Что такое сквозная аналитика. Инструменты и примеры для маркетологов
Успешный бизнес невозможно представить без качественно выстроенной рекламной воронки.
Компании вкладывают огромные бюджеты в привлечение клиентов. Нередко маркетинговые бюджеты кратно превосходят суммы, затраченные на производство. Однако нередко большая часть рекламного бюджета оказывается потраченной неэффективно. Единственная возможность избежать потери денег и сделать свой маркетинг действительно полезным — простроить сквозную аналитику каждого этапа маркетинговой воронки.
Что такое сквозная аналитика
Сквозная аналитика — это набор инструментов, позволяющий маркетологам отслеживать путь клиента от первого касания с рекламой до совершения покупки и повторных заказов. Она позволяет комплексно оценивать эффективность маркетинговых каналов, объединяя данные из разных источников.
В отличие от традиционной веб-аналитики, которая оценивает только поведение пользователей на сайте, сквозная аналитика включает в себя информацию о конверсиях, продажах и доходности рекламных кампаний.
Система сквозной аналитики может объединять данные из:
Таким образом, сквозная аналитика помогает маркетологам не только оценивать трафик, но и понимать, какие рекламные кампании действительно приводят к продажам и приносят прибыль компании. Причём не только в моменте, но и на длительных промежутках времени.
Что такое сквозная аналитика
Сквозная аналитика — это набор инструментов, позволяющий маркетологам отслеживать путь клиента от первого касания с рекламой до совершения покупки и повторных заказов. Она позволяет комплексно оценивать эффективность маркетинговых каналов, объединяя данные из разных источников.
В отличие от традиционной веб-аналитики, которая оценивает только поведение пользователей на сайте, сквозная аналитика включает в себя информацию о конверсиях, продажах и доходности рекламных кампаний.
Система сквозной аналитики может объединять данные из:
- рекламных платформ (Google Ads, Яндекс.Директ, Facebook Ads и др.)
- Социальных сетей и мессенджеров (сообществ в ВК, Telegram, ***gram, ***book и так далее)
- веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика);
- CRM-систем (Битрикс24, AmoCRM, Salesforce);
- коллтрекинга (Calltouch, Roistat, CoMagic);
- систем управления заказами и ERP (1С, SAP, Ozon Seller и др.).
- иных каналов, которые выступают как точка касания в вашей воронке продаж
Таким образом, сквозная аналитика помогает маркетологам не только оценивать трафик, но и понимать, какие рекламные кампании действительно приводят к продажам и приносят прибыль компании. Причём не только в моменте, но и на длительных промежутках времени.
Зачем нужна сквозная аналитика
Сквозная аналитика решает сразу несколько ключевых задач для бизнеса:
- Определение реальной эффективности рекламных каналов. Например, если через контекстную рекламу приходит много трафика, но мало заявок, а через email-рассылки конверсия выше, можно сделать вывод о необходимости перераспределения бюджета.
- Оптимизация маркетинговых расходов. Анализируя данные, можно отказаться от неэффективных источников трафика и перераспределить бюджет в пользу наиболее результативных каналов.
- Анализ полного пути клиента. Сквозная аналитика помогает увидеть весь процесс взаимодействия клиента с бизнесом: от первого клика по рекламе до совершения покупки и дальнейших повторных продаж.
- Выявление слабых мест в воронке продаж. Если на каком-то этапе теряется слишком много клиентов, можно скорректировать стратегию и улучшить пользовательский опыт.
- Повышение окупаемости маркетинговых инвестиций (ROMI). Благодаря точным данным о доходности каждого рекламного канала можно перераспределять ресурсы в наиболее прибыльные направления.
- Глубокий анализ поведения клиентов. Можно узнать, какие факторы влияют на принятие решения о покупке, и адаптировать стратегию продаж.
- Прогнозирование и автоматизация маркетинга. Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту можно предсказывать, какие каналы и стратегии дадут максимальный результат в будущем.
Как работает сквозная аналитика
Сквозная аналитика строится на основе трех ключевых процессов:
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 аналитики
Существует 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:
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:
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:
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:
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:
Сквозная 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 аналитики
Существует 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.
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.
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.
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.
