Сквозная аналитика: зачем связывать рекламу и продажи

Рекламный кабинет показывает клики и заявки, CRM — сделки и деньги, но между ними часто нет моста. Сквозная аналитика соединяет эти данные и отвечает на главный вопрос: какой канал приносит прибыль, а какой только расходует бюджет. Объясняем, как она устроена и с чего начать.

Представьте две рекламные кампании. Первая приносит заявки по 800 рублей, вторая — по 2 500. Логичное решение — перераспределить бюджет в пользу первой. Но если посмотреть дальше, может оказаться, что из заявок первой кампании в продажу превращается одна из двадцати, а из второй — одна из трёх, причём со средним чеком в полтора раза выше. Тогда «дорогая» кампания на самом деле в несколько раз выгоднее.

Увидеть это можно только тогда, когда данные о рекламе и данные о продажах связаны между собой. Именно эту задачу решает сквозная аналитика. В проектах наших клиентов она не раз переворачивала представления о том, какой канал работает, а какой нет.

Что такое сквозная аналитика простыми словами

Сквозная аналитика — это система, которая прослеживает путь каждого клиента от первого рекламного контакта до оплаты и связывает его с затратами. Она собирает данные из нескольких источников:

рекламные кабинеты — расходы, показы, клики по каждой кампании и объявлению;
веб-аналитика — визиты, источники трафика, поведение на сайте, цели;
коллтрекинг — звонки с привязкой к источнику;
CRM — заявки, статусы сделок, суммы оплат, повторные покупки;
иногда учётная система — себестоимость, маржа, возвраты.

На выходе получается отчёт, где напротив каждой кампании, а в идеале каждого ключевого запроса, стоят не только клики и заявки, но и выручка, прибыль и окупаемость вложений.

Главное отличие от обычной аналитики: обычная отвечает на вопрос «сколько заявок принёс канал», сквозная — «сколько денег он заработал с учётом затрат».

Какие метрики появляются

Когда данные связаны, в отчётах появляются показатели, которых раньше просто не было:

Стоимость лида — сколько стоила одна заявка из конкретного канала.
Стоимость клиента — сколько стоил один покупатель с учётом того, что не все заявки превращаются в продажи.
ROMI — окупаемость маркетинговых вложений: сколько рублей прибыли принёс каждый вложенный рубль.
Выручка и прибыль по каналу — абсолютные цифры, а не проценты.
Длина сделки по источникам — клиенты из разных каналов часто принимают решения с разной скоростью.
Пожизненная ценность клиента по каналам — кто из них чаще возвращается.

Именно ROMI и стоимость клиента становятся главными ориентирами для решений о бюджете. Кампания может приносить дорогие заявки и при этом иметь лучший ROMI в аккаунте.

Как это работает технически

Не вдаваясь в детали, механика выглядит так. Когда посетитель заходит на сайт, система присваивает ему идентификатор и запоминает, откуда он пришёл: рекламная система, кампания, объявление, ключевой запрос. Когда посетитель оставляет заявку или звонит по подменному номеру, идентификатор передаётся в CRM вместе с контактами. Когда менеджер переводит сделку в статус «Оплачено» и указывает сумму, система связывает эти деньги с исходным источником.

Для того чтобы цепочка не рвалась, нужно несколько условий:

Все рекламные ссылки размечены метками, по которым понятно, откуда пришёл трафик.
Формы на сайте передают данные о источнике в CRM вместе с заявкой.
Звонки отслеживаются через коллтрекинг с динамической подменой номеров.
Менеджеры фиксируют каждую заявку в CRM, а не в личном блокноте или мессенджере.
Статусы и суммы сделок обновляются вовремя.

Последние два пункта — самые сложные, и дело тут не в технологиях, а в дисциплине. По нашему опыту, большинство проблем со сквозной аналитикой связано с тем, что отдел продаж не ведёт CRM или ведёт её частично.

Пример из практики студии

Один из наших клиентов, компания по производству и монтажу металлоконструкций, долгое время вкладывал основной бюджет в контекстную рекламу по общим запросам. Заявок было много, стоимость заявки казалась приемлемой. Параллельно работали SEO и небольшая кампания по узким запросам вроде «навес для парковки торгового центра».

После внедрения сквозной аналитики выяснилось, что общие запросы приводили в основном частных клиентов с маленькими заказами, которые часто отказывались после расчёта сметы. А узкие запросы и органический трафик давали корпоративных заказчиков с чеком в десятки раз выше. Мы перераспределили бюджет, расширили семантику по коммерческим объектам и сделали отдельные посадочные страницы. За два квартала выручка с того же бюджета выросла существенно, а число заявок при этом даже снизилось — менеджеры перестали тратить время на нецелевые обращения.

Когда бизнесу нужна сквозная аналитика

Сквозная аналитика — не обязательный инструмент для всех. Для небольшого бизнеса с одним каналом и десятком заявок в месяц она избыточна: проще вручную записывать источник каждой заявки в таблицу. Мы рекомендуем задуматься о внедрении, когда:

вы используете три и более рекламных канала одновременно;
ежемесячный рекламный бюджет достаточно велик, чтобы ошибка в распределении стоила ощутимых денег;
заявок больше, чем менеджер может вручную разметить по источникам;
цикл сделки длинный, и между заявкой и оплатой проходят недели;
средний чек сильно различается от клиента к клиенту;
вы собираетесь масштабировать рекламу и хотите понимать, куда именно добавлять бюджет.

Если хотя бы три пункта про вас, сквозная аналитика, скорее всего, окупится за несколько месяцев за счёт отказа от неэффективных кампаний.

Не пытайтесь внедрить всё сразу. Начните с разметки ссылок и передачи источника в CRM — это уже закроет большую часть вопросов. Коллтрекинг и интеграцию с учётной системой добавляйте следующим шагом.

Модели атрибуции: кому отдать заслугу

Клиент редко покупает после первого визита. Он может впервые увидеть вас в соцсетях, через неделю найти через поиск, а ещё через три дня вернуться по рекламе и оставить заявку. Какой канал принёс продажу?

Ответ зависит от модели атрибуции. Основные варианты:

по первому касанию — заслуга отдаётся каналу, который привёл клиента впервые; полезно для оценки каналов, формирующих спрос;
по последнему касанию — заслуга у канала, после которого была заявка; популярна, но недооценивает «верх воронки»;
по последнему значимому касанию — то же, но без учёта прямых заходов, которые обычно не являются причиной покупки;
линейная — заслуга делится поровну между всеми касаниями;
с учётом давности — больший вес получают касания ближе к покупке.

Идеальной модели нет. Мы обычно смотрим на данные сразу в двух-трёх моделях. Если канал выглядит слабым по последнему касанию, но сильным по первому, это сигнал: он приводит новых людей, а закрывают их другие каналы. Отключать его опасно.

Типичные ошибки при внедрении

Чаще всего мы сталкиваемся с такими проблемами:

в CRM нет обязательного поля «источник», и менеджеры заполняют его как попало;
часть заявок из мессенджеров и соцсетей не попадает в систему вообще;
расходы загружаются не из всех рекламных кабинетов;
сделки годами висят в промежуточных статусах, и выручка не учитывается;
отчёт настроен, но никто не принимает по нему решений.

Последний пункт звучит странно, но встречается часто. Сквозная аналитика ценна только тогда, когда по её данным регулярно, хотя бы раз в месяц, пересматривается распределение бюджета.

Итоги

Сквозная аналитика связывает рекламные расходы с реальными деньгами и показывает, какой канал зарабатывает, а какой только создаёт видимость работы. Она особенно нужна, когда каналов несколько, цикл сделки длинный, а средний чек сильно разнится. Технически её запуск требует разметки трафика, коллтрекинга и интеграции с CRM, но главное условие успеха — дисциплина отдела продаж.

Внедрение сквозной аналитики входит в тариф «Эксклюзив» MediaFrukt: мы настраиваем сбор данных, интеграции и отчёты, а затем помогаем принимать по ним решения. Если хотите узнать, какие из ваших кампаний действительно окупаются, напишите на [email protected].