Меню
Каталог
Каталог
Все статьи
Маркетинг

Что такое сквозная аналитика и для чего она используется

Сквозную аналитику называют одним из самых сложных методов анализа в интернет-маркетинге. При этом она дает максимально полную и подробную картину эффективности продвижения. Рассказываем, что представляет собой сквозная аналитика, в чем заключаются ее преимущества и какие у нее есть инструменты. Также вы узнаете об основных показателях СА, по каким формулам их рассчитывают и какие форматы этой методики маркетингового анализа актуальны в 2024 году.

Марк Бондарев Марк Бондарев SEO-специалист
Что такое сквозная аналитика и для чего она используется

Что такое сквозная аналитика

Сквозная аналитика (СА, end-to-end analytics) — это система сбора и анализа данных, которая позволяет отследить эффективность каналов интернет-рекламы и маркетинга: вместе и по отдельности. С ней маркетологи могут сравнить показатели кампаний по продвижению с данными о продажах и другими бизнес-метриками.

Применение сквозной аналитики в маркетинге объединяет и упорядочивает сведения о результативности разных источников трафика, сопоставляя их с информацией о заявках и продажах. СА нередко путают с веб-аналитикой, однако первая подразумевает более комплексный и масштабный анализ. С ней можно не только измерить результаты продвижения, но и построить карту пути клиентов: от первого клика до покупки.

Считается, что сквозная аналитика полезна только для компаний средних и крупных размеров, для малого же бизнеса она вряд ли будет целесообразна. Она оптимально подходит при использовании широкого спектра каналов продвижения: контекстной и таргетированной рекламы, SEO, кампаний в социальных сетях и мессенджерах, email-рассылок, веб-форм, виджетов и прочих.

Сложность внедрения СА напрямую зависит от количества каналов продвижения и точек взаимодействия с клиентом. В большинстве случае эта стратегия актуальна только для интернет-торговли и с трудом адаптируется под комбинированные форматы с сочетанием онлайн-офлайн продаж.

Основные показатели сквозной аналитики

End-to-end аналитика помогает измерить ряд важных бизнес-метрик как в процессе проведения рекламных или маркетинговых кампаний, так и после их завершения. Сюда входят следующие показатели:

Основные показатели аналитики

Бизнес-метрики:

  • CTR (click through rate, количество кликов). Измеряет кликабельность рекламы, показывая, сколько пользователей кликнули по ссылке в ней

  • CPC (cost per click, цена клика). Позволяет определить среднюю стоимость одного клика. Является ключевой метрикой для рекламной модели PPC (pay per click), где рекламодатель платит за переходы по ссылкам из объявлений

  • CPA (cost per action, стоимость целевого действия). Метрика обозначает стоимость привлечения одного посетителя, который сделал какое-либо целевое действие на ресурсе. У каждой ниши или рекламной кампании возможны разные целевые действия: отправка заявки или регистрация на сайте, звонок, оформление онлайн-заказа или визит в офлайн-магазин

  • CPO (cost per order, стоимость покупки). Определяет затраты на привлечение одного клиента. Вычисление CPO для объявления или РК поможет находить неэффективные каналы трафика и грамотнее планировать дальнейшее продвижение

  • ROMI (return of marketing investment, окупаемость вложений в маркетинг). Показывает степень рентабельности инвестиций в используемые каналы продвижения. В отличие от ROI, учитывает только маркетинговые затраты, без учета расходов на зарплату персонала, аренду или производство товара. При помощи этой метрики можно выявить окупаемые и убыточные инструменты рекламы или маркетинга

  • ARPU (average revenue per user, средний доход с пользователя). Рассчитывает сумму выручки, полученной с одного клиента за выбранный период времени

  • AOV (average order value, средняя стоимость заказа). Позволяет узнать средний чек покупки и спрогнозировать доход, получаемый от различных каналов трафика

  • LTV (lifetime value, пожизненная стоимость клиента). Отображает сумму дохода, полученного от клиента за весь период взаимодействия с ним

Для чего она нужна

Использование сквозной аналитики в маркетинге обеспечивает бизнесу ряд преимуществ, в частности:

  • С ней можно оценить эффективность кампании в комплексе и одновременно рассчитать окупаемость каждого отдельного инструмента. Позволяет грамотно оптимизировать рекламный бюджет, определив рентабельные и нерентабельные каналы продвижения

  • Дает возможность отследить весь путь клиента от клика по ссылке в объявлении до оформления заказа. Собирает и упорядочивает данные из разных этапов воронки продаж: затраты на каждый источник трафика, доход и прибыль, конверсию в лиды и покупателей, среднюю стоимость привлечения одной заявки и продажи

  • Упрощает и ускоряет маркетинговый анализ, автоматизируя сбор данных из разных источников: сайтов, CRM, рекламных кабинетов и других. СА освобождает маркетолога от ряда рутинных задач, повышая его производительность

  • Современные системы сквозной аналитики способны формировать десятки различных отчетов по многим маркетинговым и бизнес-показателям. Затем их можно быстро проверить и скачать в необходимом формате. Также ими поддерживается автоматическое составления отчетности за выбранный период времени: неделю, месяц, квартал, год

  • СА эффективно сегментирует аудиторию, выделяя ключевые группы клиентов. А еще дает возможность находить ошибки и недочеты в маркетинговой стратегии

Что такое умный алгоритм?

Умный алгоритм — это важное преимущество сквозной аналитики, которое позволяет автоматизировать процесс сбора, обработки и выгрузки данных в виде подробных отчетов. Каждый из популярных сервисов СА имеет свои собственные алгоритмы, в частности: Google Analytics, Roistat, Calltouch, Alytics, Ringostat, Comagic и прочие.

Алгоритм способен проводить множество вычислений в автоматическом режиме, помогая маркетологам отдать рутинные процессы на аутсорс.

Еще он может прогнозировать важные бизнес-метрики, проанализировав воронку продаж. К ним относятся коэффициент конверсии, средний чек и иные показатели, позволяющие вычислить оптимальные ставки контекстной рекламы и управлять ими прямо в рабочем интерфейсе.

Еще с ним можно гибко персонализировать сквозной анализ данных, адаптировав его под конкретную сферу бизнеса. Для этого достаточно указать этапы сделки и модели атрибуции. Чтобы воспользоваться преимуществами алгоритма, нужно подключить один из готовых сервисов СА. Далее нужно настроить веб-аналитику (добавив код на сайт), подключить CRM и импортировать данные из нее в базу системы аналитики.

Основные инструменты

У сквозной аналитики нет строго ограниченного набора инструментов, вместо этого она задействует комбинированные схемы. Каждый сервис СА предоставляет ряд встроенных функций, которые можно сочетать со сторонним программным обеспечением и источниками данных. В их числе:

Основные инструменты
  • Веб-аналитика. Ключевую роль здесь играют платформы Google Analytics и Яндекс Метрика. Они собирают и обрабатывают обширный срез данных о посещениях и иных действиях пользователей при помощи встраиваемых на сайты и в приложения счетчиков

  • UTM-метки. Добавляются в url сайта для фиксации источника трафика и других бизнес-метрик (количество переходов, ключевые запросы поиска, название кампании, содержание контента)

  • Коллтрекинг. Опции динамического или статического коллтрекинга анализируют входящие звонки клиентов, чтобы определить их источник. Подключение этой услуги расширяет охват СА, позволяя учитывать данные не только интернет-рекламы, но и телефонных звонков

  • CRM. Для полноценного проведения сквозной аналитики обязательно следует подключить к ней CRM-систему, выгрузив оттуда данные о заявках, продажах и прочих взаимодействиях с клиентами. CRM содержит единую клиентскую базу, позволяет отслеживать все этапы сделок, анализировать воронку продаж и прогнозировать прибыль

Формула

End-to-end аналитика помогает автоматизировать расчеты целого ряда важных бизнес-метрик. Вручную их вычисляют по следующим формулам:

  • CTR. Для расчета этого показателя общее количество кликов делят на количество показов объявления

  • CPC. Итоговая сумма рекламного бюджета (выделенного на конкретный способ продвижения) делится на количество кликов

  • CPA. Общий бюджет рекламной кампании делится на количество целевых действий

  • CPO. Для вычисления этой метрики нужно разделить общую сумму рекламного бюджета на количество продаж

  • ROMI. От полученной прибыли отнимают расходы на продвижение, делят это значение на ту же сумму расходов и умножают на 100%

  • ARPU. Общая сумма дохода от продаж за выбранный период времени делится на количество активных клиентов за тот же период

  • AOV. Для расчета показателя сумму выручки от продаж нужно разделить на их количество

  • LTV. При подсчете этой метрики сумму среднего чека умножают на количество продаж

Пример

Существуют три распространенные схемы сквозной аналитики:

  • Самая простая схема предполагает ручной подсчет данных в электронных таблицах (Excel, Google Sheets или других). С ней маркетологи самостоятельно анализируют данные о кликах и продажах, подсчитывают суммы выручки, полученной от каждой продажи, и сопоставляют их с расходами на продвижение.

  • Это наиболее трудоемкий и затратный по времени способ, актуальный для малого и микробизнеса с небольшими рекламными бюджетами

  • Более продвинутый метод применяет связку из сервисов веб-аналитики, услуги колл-трекинга и тех же электронных таблиц. Он обеспечивает сбор и анализ более объемного среза данных, а также частичную автоматизацию их обработки.

  • Платформы Google Analytics и Яндекс Метрика способны отслеживать большинство каналов интернет-трафика и производить расчет бизнес-метрик в автоматическом режиме. Далее маркетологи выгружают полученные сведения и вручную вносят их в таблицу для сверки с информацией о продажах и полученной прибыли

  • Третья схема подразумевает подключение сервисов сквозной аналитики: Roistat, Calltouch, Alytics, Ringostat, Comagic или других. Они предоставляют бизнесу готовые решения по автоматизированному сбору и анализу данных, а еще составляют инсайты и прогнозы на основе сделанных расчетов. Каждая из таких систем имеет свои особенности, преимущества и недостатки.

  • Они относятся к их функциям, видам обрабатываемых данных и точности обработки, расценкам на услуги и прочим нюансам

Содержание
Информация была полезна?
43 оценок, среднее: 4.1 из 5