Сквозная аналитика: что это, как работает и зачем нужна бизнесу

Что такое сквозная аналитика

Простыми словами сквозная аналитика — это комплексный подход к сбору, обработке и анализу данных, направленный на построение полной цепочки взаимодействия клиента с продуктом или услугой. Этот метод позволяет не только видеть, какие источники трафика работают лучше, но и оценивать их влияние на всех этапах воронки продаж.

Отличие от традиционных методов

В традиционной аналитике данные об эффективности каждого канала, например, поисковой рекламы или email-рассылки, рассматриваются обособленно. Сквозная аналитика, напротив, интегрирует эти данные, создавая единую информационную базу. Она дает возможность понять, как разные каналы взаимодействуют между собой и как они влияют на конечный результат.

Как работает сквозной анализ данных

Сквозной анализ данных — это многоэтапный процесс, обеспечивающий интеграцию и обработку информации из различных источников для получения цельной картины эффективности бизнес-стратегий и рекламных кампаний. Эффективное использование этого подхода требует точной настройки всех этапов, от сбора данных до их визуализации и интерпретации.

Этапы работы

1. Сбор и агрегация данныхНа этом этапе данные извлекаются из разрозненных систем, включая CRM, ERP, платформы веб-аналитики, рекламные кабинеты и коллтрекинговые сервисы. Например, для компании, занимающейся электронной коммерцией, данные могут поступать из Яндекс.Директ, CRM-системы Битрикс24, платформы управления заказами МойСклад и сервисов email-маркетинга, таких как Unisender или Mindbox. Интеграция таких источников позволяет создать централизованную базу данных для дальнейшего анализа.
2. Обработка и нормализацияДанные из разных систем часто представлены в различных форматах, что затрудняет их сравнение. Нормализация данных приводит их к единой структуре. Например, данные о конверсиях из рекламного кабинета Google Ads и показатели продаж из CRM объединяются на основе уникального идентификатора клиента или заказа.
3. Аналитическая обработкаПосле нормализации данные проходят анализ, направленный на выявление закономерностей, таких как вклад каждого рекламного канала в общую воронку продаж. Использование моделей атрибуции, например UTM-меток или алгоритмов machine learning, помогает точно определить влияние каждого этапа пути клиента.
4. Визуализация и отчетностьДля удобства принятия решений аналитические данные представляются в виде интерактивных отчетов и дашбордов. Среди российских инструментов для визуализации можно выделить Яндекс.Датабрейк, КликКлауд и Metrics.ai, которые позволяют наглядно отображать ключевые метрики, такие как ROI, LTV и CAC. Например, с помощью Яндекс.Датабрейк можно создать отчет, демонстрирующий влияние онлайн-рекламы на офлайн-продажи в розничной сети.

Применение результатовНа основе полученных данных принимаются решения о перераспределении маркетинговых бюджетов, оптимизации каналов привлечения и улучшении клиентского опыта. В качестве примера можно привести ретейл-компанию, которая после внедрения сквозного анализа перенаправила часть бюджета с малоэффективной рекламной платформы на более результативную.

Инструменты сквозной аналитики

Инструменты сквозной аналитики — это программные решения, которые позволяют объединить данные из разных источников, создавая целостную картину бизнес-процессов. Они помогают анализировать эффективность маркетинговых стратегий, проводить мониторинг, учитывать специфику локального рынка и обеспечивать соответствие требованиям российского законодательства. Из чего состоит сквозная аналитика?

Основные категории инструментов

1. Платформы для автоматизации аналитикиПопулярные российские решения в этой категории включают Calltouch, CoMagic и Qrator Labs Analytics. Эти платформы интегрируются с рекламными кабинетами, CRM-системами и сервисами коллтрекинга. Например, Calltouch позволяет автоматизировать расчёт таких показателей, как ROI и LTV, а также предлагает инструменты для настройки мультиканальной атрибуции. CoMagic предоставляет расширенные возможности анализа телефонных звонков и веб-трафика, что особенно важно для компаний, использующих омниканальные стратегии. Qrator Labs Analytics, в свою очередь, фокусируется на анализе данных для повышения эффективности онлайн-кампаний и безопасности взаимодействий.
2. Системы визуализации данныхТакие инструменты, как Яндекс.Датабрейк и Redash, широко используются для построения дашбордов и отчетов. Яндекс.Датабрейк предлагает интуитивно понятный интерфейс, интеграцию с внутренними сервисами Яндекса и поддерживает локализацию данных на российских серверах, что особенно важно для компаний, работающих с персональными данными.
3. Коллтрекинговые системыВ этой категории лидируют такие решения, как Calltouch, Comagic и Manzana Group. Calltouch связывает звонки с конкретными рекламными кампаниями, позволяя учитывать офлайн-конверсии. Comagic предоставляет расширенные возможности анализа, включая запись звонков, что помогает оценить качество работы менеджеров.
4. CRM-системыРоссийские CRM-системы, такие как Битрикс24 и МойСклад, также играют ключевую роль в экосистеме сквозной аналитики. Битрикс24 обеспечивает глубокую интеграцию с рекламными платформами и инструментами аналитики, что позволяет связать маркетинговую активность с реальными продажами. МойСклад упрощает управление запасами и обработку заказов, предоставляя данные для анализа бизнес-процессов.

Настройка сквозной аналитики

Настройка сквозной аналитики — это сложный, но необходимый процесс, который позволяет компании объединить разрозненные данные и получить полное представление о пути клиента. Ключевыми этапами являются интеграция бизнес-систем, настройка моделей атрибуции и использование аналитических инструментов, таких как системы бизнес-аналитики (BI) и корпоративные хранилища данных (КХД).

Основные этапы настройки

1. Определение целей и метрик На начальном этапе необходимо определить цели анализа и ключевые метрики эффективности (KPI). Для интернет-магазина такими показателями могут быть стоимость привлечения клиента (CPA) и его пожизненная ценность (LTV).
2. Интеграция источников данных
   Данные из CRM, ERP, рекламных платформ и систем коллтрекинга объединяются в единое пространство. Это можно реализовать с помощью API-интеграций или ETL-процессов. Например, CRM-система Битрикс24 может быть связана с рекламными кабинетами Яндекс.Директ и Google Ads через готовые коннекторы.
3. Использование корпоративного хранилища данных (КХД) Для хранения и обработки больших объемов информации компании используют КХД, такие как решения на базе Яндекс.Облака. Хранилище позволяет централизовать данные, предоставляя доступ к ним для различных аналитических систем.
4. Внедрение BI-систем BI-системы, такие как Яндекс.Датабрейк обеспечивают визуализацию данных и помогают анализировать их в режиме реального времени. Например, можно построить дашборд, показывающий долю конверсий по каждому рекламному каналу, динамику ROI и LTV за квартал.
5. Настройка моделей атрибуции Сквозная аналитика включает выбор подходящей модели атрибуции для оценки эффективности каналов. Например, в интернет-рекламе используются линейная модель (равное распределение ценности между всеми точками контакта) или U-образная модель (основной вес на первый и последний контакт).
6. Проверка данных и обучение сотрудников Важным шагом является тестирование корректности данных и обучение сотрудников работе с аналитическими инструментами. Это помогает минимизировать риски ошибок и улучшить восприятие данных на уровне бизнес-команд.

Использование Excel в настройке сквозной аналитики

Excel остается востребованным инструментом благодаря своей универсальности и гибкости. Хотя он не предназначен для сложных аналитических процессов, его можно эффективно применять для:

• Сбора и объединения данных: В Excel удобно консолидировать информацию из разных источников, таких как отчеты CRM, рекламные кабинеты или выгрузки данных с сайтов.
• Обработки данных: С помощью формул, сводных таблиц и макросов можно выполнять расчеты, фильтровать данные и строить простые модели атрибуции. Например, сводная таблица поможет визуализировать, какой канал принес больше всего клиентов за определенный период.
• Анализа результатов: Excel используется для построения графиков и диаграмм, позволяющих увидеть основные тенденции, такие как динамика конверсий по каналам.

Роль «Яндекс Метрики» в сквозной аналитике

«Яндекс Метрика» — это мощный инструмент веб-аналитики, который предоставляет детализированную информацию о поведении пользователей на сайте. Среди ключевых возможностей для настройки сквозной аналитики можно выделить:

• Отслеживание пользовательских действий: Метрика фиксирует клики, скроллы, переходы по страницам и иные действия пользователей. Эти данные можно связать с рекламными источниками для построения цепочки взаимодействий.
• Установка целей и событий:Цели в «Яндекс Метрике» позволяют отслеживать выполнение основных задач сайта, включая оформление заказа или отправку заполненной формы. Это критично для оценки эффективности рекламных кампаний.
• Анализ пути клиента: Отчеты «Визит» и «Путь клиента» дают возможность понять, как пользователи переходят с одного канала на другой, что помогает выстроить полноценную модель атрибуции.
• Интеграция с рекламными платформами: «Яндекс Метрика» легко интегрируется с «Яндекс Директ», что позволяет оценивать эффективность рекламных кампаний и их вклад в конечные конверсии.

Роль КХД и BI в сквозной аналитике

КХД обеспечивает централизованное хранилище, где данные структурируются и обрабатываются для дальнейшего анализа. BI-системы, в свою очередь, визуализируют эту информацию, предоставляя удобные интерфейсы для анализа. Такое сочетание инструментов делает сквозную аналитику не только возможной, но и доступной для оперативного принятия решений на всех уровнях компании.

Ошибки и подводные камни при внедрении

При внедрении сквозной аналитики компании часто сталкиваются с типичными проблемами, которые снижают точность данных и эффективность анализа.

Неполная настройка отслеживания

• Проблема: Установка кода аналитики не на все страницы сайта
• Решение: Внедрять коды отслеживания на все посадочные страницы и точки конверсии

Некорректная настройка целей

• Проблема: Дублирование целей между разными системами аналитики
• Решение: Унифицировать настройки целей и исключить повторный подсчет конверсий

Игнорирование оффлайн-конверсий

• Проблема: Учет только онлайн-заявок без привязки телефонных звонков
• Решение: Использовать динамическую подмену номеров и интеграцию с телефонией

Неправильный выбор модели атрибуции

• Проблема: Применение одной модели для всех каналов и целей
• Решение: Настроить разные модели атрибуции в зависимости от специфики бизнеса

Сквозная аналитика vs веб-аналитика и CRM-аналитика

Понимание различий между типами аналитических систем помогает выбрать оптимальное решение для конкретных задач бизнеса.

Веб-аналитика (Google Analytics, Яндекс Метрика)

Возможности:

• Анализ поведения пользователей на сайте
• Отслеживание источников трафика
• Базовая атрибуция конверсий

Ограничения:

• Не показывает данные о доходах от клиентов
• Ограниченная интеграция с CRM и call-центрами
• Сложности с отслеживанием долгих циклов продаж

CRM-аналитика

Возможности:

• Детальная информация о клиентах и сделках
• Анализ воронки продаж и конверсий
• Расчет LTV и других метрик клиентской аналитики

Ограничения:

• Не связывает продажи с источниками трафика
• Ограниченные данные о рекламных расходах
• Сложности с анализом многоканального продвижения

Сквозная аналитика (Roistat, Calltouch, другие сервисы)

Преимущества комплексного подхода:

• Полная картина пути клиента от рекламы до покупки
• Точный расчет окупаемости каждого канала маркетинга
• Автоматическая синхронизация данных из всех систем
• Возможность анализа эффективности на любом этапе воронки

Модели атрибуции: сравнение и выбор под задачи

Выбор правильной модели атрибуции критично влияет на точность оценки эффективности рекламных кампаний. Рассмотрим основные подходы:

Last Click (Последний клик)

• Суть: 100% ценности присваивается последнему источнику перед конверсией
• Применение: Подходит для коротких циклов продаж и импульсивных покупок
• Недостатки: Недооценивает роль верхних уровней воронки

First Click (Первый клик)

• Суть: Вся ценность присваивается первому источнику контакта
• Применение: Эффективен для оценки брендинговых кампаний
• Недостатки: Игнорирует влияние нижних уровней воронки

Linear (Линейная)

• Суть: Ценность распределяется равномерно между всеми точками контакта
• Применение: Универсальный подход для большинства B2B-компаний
• Преимущества: Учитывает вклад всех каналов маркетинга

Time Decay (Временное затухание)

• Суть: Больший вес присваивается источникам, ближайшим к конверсии
• Применение: Оптимален для продуктов с длинным циклом принятия решений
• Особенности: Балансирует между первым и последним кликом

Готовые решения для корпоративного сектора

Платформы вроде Power BI в связке с системами сквозной аналитики позволяют создавать кастомные модели атрибуции, учитывающие специфику отрасли и бизнес-процессов.

Преимущества внедрения сквозной аналитики в бизнес

Внедрение сквозной аналитики в маркетинг дает возможность компаниям не просто собирать данные, но и использовать их для создания конкурентных преимуществ. Благодаря интеграции информации из различных источников, бизнес получает инструменты для точного анализа, повышения эффективности и принятия решений, основанных на фактах.

Основные преимущества

1. Комплексная оценка каналов продвижения Сквозная аналитика позволяет понять, какие каналы реально приносят прибыль, а какие являются убыточными. Например, анализ рекламных кампаний может показать, что затраты на контекстную рекламу оправданы только для определённых групп продуктов, в то время как таргетированная реклама эффективнее привлекает новых клиентов.
2. Оптимизация маркетинговых бюджетов За счёт детальной аналитики распределение рекламных бюджетов становится обоснованным. Например, ритейл-компания с помощью сквозной аналитики перераспределила 20% бюджета с низкоэффективного канала на платформу с более высоким ROI, увеличив общую прибыль на 12%.
3. Улучшение клиентского опыта Анализ данных о взаимодействии клиента с компанией помогает выявлять узкие места на пути клиента. Например, если аналитика показывает, что пользователи часто покидают сайт после добавления товара в корзину, это может быть сигналом для улучшения процесса оформления заказа.
4. Рост прозрачности процессов Централизованная система хранения и обработки данных повышает уровень прозрачности бизнес-процессов. Руководство компании получает возможность мониторить ключевые метрики в режиме реального времени и оперативно реагировать на изменения.

Повышение рентабельности бизнеса Снижение затрат на неэффективные инструменты, улучшение конверсии и обоснованное перераспределение ресурсов позволяют добиться значительного повышения рентабельности. Например, производственная компания после анализа затрат на привлечение клиентов выявила неэффективные каналы и сократила операционные расходы на 18%.

Вывод

Сквозная аналитика становится обязательным инструментом для компаний, серьезно подходящих к оптимизации маркетинговых инвестиций. Правильно настроенная система позволяет увеличить ROMI на 20-40% за счет перераспределения бюджета в пользу наиболее эффективных каналов.
Для успешного внедрения критично выбрать подходящую модель атрибуции, обеспечить качественную интеграцию с существующими системами и избежать типичных ошибок настройки. Инвестиции в профессиональное внедрение сквозной аналитики окупаются уже в первые месяцы использования через повышение эффективности маркетинга.