Узнаем цену лида в Google analytics.

В предыдущих статьях мы описывали теорию и некоторые возможности в гугл аналитиксе. Теперь пришло время показать настройку на реальном примере.

Перед нами стояла задача вывести «Цену лида» (обращения)

Итак, приступим:

1. Собираем все обращения. Настраиваем цель «Заявки принятые + целевые звонки + callback»

Так, как нам могут поступать обращения с форм заявок на сайте, обратного звонка и по телефону, нужно будет настроить все 3 цели. А потом сделать общую «Все лиды»

а. Цель «Принятая заявка» будет включать в себя все обращения с форм, которые есть на сайте.

Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Принятые заявки» /// События /// Категория равно «Принятая заявка»

б. Цель «Callback» будет включать в себя обращения с виджета обратного звонка.
Мы использовали сервис коллтрекинга «Стартон» , который передает события в гугл аналитикс. Когда пользователь заполнил форму обратного звонка и нажал кнопку «Перезвонить мне» в гугл аналитиксе будет срабатывать событие категории «callback»
Его мы и пропишем в цель.

Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Callback» /// События /// Категория регулярное выражение «callback»

в. Цели «Целевые звонки» будет включать в себя звонки, в которых разговор продлился определенное время.
В нашем примере разговор, который продлился более 60 сек, будет являться целевым звонком. Настраивать будем также через коллтрекинг «Стартон» , который при целевом звонке передает событие «target»

Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Целевые звонки» /// События /// Категория равно «target»

г. Теперь настроим общую цель «Заявки принятые + целевые звонки + callback»
Настройка: Цели /// Собственная /// Название цели «Заявки принятые + целевые звонки + callback» /// События /// Категория регулярное выражение «Принята заявка|callback|target»

Важно! Если зайдя на сайт один пользователь оставит заявку через форму сайта, потом закажет обратный звонок и позвонит, то сработает 1 цель, а не 3.

2. Переходим к настройке передачи расходов.

Важно! Для более детальной статистики нужно обязательно прописывать основные метки

Настроим два импорта:
«Facebook» который будет передавать расходы с фейсбука и инстаграма.
«My target» который будет передавать расходы с mytarget и однокласников.

Импорт расходов будет передавать с помощью сервиса «Owox bi».
Подробная инструкция по передачи расходов с рекламных источников в google analytics смотрите

3. Настройка показателя «Цена лида».

Как только данные о расходах начнут поступать в Ga мы можем настроить показатель «Цена лида» через функцию «Вычисляемые показатели»:

Нам нужно задать формулу: Стоимость (расходы) * 1,18 (что бы учитывался ндс) / цель (принятая заявка + callback + целевой звонок)

Настройка: Имя: Цена лида /// внешнее имя calcMetric_LeadCost /// тип: Валюта (десятичный формат) /// фомула {{Стоимость}} * 1.18 / {{Заявки принятые+целевые звонки+callback (Достигнутые переходы к цели 3)}}

Также для отчета нужно настроить показатель «Стоимость с ндс» Настройка аналогичная.

4. Строим пользовательский отчет.

Переходим: Специальные отчеты /// Мои отчеты /// + отчет
Настройка: тип Анализ
Показатели:
- сеансы
- новые пользователи
- показатель отказов
- стоимость с ндс
- принятые заявки (достигнутые переходы к цели)
- целевые звонки (достигнутые переходы к цели)
- callback (достигнутые переходы к цели)
- принятые заявки + целевые звонки + callback (коэффициент конверсии для цели)
- принятые заявки + целевые звонки + callback (достигнутые переходы к цели)
- цена лида

Параметры:
- Источник или канал
- Кампания
- Ключевое слово

Время чтения: 7 минут

Сквозная аналитика – это инструмент, позволяющий оценить эффективность вашей рекламы. Она дает четкое понимание, какой финансовый результат приносит каждый потраченный рубль. Как внедрить сквозную аналитику, настроить и получить от нее максимальную пользу, – рассмотрим в этом материале.

Способы построения сквозной аналитики

Перед внедрением сквозной аналитики необходимо определить главную цель: что именно вы хотите отслеживать и какие метрики рассчитывать. В зависимости от используемых инструментов можно выделить три способа.

Какой способ вы бы ни выбрали, сквозная аналитика невозможна без объединения информации из разных источников. Данные по рекламе предоставляют рекламные системы: Яндекс.Директ и Google Adwords. Информация по продажам доступна в CRM. Статистика по звонкам собирается с помощью динамического коллтрекинга.

После объединения всех этих данных и вырисовывается общая картина об эффективности рекламы. Рассмотрим подробнее, как строится сквозная аналитика с помощью сервиса CoMagic.

Объединяем данные в CoMagic

Сервис CoMagic собирает все данные маркетинга и продаж в своем личном кабинете. В результате становятся доступны отчеты по сквозной аналитике, позволяющие понять, какие рекламные каналы эффективны по количеству обращений, стоимости обращения, возврату инвестиций (ROI).

Откуда в CoMagic берутся данные?

В Общих настройках сайта, во вкладке Интеграция с сервисами выбираем Рекламные системы и вбиваем идентификатор аккаунта, к которому привязан рекламируемый сайт.

Если у вас на сайте есть номер телефона и вам часто звонят клиенты, ваша сквозная аналитика будет неполной без данных о звонках. Чтобы видеть все звонки посетителей сайта, подключаем коллтрекинг.

При подключении динамического коллтрекинга каждому посетителю показывается уникальный номер. Он закрепляется за ним на определенное время, что позволяет анализировать поведение этого посетителя: начиная от ключевого запроса, по которому он пришел, до совершения сделки.

Предположим, есть ключевое слово «купить авто», вы видите, сколько посещений оно принесло, видите, сколько стоил звонок по этому слову, но был ли он целевым? Привел этот ключевик к сделке или нет? Какова его конверсия в продажу? Если по этому ключевику не только позвонили, но еще и совершили покупку, тогда вы можете точно оценить – да, это слово работает.

Для того, чтобы видеть не только посещения и обращения в компанию, но и сами сделки, необходимы данные по продажам. Тогда вы сможете анализировать не только «сколько посещений принес мне этот ключевик», но и конкретно «сколько я с него заработал денег».

1. Продажи – тянем из CRM

Следующим шагом мы объединяем данные по маркетингу с данными по продажам – интегрируем вашу CRM-систему и CoMagic.

Большинство интеграций производится буквально в несколько кликов, что позволяет сделать их самостоятельно. Мы разработали интеграции с для самых распространенных CRM-систем. Но CoMagic способен собирать данные из любой CRM, даже самописной. В этом случае интеграция производится с помощью API.

Любая интеграция производится бесплатно и несет в себе только плюсы – дополнительные данные к вашей аналитике.

После подключения CRM в личном кабинете появляется отчет Список сделок.

Данный отчет настраивается вариативно, в зависимости от того, что именно вы хотите отслеживать. Что вы можете здесь увидеть: дату, тип обращения, из какой рекламной кампании, какой ключевик отработал, сумму сделки, ID посетителя (по нему можно провалиться в карточку посетителя и посмотреть всю историю взаимодействия с ним) и т.д.

В отчет Сквозная аналитика теперь можно добавить дополнительные столбцы – Финансовые данные. Эти финансовые данные и есть та самая отдача от рекламы! Сколько было продаж, какова конверсия, средний чек, общая выручка, ROI. Вам нужно нажать кнопку Настроить столбцы и выбрать нужные показатели.

Вы можете выбрать все столбцы или сделать свою индивидуальную настройку сквозной аналитики. Мы рекомендуем обращать внимание на такие показатели, как расходы, посещения, обращения, общее количество продаж, выручка, ROI, средний чек. Полученные данные можно скачать в виде готового отчета в формате PDF, Excel, CSV или Google Таблицы.

Но если вы убежденный визуал, вам важна скорость и простота восприятия, или необходимо показывать начальству красивые и понятные графики, а не груду цифр, используйте дашборды.

Это своего рода витрины ваших ключевых показателей. Настраивайте графики, задав пороговые значения, и всегда имейте под рукой все нужные показатели в простом и понятном виде.

Дашборды работают в режиме Real Time, что позволит вам всегда быть в курсе: реклама работает отлично, увеличивая посещаемость и звонки, или план по лидам летит к чертям и надо срочно принять меры.

Полученный визуальный отчет можно выгрузить в формате PDF или PNG. Или настроить рассылку дашбордов по электронной почте.

Использование

Итак, мы настроили сквозную аналитику, подключили дашборды для удобного анализа информации. Что дальше?

Сквозная аналитика работает и приносит реальную пользу, только когда вы не просто наблюдаете, но и принимаете бизнес-решения на ее основе. Через 1-2 месяца ведения рекламы и отслеживания всех показателей вы можете адекватно проанализировать, что работает в вашей рекламе, а что нет.

Например, у вас есть набор ключевых слов. Из месяца в месяц приносят реальные сделки только 2 или 3 из них. По остальным нет обращений или не совершаются сделки. Повышайте ставки на объявления по работающим ключам, тем самым увеличивая конверсию. Имея все необходимые данные, вы можете полностью оптимизировать вашу рекламу и добиться этим большей ее эффективности.

Анализируйте переходы по всем рекламным каналам, считайте ROI, пробуйте новые способы привлечения трафика на сайт. Сквозная аналитика дает возможность видеть всю вашу рекламу как на ладони: что работает, а что нет. Используйте это видение, чтобы сделать вашу рекламу еще более эффективной, а бизнес – успешным

Вы эксперт в
интернет-маркетинге?

Опубликуйте материал в нашем блоге

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Сквозная позволяет отследить полный путь клиента от первого контакта с рекламным объявлением до совершения покупки, продажи.

Чтобы понять, что такое сквозная аналитика, разберем простую аналогию. Практически все современные компании, работающие офлайн, оценивают и премируют своих сотрудников на основании конкретных результатов их работы (выполнение плана, объем продаж, объем привлеченных клиентов). То есть, работа не оценивается по количеству совершенных звонков, по количеству встреч или объему проанализированных документов. Это необходимо, чтобы работодатель знал, сколько компания заработала с помощью данного сотрудника, целесообразно ли продолжать сотрудничество с ним.

Аналогичный механизм имеет сквозная веб-аналитика, она позволяет четко ответить на вопросы: сколько было потрачено на рекламу; сколько удалось на этом заработать.

Зачем нужна система сквозной аналитики

Сквозная аналитика для сайта дает данные со всех этапов воронки продаж. Это позволяет не только выбирать качественный трафик, но и анализировать, в каком месте клиента не «дожали».

Специалисты выделяют 3 главные функции сквозной аналитики:

1. Подробный анализ окупаемости каждого канала поступления трафика. Здесь можно рассчитать ROI (окупаемость инвестиций) не только для целой компании, но и для конкретного инструмента (баннера, тизера или даже ключевого слова).
2. Выявление аудитории, которая сделала заявку, заинтересовалась, но по каким-то причинам не завершила заказ. На данную группу нужно направлять дополнительную рекламу, мотивировать ее и доводить до желаемого результата.
3. Отключение рекламы для действующих клиентов/ настройка для действующих клиентов другой рекламы. Это позволит сэкономить бюджет и не раздражать клиентов.

Как настроить сквозную аналитику

Для этого понадобится как минимум и Google Analytics. Необходимо объединить их в единое целое. Настройка сквозной аналитики представляет собой 3 простых действия:

1. После того, как посетитель оформил заявку на сайте, его Client ID (клиентский ID или cid) передается в CRM систему.
2. Если лид заинтересован в совершении покупки, при смене статуса в CRM, он передается уже в Гугл Аналитику (ГА). Если покупка совершилась, в ГА передается сумма сделки.
3. В принципе, задача состоит в обогащении ГА данными из CRM. В итоге у нас на руках есть эффективное средство для составления удобных отчетов в различных направлениях и разрезах.

Чтобы превратить посетителя в лида, нужно применить 3 различных формата соприкосновения. Главная задача: передать ID клиента после контакта с ним.

Возможные типы контактов:

• Стандартная заявка, форма заказа.
• Телефон. Чаще используют пользователи, предпочитающие оформлять заказ с оператором по телефону.
• Онлайн-консультант.

Для настройки системы сквозной аналитики понадобятся следующие инструменты:

• Система веб аналитики (ГА)
• CRM-система
• Сервис интеграции (к примеру, Albato.ru)
• Сервис
• Онлайн-консультант
• При необходимости, дополнительные формы взаимодействия с клиентами.

Шаг 1

Прежде всего, настраиваем в CRM функцию передачи cid тех посетителей, которые проявили интерес. Данный cid назначается ГА и является уникальным для каждого пользователя, он представляется в виде цифровой комбинации, например: 758596365.0236524158. Cid размещается и постоянно хранится в cookie интернет браузера, он назначается для посетителя теми сайтами, где установлена ГА. Сейчас вы ищите для себя полезную информацию и читаете статью, а тем временем, сайт уже присвоил вам cid. Чтобы узнать свой cid нажмите клавишу F12, далее выберите раздел «Application», затем «Cookies» и перед вами будет ваш cid.

Чтобы отправлять cid в CRM есть несколько способов. Если на сайте имеется форма обращения, в нее можно встроить дополнительный пункт (он будет скрыт) для автоматического отправления cid в систему.

Перед этим в самой системе CRM нужно открыть поле, куда будут стекаться пользовательские cid. Это может сделать веб-мастер или программист. Если нет возможности воспользоваться их услугами, используйте готовый конструктор форм CRM, где уже есть опция отправки cid. Например, amoCRM (обратите внимание, что здесь нужно поставить галочку рядом с GA.

Теперь наша форма заказа или заявки интегрирована с CRM и передает cid. Если на сайте есть дополнительные каналы связи, их также нужно интегрировать с системой. Большая часть коллтрекингов и онлайн-консультантов имеют в настройках опцию интеграции с CRM, достаточно сделать пару кликов (чтобы узнать какие именно надо сделать клики, ознакомьтесь со справкой использующегося приложения).

Шаг 2

Настройка экспорта данных в ГА из CRM

Заветный cid, о котором так много сегодня говорится, является ключом для привязки истории действий и посещений сайта. Можно настроить экспорт любых действий, исходя из потребностей бизнеса. Для примера рассмотрим экспорт следующих действий: смена статуса на «Заявка подтверждена» и смена статуса на «Сделка реализована» с указанием суммы сделки. Связку будем настраивать с помощью единого сервиса интеграций Albato.ru (небольшие компании вполне могут ограничиться бесплатной версией, а для крупного бизнеса лучше приобрести платную версию с оплатой 999 рублей/месяц).

Сначала нужно зарегистрироваться в сервисе и добавить связку amoCRM - GA.

После этого откроется новое окно, где мы указываем параметры подключения. В пункте «amoCRM» устанавливаем «Обновление статуса сделки», в пункте GA - «Событие».

В третьем шаге выбираем подключение, которое создали до этого.

• Идентификатор отслеживания - это номер используемого счетчика в GA
• Идентификатор клиента. Это тот самый cid. Клиентские ID заранее собирались и привязывались к клиентам в системе CRM.
• Категория события. Это может быть любой параметр, главное, чтобы вам было удобнее.
• Действие по событию. Здесь тоже может быть вписано любое название.

После этого сохраняем внесенные изменения и видим нашу связку:

amoCRM:: Обновление статуса сделки > Google Analytics:: Событие

Далее прописываем в фильтре события, которые будем передавать. К примеру, вы хотите просмотреть в ГА источник трафика, который приносит подтвержденные сделки. Для этого изменяем связку, нажав значок карандаша. Далее жмем на иконку посередине.

Откроется окно, в котором нужно ввести необходимые данные, а именно изменяем только одну строку. Прописываем, что когда статус будет изменен на «Подтвержденная сделка», событие должно сработать (в нашем примере число 14843968 соответствует данному статусу). Сохраняем изменение.

Как вы поняли, нам нужно знать ID всех статусов системы CRM. Для этого в том же Альбато открываем «Подключения», заходим в amoCRM и выбираем пункт «Редактировать запись». Далее откроется окно со статусами.

Далее «Запускаем связку» и смотрим на статус. Он должен измениться с «Приостановлено» на «Ожидание». Если статус изменился, все сделано правильно и связка привязалась. Аналогичным образом создается вторая ссылка, чтобы в ГА передавались не только события подтверждения заявок, но и совершенные продажи с указанием суммы.

В результате имеем 2 рабочие связки.

Сегодня есть различные сервисы сквозной аналитики, не стоит ограничиваться Альбато. Можно попробовать Roistat, PrimeGate.io, CoMagic. Сквозная аналитика + Comagic Коллтрекинг, K50 и так далее. Некоторые сервисы являются платными, некоторые предоставляют бесплатные версии для небольших компаний. Пробуйте различные сервисы и выбирайте функционал, с которым вам удобнее работать.

В данной статье подробно расскажем, что такое сквозная аналитика, как ей пользоваться и как сэкономить деньги на рекламном бюджете. И как можно заработать , используя сквозную аналитику при настройке рекламной компании Заказчика. Если Вы активно рекламируетесь в разных каналах, но не можете посчитать эффективность всех этих мероприятий, и выяснить, что дает больше пользы? Для этого нужно настроить сквозную аналитику. , гостевые посты со ссылкой, соцсети - теперь все источники клиентов и заказов будут учтены. О том, с чего начать и как добиться такого результата, читайте далее.

• сводный отчет или единый инструмент, в котором собрана статистика по всем рекламным каналам и проанализированы конверсии;

подробная картина того, откуда пришел клиент, и какой запрос он использовал;

наглядный путь клиента от привлечения до суммы чека, которую он оставил у вас.

Что дает сквозная аналитика?

CRM, веб-статистика и CallTracking становятся одним целым, и вы получаете понимание того, какие каналы работают лучше.

Вы сможете влиять на воронку продаж.

Вы увидите, какие инструменты не работают, и не будете тратить на них время и деньги.

• Вы всегда знаете, сколько стоит заявка и посетитель.

Отчет сквозной аналитики дает возможность строить точные предположения относительно будущего вашего бизнеса.

Продажи и онлайн-статистика дадут вам понимание того, как именно работает ваш механизм продаж, и что цепляет покупателя.

Сквозная аналитика экономит ваше время на сведении данных, когда ее выполняет специальный инструмент или специалист.

Особенности

• Формирование воронки продаж должно происходить одновременно с внедрением сквозной аналитики. Не получится «впрыгнуть на ходу» - от этого может пострадать достоверность данных.

Сквозная аналитика полезна тем, что на каждом этапе движения покупателя к целевому действию есть свой показатель, и по нему вы сможете понять, эффективно ли ваше объявление, процент конверсии, повторные покупки и т. д. Нелогично судить о качестве объявлений по совершенным продажам - между этими этапами есть несколько промежуточных точек, и дело может быть в них.

Именно с помощью сквозной аналитики вы начнете считать свой показатель ROI, и увидите, насколько хорошо окупились ваши инвестиции в рекламу.

UTM-метки должны быть на всех источниках, чтобы распределить все посещения и действия четко по каналам.

Как реализовать?

Для сквозной аналитики вам понадобится специальный сервис типа «Яндекс.Метрики». и как настроить, читайте по ссылке. Сюда, в идеале, можно будет «подвязать» данные из многих источников: «Яндекс.Директ», Google AdWords, «Яндекс.Маркет», Facebook, «ВКонтакте», Google Merchant, а также, например, «Подарки.ру». Все это можно узнать у конкретного сервиса перед стартом работы. Например, список выше - это возможности Roistat, и это не все.

Roistat

Предлагает статистику по 22-м показателям и 11 рекламных интеграций. Есть 14 дней бесплатного периода. Стоимость: от 177 до 1623 руб. в день, в зависимости от масштабов вашего бизнеса и количества проектов.

Внимание:

Плюсы сервиса состоят в том, что вы получаете пакетом полезные отчеты, здесь есть свой хороший CallTracking, простая интеграция с рекламными каналами и аналитика по различным каналам, удобные SMS-уведомления о тратах и прибыли, а также колебаниях ROI. Есть и минусы: несколько заумный интерфейс, интеграция с некоторыми CRM происходит с ошибками, прекращение работы означает получение данных в формате ХLS, и дальше как хотите.

Calltouch

Сквозную аналитику также предлагает сервис Calltouch. Здесь можно рассчитать бюджет под ваши потребности. Бесплатного пробного периода в сервисе нет, ориентировочная стоимость для небольшого проекта - 5400 руб.. Чтобы посмотреть интерфейс, нужна регистрация, которую одобряет менеджер сервиса в рабочие часы. Сюда вы можете «подвязать» данные «Яндекс.Метрики» и Google Analytics, чтобы получить расширенные данные по SEO. У сервиса есть своя статистика посещений, достойный CallTracking, а также возможность заказать доработку инструмента под личные потребности конкретного проекта. Из недостатков: акцент на звонках, интерфейс требует доработок, готовых интеграций нет.

Alytics

Сервис сквозной аналитики с автоматизацией контекстной рекламы, на которой ранее специализировался. Кроме того, с ним можно гибко интегрироваться с CRM, и сделать это бесплатно, если пополнить счет. Примерная стоимость для трех небольших проектов - 5100 руб.

Есть некоторые особенности: рекламных каналов для автоматического отслеживания мало, посещения отображаются только из данных Google Analytics (не с чем сравнить). Помимо прочего, сервис довольно молодой, и еще не все процессы отлажены.

Google Analytics

Можно все объединить в Google Analytics, но необходимы специальные знания или тот, кто будет контролировать весь массив данных, задавать параметры и делать правильные выводы. Это или по знакомству, или платно. Возможности достаточно широкие, потому обратить внимание на такой вариант однозначно стоит, даже за деньги. Еще несколько аргументов в пользу делегирования:

работать с формулами сложно;

тяжело «подружиться» с интерфейсом, если ты новичок, и конечная цель - сквозная аналитика;

без коллтрекинга ничего не получится.

Как вывод: Google Analytics нужен большим проектам или перфекционистам с опытом.

Кому не нужно?

Есть такая специфика бизнеса, которой сквозная аналитика без острой надобности. Если вы продаете автомобили или квартиры, есть большой риск потерять клиента. Сквозная аналитика рассчитана на несколько более короткий цикл принятия решения и оценки результатов рекламных мероприятий. В этом случае затраты на сквозную аналитику могут оказаться неоправданно высокими. Если вы продаете высокомаржинальные товары, и дело объективно идет хорошо, вы ищете новый рынок сбыта, не зацикливайтесь на сквозной аналитике - не нужна она вам. Если ваш товар остропопулярный в короткий промежуток времени, и мода на него быстро проходит, быстро создавайте лендинги, «лейте» на них контекстную рекламу, и не думайте про сложную аналитику. Обычного отчета по заявкам вам хватит.

Чем больше бизнес и обширней реклама товаров, тем важней для него углубленная аналитика. В таком случае стандартными инструментами и решениями не обойтись - приходится внедрять новые сервисы и настраивать их “под себя”. На примере совместного кейса MixData BI и Ringostat мы покажем, как построить сквозную аналитику для сайта крупного предприятия, большинство заказов у которого поступает на телефон и e-mail.

Вводные данные

Полтора года назад у нас появился новый клиент - ООО “ТИС”. Предприятие производит и поставляет промышленное оборудование. Сеть представительств компании охватывает всю страну - от Новороссийска до Владивостока.

В интернете компания представлена сайтом remen.ru , на котором продаются комплектующие для конвеерных линий, приводные ремни, рукава высокого давления и многое другое - всего 17 категорий товаров.

Для рекламы такого широкого ассортимента компания не жалела средств. Так, в ноябре 2016 года в Яндекс.Директ было одновременно запущено 300 кампаний. Главная причина “болей” заказчика звучала так: “Не понимаем, откуда к нам приходят покупатели”. Учитывая масштаб компании и размер вложений в рекламу, этот вопрос стоял очень остро. Из-за специфики отрасли посетители remen.ru предпочитают звонить или отправлять запросы на электронную почту. Поэтому заказчик хотел знать рекламные источники, которые генерируют звонки и заявки на e-mail. На момент обращения к нам клиент использовал для аналитики только Google Analytics, а также пытался внедрить коллтрекинг - но этих инструментов ему было недостаточно. Заказчик поставил перед MixData BI следующие задачи:

• настроить инструменты аналитики;
• отследить рекламные источники обращений и выявить самые эффективные из них;
• систематизировать информацию о расходах на рекламу и доходах с нее.

Проанализировав проект, мы выделили ряд подзадач:

1. установка Google Tag Manager;
2. настройка отслеживания звонков;
3. отслеживание обращений на e-mail;
4. импорт информации о доходах и расходах в Google Analytics;
5. визуализация данных.

На примере их решения мы покажем, как можно настроить сквозную аналитику, и какие инструменты для этого лучше использовать.

ЗАДАЧА №1: УСТАНОВКА GOOGLE TAG MANAGER

Практически все компании анализируют онлайн-конверсии в Google Analytics. Далеко не каждый проект может похвастаться тем, что над ним работал один разработчик от начала до конца. Когда сайт переходит “из рук в руки” с кодом может случится путаница - и тогда о правильной аналитике можно забыть. Так и произошло с сайтом remen.ru. Изначально над проектом работало много не связанных между собой разработчиков, в том числе фрилансеры. Код Google Analytics на сайте все время менялся, а иногда исчезал. Данные передавались некорректно или не передавались вообще.

Решение

Чтобы решить такую проблему, нужно перенести коды отслеживания Google Analytics в диспетчер тегов Google Tag Manager. Что мы и сделали. После этого управлять всеми скриптами и настраивать их можно прямо из панели GTM.

ЗАДАЧА №2: НАСТРОЙКА ОТСЛЕЖИВАНИЯ ЗВОНКОВ

Существует много бизнес-тематик, где покупатели чаще всего звонят перед покупкой. В этом случае важно знать, какие рекламные источники приводят к звонкам и заявкам. Для этого существует отслеживание звонков - коллтрекинг. Однако, у некоторых проектов бывают потребности, которые может удовлетворить не каждый сервис отслеживания звонков. Тут важно выбирать, исходя из особенностей проекта.

В случае remen.ru такая особенность - это необходимость отслеживать звонки с собственных номеров компании в формате 8-800. Они нужны для региональных офисов - ведь покупателям из разных регионов удобней звонить на бесплатный национальный номер.

Сервис, которым пользовался заказчик изначально, так и не смог установить динамический коллтрекинг для номеров 8-800. Статический коллтрекинг для проекта не подходил - потребовалось бы более 1000 номеров для нескольких сотен рекламных кампаний.

Решение

Для настройки отслеживания звонков мы обратились в Ringostat. Они смогли подключить динамический коллтрекинг на номера клиента за 2 дня. Рекомендуем устанавливать именно этот вид отслеживания звонков. В отличие от статического он дает углубленную информацию о рекламных источниках обращений по телефону - вплоть до ключевого слова. Подробней о том, чем отличаются виды коллтрекинга можно почитать и посмотреть на примере схем .

Ниже схема, которая иллюстрирует, как работает динамический коллтрекинг:

Благодаря коллтрекингу, доступна детальная информация об обращениях по телефону. Если говорить о Ringostat - это более 30 параметров и событий. Они передаются мгновенно, это преимущество Webhook - технологии для оперативной передачи данных из одного сервиса в другой. Такая скорость играет решающую роль для проекта, по которому поступает большое количество звонков, а также используется несколько аналитических инструментов.

Рекомендуем устанавливать форму обратного звонка - наши партнеры делились кейсами, в которых callback увеличивал количество обращений на 48% . До перехода на новый коллтрекинг у remen.ru была установлена форма обратного звонка от стороннего сервиса. Потом проект перешел на callback от Ringostat, который предоставляется пользователям сервиса бесплатно. Детальная статистика по обращениям через него дополняет аналитику обращений по телефону.

Также была настроена переадресация звонков на мобильные номера сотрудников. Это помогает решить проблему пропущенных обращений - даже если никого нет в офисе, менеджер сможет принять заявку.

ЗАДАЧА №3: ОПРЕДЕЛИТЬ, КАКАЯ РЕКЛАМА ПРИВОДИТ К ЗАЯВКАМ НА E-MAIL

У компаний, которые торгуют промышленными или специфическими товарами, большой процент обращений поступает на e-mail - у remen.ru они составляют 40%. Так происходит по следующим причинам:

• запрос товара с артикулом и перечнем характеристик удобней прислать в текстовом виде, а не диктовать по телефону;

приглашения на участие в тендере обычно присылают на e-mail;

• среди покупателей продукции большой процент людей старше 30-40 лет - им привычней написать на электронную почту, чем заказать обратный звонок или заполнить форму на сайте.

Решение

Заявки на электронную почту можно и нужно отслеживать, как и звонки, если их процент велик. Мы написали специально для заказчика e-mail-трекер. По аналогии с динамическим коллтрекингом, он демонстрирует каждому посетителю сайта уникальный e-mail, который закрепляется за ним на 1 месяц на основе Client ID.

Суть в том, что у Яндекс и Google есть возможность доставлять почту на домене, даже если перед @ стоят лишние символы:

Поэтому для e-mail-трекинга не нужно генерировать много почтовых ящиков - достаточно добавить рандомные буквы и цифры. Трекер работает следующим образом:

клиент заходит на сайт и видит электронную почту;

после отправки письма становится доступен Client ID Google Analytics;

по нему сопоставляется, какая почта закреплена за конкретной сессией пользователя;

данные передаются в Google Analytics.

Благодаря информации о сессии пользователя становится известен рекламный источник, вплоть до ключевого слова и кампании. Так можно узнать, какая реклама приводит к заявкам на e-mail.

После установки коллтрекинга и e-mail-трекера были настроены цели для отслеживания таких конверсий:

• e-mail обращения;

  обращения через онлайн-чат JivoSite;

  заполнение онлайн-форм;

  обратный звонок (callback).

Так можно охватить все каналы коммуникации, из которых поступают заявки.

ЗАДАЧА №4: ИМПОРТ ДАННЫХ О РАСХОДАХ В GOOGLE ANALYTICS

Для полноценной аналитики необходимо знать стоимость каждого звонка, обращения на e-mail, форму обратной связи или в онлайн-чат. Только так можно корректно рассчитать, окупаются ли инвестиции в рекламу. Важно, чтобы по проекту были доступны все параметры, показывающие, откуда пользователь перешел на сайт.

В случае с remen.ru изначально для загрузки данных о расходах в Google Analytics из Яндекс.Директ использовалось стороннее решение. Но оно не предоставляло статистику в разрезе всех динамических параметров. Было известно количество переходов - но не было ясно, сколько на них потрачено денег. Для полноценной аналитики не хватало таких данных:

• {source} - площадка РСЯ;

{position_type} - тип блока;

{region_id} - ID региона;

{region_name} - название региона.

По этим параметрам в Google Analytics необходимо было загрузить расход.

Решение

Сейчас импорт данных о расходах из Яндекс.Директ в Google Analytics настроен с помощью сервиса MixData Import. Это решило проблему с загрузкой по динамическим параметрам. После этого мы вывели простые дашборды в Google Analytics и построили кастомные отчеты для удобства сотрудников компании.

ЗАДАЧА №5: ИМПОРТ ДАННЫХ О ДОХОДАХ В GOOGLE ANALYTICS

Для получения объективной картины эффективности рекламных каналов необходимо отслеживать не только расходы на рекламу, но и доход, который она приносит, а если точнее - фактические продажи. С помощью только Google Analytics сделать это невозможно - здесь нужна его связка с CRM и коллтрекингом.

Решение

Чтобы анализировать не только заявки, но и фактические продажи, необходимо настроить импорт доходов в Google Analytics. Остановимся подробней на том, как это было реализовано для проекта.

У клиента установлена 1С:CRM. Наш программист в сотрудничестве с программистом 1С разработали такую схему:

Когда кто-то оставлял заявку, данные отправлялись с помощью Webhook на файл обработки, а оттуда на FTP. Так специалисты получали информацию о Client ID. К ней добавлялись данные о номере телефона (в случае звонка) и e-mail (если было отправлено письмо). Данные о посетителе, полученные через онлайн-консультант, также складировались на FTP.

Далее специалист 1С раз в 15 минут извлекал эту информацию, сопоставлял ее и присваивал определенным контактам и сделкам идентификатор Google Analytics. Ежедневно в 23.00 данные о факте продажи централизованно отправлялись в Google Analytics.

Так можно регулярно отслеживать, сколько было продаж из конкретных рекламных источников.

ЗАДАЧА №6: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Для сквозной аналитики необходим удобный инструмент для компоновки графиков и визуализации отчетов. Google Analytics не всем кажется user-friendly в этом плане - но это не повод совсем отказываться от визуализации.

Рядовым сотрудникам заказчика было сложно строить сегменты и делать сравнения. Поэтому первоначально для этих функций мы использовали Qlik Sence. Несмотря на преимущества этого инструмента, работа с ним требовала затрат времени. Сначала нужно выгружать туда данные, объяснять визуализатору, какую информацию нужно получить в графическом виде и т. д. Это привело к тому, что клиент со временем перестал пользоваться Qlik Sence.

Решение

Google Data Studio Google предназначен для работы с массивами данных, и благодаря связи между ним и Google Analytics необходимая информация передается буквально одним кликом. Основное преимущество этой системы визуализации в том, что она понятна любому пользователю. Концентрируясь на нужных показателях, можно принять правильное решение даже без доскональных знаний в сфере аналитики.

КАКОГО РЕЗУЛЬТАТА УДАЛОСЬ ДОСТИЧЬ:

теперь известно, во сколько обходится каждый звонок, обращение клиента на e-mail, через онлайн-чат, коллбек и форму обратной связи;

можно проследить всю цепочку - от количества обращений, их стоимости до дохода по каждому из них;

маркетинговые данные сводятся, анализируются и визуализируются в Google Data Studio - там же можно отслеживать KPI;

Благодаря разработке схемы обмена данными между платформами можно построить комплексную и глубокую аналитику. Следующий шаг - анализ больших объемов информации, полученной из различных источников.

В этом году мы собираемся вывести аналитику для проекта на новый уровень. Для этого планируем подключить Google BigQuery - инструмент для обработки больших объемов данных. Если вам будет интересно узнать об этом - оставляйте комментарии, и мы напишем продолжение кейса, когда решение будет реализовано.