С группой компаний «Восток-Сервис» мы работаем по направлению мультиканальный маркетинг: настраиваем контекстную и таргетированную рекламу, запускаем email-рассылки, продвигаем сайт. За 7 лет ведения проекта мы обеспечили более 35000 транзакций. Чтобы понимать, какой вклад в эти транзакции вносит каждый канал, настроили кастомную сквозную аналитику.
Коробочное решение не рассматривали по двум причинам:
- У клиента самописный сайт.
Когда сайт сделан на популярной CMS, сложностей с внедрением сквозной аналитики не возникает — для большинства CMS есть готовые коробочные решения. Если же сайт самописный, интегрироваться с коробочной системой очень трудно или невозможно вовсе.
- Клиенту нужны нестандартные отчеты.
Нам предоставили список метрик, которые важно рассчитывать и отслеживать. Среди них были и нестандартные, отчет по которым невозможно настроить в коробочной системе.
Некоторые метрики
- Воронка продаж по топ-5 каналам;
- Каналы, которые участвовали в привлечении клиента;
- Топ рекламных каналов и посадочных страниц по выручке;
- Конверсия в продажи — доля продаж от общего числа заявок (Продажи /Заявки*100%);
- Заявки со статусом «Оплачено»;
- Выручка по заявкам со статусом «Оплачено»;
- Разница между выручкой и себестоимостью (Выручка-Себестоимость);
- Маркетинговые расходы;
- ROMI — Возврат маркетинговых инвестиций (Прибыль — Расходы/ Расходы*100%);
- CTR — отношение числа кликов к числу показов;
- CAC — сумма на привлечение нового клиента;
- LTV — совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества;
- Сумма заказов с группировкой: по товарным категориям, по товарным подкатегориям, по юр.лицам и физ.лицам.
Сбор и обработка данных
Под капотом нашей кастомной сквозной аналитики — связка Google BigQuery и Owox BI.
Owox BI собирает данные:
- с сайта — по заказам, промокодам, юзерам;
- с рекламных систем, например, с Google Analytics — по хитам и UserID;
- с CRM — по продажам.
Также Google BigQuery находит по записям из CRM те 20% онлайн заказов, которые стабильно выпадают из Google Analytics, и восстанавливает их. А еще он связывает заказы, которые оформлялись в один день, с их оплатой, которая совершалась в другой день.
Наглядный отчет
Для отображения метрик на одном экране мы сформировали отчет в Google Data Studio. Это гибкий дашборд по всем показателям с ежедневным автоматическим обновлением.
Эти данные позволяют получить:
- межканальные цепочки и атрибуции;
- рекомендательную систему товаров;
- выкупаемость товаров при замерах эффективности каналов.
Фактический доход
До настройки сквозной аналитики определить фактический доход было невозможно, так как многие сделки совершались на стороне клиента — по телефону, при личной встрече или в переписке по почте.
Теперь, с помощью связки User ID и CRM, мы видим фактический статус заказа — понимаем, что это повторный заказ того же покупателя, просто из другого канала, или заказ, который уже отменили. Так мы получаем фактический доход и оптимизируем бюджет на рекламные кампании.
Гибкие сегменты для таргетирования
Теперь, когда мы видим все действия, которые совершают пользователи, прежде чем оформить заказ, мы создаем перспективные сегменты аудитории. Собираем вместе всех, у кого есть определенный паттерн поведения и схожие потребности, и делаем для них точечное рекламное сообщение, которое исходит из этих потребностей. Так мы расширяем рекламные кампании, увеличиваем их эффективность, дополняем цепочку email-рассылок, создаем товарные рекомендации и т.д.
Все преимущества настройки
- Данные с каналов рекламы по кликам и конверсиям в единой системе;
- Понимание, после взаимодействия с каким рекламным каналом клиент обратился по телефону;
- Данные о доходе, купленных товарах, поведении пользователей на каждом этапе заказа, статусах заказа;
- Формирование перспективных для лидогенерации сегментов и запуск рекламных кампаний для них;
- Гибкий дашборд по всем показателям на одном экране с ежедневным автоматическим обновлением.
