Путь человека к врачу непрост. Человек спрашивает рекомендации у знакомых, проверяет отзывы о докторах, сравнивает цены и ищет клинику рядом с домом. Сложности начинаются сразу же: на одном сайте нет цен, а с другого не перезванивают в ответ на оставленную заявку.

Задача маркетологов клиники — провести посетителя по воронке продаж, чтобы тот в итоге оказался на приёме у врача. К тому же, до 80% входящего трафика оказывается нецелевым.

Как понять, какие из каналов приводят те самые, нужные нам 20% — то есть новых пациентов, которые приходят самостоятельно, а не по страховому полису?

В поисках ответа команда RuSoft объединила данные о действиях пользователей на сайте, рекламных источников, системы коллтрекинга и внутренней CRM и построила для сети клиник «Доктор рядом» сквозную аналитику. Полученные ответы позволили в 2 раза сократить расходы на рекламу и в 2,5 раза увеличить ROI.

Где болит?

Маркетинговая воронка у «Доктор рядом» включает такие шаги:

Входящее обращение — в 80% случаев это звонок. 15% позвонивших не проходят этап IVR (предварительно записанные голосовые сообщения), и мы теряем их уже на входе. Оставшаяся часть продолжает разговор с оператором. Если звонок пришёлся на пиковое время, когда свободных операторов нет (раннее утро), то клиент попадает в очередь. Её проходит 90% позвонивших.

40–50% человек общаются с оператором, чтобы уточнить цены, наличие профильного врача и время его приёма. 50–60% из них намерены записаться на приём, но только половина таких звонков действительно заканчивается записью. Из всех записавшихся на приём приходит 80% клиентов. При этом маркетологи не считают целевыми владельцев страховых полисов, а это 30% всех клиентов.

Итоговая конверсия из позвонивших в новых клиентов получается 8%.

Каждый звонок стоит клинике 480 рублей, а после прохождения воронки стоимость привлечения одного клиента — 6000 рублей. Чтобы снизить эти показатели, маркетологам нужно понять, какие из каналов приводят больше целевого трафика.

Пройдите полное обследование

Чтобы настроить сквозную аналитику, надо объединить данные, которые собираются и хранятся в разных системах. Дополнительная сложность в том, что у медицинской информационной системы «Инфоклиника» (МИС), в которой собирается информация о пациентах, приёмах и выручке, нет открытого API. Поэтому команда RuSoft собрала все данные в облачном хранилище Google BigQuery с помощью OWOX BI Pipeline.

Что с чем объединили?

Данные о поведении посетителей на сайте

Чтобы получать сырые данные и избежать семплирования, вся информация о действиях пользователей на сайте не только собиралась в Google Analytics, но и дублировалась в Google BigQuery.

Данные о расходах

Чтобы автоматически передавать данные из ВКонтакте, Facebook, Яндекс.Директа и MyTarget в Google Analytics и объединять их с данными из AdWords, аналитики использовали OWOX BI Pipeline.

Информация о звонках

В клинике используется система коллтрекинга Calltouch. С её помощью телефонные номера, которые человек видит на сайте, подменяются в зависимости от рекламной кампании. Сама система собирает данные об источнике, канале и ключевом слове кампании и передает эту информацию в МИС, где эти данные сопоставляются с записью на приём. Раз в сутки данные передаются в Google BigQuery.

Доктор, что со мной?

Когда все нужные данные собраны в Google BigQuery, аналитики построили необходимые отчёты с помощью Google Sheets и Google Data Studio.

Для анализа эффективности рекламных каналов и отдельных активностей построили отчёт, в котором видно:

• сколько денег тратится на каждую из них,
• сколько звонков, посещений и новых клиентов это приносит клинике.

В разрезе каждого канала и групп кампаний можно построить более детальные отчёты.

Чтобы в разрезе каждой рекламной кампании увидеть динамику по сессиям, звонкам и новым пациентам, аналитики используют дашборды в Data Studio. Из них также видно соотношение расходов и цены за клик, количество звонков и цены звонка, количество новых пациентов и стоимость их привлечения, что позволяет управлять кампаниями почти в Real Time.

Назначайте процедуры

Полученные данные позволили полностью пересмотреть маркетинговую стратегию клиники.

• Маркетологи увидели, что контекстная реклама как канал оказалась сильно переоценённой. Поэтому бюджет на неё сократили, оставив только кампании с лучшей семантикой.
• Такие каналы, как навигационные площадки (Яндекс, 2GIS), наоборот, оказались недооцененными, и на них было решено сфокусировать больше внимания в будущем.
• К тому же, маркетологи получили возможность тестировать новые рекламные форматы с небольшим бюджетом и сразу видеть результат.

В итоге, клиника увеличила ROI отдельных каналов в 2,5 раза и в 2 раза сократила расходы на целевую рекламу, при том же объёме продаж.