Библия интернет-маркетолога - Иван Владимирович Барченков

Модель «Первый переход» подходит для узнаваемых брендов, которые работают с уже сформированным спросом.

Я искренне считаю, что для каждого бизнеса нужно строить свою модель атрибуции, которая включает сложные математические алгоритмы построения, а для оценки рекламных кампаний необходимо использовать частные случаи модели.

Глава 3

Сквозная аналитика

Традиционно под сквозной аналитикой подразумевают решение, которое позволяет объединить три типа данных: расходы на рекламу, поведение пользователей на сайте, показатели из CRM о реализации товаров и услуг. В целом это определение – правильное, однако я предлагаю рассматривать сквозную аналитику как нечто большее.

Пусть это будет хранилище, некая база данных, куда можно не только складировать различные данные, но и объединять их по ключевым словам, а также наглядно изучать всю отчетность. Речь не просто о соединении данных о расходах на интернет-рекламу и результатах реализации, а об использовании любых структурированных данных внутри бизнеса. Например, можно оценить эффективность продаж определенного сотрудника в торговом зале, узнать результаты работы конкретного оператора в кол-центре и т. д.

Поэтому, прежде чем говорить о сквозной аналитике, стоит хотя бы поверхностно разобраться с теорией баз данных. Если упростить определение, любая база данных – это набор таблиц, в каждой из которых соблюдается строгий порядок столбцов. В ячейки столбцов можно вносить данные определенного типа, такие как:

• текст;

• целое число;

• число с запятой;

• правда или ложь и т. д.

В каждой таблице есть уникальный первичный ключ (primary key), который нужен для однозначной идентификации каждой записи в таблице. Это значит, что в одной таблице не может быть двух разных строк, у которых этот параметр совпадает.

Также в базе данных есть внешний ключ (foreign key), который нужен для связывания двух и более таблиц.

Логично, что все данные в любом бизнесе могут быть оцифрованы и приведены в табличный вид, где работает строгое правило: значения в ячейке должны соответствовать типам данных в столбце. Это значит, что нельзя в столбец «Фамилия» записать числа. Теперь вы понимаете, что для формирования баз данных, которые необходимы для сквозной аналитики, требуется сначала собрать массив информации. И в этом помогут:

• рекламные кабинеты;

• web-аналитические системы с детальной разметкой;

• системы коллтрекинга и email-трекинга;

• CRM;

• данные мобильных приложений;

• любые другие данные, которые вы хотите подгрузить, например по офлайн-продажам.

Рекламные кабинеты

Все рекламные системы делятся на два типа: с доступом в личный кабинет и без него. Некоторые специалисты могут не предоставлять доступ в рекламные кабинеты, потому что «вшивают» наценку на свою работу в стоимость закупки. Например, у вас подписан договор, в рамках которого вы покупаете клики по фиксированной цене, как апельсины на рынке. В таком случае исполнитель может купить клики по цене ниже реализации и заработать на разнице.

На мой взгляд, все же важно иметь доступ в основные рекламные кабинеты:

• «Яндекс. Директ»;

• Google Ads;

• MyTarget;

• «ВКонтакте»;

• DV360.

Если подрядчик сообщает, что не может предоставить вам доступ к рекламным кабинетам в этих системах, это означает только одно – он не хочет этого делать. И тогда нужно задаться вопросом, зачем вам такой подрядчик.

Из рекламного кабинета вам нужна в первую очередь информация по срезам:

• дата;

• идентификатор аккаунта;

• идентификатор кампании;

• идентификатор группы объявлений;

• идентификатор объявления.

Также по каждому из этих параметров нужно выгрузить ряд метрик, таких как:

• расход;

• количество показов;

• количество кликов.

Это минимальный набор, который потребуется для аналитики результативности рекламы. У вас получится таблица из нескольких идентификаторов и метрик, привязанных к ним. Напомню, что идентификаторы – основной ключ для сопоставления данных с информацией из web-аналитики о поведении пользователя на сайте.

Web-аналитические системы

Из «Яндекс. Метрики» и Google Analytics нужно выгружать данные, которые соединены с данными из рекламных кабинетов. Я упоминал, как связать данные по рекламе и web-аналитику в подглаве «Как определяется источник перехода на сайт?»: для этого потребуется использовать UTM-метки.

Из web-аналитических систем необходимо выгружать следующие данные:

• источник;

• канал;

• кампания;

• содержание объявления;

• ключевое слово.

Каждый из этих параметров отмечается UTM-меткой, за исключением первых двух. Если у каналов нет UTM-меток, данные прописываются на основании реферера.

В дополнение к этим параметрам потребуются и показатели метрики, например:

• сеансы/визиты;

• глубина просмотра;

• время на сайте;

• показатель отказов;

• достижение цели (3);

• идентификатор конверсии;

• идентификатор достижения цели.

Таким образом создается связь между расходами на рекламу из разных рекламных кабинетов или из Google-таблицы, в которой можно фиксировать расходы по каналам, у которых нет рекламных кабинетов, скажем по SEO-продвижению.

Система коллтрекинга и email-трекинга

Эти системы необходимы сайтам, у которых значимая доля заказов приходится на телефонные звонки или обращения через email.

Упрощенно схему работы этих систем можно представить так: за сайтом закрепляется определенный пул телефонных номеров и email-адресов. Когда пользователь переходит на сайт, коллтрекинг сохраняет данные о времени начала визита, реферере и UTM-метках, с которыми пользователь пришел, привязывая эти данные к конкретному телефонному номеру или email.

Итак, в системе коллтрекинга или email-трекинга хранится следующая информация:

• дата;

• HT TP-referer;

• UTM-метки;

• факт звонка или письма.

Выгрузив эти данные, можно соединить их с данными из web-аналитики.

Сразу отмечу, что системы email-трекинга усложняют восприятие почтового адреса. Например, система автоматически присваивает уникальный идентификатор, в результате email получает такой вид: [email protected]. Согласитесь, подобные ящики выглядят непонятно и некрасиво, поэтому лучше установить на сайте формы для отправки сообщений.

CRM

В этой системе хранится информация о действиях и статусе клиентов, состоянии их заявок. Чтобы связать эти данные с массивом, который мы обсудили ранее, потребуются следующие ключи:

• идентификатор транзакции (целевого действия);

• номер заявки;

• входящий номер звонившего.

Идентификатор транзакции и номер заявки – это внутренний уникальный признак, который в CRM обозначает целевое действие. С ним может возникнуть ряд проблем:

• путаница в именах. Это происходит, когда идентификатор транзакции в CRM отличается от идентификатора на сайте, который присваивает CMS и передает в модули Google Analytics и «Яндекс. Метрики». В этом случае необходимо создать промежуточный словарь для сопоставления идентификаторов транзакций из обеих систем;

• отсутствие идентификатора. Например, уникальный номер заявки есть в CRM, но его нет в системах web-аналитики.