Библия интернет-маркетолога - Иван Барчёнков

вы хотите отследить, какие каналы оказывают решающее влияние на целевое действие, используйте «Последний непрямой клик». Если же вы хотите оценить эффективность именно рекламы из поисковой системы, выбирайте модель «Последний клик в Google Рекламе» или «Последний переход из Директа».

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.