Сквозная аналитика остаётся одним из главных инструментов для оценки и контроля эффективности маркетинговых кампаний на всех этапах пути клиента. Она помогает детально отслеживать движение пользователя от первого контакта до момента совершения целевого действия, предоставляя подробные сведения о его движениях до конечной точки. Применение сквозной аналитики не только оптимизирует маркетинговый бюджет, но и повышает общую результативность взаимодействия с пользователями, а также дает понимание общей и подробной картины аналитики маркетинговой воронки в целом. В нашей статье мы расскажем подробнее про основные инструменты аналитики, как ими пользоваться и преимущества каждого из них.

Что такое сквозная аналитика?

Сквозная аналитика (end-to-end analytics) — это метод, помогающий компаниям прослеживать взаимодействие клиентов на всех этапах контакта: от первого касания до итоговой покупки (или другого целевого действия). Он объединяет данные из разных источников, включая онлайн-рекламу и клиентские базы.

Сквозная аналитика позволяет определить эффективность рекламных кампаний и выявить наиболее результативные из них. Она помогает эффективнее расходовать рекламный бюджет, повышая приток клиентов и увеличивая прибыль.

Сквозная аналитика оказывается незаменимым инструментом для компаний, стремящихся повысить продажи, уменьшить расходы и принимать взвешенные управленческие решения, основанные на реальных данных.

Как работает сквозная аналитика

Главная задача сквозной аналитики — автоматизировать анализ данных и определить, как пользователи взаимодействуют с брендом, продуктами или услугами на протяжении всего процесса: от первого касания до оформления заказа.

Сквозная аналитика состоит из следующих этапов:

1. Сбор данных

Информация, связанная с взаимодействием клиентов с брендом, продуктами или услугами, поступает из разных источников:

• инструменты веб-аналитики (Google Analytics 4);
• рекламные источники;
• CRM-системы и внутренние базы данных.

Затем все собранные данные загружаются в единое центральное хранилище.

2. Агрегация данных

Данные из различных источников объединяют в витринах или таблицах, где они хранятся в структурированном виде. Это помогает сформировать комплексное представление о том, как пользователи взаимодействуют с брендом на разных каналах и площадках.

3. Вывод отчётов и графиков

После агрегации данные анализируются, а итоги отражаются в форме отчётов и визуальных графиков. Такой подход позволяет выявлять ключевые тренды, статистические закономерности и важные инсайты.

Какие инструменты можно использовать для сведения данных

Методы и инструменты сквозной аналитики могут различаться по функционалу, гибкости и стоимости. Ниже описаны основные варианты и их особенности.

1. Ручная сквозная аналитика

Этот метод применяют в основном в ситуациях, когда объём данных невелик. Сбор и анализ осуществляются вручную в таблицах, с использованием формул или макросов. Такой подход может обойтись бесплатно, но обладает ограниченной гибкостью и требует регулярного обновления отчётов вручную.

2. Сервисы, предоставляющие услуги сквозной аналитики

Подобные сервисы предлагают набор инструментов, которые легко настроить и использовать. Они предоставляют определённый объём функционала и отчётов.

Owox

Эта платформа помогает решать задачи сквозной аналитики, но не является полноценным сервисом сквозной аналитики. Основной функционал Owox — сбор данных из разных источников (сайты, мобильные приложения, соцсети, рекламные каналы) и объединение их в одной базе.

• Компания, использующая Owox, должна настроить детальный сбор данных и интегрировать их с другими аналитическими инструментами или CRM-системами.
• Это может потребовать дополнительных усилий и экспертизы со стороны Owox или других компаний.

Ringostat

Многофункциональная платформа коллтрекинга, CRM и аналитики, упрощающая анализ данных и повышающая эффективность маркетинга, продаж и клиентского сервиса.

Поддерживает сквозной анализ данных, позволяя компаниям собирать сведения из CRM (информация о клиентах, контактах, истории взаимодействий) и отслеживать эффективность продаж.

SaaS-подход может ограничивать возможность интеграции со сторонними инструментами и давать только фиксированный набор отчётов.

3. Индивидуальные BI (Business Intelligence) решения

Подход, предусматривающий разработку решения, полностью адаптированного под нужды конкретного бизнеса. Это наиболее гибкий и мощный вариант, но может быть затратным в реализации.

Часто включает в себя:

• интеграция Google BigQuery, Owox, Power BI, CRM и других систем;
• поддержка больших объёмов сложных данных и возможностей их гибкой визуализации;
• создание любых необходимых отчётов и пользовательских визуализаций;
• возможность формирования сегментов данных для запуска рекламных кампаний и построения стратегий.

Хотя внедрение индивидуального BI-решения может требовать значительных расходов, оно способно существенно повысить эффективность и рентабельность бизнеса в долгосрочной перспективе.

Как создать индивидуальное сквозное аналитическое решение

Чтобы внедрить индивидуальное аналитическое решение, подбирают набор инструментов с учётом их функционала. К примеру, в роли центрального хранилища данных может выступать Google BigQuery, а для визуализации итогов — инструменты наподобие Looker Studio или Power BI. Такой вариант позволит эффективно сочетать разные средства для сбора, хранения, обработки информации и её последующего отображения в визуальном формате.

При создании индивидуального сквозного аналитического решения выполняют несколько шагов:

1. Определить цель

Необходимо понять, какой результат вы планируете достичь при помощи сквозной аналитики: лучшее понимание клиентов, рост эффективности маркетинговых кампаний или повышение уровня удовлетворённости клиентов.

2. Разработать макеты

Важной стадией становится создание макетов дашбордов — интерактивных интерфейсов, позволяющих быстро считывать данные и анализировать показатели. При работе над макетами следует учитывать потребности конечных пользователей, чтобы интерфейс был удобен, интуитивно понятен и давал возможность углубляться в разные уровни детализации.

3. Определить источники данных для объединения

Нужно установить, какие именно данные необходимо консолидировать для достижения поставленной цели. Для этого может потребоваться информация из CRM-системы, e-commerce-платформы и системы управления клиентскими отношениями.

4. Выбрать метод объединения данных

Допускается применение центрального хранилища данных, что упростит доступ и анализ информации из разных источников. Также можно использовать инструмент визуализации, который формирует диаграммы и графики для наглядного понимания результата.

5. Создать отчёты и дашборды

Отчёты служат для визуального представления данных и их передачи пользователям. Они могут быть ориентированы на самые разные задачи — от контроля эффективности маркетинговых кампаний до выявления проблем в клиентском опыте или анализа тенденций продаж. Дашборды же обеспечивают более наглядный обзор данных или наблюдение за конкретными метриками.

Преимущества индивидуального BI (Business intelligence) решения

1. Повышение рентабельности

Сбор и анализ данных о расходах и доходах дают возможность оценивать сферы с лучшими и худшими показателями рентабельности и выявлять пути сокращения затрат.
К примеру, сквозная аналитика помогает:

• отслеживать эффективность распределения маркетингового бюджета;
• понимать, какие рекламные кампании наиболее рентабельны и успешны;
• находить неэффективные рекламные решения, не приносящие ожидаемого результата;

Уточнённая информация помогает перераспределить средства так, чтобы сфокусироваться на успешных стратегиях.

2. Понимание клиентов

Мало кто знает, что Google BigQuery нередко применяют для анализа рекламных аудиторий, в частности — при автоматическом использовании RFM-модели.

RFM (Recency, Frequency, Monetary) — способ сегментации клиентов, основанный на свежести покупок (Recency), частоте приобретений (Frequency) и сумме расходов (Monetary). Метрики легко собирать и интерпретировать.

Сегментируя клиентов по RFM-критериям, можно выделять:

• активных клиентов, которые часто совершают покупки и тратят значительные суммы;
• «спящих» клиентов, не делавших покупок уже длительное время;
• новых клиентов, совершивших всего одну покупку и больше не вернувшихся.

Далее полученные сведения можно выгружать и задействовать в качестве рекламных аудиторий, что позволит повысить отдачу от маркетинговых кампаний, совершенствовать клиентский сервис и наращивать продажи.

3. Повышение конверсии и улучшение клиентского сервиса.

Данный пункт объединяет две цели, поскольку детальный сбор и анализ данных на каждом этапе взаимодействия с клиентом помогают выявлять слабые места на пути к оформлению заказа. Если на каком-то этапе наблюдается низкая конверсия, имеет смысл разобраться в потенциальных проблемах или вопросах, с которыми сталкиваются пользователи.

Это даст возможность:

• устранить выявленные препятствия;
• оптимизировать воронку продаж, чтобы увеличить конверсию;
• повысить качество обслуживания клиентов.
  
  

4. Получение информации в реальном времени.

Сквозная аналитика даёт доступ к свежим данным и позволяет обрабатывать их в режиме реального времени. Это даёт возможность моментально принимать решения, исходя из актуальной статистики.

5. Усиление стратегических решений.

Опираясь на проанализированные данные, бизнес получает возможность выстраивать более эффективные стратегии развития, которые способствуют росту конкурентных преимуществ и успеху на рынке.

Все приведённые факторы помогают компаниям автоматизировать процессы, привлекать больше клиентов и повышать их лояльность, совершенствовать продукты и сервис, а также оптимизировать внутренние процессы, гарантируя результативность бизнеса.

Использование Google Analytics 4 вместе с Google BigQuery

Применение Google Analytics 4 в связке с Google BigQuery считается ключевым инструментом, позволяющим отсеять второстепенные данные и сосредоточиться на действительно ценной информации.
Подготовка и частичная обработка данных в GA4 ещё до выгрузки в GBQ помогают добиться более точной и детальной аналитики. Этот набор инструментов автоматически собирает информацию из различных источников, сопоставляет её и выстраивает детализированные отчёты, полезные в дальнейших исследованиях в GBQ.

С помощью инструментов сквозной аналитики легко сформировать ёмкий, но содержательный отчёт, в котором можно:

• определять, какими способами оплаты чаще всего пользуются клиенты;
• анализировать самые прибыльные товары;
• находить проблемные позиции с большим количеством возвратов;
• отслеживать сезонность товаров, чтобы понимать, когда необходимо увеличивать складские запасы;
• определять, на каком этапе и на какой площадке возникают препятствия при взаимодействии пользователя с сайтом, что позволяет оптимизировать интерфейс и сделать его более удобным.

Хотя работа с этими средствами требует досконального внимания к деталям, правильно выбранная стратегия и лучшие практики дадут возможность достичь поставленных целей при разумных тратах.

Благодаря сквозной аналитике маркетолог видит реальную картину эффективности рекламных кампаний: какие каналы рекламы и источники приносят продажи, что впоследствии дает понимание, как планировать бюджет и какие каналы задействовать для получения максимальной прибыли. Они являются незаменимыми инструментами агентств, стремящихся повысить продажи, уменьшить расходы и принимать взвешенные управленческие решения в режиме реального времени, не откладывая на потом, что поможет сэкономить средства и время каждому маркетологу.