Cквозная аналитика: как увеличить прибыль компании
Что показывает веб-аналитика
Веб-аналитика — показывает параметры посещаемости сайта: количество посетителей, источники, действия посетителей на сайте. На вашем сайте наверняка установлена Яндекс.Метрика или Google Analytics — самые популярные системы веб-аналитики.
В веб-аналитике можно настроить цели. Целью обычно становится просмотр страницы или оформление заказа. Если правильно настроили, то увидите сколько человек просто посетили сайт, а сколько из них оформили заказ. Это и называют конверсией сайта. Конверсию можно смотреть и по каждому каналу отдельно.
Результаты рекламных кампаний некоторых интернет-магазинов оценивают на основе целей в веб-аналитике — измеряют количество посетителей, которые выполнили цель «Заказ оформлен».
Данные из веб-аналитики. Допустим, на наш интернет-магазин садовых грилей мы запустили рекламу в Яндекс.Директ. Смотрим результат в Яндекс.Метрике:
Получили 1200 посетителей, из которых 24 оформили заказ. Конверсия 2% — хорошая конверсия для интернет-магазина дорогих грилей.
Мы не ограничились одним рекламным каналом и запустили кампанию еще и в Google Adwords. Результаты смотрим в родственной системе Google Analytics:
Из Adwords перешли 1000 посетителей, из которых заказ оформили 16. Конверсия получилась ниже — 1,6%. Делаем вывод, что Яндекс.Директ привлек более заинтересованную аудиторию.
Мы потратили на рекламу 48 000 рублей (по 24 000 на каждый канал) и получили 40 заказов. Привлечение одного заказа обошлось в среднем в 1200 рублей. Прибыль с одного гриля 3000 рублей — хорошо, остается 1800 рублей.
Каких данных не хватает в веб-аналитике. Каждый заказ окупает рекламу и приносит 1800 рублей. Руководитель отдела продаж говорит, что конверсия в продажу 60%. Менеджеры продают 60 клиентам из 100. В веб-аналитике мы не видим сколько из 40 заказов подтверждены и принесли реальные деньги.
Что говорят продажи
Большинство наших клиентов предпочитают оплачивать товар при получении. Процесс продажи проходит так:
- Посетитель оформляет заказ на сайте, но не оплачивает его;
- Менеджер интернет-магазина звонит клиенту и уточняет заказ. Обычно в этот момент клиент еще сомневается в выборе и задает вопросы. Хороший менеджер выявит потребность и расскажет про важные характеристики или посоветует более подходящий гриль. Клиент подтвердит заказ или откажется;
- Если заказ подтвердили, то клиент получит его в ближайшие 5 дней и оплатит при получении. Не исключены форс-мажорные ситуации, когда клиент отказывается от покупки в последний момент, но такие случаи единичны. Поэтому будем считать подтвержденный заказ совершенной покупкой.
Данные из CRM. Веб-аналитика показывает 40 заказов, но подтвержденных оказывается всего 24, и все заказы разные по сумме.
Теперь мы понимаем, что заработали не 1800 рублей с заказа, а всего 1000.
Потратили 48 000 рублей на рекламу, получили 24 заказа — каждый обошелся в 2000 рублей. Отняли эти 2000 от 3000 рублей прибыли = 1000 рублей.
Каких данных не хватает. Непонятно сколько подтвержденных заказов из Директа, а сколько из Adwords, и на какую сумму.
Связь веб-аналитики и продаж
Сквозная аналитика — считает прибыль по каждому рекламному каналу отдельно.
Мы выполнили простую интеграцию сайта с CRM-системой. Теперь отправляем информацию об источнике каждого заказа.
Данные при интеграции. Теперь видно, откуда пришел каждый покупатель — разделим подтвержденные заказы на 2 канала.
Подтвержденный заказ будем называть продажей. Итого: 9 продаж принес Директ и 15 Adwords. Если пересчитаем результат, то один клиент из Директа обошелся в 2666 рублей, а из Adwords’а в 1600 рублей. Видим, что Adwords сработал лучше Директа — принес больше заказов с меньшими затратами на каждый.
Суммы заказов по каналам оказались разные. Прибыль в 3000 рублей была средняя по всем продажам, а после интеграции мы увидели среднюю прибыль с каждого канала:
- Директ — 2000 рублей;
- Adwords — 4000 рублей.
Клиенты, которые пришли по рекламе в Adwords, принесли больше продаж и больше прибыли. Веб-аналитика недооценила Google Adwords, и мы тоже.
Теперь мы обладаем достаточной информацией, чтобы сделать выводы об эффективности каналов. Вот какие получились результаты с учетом расходов на рекламу:
Вывод. Директ сработал в минус. Мы могли не тратить время на настройку Директа и заработали бы 36 000 рублей прибыли, вместо 30 000. Бюджет 24 000 рублей вложили бы в Adwords и получили дополнительно 15 продаж. Тогда прибыль составила бы 60 000 рублей. Теперь мы знаем об этом благодаря сквозной аналитике и в следующем месяце заработаем в 2 раза больше.
Каких-то данных все еще не хватает. Большинство клиентов остались довольны покупкой и возвращаются за новыми решетками, казанами, приспособлениями для чистки гриля и другими аксессуарами. Из-за этого растет средний чек одного клиента, а бюджет на его привлечение сокращается в общей прибыли.
До сих пор мы оценивали каналы по первой покупке и из-за этого даже отключили Директ. Не хватает информации о последующих покупках наших клиентов.
LTV позволяет тратить на рекламу больше
LTV (LifeTime Value — пожизненная ценность) — прибыль с клиента за все время, пока он продолжает покупать у вас.
Данные о пожизненной ценности. Что произойдет, если клиент из Директа вернется через 3 месяца на сайт и купит набор решеток для гриля и казан? Это принесет еще 2000 рублей прибыли к 2000 прибыли с первого заказа. Итого — прибыль с одного клиента составляет 4000, а на его привлечение мы потратили 2666 рублей.
Правильный вывод. Директ снова становится прибыльным и мы зря его отключили. Теперь мы знаем реальную ценность клиента. Если раньше бюджет на привлечение ограничивался 2000 рублей, то теперь можно потратить 3000–4000 в Директе.
Кому сквозная аналитика НЕ нужна
Стоит признать, что сквозная аналитика нужна далеко не всем. Частично отказаться могут интернет-магазины с транзакционными продажами. Клиенты такого интернет-магазина оплачивают заказы сразу на сайте — совершают транзакции.
В этом случае эффективность каналов оценивается с помощью инструмента «Электронная торговля» в системах веб-аналитики. Электронная торговля показывает расширенные отчеты о заказах в интернет-магазине и о суммах заказов. Но LTV с помощью электронной торговли оценить не получится.
Кому нужна сквозная аналитика
Продажи в офлайне. Сквозная аналитика актуальна компаниям, которые привлекают клиентов онлайн, но сама продажа происходит за пределами сайта: продажа промышленного оборудования, бухгалтерские услуги или продажа прицепов для авто. Клиенты знакомятся с предложением на сайте, а затем оставляют заявку, звонят или приезжают в магазин.
Доставка еды. Точнее самовывоз — клиент собирает заказ на сайте, затем с ним связывается менеджер для подтверждения. Во время звонка ситуация может сильно измениться — клиент может отказаться или изменить состав заказа и прибыль компании, соответственно.
В этом примере сквозная аналитика необходима по двум причинам:
- Отслеживать подтвержденные заказы и суммы по каналам;
- Сфера заказа еды имеет огромный LTV — люди заказывают еду и, если им нравится, то они становятся постоянными клиентами надолго.
Как вы понимаете, отсюда появляются бесплатные пиццы, большие скидки на первый заказ и другие расходы на маркетинг. На первый взгляд кажется — компания сошла с ума! На самом деле маркетологи просто знают итоговую ценность клиента.
Фармацевтический интернет-магазин. Законодательство РФ запрещает продажу лекарств онлайн. Поэтому фармацевты предлагают заказать препараты в ближайшую аптеку и оплатить на месте. Далеко не все забирают забронированные медикаменты, и нужно понимать реальную эффективность рекламы. Если это мультирегиональная сеть, то эффективность рекламы критически важна.
Как использовать сквозную аналитику на практике
Оптимизируем рекламу. В середине статьи мы напрасно избавились от Яндекс.Директа, но есть и другие варианты. Отключим только некоторые объявления, которые расходуют бюджет, но не приносят реальных заказов. Система сквозной аналитики Roistat позволяет оценивать эффективность вплоть до отдельного запроса в контекстной рекламе.
Схема проста:
- Отключаем неэффективную рекламу — ключевые фразы, кампании или весь канал;
- Направляем сэкономленный бюджет в эффективные каналы.
Находим новые каналы. Настроена сквозная аналитика — есть объективная оценка новым рекламным каналам. Попробуем все возможные каналы и отсеим неэффективные по предыдущей схеме.
Увеличиваем LTV. Теперь есть понимание реальной ценности клиента и вы можете потратить на привлечение немного больше. Предложите скидку на второй заказ, подарите второй товар, отправьте купон ко дню рождения или персональное предложение — теперь видно как эти действия окупаются. Получается чем больше тратите на клиента, тем больше он тратит на вас.
Менеджеры лучше продают. Разберитесь почему низкая конверсия по каналу Яндекс.Директ — сравните работу менеджеров в разрезе отдельного канала. Может быть проблема не в Директе. Просто менеджер Вася снижает среднюю конверсию, и все держится на Маше.
Платим рекламным агентствам за результат. Клики и заявки вас теперь вряд ли интересуют. По-крайней мере теперь есть четкое понимание сколько должны стоить клики и заявки. Если агентство не обеспечивает стоимость, которая вписывается в финансовую модель — с ним не стоит работать.
Так появляется инструмент подбора правильного агентства или собственного штата маркетологов. Теперь легко оценивать пользу объективно.
Воспользуйтесь готовым шаблоном — расчет модели маркетинга вашей компании. Введите текущие показатели и поймете как увеличить прибыль (добавьте таблицу себе на Google Drive, чтобы можно было редактировать).
Для простоты понимания мы рассмотрели только 2 канала контекстной рекламы. На самом деле система сквозной аналитики агрегирует все рекламные каналы компании. Иногда даже можно привязать наружную рекламу.
«Теперь вы знаете как сквозная аналитика помогает построить прибыльный маркетинг. Настройка такой системы в компании не решит все проблемы маркетинга, но поможет увидеть слабые места и точки роста. Остается только влиять на показатели».
Подписывайтесь на наш блог, в котором мы рассказываем как влиять на эти показатели.