Як працює наскрізна аналітика (End-to-End Analytics)

Ефективне використання наскрізної аналітики дозволяє максимально оптимізувати рекламний бюджет, забезпечити успіх маркетингових стратегій і досягти високого рівня прибутковості в довгостроковій перспективі. В цій статті розповім, що таке наскрізна аналітика, кому вона потрібна і як працює.

Що таке наскрізна аналітика

Наскрізна аналітика (end-to-end analytics) — метод, що допомагає компаніям зрозуміти, як їхні клієнти взаємодіють з ними від початку до кінця. Він дозволяє об’єднувати і аналізувати дані з різних джерел, таких як онлайн-реклама та дані від клієнтів, щоб приймати кращі рішення щодо реклами та обслуговування.

1. За допомогою наскрізної аналітики компанії можуть зрозуміти, наскільки ефективні їхні рекламні кампанії та які РК працюють найкраще. А також визначити, як краще використовувати рекламний бюджет, щоб залучити більше клієнтів і збільшити прибуток.
2. З маркетингової точки зору, наскрізна аналітика відіграє критичну роль у забезпеченні успішності маркетингових стратегій та ефективного використання рекламного бюджету. Цей підхід передбачає збір та інтеграцію даних з різних джерел, таких як Google Ads, Facebook, Google Analytics 4, CRM та інших інструментів.
3. За допомогою наскрізної аналітики маркетологи отримують комплексний звіт про вплив різних маркетингових кампаній та каналів на поведінку і конверсії клієнтів. Проводячи аналіз даних з цих джерел, вони можуть визначити, які канали та рекламні стратегії працюють найкраще, а які потребують оптимізації.

Кому потрібна наскрізна аналітика

1. Інтернет-магазинам. Наскрізна аналітика дає можливість зрозуміти поведінку клієнтів на  вебсайті, визначити популярні товари та послуги, оптимізувати воронку продажів і покращити ефективність маркетингових кампаній. Вона також дозволяє покращити персоналізацію пропозицій для клієнтів та збільшити конверсію замовлень.
2. B2B-компаніям. Допомагає зрозуміти, як бізнес-партнери взаємодіють з продуктами або послугами, виявити можливості для збільшення ефективності співпраці та покращити взаємовідносини з клієнтами.
3. SaaS-компаніям (програмне забезпечення як послуга). Дозволяє відстежувати користувацький досвід та здійснювати аналіз використання програмного забезпечення клієнтами. Це допомагає розуміти, як покращити продукт, привернути нових користувачів і зберегти існуючих.
4. Торговим мережам та роздрібним магазинам. Наскрізна аналітика виступає інструментом для відстеження даних про клієнтів, продажі, рекламні кампанії тощо. Це допомагає визначити популярні продукти, ефективні маркетингові канали та оптимізувати інвестиції.
5. Фінансовим установам. Важлива для банків, страхових компаній тощо. Допомагає аналізувати фінансові транзакції, зберігати інформацію про клієнтів та їхню поведінку, виявляти шахрайство і забезпечувати збалансований підхід до ризик-менеджменту.
6. Соціальним медіаплатформам. Наскрізна аналітика допомагає аналізувати взаємодію користувачів зі сторінками і рекламою у соціальних мережах. Тобто, з її допомогою ви зможете зрозуміти, які контент та реклама є найбільш привабливими для аудиторії та як покращити взаємодію з нею.

У цілому, наскрізна аналітика стане корисним інструментом для будь-якого бізнесу, який прагне оптимізувати свою діяльність, покращити збут, задоволення клієнтів, знизити витрати та приймати обґрунтовані рішення.

Як працює наскрізна аналітика

Головна мета наскрізної аналітики полягає в тому, щоб автоматизувати аналізи даних, зрозуміти, як користувачі взаємодіють з брендом, продуктами або послугами на всіх етапах — від першого контакту і до оформлення замовлення.

Наскрізна аналітика передбачає наступні кроки.

1. Збір даних. Всі дані, що стосуються взаємодії клієнтів із брендом, продуктами або послугами, збирають з різних джерел:

• інструменти вебаналітики (Google Analytics 4);
• рекламні джерела;
• CRM-системи і бази даних на стороні бізнесу. 

Ці дані завантажують в єдине центральне сховище даних.

1. Агрегація даних. Дані з різних джерел агрегують в таблиці або вітрини даних, де вони об’єднуються та зберігаються у структурованому форматі. Це дозволяє отримати узагальнену картину того, як користувачі взаємодіють з брендом на різних платформах та каналах.
2. Вивід звітів і графіків. Після агрегації дані піддають аналізу, і результати представляють у вигляді звітів і наглядних графіків. Вони дозволяють зрозуміти ключові тренди, статистику, інсайти та залежності, що допомагає в прийнятті ефективних рішень.

Які інструменти можна використовувати для зведення даних

Існує багато підходів до наскрізної аналітики, кожен з яких має свої переваги та обмеження. Розгляну деякі з них.

Ручна наскрізна аналітика

Цей підхід використовується в основному малими бізнесами або у випадку, коли обсяг даних невеликий. Збір та аналіз даних здійснюється вручну з використанням таблиць, формул та макросів. Він може бути безкоштовним, але обмежений гнучкістю та потребує ручного оновлення звітів.

Сервіси, що надають послуги наскрізної аналітики

Сервіси цього типу пропонують інструменти для наскрізної аналітики, які легко налаштувати та використати. Вони надають певний набір функцій та звітів, що робить їх відмінними для середнього бізнесу. 

Owox

Платформа допомагає компаніям вирішувати завдання з наскрізної аналітики, але не є сервісом наскрізної аналітики в повному сенсі цього слова. Проте має функціонал, щоб виконувати важливі функції конектора для збирання даних.

Основна роль Owox полягає в тому, щоб збирати дані з різних джерел, таких як вебсайти, мобільні додатки, соціальні мережі та рекламні канали, і об’єднувати їх у єдину базу даних. Це дозволяє компаніям отримувати повний перелік інформації про своїх клієнтів, їх контактні дані, історію взаємодій, уподобання та поведінку.

Проте для наскрізної аналітики компанія повинна налаштувати процес збору даних із максимальною деталізацією і ефективністю,  та зв’язати їх з іншими аналітичними інструментами або CRM-системами. Це може потребувати додаткових зусиль та експертного супроводу з боку Owox або інших спеціалізованих компаній.

Ringostat 

Це багатофункціональна платформа для коллтрекінгу, CRM і аналітики, яка допомагає компаніям автоматизувати аналіз даних, підвищити ефективність продажів, маркетингу та клієнтського сервісу.

Одна з ключових функцій Ringostat — це наскрізний аналіз даних, який дозволяє компаніям отримати повний перелік інформації з CRM-систем (про своїх клієнтів, їхні контактні дані, історію взаємодій), відстежувати ефективність своїх продажів і виявляти області, які можна покращити, або отримати загальний перелік інформації про свій бізнес. 

Однак, SaaS-підходи можуть бути дещо рамковими, обмежуючи можливість інтеграції з деякими інструментами, системами CRM. Тобто синхронізація можлива тільки по певному переліку джерел, і ви завжди будете в тих рамках звітів, які пропонує інтерфейс користувача.

Індивідуальні BI (Business intelligence) рішення

Такі рішення спеціально розроблені під конкретні потреби бізнесу. Це найпотужніший та найгнучкіший з усіх підходів, проте його впровадження буває витратним. Кастомні рішення часто включають інтеграцію різних інструментів, таких як Google BigQuery, Owox, Power BI та CRM-системи.

Вони дозволяють обробляти великі обсяги складних даних та візуалізувати їх у різних форматах. Великою перевагою є гнучкість, адже можна створити будь-який звіт та візуалізацію. 

Такі рішення дозволяють використовувати дані для створення рекламних аудиторій, що робить їх цінними для ефективних маркетингових стратегій. Навіть якщо вартість розробки кастомного рішення буде вищою, воно значно підвищить продуктивність та рентабельність бізнесу в довгостроковій перспективі.

Як створити індивідуальне наскрізне аналітичне рішення

Для індивідуального аналітичного рішення підбирається комплексний набір інструментів, кожен з яких виконує свою роль. Наприклад, в якості центрального сховища даних може використовуватися Google BigQuery, для забезпечення візуалізації результатів — інструменти типу Looker Studio, Power BI та інші. Такий підхід дозволить оптимально поєднати різноманітні засоби для збору, зберігання, обробки даних та подальшої інтерпретації у вигляді візуалізації.

Під час створення індивідуального наскрізного аналітичного рішення потрібно зробити кілька кроків. 

1. Визначити мету. 

Треба зрозуміти, чого ви хочете досягти за допомогою наскрізної аналітики. Отримати краще розуміння своїх клієнтів, покращити ефективність маркетингових кампаній чи збільшити задоволеність клієнтів? 

Визначення мети відбувається через анкетування користувачів, і це є основою для ефективності наступних кроків. Для уточнення деталей у користувачів запитують їх KPI, а також показники та поточні звіти, які вони використовують в роботі. Отримавши відповіді на ці запитання, ми задаємо вектор рішень в реалізації наскрізної аналітики.

2. Розробити макети.

Важливим етапом є створення макетів дашбордів — інтерактивних інтерфейсів, які допомагають користувачам швидко сприймати інформацію та аналізувати показники. Під час розробки макетів дашбордів необхідно враховувати потреби кінцевих користувачів. Інтерфейс має бути зручним та інтуїтивно зрозумілим, дозволяючи взаємодіяти з даними на різних рівнях деталізації.

3. Визначити джерела даних для об’єднання.

Треба зрозуміти, які дані необхідно об’єднати для досягнення мети. Для цього варто використати інформацію з CRM-системи, системи електронної комерції та системи управління клієнтськими відносинами. Потрібно пам’ятати, що зібрані дані мають бути релевантними та достовірними.

4. Вибрати метод об’єднання даних. 

Можна використовувати центральне сховище даних для легкого доступу та аналізу інформації з різних джерел. Або скористатися інструментом візуалізації даних, який допоможе створити графіки та діаграми для розуміння отриманих даних.

5. Створити звіти та дашборди. 

Вони допоможуть візуалізувати дані та надати їх користувачам. Звіти можуть бути призначені для різних цілей, таких як відстеження ефективності маркетингових кампаній, виявлення проблем у клієнтському досвіді або аналіз тенденцій у продажах. Дашборди, зі свого боку, забезпечать більш зручне візуальне представлення даних для загального огляду чи спостереження за конкретними показниками.

Переваги індивідуального BI (Business intelligence) рішення

1. Підвищення рентабельності. 

Збір даних про витрати та дохід дозволяє визначити сферу з найкращими та найгіршими показниками рентабельності і знайти шляхи зниження витрат.  Наприклад, за допомогою наскрізною аналітики, ви зможете:

• відслідковувати ефективність розподілення маркетингового бюджету;
• дізнатися, які рекламні кампанії є більш рентабельними та успішними;
• виявити неефективні рекламні рішення, які не приносять очікуваних результатів. 

Знання цієї інформації дозволяє перерозподілити бюджет таким чином, щоб сконцентрувати його на успішних стратегіях.

2. Розуміння клієнтів. 

Небагато людей знають, що Google BigQuery також використовують для аналізу рекламних аудиторій, а саме при автоматичному аналізі RFM.

RFM (Recency, Frequency, Monetary) — модель, яка використовується для сегментації клієнтів на основі їхньої активності. Легкість розуміння RFM-аналізу заключається в простоті метрик: часу останньої покупки (Recency), кількості покупок за певний період (Frequency) та суми витрат (Monetary). Ці метрики легкі для збору та розуміння. 

Сегментація клієнтів за допомогою RFM-аналізу розподіляє на групи залежно від їхньої активності. Наприклад, можна виділити:

• активних клієнтів, які часто здійснюють покупки і витрачають багато грошей;
• сплячих клієнтів, які давно не здійснювали покупки;
• нових клієнтів, які здійснили одну покупку, але більше не поверталися. 

Далі ці дані можна вивантажувати та використовувати як рекламні аудиторії, що дозволить підвищити ефективність рекламних кампаній, покращити обслуговування клієнтів та збільшити загальний обсяг продажів.

3. Підвищення конверсії та покращення клієнтського сервісу. 

Тут виділив два пункти, тому що при зборі та аналізу даних з кожного етапу взаємодії клієнта, можна виявити слабкі місця на шляху до замовлення. Маючи на одному із етапів низьку конверсію, варто проаналізувати можливі проблеми або питання, з якими стикаються клієнти. Це дозволить:

• прийняти рішення щодо усунення проблем; 
• оптимізувати воронку продажів для підвищення конверсії;
• покращити якість клієнтського сервісу.

4. Отримання рішень в реальному часі.

Наскрізна аналітика дозволяє отримувати та проводити аналіз даних в реальному часі, що допомагає негайно прийняти обгрунтоване рішення та основі отриманих даних. 

5. Покращення стратегічних рішень. 

На основі отриманих даних, наскрізна аналітика допоможе бізнесу розробити більш ефективні стратегії розвитку, націлені на підвищення конкурентоспроможності та забезпечення успіху на ринку.

Усі ці аспекти допомагають компаніям автоматизувати свої процеси, залучати більше клієнтів, підвищувати їх лояльність, покращувати якість продуктів та наданих послуг, а також оптимізувати внутрішні процеси для забезпечення ефективності і успішності бізнесу.

Використання Google Analytics 4 разом з Google BigQuery

Використання Google Analytics 4 разом з Google BigQuery є ключовою стратегією, щоб відокремити дані, які є дійсно значущими та корисними, а також виключити непотрібну інформацію. 

Накопичення та попередня обробка даних в GA4 перед завантаженням до GBQ дозволяє забезпечити більш точну та комплексну аналітику. Цей інструмент допомагає автоматично збирати дані з різних джерел, зв’язувати їх і створювати більш докладні та контекстні звіти, які можуть бути корисними при подальшому аналізі у GBQ. 

Враховуючи те, що GBQ — платний сервіс, слід уникати зайвих витрат. Важливо правильно структурувати дані, використовувати оптимальні запити та надавати пріоритет якості аналізу, щоб забезпечити ефективне використання ресурсів.

За допомогою інструментів наскрізної аналітики, можна створити компактний, але інформативний звіт, що дозволяє:

• побачити, які найпопулярніші види оплати використовують користувачі;
• проаналізувати товари з найбільшим доходом;
• виявити проблемні позиції з великою кількістю повернень; 
• дізнатись сезонність товарів, для розуміння, в який період кількість запасів на складі потрібно збільшувати;
• визначити, на якому етапі або на якій платформі є вузькі місця на шляху взаємодії користувача із сайтом, що дозволить оптимізувати інтерфейс і зробити його user-friendly.

Робота з цими інструментами вимагає пильної уваги до деталей, але вірна стратегія та кращі практики сприятимуть досягненню бажаних результатів при мінімізації затрат.

Вартість і тривалість впровадження наскрізної аналітики

Нерідко інструменти наскрізної аналітики є платними, що значно впливає на загальну вартість системи. Наприклад, Google BigQuery. Але якщо правильно планувати роботу та використовувати лише необхідні функціі, його вартість може залишатися у межах $20 на місяць, або навіть не виходити за безкоштовний ліміт. 

Водночас велика кількість факторів сприяє високій вартості цього процесу.

1. Навички та досвід. Для ефективної розробки системи наскрізної аналітики потрібні спеціалісти з різноманітними навичками, такими як:

• робота з мовами SQL, Python або іншими мовами програмування для обробки та аналізу даних;
• вміння використовувати інструменти візуалізації для створення зрозумілих та інформативних графіків і діаграм;
• навички організації та управління проєктом для забезпечення успішної реалізації та впровадження.

2. Командна робота. Створення системи наскрізної аналітики часто вимагає гуртовної роботи команди, яка включає аналітиків, програмістів, проєктних менеджерів тощо. Спільна робота цих фахівців дозволяє забезпечити повний цикл розробки та підтримки системи, що впливає на загальну вартість.

3. Оплата праці. Навички та досвід спеціалістів, які беруть участь у процесі створення системи наскрізної аналітики, часто є дорогими. Отже, оплата праці для програмістів, аналітиків, проєктних менеджерів та інших членів команди значно підвищить загальну вартість.

Тривалість впровадження

Проєкти із побудови індивідуальної наскрізної аналітики можуть тривати від 2 до 6-7 місяців у середньому, все залежить від кількох факторів.

1. Технічне завдання. Якщо є чітке технічне завдання, команда відразу приступить до його виконання. Якщо ж проєкт робиться під ключ для багатьох команд бізнесу, синхронізація з ними і формування розуміння необхідних звітів займе певний час.
2. Кількість джерел даних, з якими треба робити інтеграцію. У досвідченої команди будуть певні напрацювання, але все одно це завжди індивідуальна історія.
3. Кількість необхідних звітів. Якщо треба побудувати велику кількість звітів, це означає, що команді треба робити багато агрегацій всередині центрального сховища даних. 

Більше статей про аналітику читайте в нашому блозі: 

• Як зв’язати Google Analytic 4 і Google Search Consol: покрокова інструкція
• Як працювати з Microsoft Power BI — докладний порадник
• Всемогутня функція Query — докладний мануал

Висновок

Наскрізна аналітика — важливий інструмент для забезпечення ефективного прийняття управлінських рішень. Її здатність об’єднувати дані з різних джерел та забезпечувати їх аналіз у реальному часі дозволяє компаніям оперативно виявляти тенденції, розуміти споживачів та відповідати на виклики ринку.

1. Наскрізна аналітика необхідна інтернет-магазинам, B2B- та SaaS-компаніям, торговим мережам та роздрібним магазинам, фінансовим установам і соціальним медіаплатформам. 
2. Головна мета наскрізної аналітики — зрозуміти, як користувачі взаємодіють з брендом від першого контакту і до оформлення замовлення.
3. Наскрізна аналітика передбачає збір даних з різних джерел, їх агрегація, а також вивід у вигляді звітів і графіків. 
4. Для зведення даних можна використовувати ручну наскрізну аналітику, спеціальні сервіси (Owox, Ringostat) та індивідуальні рішення. 
5. Під час створення індивідуального аналітичного рішення потрібно: визначити мету за допомогою анкетування користувачів, розробити макети дашбордів, визначити джерела даних для об’єднання, обрати метод об’єднання даних, а потім створити звіти та дашборди.
6. Переваги індивідуального BI рішення: підвищення рентабельності, краще розуміння клієнтів, підвищення конверсії та покращення клієнтського сервісу, отримання рішень в реальному часі та покращення стратегічних рішень. 
7. Однією з найкращих правким наскрізної аналітики є використання Google Analytics 4 разом з Google BigQuery. 
8. На вартість впровадження аналітики впливає те, що ефективні інструменти бувають платними, а також необхідність залучати низку спеціалістів. 
9. На тривалість впровадження впливають наявність чи відсутність технічного завдання, кількість джерел даних, з якими треба робити інтеграцію, а також кількість необхідних звітів.