Сквозная аналитика: как работает, зачем нужна и как её настроить

Что такое сквозная аналитика и для чего она нужна

Представьте, что вы открыли магазин футболок для фанатов сериалов. У вас есть партии футболок, списки сериалов, тематических форумов и онлайн-кинотеатров. Если вы сможете соединить всё это вместе, то создадите самый крупный ресурс фанатской атрибутики. Поэтому вы заказываете десять тематических статей для форумов под каждый сериал и покупаете рекламные интеграции в онлайн-кинотеатрах. Это ролики, в которых в течение десяти секунд коты, наряженные в футболки по разным сериалам, танцуют в неоновых лучах.

После этого есть три варианта развития событий:

• Ваша реклама успешна, вся партия распродана. Вы — гениальный маркетолог и уже рассылаете кейсы по модным московским конференциям. Даже присматриваете место для продажи там своего мерча. Сквозная аналитика вам нужна для красоты.
• Ваша реклама никому не понравилась, вы получили претензию от ФАС за неправомерное использование изображений из фильмов, фанаты говорят, что никогда не видели хлопка хуже вашего. Ваша контора закрывается.
• Самый правдоподобный: вы продали одну-две футболки по каждому из десяти сериалов. Вы также продали ещё шесть футболок по сериалам, которых вообще не было ни в одной рекламной интеграции. Кроме того, вам на почту пришли вопросы, есть ли у вас леггинсы и можно ли заказать в офис на день рождения компании кружки с фотографией Парижа. Вы не понимаете, что происходит, и пытаетесь разобраться. Больше всего вас мучит вопрос, хороша ли была ваша реклама. Вас также беспокоит: Париж — это повод для масштабирования линейки или вам только так кажется?

Вы вбиваете свои вопросы в Google и на всех страницах видите один и тот же ответ: «вам нужна сквозная аналитика».

Бизнесу нужна сквозная аналитика на любом из этапов его существования в тот момент, когда возникает полная неопределённость в принятии решений. Сквозная аналитика — это методология объединения нескольких аналитических систем. Это не всегда что-то очень сложное.

Самый простой пример сквозной аналитики — облачная касса. Клиент совершает покупку. Об этом узнаёт его банк. Деньги списываются со счёта покупателя и попадают на счёт продавца. Во время движения средств генерируется чек. Копия чека сразу отправляется в налоговую. А состав заказа вместе с номером, контактной информацией, адресом и деталями сохраняется в системе управления заказами продавца.

Суть в том, что несколько участников объединены системой, в которую записывается определённая информация. Когда возникает некоторое событие, например покупка, активируется цепочка обязательных процедур, которые сообщают нужную информацию всем агентам-участникам.

Сквозная аналитика — это методология, химера, её не существует в виде сервиса или компьютерной программы. Это процесс, который может объединять любые системы.

Когда вы тренируетесь на беговой дорожке, ваш фитнес-браслет сохраняет потраченные калории в телефон, который потом даёт вам рекомендации вроде «пейте больше воды и дышите осознанно». Это тоже сквозная аналитика. Когда вы посылаете сообщения сами себе, чтобы открыть на другом устройстве, — это пример кросс-девайсного обмена данными, а значит, тут тоже существует сквозная аналитика. Когда вы создаёте личный кабинет по номеру телефона в интернет-магазине, делаете новый загранпаспорт через «Госуслуги» или следите за балансом сим-карты с помощью сайта оператора — всё это сквозная аналитика.

Как бизнес использует сквозную аналитику

Обычно под сквозной аналитикой для маркетинга понимают связку рекламных расходов с несколькими источниками:

• доходы на сайте;
• доходы в офлайн-магазине;
• анализ звонков и форм на страницах сайта;
• обработка заявок;
• статусы обработки колл-центром;
• мониторинг доступности товаров на складе, мониторинг и управление статусами доставки;
• автоматизированные рассылки и коммуникации;
• цепочки коммуникаций с пользователем;
• хранение персональных данных;
• связка персональных данных и программы лояльности;
• история начисления компенсаций и внутренней валюты;
• эмиссия промокодов и статус применения промокодов конкретным пользователем в конкретном заказе;
• создание единого хранилища всей этой информации для изучения и автоматической сверки с системой бухучёта и обогащения его новой информацией.

Какие данные будет собирать и объединять бизнес, часто зависит от его размера.

Микробизнес зачастую ограничивается объединением данных по доходам, расходам, телефонным звонкам и принятым заявкам.

Малый бизнес интересуют интеграции со складом и доставкой.

Средний и крупный бизнес — автоматизации, цепочки коммуникаций, программы лояльности, изучение персональных данных и так далее.

Что бизнес делает с этими данными?

Детализирует маркетинговые активности. Этим занимается микробизнес и малый бизнес. В мире маркетинга сквозная аналитика — набор средств, которые помогают объединить данные о доходах и расходах в одну систему, добавив детализацию того, какие именно рекламные активности какое количество покупателей привлекли на сайт. С этим рынок готовых сервисов и решений более-менее справился — он может предложить no-code-решения для быстрого подключения.

Если вы продаёте билеты на концерты или доступ к платным сервисам, то вам больше ничего и не нужно. Этих возможностей аналитики хватит на долгое время. Справится «Яндекс.Метрика», которая внедряется бесплатно в два клика. С 2021 года в ней существует бесплатная функция объединения информации в один отчёт из разных каналов, включая колл-трекинг.

Платные инструменты вроде Roistat, Owox и Bitrix24 предоставляют идентичную функциональность, но с большим количеством подключаемых рекламных каналов — многие из них не используются на территории России. С помощью «Яндекс.Метрики» можно объединить не только информацию от рекламных каналов, но и данные колл-трекинга, сделок в amoCRM, сведения из Tilda и многое другое. В отличие от аналогов, сквозная аналитика в «Яндекс.Метрике» бесплатна.

Аналитика с информацией по «последней миле». Эта информация нужна компаниям с длинным циклом продаж. Например, тем, что продают товары с доставкой, оплачиваемые наличными по факту привоза, установку зубных виниров, дорогие товары вроде автомобилей или недвижимости, а также B2B-товары и услуги. Здесь нужно объединить не только информацию о расходах, но ещё статусы оказания услуги, фактическое количество полученных от покупателя средств.

Сложная система может оказаться дороже, чем полёт президента компании в открытый космос. Речь идёт о ситуациях, когда компании необходимо понимать, регулярный ли покупатель делает заказ на сайте, сколько бонусных рублей ему начислить, как давно он покупал что-то в последний раз и какая у него любимая товарная категория, чтобы начислить на неё повышенный кешбэк. Готовых решений таких задач просто не существует на рынке, кто бы что ни писал у себя на сайте.

Существует системы, удобные для внедрения такой функциональности, но сложность их подключения всё равно не на уровне «табуретка из Икеи». «Яндекс.Метрика» с 2021 года также может объединять данные рекламных каналов с данными amoCRM и Bitrix. Требуется небольшая программная доработка по готовой написанной инструкции.

Мониторинг бизнеса для средних и крупных компаний. Очень часто у крупного бизнеса хватает денег на внедрение таких сложных инструментов, однако не хватает трудовых ресурсов на отладку качества передачи данных. Кроме того, что самое главное, не хватает маркетологов, которые бы пользовались всеми этими возможностями. Кроме разработчиков, архитектора и аналитиков, вот эту систему не выстроит никто и никогда.

Сквозная аналитика помогает лучше понимать клиента, планировать акции, считать результативность своей работы и составлять стратегии развития. Но только на бумаге. Она должна быть обязательно объединена с системой контроля.

Интеграция сквозной аналитики с системой бухучёта. На любом из этапов бизнеса система бухучёта должна трансформироваться вместе с новой функциональностью. Если мы тратим деньги на рекламу, то в системе бухгалтерского учёта должен быть отражён расход по активностям:

• куда записать доход по этим же активностям;
• как учесть сумму бонусных рублей или отмену заказа;
• как посчитать бесплатные доставки;
• как объединить товарные SKU для акций;
• как продать несколько товаров в одном комплекте со скидкой;
• как всё это отразить в бухгалтерии.

Суть в том, чтобы не построить внедрениями всех этих прекрасных инструментов параллельную бухгалтерию с заведомо искажёнными цифрами. Цифры маркетинговой сквозной аналитики и цифры бухгалтерской системы могут не сойтись никогда. Бизнес, преодолевший этот барьер, — это data-driven-бизнес.

Подключить систему бухгалтерского учёта к рекламным кабинетам, хранилищам данных, системе лояльности, учёта товаров и заказов могут только технические специалисты. Ни один маркетолог такую интеграцию произвести никогда не сможет, поэтому смело давайте отпор работодателю, если он спрашивает вас: «Почему мы рекламируем товары, которых нет в наличии». Работодателю можно ответить: «Сам дурак».

Как выбрать инструменты сквозной аналитики

Прежде чем внедрять сквозную аналитику, определите размер бизнеса. Это действительно имеет значение, так как вложения в систему автоматизации могут не дать ощутимого прироста выручки на маленьких объёмах.

На каждом этапе необходимо достичь определенного уровня развития аналитической инфраструктуры. Большинству бизнесов, которые хотели бы внедрить сквозную аналитику для увеличения рентабельности продаж, достаточно исправить ошибки в текущей инфраструктуре. Строить великие и умные системы всегда приятнее, чем искать проблему в собственных рекламных аккаунтах.

Сквозная аналитика и продажи

Давайте представим, что мы со всем справились, прошли первый этап внедрения сквозной аналитики и нажали три заветные кнопки в «Яндекс.Метрике». Внедрённая система сквозной аналитики на старте помогает изучать товарный ассортимент и сегментировать пользователей для предоставления им персональных спецпредложений.

Аналитика товарного ассортимента с помощью ABC-анализа

Когда мы меняем оформление сайта, нам нужно решить, что показывать в верхней части экрана, что в нижней, о чём стоит писать на главной странице, а о чём не стоит писать. Такие дилеммы возникают, потому что визуальное пространство ограничено, пользователь не может запомнить абсолютно всё, — а также по эстетическим соображениям.

На помощь в такой ситуации приходит ABC-анализ, с помощью которого можно быстро сделать приоритизацию самых разных объектов. ABC-анализ чаще всего используют в мерчандайзинге и оценке товарного ассортимента. Он показывает, какие товары — бестселлеры, какие формируют постоянный спрос, а какие практически не приносят дохода, но присутствуют в выдаче.

Концепция классического исследования очень проста. Нужно найти три комбинации товаров:

• Комбинация А. 80% выручки в рассматриваемом периоде было сгенерировано продажами 20% товарного ассортимента.
• Комбинация В. 15% выручки в рассматриваемом периоде было сгенерировано 30% товарного ассортимента.
• Комбинация С. Это остальные 50% товарного ассортимента, которые принесли 5% всей выручки.

Считать, что в группу С входят только никому не нужные товары и услуги, — ошибка. Туда входят товары, которые нужны для иллюзии выбора, продукты, которые должны присутствовать всегда вне зависимости от спроса, и товары роскоши или высокой ценовой категории. Их редко покупают, но их наличие обеспечивает лояльность клиентов на долгие годы.

ABC-анализ помогает:

• понять, о каких преимуществах бизнеса следует упомянуть более массово;
• решить, какую информацию сообщать только в особых случаях;
• оценить другие объекты — например, рекламные активности.

Наши рекламные активности могут быть сегментированы таким же образом. Можно провести дополнительные исследования, отталкиваясь от выручки или от расходов. Каждая рекламная кампания будет иметь сегмент АВ или С в зависимости от приносимой выручки и сегмент АВС в оценке расходов, где А будут рекламные кампании с самыми большими бюджетами.

Такая сегментация может дать много тактических манёвров для оптимизации бюджета и помочь сформировать товарные и ценностные подборки.

Сегментация пользователей с помощью RFM-анализа

Программа лояльности позволяет выразить признательность нашим клиентам за то, что они выбирают наш бизнес, а также создаёт для них поводы делать это чаще.

Программы лояльности помогают сделать менее напряжёнными две противоположные ситуации:

• Нам хотелось бы сделать комплимент.
• Нам нужно извиниться.

Делать комплименты сложно: они должны быть правильными, красивыми, заслуженными, личными, сдержанными, без надрывов, не очень редкими и не очень частыми — одним словом, уместными.

Извинения — тоже сложный жест. Они не должны выглядеть как обесценивание ситуации и нежелание решать проблемы. Подарок в качестве извинений не должен выглядеть как подкуп. К тому же редко случается, чтобы ситуация вышла из-под контроля настолько, что вам открыто об этом заявили. Чаще всего о необходимости принести извинения нужно догадаться самостоятельно, а это бывает крайне непросто.

Для разрешения таких непростых ситуаций и формирования плана действий на все случаи жизни и существует методика сегментирования клиентов с помощью RFM-анализа:

• R — recency, давность;
• F — frequency, частота;
• M — monetary, выручка.

Каждый клиент в нашей клиентской базе проходит скоринг, согласно которому ему присваивается балл от 1 до 4 по каждой из шкал:

• Для recency 1 означает клиентов, которые покупали что-то очень давно, а 4 — тех, что покупали что-то недавно.
• Для frequency 1 — сделали одну или две покупки, а 4 — сделали много покупок.
• Для monetary 1 — потратили немного денег, а 4 — больше остальных.

У каждого клиента формируется сегмент, сложенный из трёх цифр. Они показывают категорию клиентов. Например, 444 — это категория «чемпионы». Она означает, что клиент очень часто у нас что-то покупает, недавно покупал что-то и отдал довольно много денег за все покупки.

Ещё есть такие категории:

• лояльные посетители;
• потенциально лояльные;
• были недавно;
• нужно о нас напомнить;
• ушли безвозвратно — не контактируют с нами;
• в зоне риска — можем потерять.

Накапливая базу и проводя исследования, например, раз в месяц или квартал, имея информацию об истории изменения сегмента каждого нашего гостя, мы можем сделать немало интересных открытий. Например, найти гостей, которые часто покупали и резко перестали, или тех, кто был недавно и потратил очень много денег, а ещё тех, кто покупает часто на маленькие суммы и с большими скидками.

Для каждого сегмента мы можем придумать свою стратегию коммуникаций и увеличить за счёт этого выручку. Например, кого-то вообще можем перестать оповещать о наших распродажах.

Кто должен делать сквозную аналитику?

Если вам нужно организовать сквозную аналитику для вашего бизнеса, требуется внутренний аналитик. Он сможет делать всё, кроме интеграции программы лояльности.

Маркетолог сквозную аналитику не построит, он может только справиться с интеграцией расходов в «Яндекс.Метрику». Всегда берите аналитика с навыками разработки и соответствующим бэкграундом. Если компания крупная, то берут отдельно разработчика и отдельно аналитика. Аналитик — это всегда дорого.