В маркетинге термин «сквозная аналитика» означает систему анализа данных, которая позволяет отслеживать взаимодействие пользователя с продуктом на всех этапах: от первого касания до совершения покупки и последующих действий. Это помогает понять эффективность каждого канала коммуникации в контексте общей маркетинговой стратегии и оптимизировать рекламный бюджет, сосредоточить внимание на наиболее эффективных каналах.
Другими словами, сквозная аналитика помогает проследить, как вложенный в рекламу бюджет превращается в продажи, и оценить ROMI (Return On Marketing Investment) — показатель возврата маркетинговых инвестиций.
Какие задачи помогает решить сквозная аналитика
Сквозная аналитика включает в себя сбор данных из различных источников (веб-сайты, мобильные приложения, CRM-системы, рекламные платформы и другие), их интеграцию и анализ с применением специализированных инструментов.
С помощью сквозной аналитики можно добиться:
- Оптимизации рекламного бюджета. Станет понятно, какие кампании и каналы дают лучший ROMI. Вооружившись этими знаниями, можно перераспределить средства и добиться роста продаж при тех же вложениях или сохранить их с уменьшением затрат на маркетинг.
- Повышения конверсии. Анализ путей клиентов от первичного взаимодействия до конечной покупки помогает выявить «узкие места» и оптимизировать маркетинговую воронку.
- Более глубокого понимания поведения аудитории и его причин. Интеграция данных из различных источников дает полную картину действий клиентов, их предпочтений и потребностей.
Сквозная аналитика не существует в виде готового коробочного решения. Это, скорее, набор систем, которые взаимодействуют между собой. Для построения отчетности нужно будет подключить CRM и интернет-аналитику. В зависимости от процессов продаж может потребоваться интеграция с виртуальной АТС, если они зависят от возможности клиента позвонить, или с системой обработки омниканальных коммуникаций поставщиками данных CDP. Иногда дополнительно подключают внешние business intelligence инструменты, такие как Tableau или Power BI.
Виды сквозной аналитики
Простейшая форма — это бухгалтерский отчет, где зафиксированы расходы на маркетинг и итоговые продажи. Для общего представления эффективности работы отдела маркетинга этого достаточно. Но помогают ли эти цифры команде продвижения понять, что они могли бы улучшить в своей работе? В большинстве случаев ответом будет твердое «нет». Все дело в том, что из этого отчета не видно, какое именно усилие привело к привлечению большего числа клиентов, какая реклама сработала хорошо.
Поэтому маркетологи для решения своих задач используют дополнительные аналитические сервисы, например Google Analytics или Яндекс Метрику. С ними проще понять, что делают посетители на сайте, какие ключевые слова в поисковых системах приводят людей, которые ничего не купят, а какие позволяют сделать реальные продажи.
Такие инструменты отлично подойдут маркетологу, а вот руководителю компании с ними разбираться уже не очень просто, да и не слишком интересно. Самое большое «белое пятно» таких продуктов — их неспособность качественно учитывать офлайн-активность клиентов: они могут прочитать рекламное объявление на билборде и позвонить по указанному номеру. Интернет-аналитика этого не увидит.
Поэтому появились интегрированные платформы омниканального маркетинга — те, что собирают и обрабатывают коммуникации в одном месте. Они собирают данные о действиях посетителей интернет-ресурсов, их обращениях по любым открытым каналам связи, о запущенных рекламных кампаниях и реакции аудитории на них. Такого рода решения предоставляют максимально возможный объем информации, но в то же время требуют от своих пользователей зрелости внутренних производственных процессов.
Как бизнес использует сквозную аналитику
Платформы омниканального маркетинга охватывают большую часть организации и позволяют не только собирать и обрабатывать данные, но и создавать эффективные процессы работы. Так или иначе, применение систем сквозной аналитики потребует определить ключевые показатели эффективности всей компании и постепенно «разбивать» их на составляющие показатели. Затем нужно разносить их по департаментам и снова дробить, спускаясь по иерархической лестнице. Получится дерево метрик, которое структурирует ответственность отдельных команд за общий результат.
Таким образом, сквозная аналитика — это не только сбор данных по качеству работы front-office, но еще и инструмент построения прозрачных взаимоотношений между отделами и способ их визуализации для всей компании. Поэтому иногда говорят, что сквозная аналитика — не продукт, а процесс, который выстраивают внутри организации.
Какие показатели измеряет сквозная аналитика
Сквозная аналитика помогает проследить, как средства, вложенные в рекламу, превращаются в продажи. Это общая формулировка, которая подходит любой компании. Но вот характер бизнеса у всех разный. Нет двух одинаково устроенных организаций, даже если они работают на одном рынке. Поэтому различаются и показатели, которые каждая конкретная организация хочет отслеживать.
Наиболее часто можно встретить:
- Расчет стоимости привлечения клиента (CAC, Customer Acquisition Cost). Определяет общие расходы, включая маркетинговые и рекламные затраты.
- Средний чек (AOV, Average Order Value). Средняя сумма за одну транзакцию.
- Возврат маркетинговых инвестиций (ROMI). Рассчитывает эффективность вложений. Показывает отношение прибыли от маркетинговых активностей к затратам на них.
- Пожизненная ценность клиента (CLV, Customer Lifetime Value). Прогнозируемая выручка, которую компания может получить от долгосрочных взаимоотношений с клиентом. В зависимости от цели CLV можно считать как по выручке, так и по прибыли.
- Коэффициент конверсии. Процент пользователей, которые совершили желаемое действие (например, покупку), от общего числа посетителей. Но важно соблюдать осторожность: подсчет абстрактной общей конверсии — плохая идея. Лучше считать конверсию каждой покупки отдельно. Например, первая будет C1, вторая — C2 и так далее. И уже эти показатели оптимизировать. Также это понятие можно применять в широком смысле: конверсию рассчитывать между любыми ступенями маркетинговой воронки, по которой движется клиент.
- Срок окупаемости CAC (Payback Time). Время, которое потребуется, чтобы стоимость привлечения посетителя окупилась через его покупки.
- Отток клиентов (Churn Rate). Процент людей, которые перестали пользоваться услугами компании за определенный период. Обычно считают месячный отток. В зависимости от типа бизнеса нормальное значение меняется. Где-то делают только одну покупку и больше никогда не возвращаются, а где-то приходят снова и снова. Здесь же придется подумать, кого считать ушедшим клиентом. Если человек не заходил в кофейню три дня — это еще старый клиент или вновь пришедший? А три недели? А три месяца? А три года? В любом случае наличие оттока — это нормально.
- Доля активных пользователей (DAU/WAU/MAU, Daily/Weekly/Monthly Active Users). Количество ежедневных, еженедельных и ежемесячных активных пользователей позволяет оценить вовлеченность клиентской базы. Часто показатели DAU/WAU/MAU привязывают к целевым действиям. Например, пользователем, который проявил «активность» в игре, могут считать только того, кто провел минимум один бой с противником.
- Показатели вовлеченности (ER, Engagement Rate). Включают метрики, такие как время на сайте, количество просмотренных страниц, частота взаимодействий с продуктом или услугой.
- Эффективность каналов привлечения. Показывают, какой из них (социальные сети, поисковые системы, email-рассылки) наиболее эффективно приводит посетителей. Не все каналы одинаково полезны. Одни могут генерировать много посетителей на сайт или заявок по телефону, но при этом не приводить к продажам вообще, тогда как другие могут давать клиентов меньше, зато почти все из них будут покупать.
- Повторные покупки. Учитывают частоту и интервалы между повторными покупками одними и теми же посетителями. Эти цифры удобны для статистического анализа и определения моментов следующей коммуникации с существующими клиентами и сути предложений, которые с большей вероятностью приведут к продаже.
Какие бы показатели ни выбрали, важно сфокусироваться на релевантных для конкретного бизнеса: важно, чтобы, глядя на них, удавалось принять какие-то решения. Если этого не происходит, то выбранные метрики бесполезны.
Возможности сквозной аналитики
Хорошая система сквозной аналитики охватывает все каналы коммуникаций, которые использует компания, и помогает повысить эффективность их применения с двух сторон — как в части привлечения новых и возвращения прежних клиентов, так и в организации их качественного обслуживания.
Важно, чтобы система не только считала показатели, но и сохраняла контекст общения посетителей. Например, человек, который написал в чат, может решить продолжить общение по телефону, и в этот момент коммуникация должна быть направлена именно на того сотрудника, который общался в чате. Если это по каким-то причинам невозможно, то принимающий голосовую коммуникацию сотрудник должен получить сводку, чтобы качественно «подхватить» контакт. Система аналитики должна давать наглядную картину сотрудникам и их руководителям, адаптировать отчеты к уровню специалиста.
Инструменты и компоненты настройки сквозной аналитики
Системы сквозной аналитики — не готовое коробочное решение, это в первую очередь идея. Ее реализация отличается в разных организациях. Чаще всего ее настраивают как интегрирующую платформу, в которую включают системы:
- Сбора данных, такие как Google Analytics или Яндекс Метрика.
- Учета взаимоотношений с клиентами (CRM).
- Управления коммуникациями. Сюда входят виртуальные АТС, коннекторы к системам общения классифайдов, мессенджерам социальных сетей и специализированных приложений для коммуникаций: Telegram, Viber или WhatsApp.
- Сбора и обогащения данных, такие как DWH и CDP.
- Анализа данных. Могут использовать встроенные платформенные инструменты или внешние, такие как Tableau или Power BI.
Иногда в инфраструктуру интегрируют BPM и ERP-решения.
Масштаб проекта внедрения сквозной аналитики, ее развертывания и настройки зависит от уровня организации, ее потребностей, технических и финансовых возможностей. Чем крупнее компания, тем дороже и сложнее проект, но тем выше отдача от его реализации.
Заключение
Сквозная аналитика представляет мощный инструмент, который переводит обычный анализ данных в комплексное и мультидисциплинарное решение, способное охватить всю экосистему взаимодействий с клиентом. Это не просто технология или отдельный инструмент, это целостная стратегия, которая изменяет подходы к маркетингу, продажам и обслуживанию.
Применение позволяет не только оптимизировать маркетинговые затраты и повысить эффективность рекламных кампаний, но и значительно улучшить качество обслуживания клиентов и их общее удовлетворение от взаимодействия с компанией. Организации, которые используют сквозную аналитику, получают значительное конкурентное преимущество благодаря глубокому пониманию потребностей своих клиентов и способности быстро адаптироваться к изменениям на рынке.
Однако следует понимать, что успешное внедрение сквозной аналитики требует не только технологических инвестиций, но и культурных изменений внутри организации. Компании должны быть готовы к трансформации своих процессов, начиная от сбора данных, заканчивая принятием решений на всех уровнях управления.
В будущем сквозная аналитика, вероятно, станет не просто желаемым, но и необходимым элементом в арсенале любой организации, которая стремится к эффективному взаимодействию с клиентами и устойчивому росту. Учитывая быстрое развитие технологий и растущие требования потребителей, только те компании, которые способны эффективно анализировать и использовать данные для оптимизации процессов, смогут успешно конкурировать и развиваться в современных условиях.