Стек сквозной аналитики онлайн-сервиса из 4 частей

Почему Директ, Метрика и CRM показывают три разные картины

Каждый сервис считает свое. Директ считает клики и конверсии по последнему клику внутри своего кабинета. Метрика считает визиты и достижения целей, часто по другой модели атрибуции. CRM считает сделки, но не знает, из какого объявления пришел контакт. Отсюда три разные картины по одному каналу, и решение по бюджету приходится принимать на глаз.

Сквозная аналитика связывает эти слои в одну таблицу от показа до оплаты. Ее задача показать стоимость не клика, а квалифицированного лида и продажи по каждой кампании. Тогда веб аналитика перестает жить отдельно от продаж, и вы видите, какой канал реально окупается.

На длинном цикле это особенно важно. Клиент приходит с одного объявления, возвращается через поиск бренда, читает статью и оставляет заявку с третьего визита. Директ по последнему клику отдаст всю заслугу брендовому запросу, хотя привел человека другой канал. Без сквозной картины бюджет достается тому месту, где случился последний клик, и теряется вклад канала первого касания.

На сводке по контексту видно верх воронки: миллионы показов, десятки тысяч кликов, сотни отправленных форм. Заявок много, а цена обращения уже около 10 тысяч рублей. Но это только верх воронки. Что из этих форм стало квалом и оплатой, обычный отчет рекламного кабинета не покажет, и здесь начинается работа сквозной аналитики онлайн сервиса.

Почему дешевая заявка это еще не дешевая продажа

Самый частый разрыв в данных вскрывается, когда рядом ставишь цену заявки и число продаж. Зеленая, то есть дешевая заявка нередко дает ноль оплат, а часть дорогих, красных заявок доходит до сделки. В отчете по кампаниям это видно построчно.

Возьмем реальные цифры проекта, обезличенного по клиенту. За период рекламный бюджет в Директе около 1,58 млн рублей, 107 квалов, средняя стоимость квала около 14 800 рублей и 7 продаж. Из квала в оплату доходит 6,54 процента. По верхней метрике, цене заявки, часть кампаний выглядит отлично. По нижней, продажам, картина совсем другая.

Оценивать канал по цене заявки без привязки к оплате означает хвалить кампанию, которая приносит дешевый, но не покупающий трафик. Вывод для распределения бюджета простой: усиливаем кампании, которые доводят до сделок, и режем те, что копят только заявки. Дешевая цена лида без продаж это не победа, а замаскированный слив бюджета.

На практике это выглядит так. Берете отчет по кампаниям и сортируете его по числу продаж, а цену заявки смотрите во второй колонке. Сверху окажутся кампании, которые дороже в пересчете на заявку, но реально приносят оплаты. Снизу кампании с копеечными заявками и нулем сделок. Дальше решение очевидное: бюджет с нижних кампаний постепенно переливаете в верхние и следите, как меняется общая стоимость продажи по проекту.

Готовый сервис или сборка на DataLens: что выбрать

Два рабочих пути собрать стек. Первый это готовая система сквозной аналитики: Roistat, Calltouch и похожие сервисы с коробочными интеграциями. Второй это сборка на Яндекс DataLens поверх Метрики, коллтрекинга и выгрузок расходов. Инструменты аналитики разные, задача одна: свести четыре слоя в один дашборд маркетинга.

Дашборд ниже это как раз datalens дашборд. В одном экране рекламный бюджет, сумма квалов, стоимость квала, продажи и конверсии по этапам. Виден весь путь от клика до сделки. Суммы выручки и ДРР по этому клиенту скрыты намеренно: на длинном цикле прямая атрибуция за короткий период их искажает, потому что сделки дозревают позже.

Что выбрать под размер и бюджет. Небольшому сервису с одним-двумя каналами и коротким циклом проще взять готовую систему и не строить свою витрину. Среднему и крупному онлайн-сервису с длинным циклом, кастомной воронкой и своим аналитиком выгоднее сборка на DataLens: модель под себя и без потолка по объему данных.

Часто работает гибрид. Готовый сервис ставят на старте, чтобы быстро увидеть сквозные цифры, а через полгода, когда воронка усложняется, переезжают на DataLens ради гибкости. DataLens в базовом объеме бесплатен, поэтому основная статья затрат тут это время специалиста на настройку и поддержку витрин.

Где обычно рвутся данные

Даже собранный стек врет, если данные теряются по дороге. Вот дыры, которые встречаются чаще всего, и как их закрыть.

• Обращения без источника: звонок или заявка пришли, а utm и кампания потерялись. Лечится коллтрекингом с подменой номера и передачей меток в CRM.
• Разные модели атрибуции: Директ по последнему клику, Метрика по первому или по последнему значимому переходу. Цифры не сходятся. Фиксируем одну модель для всех отчетов.
• Оффлайн-конверсии не возвращаются в рекламу: сделка закрылась в CRM, а Директ об этом не узнал. В итоге автостратегии учатся оптимизировать заявки, хотя оплаты уже случились.
• Рассинхрон справочника кампаний: кампанию переименовали, и история разъехалась. Держим единый ключ по ID кампании.

Отдельный разрыв это оценка каналов без разреза по категории таргетинга и типу трафика. На разбивке видно, что целевой спрос, прямые запросы, выкупается дороже всего и съедает основную долю бюджета, а сопутствующий и широкий охват дают заявки дешевле. Такой разрез это часть аналитики каналов трафика, без которой перераспределение бюджета делается вслепую.

Последняя ловушка на длинном цикле это оценка месяца по расходам того же месяца. На помесячной сводке расходы идут ровно из месяца в месяц, а продажи приходят рывками, спустя недели и месяцы после клика. Если делить бюджет месяца на продажи того же месяца, ранние месяцы выглядят провальными, а поздние волшебными. Правильная атрибуция трафика на длинном цикле смотрит на когорты по дате первого касания, а не по дате оплаты.

Как проверить, что цифры сходятся, и внедрить стек по шагам

Перед тем как доверять дашборду, прогоните четыре сверки. Они ловят большую часть потерь данных.
1. Сверьте клики в Директе и визиты с рекламных меток в Метрике за тот же период. Расхождение больше 10-15 процентов означает потерю меток или проблему со счетчиком.
2. Сверьте число отправленных форм в Метрике и число обращений в коллтрекинге. Если форм заметно больше, часть заявок теряет источник.
3. Сверьте квалы и сделки в дашборде с ручным подсчетом в CRM за неделю. Цифры должны сойтись до штуки.
4. Проверьте, что у каждой продажи в дашборде есть источник вплоть до кампании. Продажи без источника это дыра в передаче меток.

Порядок внедрения
1. Опишите воронку: этапы от заявки до оплаты и что именно считаете квалом.
2. Настройте и проверьте Метрику: цели на отправку форм, корректные utm, ClientID.
3. Подключите коллтрекинг с подменой номера, чтобы звонки получали источник.
4. Свяжите обращения с CRM и договоритесь о статусах: что такое квал и что такое продажа.
5. Соберите выгрузки расходов и постройте дашборд, готовым сервисом или витриной на DataLens.
6. Настройте передачу оффлайн-конверсий обратно в Директ, чтобы автостратегии учились на оплатах.

С чего начать, если аналитики пока нет

Если сейчас нет ни коллтрекинга, ни дашборда, не пытайтесь собрать весь стек за раз. Начните с одного разреза, который прямо влияет на бюджет, и наращивайте по мере надобности.
1. Поставьте цели в Метрике на отправку форм и проверьте utm на всех кампаниях. Это бесплатно и закрывает базовую атрибуцию.
2. Подключите коллтрекинг, если часть заявок идет звонками. Без него половина обращений будет без источника.
3. Заведите таблицу связки обращение, квал, продажа по каждой кампании хотя бы вручную. Даже ручной свод за месяц уже показывает, где заявки есть, а продаж нет.
Через один-два месяца на этих данных вы уже решаете, хватает ли готового сервиса или пора строить витрину на DataLens. Так настройка сквозной аналитики идет от простого к сложному и не встает на полгода.