из каждого канала и какой из них принес больше всего продаж.
8. Обучить команду работе с данными. Важно, чтобы сотрудники понимали, как использовать сквозную аналитику. Например, маркетологи должны уметь анализировать данные и принимать решения на их основе.

Сквозная аналитика полезна для любого бизнеса, но её применение зависит от специфики компании. Давайте разберем, как она работает в разных сферах.

Сквозная аналитика для e-commerce

Для интернет-магазинов важно отслеживать, как клиенты взаимодействуют с сайтом. Например, в магазине обуви заметили, что многие пользователи добавляют товары в корзину, но не покупают. Сквозная аналитика покажет, на каком этапе потенциальный покупатель ушёл и что могло его остановить.

Сквозная аналитика для ритейла

Инструмент оценивает ROPO-эффект в аналитике (Research Online, Purchase Offline — исследование онлайн, покупка офлайн).

Сквозная аналитика для B2B

В B2B цикл продаж обычно длинный, и клиент взаимодействует с компанией через множество каналов. Например, он может сначала прочитать статью на сайте, потом посетить вебинар, а затем связаться с менеджером. Инструмент помогает отследить все этапы и понять, какие каналы работают лучше всего.

Например, если большинство приходят после вебинаров, можно сосредоточиться на продвижении онлайн-мероприятий.

Сквозная аналитика для сервисных компаний

Для сервисных компаний важно оценивать не только первичные продажи, но и долгосрочное взаимодействие. Например, сквозная аналитика может показать, когда человек впервые обратился в компанию, какие услуги заказывал и как часто возвращался.

Например, сеть фитнес-клубов использовала сквозную аналитику, чтобы понять, что новые члены клуба приходят по рекомендациям, поэтому можно запустить программу лояльности со скидками за привлечение друзей.

Построение сквозной аналитики может столкнуться с проблемами:

• Разрозненность систем и сложность интеграции.

Данные часто хранятся в разных системах: CRM, Яндекс Метрике, коллтрекинге, рекламных кабинетах и других. Это затрудняет их объединение и анализ. Для решения проблемы используйте ETL-инструменты, которые автоматически собирают данные из разных источников.

• Проблемы с идентификацией пользователей.

Клиент может взаимодействовать с брендом через разные каналы. Без правильной идентификации система не поймет, что это один и тот же человек. Поэтому нужно настроить систему идентификации на основе уникальных данных: email, номера телефона или cookie-файлов.

Современные системы аналитики поддерживают кросс-девайсную идентификацию, чтобы объединить действия пользователя в один профиль.

• Неполные или некачественные данные.

Если данные собираются неправильно или неполно, аналитика будет неточной. Чтобы этого не случилось, проведите аудит данных и настройте сбор информации на всех этапах. Например, интернет-магазин может настроить сбор данных не только с сайта, но и из офлайн-точек продаж через электронные чеки.

• Сложность выбора модели атрибуции.

Разные модели атрибуции могут давать разные результаты. Например, Last Click покажет, что Яндекс Директ приносит больше продаж, а Linear распределит заслугу между всеми каналами. Как вариант можно начать с Last Click, чтобы понять базовые показатели. Затем перейти к более сложным моделям, таким как Data-Driven.

• Ограничения инструментов и технические сложности.

Некоторые инструменты не поддерживают нужные функции или требуют сложной настройки. Например, не все CRM-системы легко интегрируются с Яндекс Метрикой.

Для решения проблемы используйте специализированные платформы для сквозной аналитики, которые уже имеют встроенные интеграции с популярными инструментами. Например, Upmetric предлагает готовые решения для большинства проблем сквозной аналитики. Она автоматически собирает данные из разных источников, настраивает идентификацию пользователей и предоставляет гибкие модели атрибуции.

Рассмотрим несколько реальных примеров, как компании смогли увеличить эффективность маркетинга и продаж с помощью инструментов аналитики.

Кейс «Лазурит» и Upmetric

«Лазурит» — крупнейший производитель и продавец мебели в России. Компания решила перейти с бумажных чеков на электронные, увеличить повторные и дополнительные продажи через персонализированные промокоды и рекомендации в e-чеках, собрать основу для ROPO-анализа.

Команда Upmetric разработала и внедрила электронные чеки с персонализированными блоками. Это упростило процесс получения чеков для клиентов и сбор данных для ROPO-аналитики.

Результаты сквозной аналитики:

• 98% — доля электронных чеков.
• 50% покупателей открывают свои e-чеки.
• 6% клиентов, получивших промокод, использовали его для повторной покупки.
• 4% новых подписчиков на рассылку ежемесячно.
• 45% — показатель ROPO, что позволило выявить, что доход от онлайн-кампаний в офлайне в три раза выше, чем в онлайне.

Подробнее в кейсе:

Как мы помогли «Лазуриту» увидеть в 3 раза больше дохода с рекламы

С технологией OMNI-идентификации iDentityUP удалось связать онлайн-активность с офлайн-покупками. В результате оптимизировали рекламные кампании, перераспределили бюджет и увеличили омниканальную выручку.

Кейс «Аскона» и Upmetric

«Аскона» — крупный ритейлер по продаже мебели. Компания ставила цель измерить реальный вклад онлайн-кампаний в офлайн-продажи и перераспределить бюджет между каналами для повышения эффективности маркетинга.

Команда внедрила систему сквозной аналитики. Для этого использовали электронные чеки и технологию OMNI-идентификации iDentityUP.

Результаты сквозной аналитики по одной из гипотез:

• 60% офлайн-продаж оказались ROPO-продажами, что подтвердило значительное влияние онлайн-маркетинга на офлайн-продажи.
• Увеличение выручки на 46% за счет оптимизации рекламных кампаний с учетом ROPO-метрик.
• Снижение доли рекламных расходов на 10,41% из-за более точного распределения бюджета.

Подробнее в кейсе:

Как мы помогли «Асконе» измерять 50%+ ROPO-сессий

Сквозная аналитика позволила «Асконе» измерить влияние онлайн-кампаний на офлайн-продажи и перераспределить бюджет между каналами. Например, увеличение бюджета на кампании с низким ROPO-ДРР привело к росту выручки и снижению стоимости заказа.

Ознакомьтесь с другими примерами внедрения сквозной аналитики.

После внедрения системы важно понять её эффективность. Для этого отслеживают ключевые метрики и сравнивают результаты «до» и «после». Давайте разберем, какие показатели помогут в оценке сквозной аналитики.

Один из главных трендов сквозной аналитики — это упрощение интеграции данных. Современные платформы предлагают готовые решения для сбора информации из разных источников. Например, интеграция с электронными чеками позволяет учитывать офлайн-покупки, что особенно важно для ROPO-аналитики.

Ещё один тренд — это автоматизация. Бизнесы всё меньше зависят от ручной настройки, больше полагаются на готовые инструменты, которые самостоятельно собирают, обрабатывают и анализируют данные.

AI и machine learning в аналитике помогают собирать данные и анализировать их с высокой точностью. Например, системы на AI могут автоматически определять, какие каналы наиболее эффективны, и предлагать оптимизацию рекламных кампаний.

Машинное обучение также используется для прогнозной аналитики. Например, на основе данных о поведении клиентов система может предположить, какие товары будут популярны в следующем сезоне.

Сквозная аналитика показывает, как человек идёт к покупке. Современные технологии, такие как AI, делают её ещё точнее и полезнее. Чтобы начать её применение, выполните шаги:

Шаг 1. Определите цели: решите, какие метрики важны (ROI, CAC, LTV и другие).

Шаг 2. Соберите данные: подключите все источники, такие как CRM, рекламные кабинеты и веб-аналитику.

Шаг 3. Выберите инструмент: начните с платформы с готовыми решениями, например, Upmetric.

Сквозная аналитика — обширная тема, которая постоянно развивается. Изучите кейсы, статьи и руководства для понимания возможностей.

Не откладывайте — узнайте как настроить сквозную аналитику с Upmetric. Это поможет увидеть полную картину взаимодействия с клиентами, оптимизировать бюджеты и увеличить прибыль.