Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна интернет-магазину

Успешность интернет-магазина напрямую зависит от того, насколько слаженно работают все процессы, с которыми сталкивается покупатель на пути к оплате заказа.

На первый взгляд все просто — клиент заходит на сайт, добавляет товар в корзину и оформляет заказ. В реальности же его путь гораздо сложнее, и сквозная аналитика позволяет разглядеть каждый шаг «под микроскопом».

Давайте разбираться, что из себя представляет сквозная аналитика, как ее настроить и начать извлекать пользу для своего бизнеса.

Что такое сквозная аналитика

Сквозная аналитика — это система, которая объединяет данные всех этапов взаимодействия клиента с интернет-магазином. В отчетах отображается вся информация — от просмотра объявления до передачи денег курьеру. Поэтому аналитика и называется сквозной, ведь она связывает данные сквозь все этапы взаимодействия.

Подобный «взгляд сверху» позволяет контролировать поведение пользователя и вносить необходимые правки для повышения конверсии на каждом из этапов воронки продаж и, как следствие, увеличить прибыль магазина.

Как устроена сквозная аналитика

Сквозная аналитика существует в самых разных проявлениях: это могут быть готовые сервисы, таблицы в Excel и так далее, главное —это симбиоз облачных баз данных и систем визуализации.

Важно понимать, что прежде чем на экране появятся сведенные цифры, данные проходят длинный процесс подготовки:

1. Сначала данные собираются из различных источников: рекламные площадки, системы аналитики и коллтрекинга, CRM-систем и так далее. Вполне возможно, что у вас уже есть сквозная аналитика, которую вы делаете руками, вот только она не обновляется автоматически.
2. После сбора данные должны объединиться, чтобы в одном отчете можно было видеть и расходы по рекламе, и отправленные заявки со звонками из систем аналитики, и сделки из CRM-систем.
3. Дальше данные визуализируются. То есть объединяются из разных табличек и отображаются в виде таблиц, графиков и диаграм.

Какой бы подход к построению сквозной аналитики вы не использовали, принцип будет схожим.

Зачем нужна сквозная аналитика интернет-магазинам

Сквозная аналитика может помочь магазину достичь разных KPI. Важно помнить, что она должна внедряться для решения конкретных задач, ведь у каждого интернет-магазина они свои, нельзя просто скопировать чужой список целей. Это не принесет хорошего результата. Необходимо расставить приоритетные задачи, и сквозная аналитика поможет их решить. Чем же полезна сквозная аналитика?

Получение отчета о положении дел в реальном времени

Чтобы эффективно управлять интернет-магазином, необходимо иметь возможность в любое удобное время анализировать результаты маркетинговых активностей. Если факт удаления счетчиков, перерасхода бюджетов и критического невыполнения KPI вы видите только в момент подготовки отчетности, это снижает шансы на быстрое исправление ситуации. Задачу быстрого контроля решают дашборды.

Дашборд — это наглядный отчет, в котором собраны все данные по текущему проекту, визуализированные с помощью различных графиков и диаграмм. Как правило, на дашбордах размещают приоритетные метрики, такие как расход, лиды, сделка, выручка и ROI.

Дашборды нужны, чтобы всегда оставаться в курсе статуса вашего проекта, следить за выполнением плановых показателей и принимать меры в случае необходимости.

Создать дашборд можно с помощью систем визуализации данных, таких как PowerBI, Google Data Studio и других, однако создание систем сквозной аналитики на их основе достаточно непростой и кропотливый процесс. Вы также можете получить готовый дашборд, используя для этого специальный сервис сквозной аналитики.

На таком дашборде отражены все ключевые метрики проекта, для быстрого проведения анализа.

Автоматизация email рассылок

Отправляйте цепочки триггерных сообщений приветствия, брошенной корзины, реактивации, совмещая внутри одной цепочки email, SMS и web push.

Определение самого эффективного источника трафика

По умолчанию привычные многим инструменты «Яндекс.Метрика» и Google Analytics позволяют сравнивать ROI и другие метрики только в рамках рекламных кампаний «родственных» рекламных систем. То есть, в «Яндекс.Метрике» доступны расходы из «Яндекс.Директа», а в Google Analytics из Google Ads.

На скриншоте видно, что выручка отражена по обоим источникам трафика, однако стоимость доступна только для источника Google.

Чтобы определить самый эффективный источник трафика, необходимо чтобы по всем источникам была информация не только о количестве заявок и сессий, который привел каждый из источников, но и о том, сколько денег потратили на привлечение клиентов и на какую сумму фактически были оплаты. Все эти данные сквозная аналитика также позволяет объединить в одном окне.

Только при таком подходе можно делать выводы о необходимости перераспределения бюджета или полном отключении источника трафика.

Получение актуальных данных по прибыли

Без сквозной аналитики невозможно корректно посчитать такие метрики, как ROI и ДРР (доля рекламных расходов). Все потому, что для отслеживания стоимости заказа интернет-магазины используют модуль электронной торговли и в большинстве случаев отправляют в системы аналитики информацию об оплате в момент оформления заказа, а не по факту реальной оплаты. То есть расчет производится на основе неактуальных данных.

Что происходит после оформления заказа?

• Не все оформленные заказы выкупаются.
• Заказанного товара может не оказаться в наличии.
• Во время подтверждения заказа клиент может от него отказаться.
• При подтверждении заказа клиенту могут продать альтернативный товар и добавить к нему необходимые комплектующие.

Таким образом в CRM состав заказа может измениться или вовсе отмениться. А вот в стандартных системах аналитики вроде «Яндекс.Метрики» и Google Analytics он останется точно таким же, каким был при оформлении заказа. На основе этих неактуальных данных могут рассчитываться ROI и ДРР, а также ведется управление рекламными компаниями, с некорректной расстановкой ставок по бюджетам.

Это может привести к тому, что вы будете тратить деньги на рекламу товаров и категорий, которые заказывают, но не выкупают. В одном из примеров, с которым я знаком, причина была в том, что товар не успевали поставлять вовремя, из-за чего клиентам пришлось отказываться от заказа и идти в другой магазин.

Сравнение периодов по рекламным активностям

В случае обнаружения аномалий, таких как, снижение посещаемости, резкий спад отправки заявок и других, необходимо найти их причину. Дашборды не позволяют погрузиться вглубь рекламной кампании. В связи с этим для каждого типа анализа в системе должен быть подходящий инструмент.

Лучшую детализацию представляют таблицы, а поиск причины можно начать с самого верхнего уровня — источника и канала трафика. Вполне возможно, что уже на этом этапе вы увидите, что в прошлом месяце давали рекламу у блогера и она дала ощутимый рост продаж, а в этом месяце подобная активность не проводилась.

Группировка по месяцам позволяет быстро сравнить источники трафика между собой и увидеть динамику от месяца к месяцу.

Учет влияния внешних факторов

Не нужно все сваливать на сезонность. Используйте комментарии на графиках, чтобы помнить, когда проходили офлайн-активности и вносились изменения в онлайн-рекламу. Все это может влиять как на увеличение, так и снижение продаж.

На график добавлены напоминания об офлайн активностях и проходящих в магазине акции. Это позволяет анализировать продажи с оглядкой на эти факторы.

Определение популярных товаров и категорий

Передавайте актуальные данные об оплаченных товарах, чтобы анализировать воронку интернет-магазина на основе точных данных.

На сайте клиент просматривает, добавляет товары в корзину и оформляет заказы. Информация о взаимодействиях с товарами на этих этапах позволяет определить эффективность вложения рекламных средств на те или иные категории, а также помогает принять решение о необходимости перераспределении средств или отключении рекламных кампаний

Эта информация позволит определить, как распределять средства на рекламу между категориями и отдельными товарами. Если товар часто просматривают, но переходы по ним не приносят прибыль, — это пустая трата денег. Ваша задача найти популярные товары и категории, которые покупают, и в первую очередь сделать акцент именно на них.

Вот пример. Товар Xiaomi Mi 9 просматривают практически столько же раз, сколько и iPhone 11 Pro, однако добавлений в корзину гораздо меньше, а каскадом снижаются и оформления заказов и количества оплат. Для поиска причина следует обратиться к карточкам товаров и проанализировать их цены/наличие и заполненность характеристик.

Настройка сквозной аналитики для интернет-магазинов

Сквозная аналитика стала стандартом для многих интернет-магазинов. Главная причина заключается в том, что все данные находятся под рукой, их нужно лишь связать: большая часть заказов осуществляется через сайт и заказ автоматически отправляются в CRM, откуда после смены каждого этапа в систему аналитики отправляется информация о том, на каком этапе сейчас находится заказ.

Существует несколько способов внедрения сквозной аналитики для интернет-магазина. Самописные решения могут использоваться в сложных тематиках с офлайн-конверсиями и длинным циклом сделки. Задачи интернет-магазина в 99% случаев закрывают готовые сервисы сквозной аналитики. Подключаются они быстро и стоят недорого — от 990 рублей.

Чтобы не быть голословным, предлагаю по порядку рассмотреть все этапы внедрения сквозной аналитики в интернет-магазине.

Правильная постановка целей

Чтобы во время и после внедрения сквозной аналитики не было мучительно больно от несоответствия ожиданий с реальностью, не пропускайте этот этап.

Какие же могут быть неоправденные ожидания?

• «Внедрим сквозную аналитику и заживем». Нет, просто наличие сквозной аналитики в компании не дает никакого преимущества. С данными этой системы необходимо работать. Сейчас популярно говорить про data-driven подход, так вот это не про сбор огромного количества информации, а про использование этой информации в бизнес-процессах компании.
• «Сквозная аналитика решит все наши задачи». Будем честны, сквозная аналитика может помочь во многих вопросах, но и в бизнесе помимо маркетинговой составляющей немало мест, которые можно «подкрутить», чтобы получить лучшие результаты. Сквозная аналитика в интернет-магазине может указать на то, что конверсия в продажи за год катастрофически упала, но она не поможет переформировать отдел продаж. Таким образом, перед сквозной аналитикой должны ставиться конкретные задачи и их выполнение нужно постоянно контролироваться.
• «Внедрим сквозную аналитику и снизим рекламный бюджет на 30%, с сохранением прибыли». Задача хорошая, только часто бывает, что ставит ее один человек, например маркетолог на стороне компании, а реализовывает стороннее агентство. Проблема начинается тогда, когда с агентством отказываются делиться данными сквозной аналитики, но требуют решения поставленной задачи. Определите, кто будет водворять в жизнь поставленные задачи и убедитесь, что у них будет доступ к необходимым данным.

Сквозная аналитика должна внедряться и использоваться внутри компании. После подключения с ее данными должны работать люди, чтобы вносить корректировки как в рекламные кампании, так и в бизнес-процессы.

Внедрение стандартов

Это важный и одновременно «больной» этап. Важный он, потому что необходим для сопоставления данных между рекламными системами и системами аналитики, а больной, потому что сколько бы не говорили про стандарты меток, каждый их пишет так, как ему нравится, а кто-то и не пишет вовсе.

Очень часто такой этап подготовки пропускают и данные собирают в том виде, в котором они есть. А потом для корректного сопоставления данных создают огромное количество «костылей»:

• Списки источников трафика приводят к единому формату, чтобы было удобно просматривать отчеты.
• Для рекламных кампаний, в которых не передавались идентификаторы создаются списки сопоставления.
• Эти списки поддерживаются в актуальном состоянии в ручном режиме, иначе данные начинают «ехать».

Только людям, которые принимали активное участие во внедрении, известно, на чем все это держится.

Поэтому лучше вначале приведите все к единому стандарту. Используйте UTM-метки, для разметки ваших рекламных кампаний. Создайте внутри компании отдельный файл и пропишите, как вы обозначаете каналы, источники и как размечаете рекламные кампании.

Назначение каждого добавленного канала и источника описывается при добавление. Для примера можете воспользоваться шаблоном регламента использования UTM-меток.

Посмотрите на пример ниже, что будет, если не соблюдать стандарты. Реклама в «Яндекс.Директ» обозначена тремя различными вариантами: yandex, direct и ya.direct. Из-за разного названия источников в отчете они находятся на разных строчках, что затрудняет анализ.

Одной из важных составляющих стандартов являются использование динамических идентификаторов в UTM-метках. Они нужны для сопоставления данных из рекламных систем и систем аналитики.

Рассмотрим на примере идентификатора рекламной кампании в «Яндекс.Директ». Для сопоставления с данными из Google Analytics, необходимо чтобы в обеих системах был идентификатор для связи. Его можно вручную прописать в метку и тогда она будет выглядеть так: utm_campaign=holodilniki_msk_poisk|12345678.

Однако такая ручная разметка чревата большим количеством ошибок, поэтому лучше использовать динамические параметры. При их использовании метка в рекламном кабинете будет выглядеть так: utm_campaign=holodilniki_msk_poisk|{campaign_id}, однако после клика по ссылке этот параметр автоматически заменится на нужный идентификатор.

Чтобы не искать каждый раз динамические параметры, сохраните себе списки для каждой рекламной системы:

• «Яндекс.Директ»,
• Google Ads,
• VK,
• Facebook,
• MyTarget.

В стандартах необходимо максимально исключить человеческий фактор. В большинстве сервисов автоматизации контекстной рекламы и сквозной аналитики есть инструмент автоматической разметки. Используйте его, чтобы освободить себя от рутины и исключить ошибки в аналитике.

Для каждого рекламного источника отдельно настраивается тип разметки. После этого система ежедневно проверяет рекламные кампании на необходимость добавить актуальные метки в рекламные кампании.

Контроль точности данных

Сквозная аналитика объединяет данные из рекламных площадок, систем аналитики, CRM и других источников. По этой причине, прежде чем сводить данные, необходимо проверить качество данных в каждом источнике. Иначе хаос из одного файла породит хаос во всей системе.

Проверьте наличие счетчиков на всех страницах сайта. Помимо основного сайта у интернет-магазина могут быть лендинги, турбо и amp-страницы, а также мобильная версия сайта. В зависимости от того, в какой части кода разработчик разместил счетчики, они могут либо автоматически появиться на всех страницах или только на определенном типе страницы.

Необходимо на постоянно отслеживать наличие счетчика на сайте, чтобы не потерять данные.

Данный отчет отображает страницы на которых отсутствует счетчик аналитики. Если в нем нет ни одной ссылки — значит, все в порядке.

Сбор данных

После того, как все данные в источниках укомплектовали и привели к нужным форматам, их собирают вместе в системе сквозной аналитики.

Источники данных для сквозной аналитики:

• Рекламные системы. Из них загружается данные о рекламных кампаниях, объявлениях, количестве кликов, расходах и других важных для рекламной площадки метрик.
• Системы аналитики. Готовые решения сквозной аналитики чаще всего используют свои счетчики и отправляют данные во внешние.
• CRM. Из CRM в сквозную аналитику попадают данные обо всех статусах сделок, суммах и менеджерах, которые их ведут. Связь с этим типом данных и является основой сквозной аналитики.
• Коллтрекинг. Телефон клиента — его уникальный идентификатор. Клиент мог оформить заказ с рабочего компьютера, а посмотреть телефон для уточнения статуса заказа со смартфона. Чем больше источников данных о клиенте подключается к сквозной аналитике, тем точнее будут метрики для управления рекламными бюджетами.

Настройка визуализации

Используйте инструменты по назначению. Перед настройкой визуализации необходимо определиться со следующими пунктами:

• Кто будет смотреть отчет.
• Какие метрики важны для человека с этой должностью.
• Определите необходимую глубину «погружения» в данные.

Каждый из пунктов дополняет друг друга. Предлагаю рассмотреть на примере.

Генеральному директору важнее всего верхнеуровневые цифры по затратам, прибыли, а также выполнению поставленных планов.

Маркетинговому директору важнее срезы по эффективности рекламных источников, чтобы вовремя реагировать и перераспределять средства на более эффективные РК.

Руководителю отдела продаж необходимо видеть, как работают его подчиненные. Все ли заявки обрабатываются вовремя и кого из них по итогам следует премировать, а кого уволить.

Для специалиста по контексту нужна гораздо более детальная информация с большим количеством метрик и срезов. В его случае лучше всего использовать таблицы, но и готовые виджеты с ключевыми метриками тоже не будут лишними.

Где визуализировать? В готовых решениях сквозной аналитики есть встроенные инструменты для подготовки отчетов. В них вы можете создавать дашборды и выводить на первый план приоритетные показатели. Пример такого дашборда ниже.

На одном дашборде отображаются графики с динамическими показателями, воронка, технические показатели о состоявшихся звонках, а также плановые показатели по бюджету, количеству лидов и сделок.

Запуск системы сквозной аналитики и анализ данных в ней

Теперь, когда данные собраны и визуализированы, необходимо обеспечить удобную работу с ними для быстрого поиска инсайтов.

Отсекайте все лишнее. Много времени зачастую уходит на формирование структуры отчета. Подготовьте и заранее сохраните необходимые параметры, метрики и наборы фильтров, чтобы меньше времени тратить на механические операции.

Например, если вы хотите анализировать только платный трафик, отфильтруйте заранее ваши источники трафика по платным каналам и назовите фильтр «Платный трафик».

Для отслеживания эффективности по количеству звонков, оформленных заказов, а также по выручке и марже с этих заказов сохранены готовые наборы, чтобы каждый раз не собирать этот отчет вручную.

Настраивайте систему под себя, а не подстраивайтесь под нее. По умолчанию не во всех системах аналитики могут быть метрики, которые вы анализируете на постоянной основе в ручном режиме. Не нужно отказываться от ваших метрик, используйте инструментарий пользовательских метрик и рассчитывайте KPI в привычном для вас формате.

Средний чек, по умолчанию, считается по оплатам, однако бывает необходимость узнать величину данного показателя на этапе оформления заказа. Пользовательские метрики помогают решить эту задачу.

Сортируйте данные. При анализе часто нужно быстро отделить плохие рекламные кампании от хороших. Показателем «хорошести» могут служить метрики по затратам, прибыли, ROI и другие. А что дальше? По очереди смотреть каждую строчку на соответствие нашим плановым показателям? Не тратьте свое время — используйте сортировку.

Все эти рекомендации позволяют тратить меньше времени на анализ рекламных кампаний, анализировать рекламные быстрее и с большей точностью.

В заключение

Тренд сквозной аналитики уже прошел. Сегодня это обязательный инструмент для анализа эффективности бизнеса.

Однако не стоит надеяться на чудеса — прибыль не взлетит в космос сразу после внедрения сквозной аналитики. Самый важный этап — не настройка, а использование.

При внедрении сквозной аналитики обязательно следуйте алгоритму:

1. Определите задачи, которые будут решаться с помощью сквозной аналитики в интернет-магазине.
2. Назначьте ответственных за решение этих задач.
3. Внедрите стандарты и проверьте корректную работу всех систем, которые будут интегрированы в систему аналитики.
4. Используйте дашборды для решения задач, а не красивой картинки. Если отчет создали и его ни разу не открыли — значит, он не отвечает на вопросы, которые перед ним ставятся.
5. Анализируйте и меняйте: сайт, рекламу, ставки.

Желаю, чтобы сквозная аналитика стала трамплином для роста вашего интернет-магазина.