Как работает сквозная аналитика (End-to-End Analytics)

Эффективное использование сквозной аналитики позволяет оптимизировать рекламный бюджет, обеспечить успех маркетинговых стратегий и достичь высокого уровня прибыльности в долгосрочной перспективе. В этой статье расскажу, что такое сквозная аналитика, кому она нужна и как работает. 

Что такое сквозная аналитика

Сквозная аналитика (end-to-end analytics) — метод, помогающий компаниям понять, как их клиенты взаимодействуют с ними от начала до конца. Он позволяет объединять и анализировать данные из разных источников, таких как онлайн-реклама и данные от клиентов, чтобы принимать лучшие решения по рекламе и обслуживанию.

1. С помощью сквозной аналитики компании могут понять, насколько эффективны их рекламные кампании и какие РК работают лучше всего. А также определить, как лучше использовать рекламный бюджет, чтобы привлечь больше клиентов и увеличить прибыль.
2. С маркетинговой точки зрения, сквозная аналитика играет критическую роль в обеспечении успешности маркетинговых стратегий и эффективного использования рекламного бюджета. Этот подход предполагает сбор и интеграцию данных из различных источников, таких как Google Ads, Facebook, Google Analytics 4, CRM и других инструментов.
3. С помощью сквозной аналитики маркетологи получают комплексный отчет о влиянии различных маркетинговых кампаний и каналов на поведение и конверсии клиентов. Проводя анализ данных из этих источников, они могут определить, какие каналы и рекламные стратегии работают лучше всего, а какие нуждаются в оптимизации.

Кому нужна сквозная аналитика

1. Интернет-магазинам. Сквозная аналитика дает возможность понять поведение клиентов на вебсайте, определить популярные товары и услуги, оптимизировать воронку продаж и улучшить эффективность маркетинговых кампаний. Она также позволяет улучшить персонализацию предложений для клиентов и увеличить конверсию заказов.
2. B2B-компаниям. Помогает понять, как бизнес-партнеры взаимодействуют с продуктами или услугами, выявить возможности для увеличения эффективности сотрудничества и улучшить взаимоотношения с клиентами.
3. SaaS-компаниям (программное обеспечение как услуга). Позволяет отслеживать пользовательский опыт и осуществлять анализ использования программного обеспечения клиентами. Это помогает понимать, как улучшить продукт, привлечь новых пользователей и сохранить существующих.
4. Торговым сетям и розничным магазинам. Сквозная аналитика выступает инструментом для отслеживания данных о клиентах, продажах, рекламных кампаниях и т.д. Это помогает определить популярные продукты, эффективные маркетинговые каналы и оптимизировать инвестиции.
5. Финансовым учреждениям. Важна для банков, страховых компаний и т.д. Помогает анализировать финансовые транзакции, хранить информацию о клиентах и их поведении, выявлять мошенничество и обеспечивать сбалансированный подход к риск-менеджменту.
6. Социальным медиаплатформам. Помогает анализировать взаимодействие пользователей со страницами и рекламой в социальных сетях. То есть, с ее помощью вы сможете понять, какие контент и реклама являются наиболее привлекательными для аудитории и как улучшить взаимодействие с ней.

В целом, сквозная аналитика станет полезным инструментом для любого бизнеса, который стремится оптимизировать свою деятельность, улучшить сбыт, снизить расходы и принимать обоснованные решения.

Как работает сквозная аналитика

Главная цель сквозной аналитики заключается в том, чтобы автоматизировать анализ данных, понять, как пользователи взаимодействуют с брендом, продуктами или услугами на всех этапах — от первого контакта и до оформления заказа.

Сквозная аналитика предполагает следующие шаги.

1. Сбор данных. Все данные, касающиеся взаимодействия клиентов с брендом, продуктами или услугами, собирают из разных источников:

• инструменты веб-аналитики (Google Analytics 4);
• рекламные источники;
• CRM-системы и базы данных на стороне бизнеса. 

Эти данные загружают в единое центральное хранилище данных.

2. Агрегация данных. Данные из разных источников агрегируются в таблицы или витрины данных, где они объединяются и хранятся в структурированном формате. Это позволяет получить обобщенную картину того, как пользователи взаимодействуют с брендом на разных платформах и каналах.

3. Вывод отчетов и графиков. После агрегации данные подвергают анализу, и результаты представляют в виде отчетов и наглядных графиков. Они позволяют понять ключевые тренды, статистику, инсайты и зависимости, что помогает в принятии эффективных решений.

Какие инструменты можно использовать для сведения данных

Существует много подходов к сквозной аналитике, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения. Рассмотрю некоторые из них.

Ручная сквозная аналитика

Этот подход используется в основном малыми бизнесами или в случае, когда объем данных небольшой. Сбор и анализ данных осуществляется вручную с использованием таблиц, формул и макросов. Он может быть бесплатным, но с ограниченной гибкостью, и требует ручного обновления отчетов.

Сервисы, предоставляющие услуги сквозной аналитики

Сервисы этого типа предлагают инструменты для сквозной аналитики, которые легко настроить и использовать. Они предоставляют определенный набор функций и отчетов, что делает их отличными решениями для среднего бизнеса. 

Owox

Платформа помогает компаниям решать задачи по сквозной аналитике, но не является сервисом сквозной аналитики в полном смысле этого слова. Однако имеет функционал, чтобы выполнять важные функции коннектора для сбора данных.

Основная роль Owox заключается в том, чтобы собирать данные из различных источников, таких как вебсайты, мобильные приложения, социальные сети и рекламные каналы, и объединять их в единую базу данных. Это позволяет компаниям получать полный перечень информации о своих клиентах, их контактные данные, историю взаимодействий, предпочтения и поведение.

Однако для сквозной аналитики компания должна настроить процесс сбора данных с максимальной детализацией и эффективностью, и связать их с другими аналитическими инструментами или CRM-системами. Это может потребовать дополнительных усилий и экспертного сопровождения со стороны Owox или других специализированных компаний.

Ringostat 

Это многофункциональная платформа для коллтрекинга, CRM и аналитики, которая помогает компаниям автоматизировать анализ данных, повысить эффективность продаж, маркетинга и клиентского сервиса.

Одна из ключевых функций Ringostat — это сквозной анализ данных, который позволяет компаниям получить полный перечень информации из CRM-систем (о своих клиентах, их контактных данных, истории взаимодействий), отслеживать эффективность своих продаж и выявлять области, которые можно улучшить, или получить общий перечень информации о своем бизнесе. 

Однако, SaaS-подходы могут быть несколько рамочными, ограничивая возможность интеграции с некоторыми инструментами, системами CRM. То есть синхронизация возможна только по определенному перечню источников, и вы всегда будете в тех рамках отчетов, которые предлагает интерфейс пользователя.

Индивидуальные BI (Business intelligence) решения

Такие решения специально разработаны под конкретные потребности бизнеса. Это самый мощный и гибкий из всех подходов, однако его внедрение бывает затратным. Кастомные решения часто включают интеграцию различных инструментов, таких как Google BigQuery, Owox, Power BI и CRM-системы.

Они позволяют обрабатывать большие объемы сложных данных и визуализировать их в различных форматах. Большим преимуществом является гибкость, ведь можно создать любой отчет и визуализацию. 

Такие решения позволяют использовать данные для создания рекламных аудиторий, что делает их ценными для эффективных маркетинговых стратегий. Даже если стоимость разработки кастомного решения будет выше, оно значительно повысит производительность и рентабельность бизнеса в долгосрочной перспективе.

Как создать индивидуальное сквозное аналитическое решение

Для индивидуального аналитического решения подбирается комплексный набор инструментов, каждый из которых выполняет свою роль. Например, в качестве центрального хранилища данных может использоваться Google BigQuery, для обеспечения визуализации результатов — инструменты типа Looker Studio, Power BI и другие. Такой подход позволит оптимально совместить различные средства для сбора, хранения, обработки данных и дальнейшей интерпретации в виде визуализации.

При создании индивидуального сквозного аналитического решения нужно сделать несколько шагов. 

1. Определить цель. 

Надо понять, чего вы хотите достичь с помощью сквозной аналитики. Получить лучшее понимание своих клиентов, улучшить эффективность маркетинговых кампаний или увеличить удовлетворенность клиентов? 

Определение цели происходит через анкетирование пользователей, и это является основой для эффективности следующих шагов. Для уточнения деталей у пользователей спрашивают их KPI, а также показатели и текущие отчеты, которые они используют в работе. Получив ответы на эти вопросы, мы задаем вектор решений в реализации сквозной аналитики.

2. Разработать макеты.

Важным этапом является создание макетов дашбордов — интерактивных интерфейсов, которые помогают пользователям быстро воспринимать информацию и анализировать показатели. При разработке макетов дашбордов необходимо учитывать потребности конечных пользователей. Интерфейс должен быть удобным и интуитивно понятным, позволяя взаимодействовать с данными на разных уровнях детализации.

3. Определить источники данных для объединения.

Надо понять, какие данные необходимо объединить для достижения цели. Для этого стоит использовать информацию из CRM-системы, системы электронной коммерции и системы управления клиентскими отношениями. Нужно помнить, что собранные данные должны быть релевантными и достоверными.

4. Выбрать метод объединения данных. 

Можно использовать центральное хранилище данных для легкого доступа и анализа информации из разных источников. Или воспользоваться инструментом визуализации данных, который поможет создать графики и диаграммы для понимания полученных данных.

5. Создать отчеты и дашборды. 

Они помогут визуализировать данные и предоставить их пользователям. Отчеты могут быть предназначены для различных целей, таких как отслеживание эффективности маркетинговых кампаний, выявление проблем в клиентском опыте или анализ тенденций в продажах. Дашборды, в свою очередь, обеспечат более удобное визуальное представление данных для общего обзора или наблюдения за конкретными показателями.

Преимущества индивидуального BI (Business intelligence) решения

1. Повышение рентабельности. 

Сбор данных о расходах и доходе позволяет определить сферу с лучшими и худшими показателями рентабельности и найти пути снижения затрат. Например, с помощью сквозной аналитики, вы сможете:

• отслеживать эффективность распределения маркетингового бюджета;
• узнать, какие рекламные кампании являются более рентабельными и успешными;
• выявить неэффективные рекламные решения, которые не приносят ожидаемых результатов. 

Знание этой информации позволяет перераспределить бюджет таким образом, чтобы сконцентрировать его на успешных стратегиях.

2. Понимание клиентов. 

Немногие знают, что Google BigQuery также используют для анализа рекламных аудиторий, а именно при автоматическом анализе RFM.

RFM (Recency, Frequency, Monetary) — модель, которая используется для сегментации клиентов на основе их активности. Легкость понимания RFM-анализа заключается в простоте метрик: времени последней покупки (Recency), количества покупок за определенный период (Frequency) и суммы расходов (Monetary). Эти метрики легки для сбора и понимания. 

Сегментация клиентов с помощью RFM-анализа распределяет на группы в зависимости от их активности. Например, можно выделить:

• активных клиентов, которые часто совершают покупки и тратят много денег;
• спящих клиентов, которые давно не совершали покупки;
• новых клиентов, которые совершили одну покупку, но больше не возвращались. 

Далее эти данные можно выгружать и использовать как рекламные аудитории, что позволит повысить эффективность рекламных кампаний, улучшить обслуживание клиентов и увеличить общий объем продаж.

3. Повышение конверсии и улучшение клиентского сервиса. 

Здесь выделено два пункта, потому что при сборе и анализе данных с каждого этапа взаимодействия клиента, можно выявить слабые места на пути к заказу. Имея на одном из этапов низкую конверсию, стоит проанализировать возможные проблемы или вопросы, с которыми сталкиваются клиенты. Это позволит:

• принять решение по устранению проблем; 
• оптимизировать воронку продаж для повышения конверсии;
• улучшить качество клиентского сервиса. 

4. Получение информации в реальном времени.

Сквозная аналитика позволяет получать и проводить анализ данных в реальном времени, что помогает немедленно принять обоснованное решение и основе полученных данных. 

5. Улучшение стратегических решений. 

На основе полученных данных, сквозная аналитика поможет бизнесу разработать более эффективные стратегии развития, нацеленные на повышение конкурентоспособности и обеспечение успеха на рынке.

Все эти аспекты помогают компаниям автоматизировать свои процессы, привлекать больше клиентов, повышать их лояльность, улучшать качество продуктов и предоставляемых услуг, а также оптимизировать внутренние процессы для обеспечения эффективности и успешности бизнеса.

Использование Google Analytics 4 вместе с Google BigQuery

Использование Google Analytics 4 вместе с Google BigQuery является ключевой стратегией, чтобы отделить данные, которые действительно значимы и полезны, а также исключить ненужную информацию. 

Накопление и предварительная обработка данных в GA4 перед загрузкой в GBQ позволяет обеспечить более точную и комплексную аналитику. Этот инструмент помогает автоматически собирать данные из разных источников, связывать их и создавать более подробные и контекстные отчеты, которые могут быть полезными при дальнейшем анализе в GBQ. 

Учитывая то, что GBQ — платный сервис, следует избегать лишних затрат. Важно правильно структурировать данные, использовать оптимальные запросы и отдавать приоритет качеству анализа, чтобы обеспечить эффективное использование ресурсов.

С помощью инструментов сквозной аналитики, можно создать компактный, но информативный отчет, позволяющий:

• увидеть, какие самые популярные виды оплаты используют пользователи;
• проанализировать товары с наибольшим доходом;
• выявить проблемные позиции с большим количеством возвратов; 
• узнать сезонность товаров, для понимания, в какой период количество запасов на складе нужно увеличивать;
• определить, на каком этапе или на какой платформе есть узкие места на пути взаимодействия пользователя с сайтом, что позволит оптимизировать интерфейс и сделать его user-friendly.

Работа с этими инструментами требует пристального внимания к деталям, но верная стратегия и лучшие практики будут способствовать достижению желаемых результатов при минимизации затрат.

Стоимость и продолжительность внедрения сквозной аналитики

Нередко инструменты сквозной аналитики являются платными, что значительно влияет на общую стоимость системы. Например, Google BigQuery. Но если правильно планировать работу и использовать только необходимые функции, его стоимость может оставаться в пределах $20 в месяц, или даже не выходить за бесплатный лимит. 

В то же время большое количество факторов способствует высокой стоимости этого процесса.

1. Навыки и опыт. Для эффективной разработки системы сквозной аналитики нужны специалисты с различными навыками, такими как:

• работа с языками SQL, Python или другими языками программирования для обработки и анализа данных;
• умение использовать инструменты визуализации для создания понятных и информативных графиков и диаграмм;
• навыки организации и управления проектом для обеспечения успешной реализации и внедрения.

2. Командная работа. Создание системы сквозной аналитики часто требует сплоченной работы команды, которая включает аналитиков, программистов, проектных менеджеров и тому подобное. Совместная работа этих специалистов позволяет обеспечить полный цикл разработки и поддержки системы, что влияет на общую стоимость.

3. Оплата труда. Навыки и опыт специалистов, участвующих в процессе создания системы сквозной аналитики, часто являются дорогостоящими. Следовательно, оплата труда для программистов, аналитиков, проектных менеджеров и других членов команды значительно повысит общую стоимость.

Продолжительность внедрения

Проекты по построению индивидуальной сквозной аналитики могут длиться от 2 до 6-7 месяцев в среднем, все зависит от нескольких факторов.

1. Техническое задание. Если есть четкое техническое задание, команда сразу приступит к его выполнению. Если же проект делается под ключ для многих команд бизнеса, синхронизация с ними и формирование понимания необходимых отчетов займет определенное время.

2. Количество источников данных, с которыми надо делать интеграцию. У опытной команды будут определенные наработки, но все равно это всегда индивидуальная история.

3. Количество необходимых отчетов. Если надо построить большое количество отчетов, это означает, что команде надо делать много агрегаций внутри центрального хранилища данных. 

Больше статей об аналитике читайте в нашем блоге: 

• Как связать Google Analytic 4 и Google Search Consol: пошаговая инструкция
• Как работать с Microsoft Power BI — подробное руководство
• Всемогущая функция Query — подробный мануал

Выводы

Сквозная аналитика — важный инструмент для обеспечения эффективного принятия управленческих решений. Ее способность объединять данные из разных источников и обеспечивать их анализ в реальном времени позволяет компаниям оперативно выявлять тенденции, понимать потребителей и отвечать на вызовы рынка.

1. Сквозная аналитика необходима интернет-магазинам, B2B- и SaaS-компаниям, торговым сетям и розничным магазинам, финансовым учреждениям и социальным медиаплатформам. 
2. Главная цель сквозной аналитики — понять, как пользователи взаимодействуют с брендом от первого контакта и до оформления заказа.
3. Сквозная аналитика предполагает сбор данных из разных источников, их агрегацию, а также вывод в виде отчетов и графиков. 
4. Для сведения данных можно использовать ручную сквозную аналитику, специальные сервисы (Owox, Ringostat) и индивидуальные решения. 
5. При создании индивидуального аналитического решения нужно: определить цель с помощью анкетирования пользователей, разработать макеты дашбордов, определить источники данных для объединения, выбрать метод объединения данных, а затем создать отчеты и дашборды.
6. Преимущества индивидуального BI решения: повышение рентабельности, лучшее понимание клиентов, повышение конверсии и улучшение клиентского сервиса, получение решений в реальном времени и улучшение стратегических решений. 
7. Одной из лучших практик сквозной аналитики является использование Google Analytics 4 вместе с Google BigQuery. 
8. На стоимость внедрения аналитики влияет то, что эффективные инструменты бывают платными, а также необходимость привлекать ряд специалистов. 
9. На длительность внедрения влияют наличие или отсутствие технического задания, количество источников данных, с которыми нужно делать интеграцию, а также количество необходимых отчетов.