Как построить аналитику для маркетинга в три шага

В статье разберем базовые принципы построения сквозной аналитики. Сразу предупреждаем: материал получился достаточно объемным и вряд ли сойдет за развлекательное чтиво. Полезной статья будет для начинающих маркетологов и для тех, кто сам настраивает рекламу и измеряет ее эффективность. Если же вы опытный маркетолог и не понаслышке знакомы с построением сквозной аналитики, то едва ли найдете для себя здесь что-то новое.

Грустная история маркетолога

Любая история горе-маркетолога начинается с некорректно поставленной задачи. И обычно она звучит как «Нужно много лидов. Ну, и чтобы о нас узнали все».

Разумеется, пальмовый маркетолог тут же с энтузиазмом кидается в бой и разворачивает активность. Скорее всего, он сразу же начнет делать:

• контекстную рекламу;
• SEO-оптимизацию;
• ремаркетинг в Facebook;
• рассылки;
• крутой «продающий» лендинг (обожаю это слово — все им ругаются, хотя на самом деле понятия «продающий» не существует).

А если его совсем уж бес попутает, то он еще и раздатку с бордами да рекламный ролик на радио запилит.

Проходит определенный промежуток времени — и маркетолог видит, что все было не зря — заявки поступают, количество подписчиков страниц в соцсетях растет, так же, как и трафик сайта. Он горд собой, ведь такая работа проделана! Но… На деле оказывается, что продаж мало, руководитель отдела продаж жалуется на то, что маркетинг привел мало лидов. Да и те, которые есть, или нецелевые, или пришли по рекомендациям. Или и вовсе — это текущие клиенты. И вот что? Как быть с этой бизнес-стратегией успешного успеха?))

Чтобы однажды не найти себя героем такой истории, позаботьтесь о построении правильной аналитики. С цифрами мало кто будет, да и сможет, спорить. Проверено.

Шаг 1. Аудит

Воронка продаж

Пробовали ли вы когда-то представить весь путь вашего клиента — от первого знакомства с вашей компанией до покупки? Какие задачи он пытается решить и как в итоге приходит к решению воспользоваться именно вашими услугами?

Откровенно говоря, если вы сейчас попытаетесь визуализировать все скитания потенциального лида по сети, то у вас получится нечто подобное к схеме токийского метро — все запутано и нет никакой логики. Поэтому первое, что нам нужно сделать — упростить сложное. Как? Давайте попробуем построить линейный процесс привлечения клиентов, где лид движется к покупке, переходя с этапа в этап, никуда не сворачивая и не виляя по разным уголкам интернета.

Исходя из этого составим простую воронку продаж. Для удобства сейчас и в дальнейшем все будем рассматривать на примере некой логистическом компании, которая осуществляет доставку грузов из Китая. Воронка продаж у такой компании будет примерно такая:

1. Поиск решения. Итак, вашему потенциальному клиенту необходимо решить какую-либо задачу. К примеру, доставить груз из Китая — а ведь этим как раз и занимается ваша компания. Сначала он загуглит и посмотрит варианты. Это может быть авиадоставка, доставка морем, с разными условиями и по разным ценам.
2. Выбор подрядчика. На этом этапе пользователь из всех возможных вариантов выберет те, что соответствуют его требованиям. К примеру, все компании, которые осуществляют доставку морем, сопровождают груз и берут на себя все заботы по оформлению документов. Предположим, что среди этих компаний есть и ваша.
3. Контакт. После того как выбрано 2-3 компании, потенциальный клиент обязательно свяжется с ними одним из предложенных способов (позвонит, напишет в час на сайте и т.д.).
4. Переговоры. Дальше состоится встреча, на которой будут обсуждаться все нюансы и тонкости, просчитываться точная стоимость и т.д.
5. Продажа. Финальный этап, когда пользователь уже отдал предпочтение вам и из потенциального клиента превратился в реального.
6. Орбита — это все потенциальные лиды, которые в данный момент по разным причинам не готовы совершить покупку у вас (к примеру, они еще слишком маленькие для того, чтобы заказывать доставку грузов из Китая, но уже думают об этом и просчитывают варианты). Или же отвалились на каком-либо из этапов воронки продаж. В любом случае, это не мешает вам взаимодействовать с ними так, чтобы они в перспективе стали вашими клиентами (рассылка, ремаркетинг и т.д.).

Собираем активности

Теперь собираем воедино все активности, направленные на привлечение клиентов. Они могут быть как очевидными, так и неочевидными.

Очевидные активности — это все то, что вы делаете, чтобы привлечь клиентов. Вы знаете о них и можете перечислить. К примеру, это: 

1. органический поиск;
2. контекстная реклама (РРС);
3. платное размещение на профильном ресурсе;
4. основной сайт;
5. email-рассылка;
6. страница компании в Facebook;
7. холодные звонки и т.д.

Пул очевидных активностей у вас будет больше. Насколько — зависит от специфики бизнеса и рекламного бюджета.

Неочевидные — это те активности, о которых часто забывают.  Более того, о них редко кто-то задумывается и именно с ними чаще всего происходят разного рода фейлы.

Эти активности могут быть самыми разными. Для примера приведу два кейса, с которыми столкнулся лично я:

1. Личный телефон менеджера. Давайте рассмотрим ситуацию. К вам обратился клиент, и на переговорах менеджер дал ему свой личный номер телефона. Далее клиент прошел по воронке, но выпал на каком-то этапе — сделка не закрылась. Через время знакомому этого клиента понадобились такие же услуги. И он дает знакомому номер телефона того самого менеджера. Хорошо, если наш менеджер порядочен, сработает от имени компании и заведет клиента в CRM-систему. 

   Но не исключено, что он просто купит у конкурентов дешевле, а клиенту продаст подороже. Ваша компания потеряет деньги, а вы даже об этом не узнаете.

2. Онлайн-каталог с неверными реквизитами. Вы когда-нибудь вбивали в поисковике название своей компании? Если нет, сделайте это сейчас же и повторяйте эту манипуляцию регулярно. Найдите все упоминания о вашей компании и обязательно проверьте, верно ли указаны реквизиты. 

   У меня был такой кейс: в одном из каталогов я нашел свою компанию — с названием, перечнем услуг, ценами, но… с контактными данными конкурентов. И это было сделано даже не намеренно — просто ошибка. Но все люди, которые хотели позвонить нам, в итоге попадали к конкурентам. 

Составляем лид-модель

После того как вы выполнили два предыдущих пункта, необходимо объединить их, расставив активности по этапам воронки и соединив их между собой, тем самым составив лид-модель.

Лид-модель — это визуализация вашей стратегии. Выглядит она примерно так:

Разумеется, в вашей лид-модели будут совсем другие этапы и совершенно иные активности. Наша задача сейчас — разобраться с алгоритмом и принципом ее построения.

Как видите, наша условная лид-модель логистической компании состоит из трех основных веток — первая ведет к коммуникации через основной сайт, вторая — через холодные звонки и третья — через личный телефон менеджера. Таких веток может быть больше или меньше — все зависит от того, сколько лидов вам необходимо привлечь и какими способами вы это будете делать.

Через какие каналы мы привлекаем клиентов на этапе поиска решения (каким образом потенциальный клиент узнает о нашей компании, когда ему будет необходимо доставить груз из Китая)? Три основных  — то есть, наши три ветки — это реклама в интернете, холодные звонки и личный телефон менеджера. При этом под рекламой в интернете мы подразумеваем органический поиск, контекстную рекламу и платное размещение на профильном ресурсе.

То есть потенциальный клиент может загуглить, кликнуть на контекстную рекламу или ссылку на стороннем ресурсе — и любым из этих способов попасть на основной сайт, где уже сконтактирует с нами и через скрипт продажи сейлз приведет его к встрече, а затем и к продаже.

То же самое и с холодными звонками, только здесь потенциальный клиент конвертируется сразу во встречу, минуя этап посещения сайта и так далее.

Теперь поговорим о незакрепленных активностях — тех, которые на схеме отмечены знаками вопроса — это белые пятна, которые вам необходимо заполнить. К примеру, если речь идет о холодных звонках, то вам необходима база контактов, которые ваши менеджеры будут прозванивать. Вы можете ее купить, собрать из открытых источников и так далее. Но пока что она остается знаком вопроса, так как на данный момент нет понимания, откуда мы эти контакты берем.

Такая же история и с личным телефоном менеджера — вы не знаете ни о том, кто ему может позвонить, ни о том, кому звонит он. Таким образом, образуется слепая зона, которую вы совершенно не контролируете. Разумеется, ваша задача — не только обнаружить эти слепые зоны, но и избавиться от них.

Итак, первый этап был подготовительным. Теперь мы знаем, откуда могут приходить клиенты, и видим точки, которые необходимо контролировать. Далее рассмотрим, как это сделать.

Шаг 2. Инструменты

Давайте разбираться с инструментами. Для того, чтобы построить правильную аналитику, вам потребуется минимум три инструмента.

1. Система веб-аналитики

Первое, что нужно сказать — никогда не забывайте об UTM-метках. Это простой, но важный инструмент, который позволяет отследить, как работает весь контент, который вы размещаете в сети. UTM-метки вы можете прописывать вручную, но гораздо удобнее воспользоваться одним из специальных сервисов, которые генерируют их автоматически.

Отмечать UTM-метками весь контент, который для вас важен — от постов в фейсбуке до статей на любых ресурсах, в которых вы даете ссылку на свой сайт, лендинг и т.д. Если речь идет о контекстной рекламе, то здесь особо заморачиваться не придется, так как Google Adwords использует автопометку.

Систему веб-аналитики вы можете выбирать на свое усмотрение. Для удобства сейчас и в дальнейшем мы будем рассматривать все на примере наиболее популярной — Google Analytics. В ней вам обязательно нужно настроить главные цели. По сути, вы можете настроить цель на любое действие (клик по кнопке, заполнение формы и т.д. ) или показ любой страницы сайта. Когда пользователь совершает нужное вам действие, это отображается в отчетах Google Analytics. 

Мы же разберем настройку целей на примере сайта все той же логистической компании.

Настроив цели на важные для нас действия, с помощью Google Analytics мы сможем отследить, какой рекламный канал или другие активности привели к ним.

Но что делать, если пользователь зашел на сайт и не заполнил форму, а позвонил, чтобы узнать детали и получить ответы на свои вопросы? А именно так и произойдет в большинстве случаев. И Google Analytics нам здесь ничем не поможет: офлайн-конверсии (коими и являются звонки) он попросту не фиксирует.

Как же быть? Вот здесь и вступает в дело второй инструмент в нашем списке — коллтрекинг.

2. Коллтрекинг, или система аналитики звонков

Коллтрекинг — это технология, которая отслеживает обращения по телефону и связывает их с конкретным рекламным каналом. Говоря упрощенно, вы устанавливаете на сайте специальный скрипт, который показывает посетителю отдельный номер в зависимости от источника перехода.

Мы же говорим об аналитике. И вы не сможете ее построить без коллтрекинга, если хотя бы 30% клиентов вам звонят прежде, чем совершить покупку или сделать заказ.

3. CRM

На сегодняшний день CRM — это must have для любого, даже маленького отдела продаж. Благо, систем управления взаимоотношениями с клиентами сегодня существует множество — в разном ценовом диапазоне и с разным функционалом.

Интегрируйте CRM с телефонией и коллтрекингом — и вы получите расширенные возможности для аналитики. А кроме того, сможете автоматизировать рутинные процессы, сняв с менеджеров большую часть нагрузки и сведя к минимуму человеческий фактор, а следовательно, и возможность ошибки.

Интеграция коллтрекинга, телефонии, CRM и сайта предполагает автоматическое создание сделок, контактов и задач и прикрепленную к карточке звонка информацию о рекламном источнике или ключевом слове. По крайней мере, мы используем интеграцию Ringostat & Pipedrive и у нас всё происходит именно так.

Но не исключено и даже весьма вероятно, что в CRM будут создаваться дубли сделок. К примеру, клиент, на которого уже заведена сделка, позвонил с другого номера. А затем еще и позвонил его ассистент со своего телефона. Фактически сделка будет одна. Но в CRM попадет уже два контакта и три номера (два номера клиента и один ассистента). Еще и три разных сделки.

Чтобы не возникало путаницы и погрешностей в аналитике, базу CRM необходимо постоянно чистить от дублей и другого мусора. Но если вы поручите эту работу сейлзам, они будут посвящать ей львиную долю времени, закопавшись в CRM чуть более, чем полностью. Это плохой вариант, ведь тогда продавать ваш продукт будет некому.

Самый правильный выход — нанять сотрудника на полставки (в идеале студента, который дружит с цифрами) и поручить эту задачу ему. Так ваша база останется чистой, данные аналитики правильными, а сейлзы — занятыми основной работой.

Шаг 3. Алгоритм

Качество лидов

Прежде чем мы перейдем непосредственно к алгоритму построения аналитики, давайте определимся с критериями качества лидов, которых мы и будем, собственно, считать.

Вы прекрасно понимаете, что не все обращения в компанию приводят к продажам. К примеру, вам может позвонить человек, которого ваша услуга интересует в перспективе, но пока что он стать вашим клиентом по разным причинам не готов.

А может позвонить представитель компании-поставщика питьевой воды и предложить сделать у него заказ. Безусловно, если вы или ваши сейлзы — гуру продаж и вместо того, чтобы купить воду, продадите звонящему квартиру — браво. Но в 99,9% случаев это все же будет мусорный лид. Однако за его привлечение вы все равно заплатили, поэтому считать мы будем их всех.

Итак, лиды делятся на MQL и SQL. 

1. MQL — это marketing qualified lead. То есть все лиды, так или иначе привлеченные вашими маркетинговыми активностями (да, и продавец питьевой воды тоже).
2. SQL — это sales qualified lead. Это все лиды, которых сейлзы называют качественными. То есть потенциальные клиенты. 

   К примеру, у нас в Ringostat качественными считаются лиды, которые соответствуют следующим критериям:

• это адекватный клиент, потребности которого мы можем удовлетворить (если человек просит преобразовать PDF-документ в документ Word, то это некачественный лид — мы такие услуги не оказываем);
• с этим лидом нам удалось связаться с трех попыток;
• это не телефонный спам (к примеру, уже знакомого нам продавца питьевой воды мы не считаем).

Важно считать и тех, и тех лидов.

Первая цифра позволит понять, сколько стоит привлечение заявки, то есть любого лида, в том числе и мусорного.

Вторая — сколько стоит привлечение целевого лида, каково качество лидов в принципе и насколько вы выполнили план по привлечению лидов.

Представим ситуацию — отдел продаж требует от вас как от маркетолога определенное количество лидов для выполнения плана по продажам. Скажем, 150 в месяц. Вы дали им этих 150 лидов, но какие они были? Вполне возможно, что половина из этих лидов были некачественными, поэтому ни о каком выполнении плана по продажам речь идти не может.

А когда вы оцениваете качество лидов по вполне понятным критериям, вы уже можете объективно оценивать ситуацию. К примеру, видеть, что вы дали 150 SQL, но план по продажам все равно не выполнен. Значит, виноват отдел продаж — вы поставили им качественных лидов, а они не отработали их должным образом.

Но перейдем, наконец, к алгоритму. 

Способ №1. Easy, он же «топор»

Справедливости ради стоит отметить, что простых способов построить сквозную аналитику не существует. Но этот способ проще (и дешевле — что немаловажно), чем все остальные. Мы подробно разберем его алгоритм, потому как у других способов он останется таким же — только задействованных инструментов будет больше. 

Итак, мы исходим из того, что все вышеописанные инструменты у вас подключены, коллтрекинг интегрирован с CRM, а CRM — с сайтом. Так мы сможем получить полную информацию о пользователе.

Пользователь заходит на сайт с контекстной рекламы, затем звонит и совершает покупку. В CRM попадают данные о нем — источник перехода, user ID, client ID и т.д. Когда он звонит, такие же данные о нем в CRM передает и коллтрекинг. Все, что нужно сделать — собрать эти данные воедино и соотнести их с транзакцией, которую он совершил.  

Дальнейшая схема выглядит так:

1. Вы выгружаете из CRM данные о лидах. Делается это достаточно просто — большинство систем предоставляют возможность с помощью фильтров формировать индивидуальные отчеты и экспортировать их в xls или csv. 
   В своей работе мы используем Pipedrive CRM, в которой мы настроили и сохранили необходимые нам фильтры. Таким образом, выгрузка данных о MQL и SQL за отчетный период занимает не более минуты.
2. Далее вы создаете документ (таблицу) для данных. Вносите туда данные о количестве лидов с каждого из источников. Так вы сможете сразу увидеть, сколько лидов в общем принес тот или иной рекламный канал и сколько из них было качественных. Здесь же вы сможете посмотреть качество лидов по каналам. 
3. Таким же образом выгружаем данные о транзакциях и переносим их в специальную таблицу. Ее также делим на рекламные источники, количество пользователей и сумму оплаты. 
4. Здесь нужно уточнить: для того, чтобы вы могли получить данные о транзакциях, ваши менеджеры должны указывать точную сумму сделки, закрывая ее в CRM. В идеале это также должен контролировать чистильщик базы.
5. Последним создаем итоговый документ, в котором будем считать KPI: количество MQL и SQL, транзакции — количество и сумма, маркетинговые инвестиции, LAC, CAC и ROMI. 

   Все эти показатели считаются с помощью специальных формул: 

   LAC (Lead acquisition cost — стоимость привлечения лида)
   

   CAC (Customer acquisition cost — стоимость привлечения клиента)
   

   ROMI (Return on marketing investment — возврат маркетинговых инвестиций)

   Схема движения данных при этом будет выглядеть так:

Вы можете значительно упростить задачу, просто автоматизировав импорт данных. Это займет полторы-две недели работы программиста, зато потом вы будете в отчетный период получать автоматические выгрузки и не тратить на них время.

Способ №2. Medium

Этот способ предполагает  использование системы сквозной аналитики — и в этом одновременно и его минус, и плюс. Благодаря системе сквозной аналитики все данные подтягиваются автоматически, сокращая до минимума ручные действия. Но если вы хотите строить индивидуальные отчеты и графики в форме розовых слонов, то тут для вас плохие новости — при таком способе построения сквозной аналитики возможность кастомизации отчетов сильно ограничена. Есть набор стандартных отчетов, и если он вас устраивает — прекрасно, значит, этот способ для вас.

Суть его следующая:

1. Берем все те же инструменты, что и ранее.
2. Импортируем данные из этих систем в систему сквозной аналитики.
3. Туда же выгружаем данные о транзакциях из системы учета.
4. Получаем готовые отчеты!

Схема движения данных в этом случае будет выглядеть так:

Способ №3. Hard

Также известен под кодовым названием «самый крутой». Почему? Да потому что дает доступ ко всем возможностям сквозной аналитики, без ограничений в отчетах и решении необходимых задач. Если вы хотите получить все возможности сквозной аналитики, понимаете данные и умеете с ними работать + вкладываете хорошие деньги в рекламу — этот способ для вас.

Итак, что мы делаем:

1. Все так же подключаем Google Analytics и коллтрекинг, внедряем CRM.
2. Настраиваем стриминг данных в Google BigQuery.
3. Для обработки данных вам будут необходимы BI-платформы — OWOX BI или MixData BI.
4. Настраиваем передачу данных о транзакциях из системы учета в Google BigQuery.
5. Получаем нужные отчеты и визуализируем их с помощью Google Data Studio или Microsoft Power BI.

Вместо послесловия

На самом деле суть сквозной аналитики сводится к связке — данные об эффективности каналов рекламы, импорт данных о доходах и расходах в единую систему, визуализация всего этого великолепия в виде графика или диаграммы. Отличие лишь в методах и инструментах, которые для этого используются.

Главное, что правильно настроив аналитику один раз, вы сможете постоянно работать над повышением качества лидов, ROMI и конверсии. А в этом ведь и состоит цель любой аналитики — дать ответ на вопрос, какая реклама работает и почему. Без аналитики любой ответ на этот вопрос будет попаданием пальцем в небо. 

Теперь, когда вы дочитали эту статью, у вас осталось два варианта — или делать наобум рекламу, воплощающую бессмысленный и беспощадный креативный креатив ( при этом надеясь, что она где-то когда-то да выстрелит). Или все же заморочиться, построить сквозную аналитику и получить ответ на вопрос «Какая реклама работает и почему?».