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:

• 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:

1. 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.
2. Оптимизация маркетинговых расходов. Анализируя данные, можно отказаться от неэффективных источников трафика и перераспределить бюджет в пользу наиболее результативных каналов.
3. 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.
4. Выявление слабых мест в воронке продаж. Если на каком-то этапе теряется слишком много клиентов, можно скорректировать стратегию и улучшить пользовательский опыт.
5. Повышение окупаемости маркетинговых инвестиций (ROMI). Благодаря точным данным о доходности каждого рекламного канала можно перераспределять ресурсы в наиболее прибыльные направления.
6. Глубокий анализ поведения клиентов. Можно узнать, какие факторы влияют на принятие решения о покупке, и адаптировать стратегию продаж.
7. 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:

1. Сбор данных. Инструменты сквозной аналитики собирают данные из различных источников: рекламных кабинетов, социальных сетей, CRM-систем, коллтрекинга, веб-аналитики и других платформ.
2. 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.
3. 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.

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.

Значимость сквозной аналитики в социальных сетях и Telegram

Современные компании обычно осознают ценность сквозной аналитики и стараются внедрять её на всех доступных каналах. Однако мы замечаем, что по какой-то причине многие не осознают, что SMM — также является частью воронки продаж, которую можно включить в систему сквозной аналитики.

В последнее время быстро набирает популярность мессенджер Telegram. Компании вкладывают большие средства в рекламу в нём и развитие своих каналов и групп. Однако, для большинства бизнесов трафик из Telegram остаётся «чёрным ящиком». Бизнес вкладывает деньги на входе — а потом получает некие продажи на выходе, не имея представления о том, насколько эффективен путь пользователя внутри воронки в социальной сети.

Решить эту проблему позволяет сервис сквозной аналитики Telegram — Prizma.tools. 

C помощью этого сервиса вы сможете проследить полный путь каждого подписчика от момента взаимодействия с рекламным объявлением до финальной продажи. Вы выявите слабые места своей воронки и точно увидите проблемы и точки роста, которые позволят быстро поднять конверсию в продажу.