Эффективность интернет-маркетинга стала одной из самых актуальных тем для современных компаний. Не секрет, что вложения в рекламу должны приносить конкретные результаты, и этот показатель зависит от целого ряда факторов. Сегодня рассмотрим, как грамотная аналитика и правильная интерпретация данных способствуют оптимизации затрат на маркетинг и какие трудности возникают на пути к точной оценке результатов рекламных кампаний.
На практике интернет-реклама требует не только крупных вложений, но и постоянного контроля. Однако ключевой вопрос, который возникает у большинства компаний, касается их рентабельности: сколько вложено и сколько фактически вернулось в виде доходов. Этот показатель, известный как ROMI (Return on Marketing Investments), является основой для определения эффективности рекламных вложений.
Тем не менее, реальная задача оказывается более сложной, чем кажется на первый взгляд. Информация о рекламных расходах и данные по доходам часто хранятся в совершенно разных системах. Например, рекламные кампании могут вестись в таких платформах, как «Яндекс.Директ», Google Ads, Facebook или других системах, а данные о доходах — в CRM-системах, ERP или даже в «1С». Получается, что информация о затратах на рекламу и реальные доходы существуют в изоляции друг от друга, а для детального анализа и отчетов требуется сложная интеграция.
Для объединения данных из разных источников используются два основных метода:
Сохранение данных о рекламных кампаниях в CRM. Один из вариантов — сохранение ключевых параметров рекламных кампаний, таких как канал, объявление или ключевое слово, в клиентской карточке в CRM. В этом случае данные о клиенте будут содержать информацию о рекламном источнике.
Использование Google Analytics как единой платформы для данных. Другой способ — объединить данные в Google Analytics, чтобы отслеживать взаимодействия пользователей с различными каналами и рекламными источниками.
Оба метода, несмотря на их популярность, имеют свои ограничения. Первый вариант требует ручной работы и сложной интеграции данных из CRM с рекламными платформами. Второй — требует высокой технической подготовки, так как внедрение передачи данных в Google Analytics требует знания API и протоколов обмена данными.
Далее я продолжу раскрывать детали решения этих сложностей, а также обсудим, как с помощью правильной аналитики можно оптимизировать рекламные кампании.
Современные CRM-системы позволяют хранить множество полезных данных о клиентах и даже отслеживать их взаимодействие с сайтом. Однако, когда речь заходит о точной оценке ROMI для различных каналов маркетинга, метод хранения данных о рекламных источниках в CRM не всегда работает должным образом.
Проблема использования CRM в качестве основного инструмента для хранения данных о маркетинговых кампаниях заключается в одностороннем подходе к подсчету эффективности рекламы. В CRM можно зафиксировать только последний канал, с которого клиент пришел на сайт перед покупкой. Однако, чтобы точно оценить, какие каналы способствуют продажам, важно учитывать всю цепочку взаимодействий клиента с различными рекламными источниками.
Пример: если потенциальный клиент узнал о компании благодаря рекламе в социальных сетях, затем повторно посетил сайт через поиск, а позже завершил покупку, нажав на контекстное объявление, мы увидим лишь последний шаг — контекстную рекламу — и, соответственно, отдадим всю ценность последнему каналу. При этом влияние других каналов окажется недооцененным.
Реальная же ценность всех каналов может быть намного выше, ведь каждый из них сыграл свою роль на пути клиента к покупке. Невозможность учесть эту информацию в CRM ведет к ошибкам в подсчете эффективности, особенно в тех случаях, когда клиент принимает решение в течение долгого времени и взаимодействует с сайтом через разные каналы. Это еще больше актуально для компаний с длинным циклом сделки, например, при продаже недвижимости или автомобилей.
Популярное аналитическое решение Google Analytics также не позволяет решить проблему комплексного анализа. Хотя платформа хорошо подходит для отслеживания трафика и его поведения, а также поддерживает анализ мультиканальных последовательностей, у нее есть несколько важных ограничений, которые делают её менее пригодной для расчета ROMI.
Отсутствие возможности расчета ROMI с учетом себестоимости. Google Analytics не позволяет проводить расчеты, учитывающие себестоимость товаров, возвраты или отказы от доставки. В итоге маркетинговые данные выглядят неполными, и ROMI рассчитывается не с учетом реальной прибыли, а по грубым метрикам.
Сложности с передачей данных из CRM в Google Analytics. Передача данных о доходах в Google Analytics с помощью Measurement Protocol требует серьезной технической подготовки. Даже при успешной настройке данных может не хватать для точного анализа, так как Google Analytics не позволяет проводить ретроспективный анализ для многоканальных взаимодействий по фактическим доходам.
Ограничения для компаний с длинным циклом сделки. В тех случаях, когда процесс принятия решения клиентом занимает несколько месяцев, традиционные методы аналитики становятся малоэффективными. Google Analytics учитывает лишь ограниченное количество действий, что мешает полноценно отслеживать и оценивать каналы, по которым пользователь пришел к покупке.
На практике это означает, что попытки проводить анализ в Google Analytics часто приводят к неполной картине и недостаточно точным данным. Например, компании с длительными циклами сделки могут наблюдать сильные расхождения в результатах между затратами на рекламу и фактической прибылью, что делает аналитические отчеты некорректными.
Осознав ограничения существующих систем, мы пришли к выводу, что для полноценного анализа данных CRM и Google Analytics необходим промежуточный модуль, который аккумулирует информацию и делает её доступной для дальнейшего анализа.
Создание такого хранилища данных решает несколько ключевых задач:
Создание хранилища включает несколько ключевых этапов, которые обеспечивают интеграцию данных из CRM, рекламных платформ и аналитических систем.
Коннектор — это специальный скрипт, который автоматически обращается к различным системам, например, CRM, 1C, рекламным платформам, таким как Яндекс.Директ или Google Ads, и собирает необходимую информацию. Он делает это с заданной регулярностью, позволяя в реальном времени обновлять данные и получать актуальную аналитику.
Полученные данные проходят фильтрацию и обогащение. Например, к данным о рекламных расходах добавляются показатели по доходам из CRM, а также себестоимость товаров. Это позволяет не просто видеть данные, но и легко проводить анализ и расчеты для ROMI, учитывая полный цикл сделки, себестоимость, возвраты и другие параметры.
После обработки данные передаются в удобные интерфейсы визуализации, такие как Qlik или Tableau Software. Они позволяют строить визуальные панели мониторинга, которые наглядно отображают текущие показатели и позволяют проводить детальный анализ.
Примеры визуализации включают:
Когда данные готовы и доступны, их можно использовать для оптимизации маркетинговых кампаний, учитывая прибыльность каждого сегмента. Например, в случае контекстной рекламы можно настроить систему управления ставками так, чтобы максимизировать прибыль на основе данных по каждому объявлению и кампании.
Такой подход позволяет:
Допустим, клиент сначала увидел рекламу компании в социальных сетях, затем сделал несколько визитов через поиск, и, наконец, завершил покупку после нажатия на контекстное объявление. В хранилище данных эта цепочка сохраняется, а прибыль делится между всеми каналами, которые сыграли роль в принятии решения.
Такой подход позволяет корректно оценить вклад каждого канала и в результате — оптимизировать ROMI по каждому из них.
С точки зрения бизнеса использование единого хранилища данных предоставляет существенные преимущества, позволяя:
С ростом объема данных цифровое хранилище становится не просто инструментом анализа, а необходимостью для стратегического управления. Это не только сокращает временные затраты, но и улучшает качество управленческих решений, поскольку позволяет базировать их на точных и актуальных данных.
Создавая такое хранилище, компании получают возможность лучше понимать клиентов, точнее прогнозировать ROMI и своевременно вносить изменения, обеспечивая устойчивый рост бизнеса.
Использование хранилища данных позволяет применять сложные аналитические методики, которые помогают глубже понять клиентское поведение, точно оценить влияние каждого рекламного канала и выявить потенциал для улучшений. Вот некоторые из ключевых подходов, которые можно реализовать:
В маркетинге мультиканальные взаимодействия играют критически важную роль, особенно для компаний с длинными циклами сделки. Например, клиент может сначала увидеть рекламу в социальных сетях, затем повторно вернуться через поисковую выдачу, перейти по email-рассылке, а в итоге завершить покупку через контекстное объявление.
С помощью хранилища данных можно:
Такой подход позволяет создавать реалистичную картину вклада каждого канала, учитывая их мультиканальный эффект.
RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) — это метод, который позволяет разбить клиентскую базу на сегменты по трем ключевым параметрам: давность последней покупки (Recency), частота покупок (Frequency) и сумма покупок (Monetary). Этот подход позволяет более точно настроить маркетинговые коммуникации с учетом поведения клиента.
Для анализа и сегментации можно настроить автоматическое создание RFM-сегментов, а затем использовать их для персонализированных рассылок, рекламных предложений или ретаргетинга.
ABC-анализ разбивает товары по принципу Парето: товары категории A приносят 80% дохода, категория B — 15%, а категория C — 5%. XYZ-анализ, в свою очередь, позволяет оценить стабильность спроса на товарные категории.
Используя хранилище данных, можно автоматизировать ABC- и XYZ-анализ для улучшения управления ассортиментом:
Когортный анализ помогает оценить, как клиенты, привлеченные в разные периоды времени, взаимодействуют с продуктом или услугой на протяжении всего цикла сделки. Например, компания, продающая недвижимость, может увидеть, что клиенты, привлеченные в первом квартале, возвращаются на сайт и взаимодействуют с менеджерами на разных этапах воронки продаж.
Пример:
Корреляционный анализ позволяет определить взаимосвязь между различными показателями, такими как рекламные расходы, доходность и поведение клиентов. Например, можно оценить, как изменения в бюджете на контекстную рекламу влияют на количество заявок или как рост числа клиентов в определенном сегменте сказывается на доходности.
Корреляционный анализ помогает:
Ретроспективный анализ позволяет посмотреть, как клиент взаимодействовал с компанией до того, как совершил покупку. В рамках хранилища данных можно фиксировать все точки контакта, что позволяет:
Для точной оценки рентабельности инвестиций (ROMI) важно учитывать не только доходы от продаж, но и такие параметры, как себестоимость товаров, затраты на возвраты и отказы. Это особенно актуально для интернет-магазинов, где процент возвратов и отказов от доставки может существенно влиять на ROMI.
Пример:
Тепловые карты позволяют визуально оценить, как пользователи взаимодействуют с элементами сайта, какие зоны привлекают больше внимания и где пользователи чаще всего кликают. Это помогает оптимизировать сайт, улучшить юзабилити и повысить конверсию.
Применение описанных аналитических подходов открывает новые возможности для роста и оптимизации бизнеса. В условиях высокой конкуренции и постоянно меняющихся условий рынка, способность оперативно анализировать данные, корректировать стратегию и эффективно управлять рекламными кампаниями — это ключ к успеху. Хранилище данных, содержащее информацию из всех систем компании, позволяет не только получать более точные и детализированные данные, но и существенно улучшить рентабельность инвестиций и повысить удовлетворенность клиентов.
Возможности, которые предоставляют продвинутые аналитические подходы, включают сокращение расходов, увеличение прибыли и эффективное управление всеми этапами клиентского пути.