Как работает сквозная аналитикаСквозная аналитика строится на основе трех ключевых процессов:
- Сбор данных. Инструменты сквозной аналитики собирают данные из различных источников: рекламных кабинетов, социальных сетей, CRM-систем, коллтрекинга, веб-аналитики и других платформ.
- Объединение и обработка данных. После сбора информация приводится в единый формат, исключаются дублирующиеся или ошибочные данные, происходит привязка к конкретным клиентам и их взаимодействиям с бизнесом.
- Анализ и визуализация. Итоговые отчеты позволяют маркетологам увидеть эффективность каждого рекламного канала и понять, какие из них приносят больше всего прибыли.
Важно, чтобы система аналитики не только собирала информацию, но и давала возможность прогнозировать будущие результаты на основе имеющихся данных. В последнее время появились инструменты на основе искусственного интеллекта, способные анализировать тренды и предлагать решения по улучшению маркетинговых стратегий.
Основные инструменты для сквозной аналитикиСуществует множество платформ, которые помогают внедрить сквозную аналитику. Рассмотрим наиболее популярные из них:
Roistat — сервис для автоматизированного маркетинга и аналитики, интегрируется с CRM, рекламными системами и другими источниками данных.
Calltouch — инструмент для коллтрекинга и оценки эффективности рекламных кампаний, помогает отслеживать звонки клиентов и связывать их с конкретными источниками трафика.
CoMagic — платформа для анализа маркетинговых каналов, включающая коллтрекинг, чат-боты и другие инструменты.
Alytics — система для анализа контекстной рекламы, помогает управлять ставками и оценивать эффективность рекламных кампаний.
Google Analytics — один из самых популярных инструментов веб-аналитики, который может использоваться для базовой сквозной аналитики при интеграции с другими системами.
Power BI — инструмент для визуализации и анализа данных, который позволяет строить детальные отчеты и дашборды.
Tableau — мощная платформа для обработки больших объемов данных и построения сложных аналитических отчетов.
Яндекс.Метрика — бесплатный инструмент веб-аналитики с возможностью построения сложных отчетов по взаимодействию пользователей с сайтом.
Prizma.tools — мощный инструмент для сквозной аналитики маркетинга в Telegram. Позволяет отследить полный путь каждого клиента, привлечённого в мессенджере. От взаимодействия с рекламой в Telegram Ads или посевов, до подписки на канал и бота, совершения целевого действия и покупки.
Польза сквозной аналитики на конкретных примерах: 1. Увеличение продаж за счёт перераспределения рекламного бюджета
Кейс: Интернет-магазин электроники тратил на рекламу во всех каналах — контекст, таргетированную рекламу, блогеров и SEO. Однако результаты оценивались только по кликам и заявкам, а не по реальным продажам.
Чем помогла сквозная аналитика:- Проанализировала путь клиента от клика до покупки.
- Выявила, что большая часть продаж идёт не с контекста, а с таргетированной рекламы в соцсетях.
- Обнаружила, что контекстные кампании приносят лиды, но они не конвертируются в заказы.
Результат: Компания перераспределила бюджет в пользу таргета и увеличила продажи на 35% при тех же вложениях.
2. Оптимизация стоимости привлечения клиента (CAC)
Кейс: Онлайн-школа обучала маркетологов и привлекала учеников через вебинары. Воронка продаж выглядела так: реклама → регистрация на вебинар → покупка курса.
Чем помогла сквозная аналитика:- Показала, что некоторые источники приводят дешёвые регистрации, но люди с них почти не покупают.
- Обнаружила, что лиды с YouTube-рекламы покупают в 2 раза чаще, чем лиды из Facebook Ads.
- Рассчитала реальную стоимость клиента (CAC) с каждого канала.
Результат: Компания снизила стоимость привлечения клиента на 28%, убрав неэффективные каналы.
3. Повышение среднего чека через анализ поведения клиентов
Кейс: Сеть фитнес-клубов продавала абонементы через рекламу в интернете и работала с клиентами в CRM. Однако не было понимания, кто именно приносит больше денег.
Чем помогла сквозная аналитика:- Обнаружила, что клиенты, пришедшие через Google Ads, чаще покупают премиум-абонементы.
- Поняла, что те, кто увидел рекламу в Instagram, чаще переходят на персональные тренировки.
- Предложила таргетировать премиальные абонементы на аудиторию из Google Ads, а персональные тренировки — на Instagram.
Результат: Средний чек вырос на 20%, а прибыль — на 18% без увеличения бюджета.
4. Выявление нерентабельных продуктов и услуг
Кейс: Сервис доставки еды рекламировал как комплексные обеды, так и отдельные блюда. Лидов было много, но прибыль оставалась низкой.
Чем помогла сквозная аналитика:- Проанализировала, какие продукты покупают после клика на рекламу.
- Выяснила, что большинство заказов — это недорогие блюда, которые не покрывают затраты на рекламу.
- Обнаружила, что те, кто покупал комплексные обеды, оставались клиентами дольше.
Результат: Компания сменила стратегию — стала продвигать только комплексные обеды. Доходы выросли на 40% за счёт повышения LTV (долгосрочной ценности клиента).
5. Снижение отказов и увеличение конверсии в заказы
Кейс: Крупный интернет-ритейлер заметил, что клиенты активно переходят на сайт с рекламы, но заказы оформляют неохотно.
Что сделала сквозная аналитика:- Проанализировала весь путь пользователя и выявила «узкое место»: 28% клиентов бросали корзину на этапе ввода данных.
- Провела A/B-тестирование, убрав обязательную регистрацию перед покупкой.
- Обнаружила, что у клиентов, пришедших из мобильной рекламы, чаще возникали проблемы с оформлением заказа.
- Результат: Конверсия в покупки выросла на 25%, а выручка — на 30% за счёт исправления UX-проблем.