Сквозная аналитика

Сквозная аналитика — это комплексный метод анализа данных, который позволяет отслеживать весь путь клиента от первого контакта с брендом до совершения покупки и дальнейших действий. Он объединяет данные из разных источников, таких как CRM, веб-аналитика, рекламные платформы, и помогает получить полное представление о том, как клиенты взаимодействуют с продуктом или услугой на каждом этапе воронки продаж. Сквозная аналитика становится все более важным инструментом, так как позволяет не только увеличить продажи, но и строить долгосрочные отношения с клиентами, основываясь на точных данных.

Зачем бизнесу нужна сквозная аналитика

Как выбрать инструменты сквозной аналитики

Сквозная аналитика и продажи

Ошибки при запуске сквозной аналитики

Зачем бизнесу нужна сквозная аналитика 

Бизнес использует сквозную аналитику в следующих целях:

• оптимизация рекламных кампаний. Этот инструмент позволяет определить, какие каналы и кампании приводят к максимальному количеству конверсий и высокому ROI. Анализируя путь клиента, компании могут перераспределить рекламный бюджет в пользу наиболее результативных каналов;
• понимание и улучшение клиентского пути (Customer Journey). Анализируя каждый этап взаимодействия клиента с брендом, бизнес может выявить узкие места в пути клиента и устранить их. Например, если клиенты часто отказываются от покупки на этапе оформления заказа, компания может упростить этот процесс или предложить персонализированную помощь;
• оценка эффективности воронки продаж. Сквозная аналитика позволяет видеть, на каком этапе теряются клиенты, что помогает оптимизировать воронку продаж. Это особенно важно для e-commerce и компаний с длинными циклами продаж, где важно отслеживать каждый этап взаимодействия для повышения общего уровня конверсии;
• анализ рентабельности клиентов (LTV). С помощью сквозной аналитики можно оценить не только первоначальную покупку клиента, но и его долгосрочную ценность. Это позволяет бизнесу понять, сколько он готов вложить в привлечение клиента исходя из его потенциальной доходности;
• персонализация предложений. Используя данные о предпочтениях и поведении клиентов, компании могут создавать персонализированные предложения, акции и скидки, что повышает уровень лояльности и увеличивает вероятность повторных покупок;
• снижение стоимости привлечения клиентов (CAC). Анализ того, какие источники приводят клиентов с меньшими затратами, помогает снизить расходы на привлечение, фокусируясь на наиболее выгодных каналах и кампаниях;
• повышение уровня лояльности. Сквозная аналитика позволяет понять поведение клиентов после покупки и выявить точки взаимодействия, которые могут повысить лояльность. Например, анализируя взаимодействие с клиентом после продажи, бизнес может оптимизировать программы лояльности и удержания, что приведет к увеличению повторных покупок.

Как выбрать инструменты сквозной аналитики

Выбор инструментов сквозной аналитики зависит от целей бизнеса, масштаба компании, особенностей клиентского пути и используемых рекламных каналов. Вот основные критерии, которые помогут выбрать подходящие решения:

• возможности интеграции. Важно, чтобы система могла интегрироваться с основными источниками данных, которые вы используете, включая CRM, платформы веб-аналитики, рекламные системы, сервисы коллтрекинга и другие каналы. Чем больше интеграций поддерживает инструмент, тем точнее и детальнее будут данные;
• функциональность и глубина аналитики. Решение должно охватывать все важные для вас метрики: отслеживание кликов, просмотров, заявок, продаж, а также расчет таких показателей, как CAC и LTV. Необходимо, чтобы инструмент предлагал возможности для сегментации аудитории и анализа клиентского пути, а также показывал конверсии по каждому каналу и кампании;
• удобство использования и визуализация данных. Они должны быть понятными и доступными для анализа. Хорошие инструменты предлагают интерактивные дашборды и наглядные отчеты с графиками и диаграммами, которые позволяют легко отслеживать показатели и выявлять тренды;
• стоимость и ROI. Рассчитайте, будет ли использование выбранного инструмента оправданным с точки зрения затрат и улучшения результатов. Для малых и средних бизнесов может быть актуальным использование доступных решений в связке с CRM-системами;
• автоматизация отчетности и уведомлений. Инструменты с функциями автоматизации отчетов позволяют экономить время на сборе данных и предоставляют регулярные обновления о ключевых метриках. Некоторые решения могут отправлять уведомления при изменении важных показателей или достижении KPI;
• поддержка многоканальных атрибуций. Различные модели атрибуции позволяют учитывать вклад каждого канала в конверсии по-разному, например линейная, U-образная, атрибуция последнего клика. Для более точной аналитики желательно, чтобы инструмент поддерживал несколько моделей атрибуции или позволял настраивать их под задачи бизнеса;
• наличие поддержки и обучения. Убедитесь, что у инструмента есть техническая поддержка и обучающие материалы (видеоуроки, документация), чтобы сотрудники могли быстро освоить систему и эффективно работать с ней.

Сквозная аналитика и продажи

Сквозная аналитика играет ключевую роль в оптимизации продаж, позволяя:

• определять наиболее эффективные каналы;
• оптимизировать воронку продаж;
• увеличивать среднюю стоимость заказа благодаря кросс-сейлу, апсейлу и персонализированным предложениям;
• сокращать цикл продаж через оптимизацию процесса взаимодействия и дополнительные стимулы (скидки, бонусы и другие);
• повышать уровень повторных продаж и удержание клиентов;
• прогнозировать продажи;
• улучшать качество работы отдела продаж.

Например, интернет-магазин одежды анализирует данные о поведении клиентов и обнаруживает, что большинство конверсий происходит после взаимодействия с рекламой в социальных сетях. Опираясь на эти данные, он может усилить продвижение в соцсетях, снизив затраты на менее результативные каналы. 

Также сквозная аналитика может показать, что покупатели, которые оставили корзину на сайте, склонны возвращаться после получения email-напоминания. Магазин может настроить автоматическую рассылку для тех, кто не завершил покупку, и предложить скидку, чтобы побудить их вернуться.

Ошибки при запуске сквозной аналитики

Распространенные ошибки, допускаемые при внедрении сквозной аналитики, включают:

• отказ от платных решений. Существует мнение, что профессиональные сервисы для сквозной аналитики требуют слишком много времени и затрат. Однако стоимость таких инструментов начинается от 5000 рублей в месяц, и их использование зачастую оказывается быстрее и проще, чем работа в полуавтоматическом или ручном режиме;
• игнорирование отчетов. Некоторые компании получают результаты сквозной аналитики, но не используют их для корректировки бизнес-процессов или маркетинговой стратегии, упуская возможность улучшения своих показателей;
• отсутствие UTM-меток. Без правильных UTM-меток в рекламных ссылках система сквозной аналитики не сможет отслеживать источник перехода, что затруднит оценку эффективности каналов;
• анализ только части каналов. Если данные из каких-то каналов или этапов воронки не учитываются, сквозная аналитика теряет целостность, а значит, и точность. Это приводит к искажению результатов, снижению эффективности рекомендаций, а также не дает учитывать взаимное влияние различных источников трафика;
• отсутствие корректировок в работе отдела продаж. Сквозная аналитика часто используется только в маркетинге, хотя она может быть крайне полезна и для отдела продаж. Например, коллтрекинг позволяет оценить качество и оперативность обработки клиентских заявок;
• ошибки в настройке атрибуции. Модели атрибуции определяют вклад каждого канала в конечную конверсию. Ошибки в их выборе или настройке могут привести к неверной оценке эффективности каналов. Например, атрибуция последнего клика не учитывает вклад верхних этапов воронки;
• отсутствие единых идентификаторов клиентов. Если для каждого канала используются разные идентификаторы, например разные учетные записи в CRM и рекламных платформах, это может привести к проблемам с отслеживанием единого пути клиента. Из-за этого могут появляться дубли, или наоборот, данные о клиенте могут быть распределены по разным сегментам, что искажает общий анализ.