Модель «Первый переход» подходит для узнаваемых брендов, которые работают с уже сформированным спросом.
Я искренне считаю, что для каждого бизнеса нужно строить свою модель атрибуции, которая включает сложные математические алгоритмы построения, а для оценки рекламных кампаний необходимо использовать частные случаи модели.
Глава 3
Сквозная аналитика
Традиционно под сквозной аналитикой подразумевают решение, которое позволяет объединить три типа данных: расходы на рекламу, поведение пользователей на сайте, показатели из CRM о реализации товаров и услуг. В целом это определение – правильное, однако я предлагаю рассматривать сквозную аналитику как нечто большее.
Пусть это будет хранилище, некая база данных, куда можно не только складировать различные данные, но и объединять их по ключевым словам, а также наглядно изучать всю отчетность. Речь не просто о соединении данных о расходах на интернет-рекламу и результатах реализации, а об использовании любых структурированных данных внутри бизнеса. Например, можно оценить эффективность продаж определенного сотрудника в торговом зале, узнать результаты работы конкретного оператора в кол-центре и т. д.
Поэтому, прежде чем говорить о сквозной аналитике, стоит хотя бы поверхностно разобраться с теорией баз данных. Если упростить определение, любая база данных – это набор таблиц, в каждой из которых соблюдается строгий порядок столбцов. В ячейки столбцов можно вносить данные определенного типа, такие как:
• текст;
• целое число;
• число с запятой;
• правда или ложь и т. д.
В каждой таблице есть уникальный первичный ключ (primary key), который нужен для однозначной идентификации каждой записи в таблице. Это значит, что в одной таблице не может быть двух разных строк, у которых этот параметр совпадает.
Также в базе данных есть внешний ключ (foreign key), который нужен для связывания двух и более таблиц.
Логично, что все данные в любом бизнесе могут быть оцифрованы и приведены в табличный вид, где работает строгое правило: значения в ячейке должны соответствовать типам данных в столбце. Это значит, что нельзя в столбец «Фамилия» записать числа. Теперь вы понимаете, что для формирования баз данных, которые необходимы для сквозной аналитики, требуется сначала собрать массив информации. И в этом помогут:
• рекламные кабинеты;
• web-аналитические системы с детальной разметкой;
• системы коллтрекинга и email-трекинга;
• CRM;
• данные мобильных приложений;
• любые другие данные, которые вы хотите подгрузить, например по офлайн-продажам.
Рекламные кабинеты
Все рекламные системы делятся на два типа: с доступом в личный кабинет и без него. Некоторые специалисты могут не предоставлять доступ в рекламные кабинеты, потому что «вшивают» наценку на свою работу в стоимость закупки. Например, у вас подписан договор, в рамках которого вы покупаете клики по фиксированной цене, как апельсины на рынке. В таком случае исполнитель может купить клики по цене ниже реализации и заработать на разнице.
На мой взгляд, все же важно иметь доступ в основные рекламные кабинеты:
• «Яндекс. Директ»;
• Google Ads;
• MyTarget;
• «ВКонтакте»;
• DV360.
Если подрядчик сообщает, что не может предоставить вам доступ к рекламным кабинетам в этих системах, это означает только одно – он не хочет этого делать. И тогда нужно задаться вопросом, зачем вам такой подрядчик.
Из рекламного кабинета вам нужна в первую очередь информация по срезам:
• дата;
• идентификатор аккаунта;
• идентификатор кампании;
• идентификатор группы объявлений;
• идентификатор объявления.
Также по каждому из этих параметров нужно выгрузить ряд метрик, таких как:
• расход;
• количество показов;
• количество кликов.
Это минимальный набор, который потребуется для аналитики результативности рекламы. У вас получится таблица из нескольких идентификаторов и метрик, привязанных к ним. Напомню, что идентификаторы – основной ключ для сопоставления данных с информацией из web-аналитики о поведении пользователя на сайте.
Web-аналитические системы
Из «Яндекс. Метрики» и Google Analytics нужно выгружать данные, которые соединены с данными из рекламных кабинетов. Я упоминал, как связать данные по рекламе и web-аналитику в подглаве «Как определяется источник перехода на сайт?»: для этого потребуется использовать UTM-метки.
Из web-аналитических систем необходимо выгружать следующие данные:
• источник;
• канал;
• кампания;
• содержание объявления;
• ключевое слово.
Каждый из этих параметров отмечается UTM-меткой, за исключением первых двух. Если у каналов нет UTM-меток, данные прописываются на основании реферера.
В дополнение к этим параметрам потребуются и показатели метрики, например:
• сеансы/визиты;
• глубина просмотра;
• время на сайте;
• показатель отказов;
• достижение цели (3);
• идентификатор конверсии;
• идентификатор достижения цели.
Таким образом создается связь между расходами на рекламу из разных рекламных кабинетов или из Google-таблицы, в которой можно фиксировать расходы по каналам, у которых нет рекламных кабинетов, скажем по SEO-продвижению.
Система коллтрекинга и email-трекинга
Эти системы необходимы сайтам, у которых значимая доля заказов приходится на телефонные звонки или обращения через email.
Упрощенно схему работы этих систем можно представить так: за сайтом закрепляется определенный пул телефонных номеров и email-адресов. Когда пользователь переходит на сайт, коллтрекинг сохраняет данные о времени начала визита, реферере и UTM-метках, с которыми пользователь пришел, привязывая эти данные к конкретному телефонному номеру или email.
Итак, в системе коллтрекинга или email-трекинга хранится следующая информация:
• дата;
• HT TP-referer;
• UTM-метки;
• факт звонка или письма.
Выгрузив эти данные, можно соединить их с данными из web-аналитики.
Сразу отмечу, что системы email-трекинга усложняют восприятие почтового адреса. Например, система автоматически присваивает уникальный идентификатор, в результате email получает такой вид: comeon+502741@medianation.ru. Согласитесь, подобные ящики выглядят непонятно и некрасиво, поэтому лучше установить на сайте формы для отправки сообщений.
CRM
В этой системе хранится информация о действиях и статусе клиентов, состоянии их заявок. Чтобы связать эти данные с массивом, который мы обсудили ранее, потребуются следующие ключи:
• идентификатор транзакции (целевого действия);
• номер заявки;
• входящий номер звонившего.
Идентификатор транзакции и номер заявки – это внутренний уникальный признак, который в CRM обозначает целевое действие. С ним может возникнуть ряд проблем:
• путаница в именах. Это происходит, когда идентификатор транзакции в CRM отличается от идентификатора на сайте, который присваивает CMS и передает в модули Google Analytics и «Яндекс. Метрики». В этом случае необходимо создать промежуточный словарь для сопоставления идентификаторов транзакций из обеих систем;
• отсутствие идентификатора. Например, уникальный номер заявки есть в CRM, но его нет в системах web-аналитики.