Как маркетинговая аналитика помогает компаниям принимать решения на основе данных и расти

В последнее время все говорят о маркетинговой аналитике. Но что это такое и почему это так важно? В этой статье мы разберем все, что вам нужно знать об аналитике в маркетинге.

Согласно Gartner, маркетинговая аналитика — это процесс сбора, анализа, моделирования и визуализации данных для оптимизации маркетинговых кампаний за счет лучшего понимания поведения пользователей по различным каналам. Маркетинговая аналитика также связана с измерением и оптимизацией маркетинговых усилий. Это поможет вам оценить влияние маркетинга на бизнес в целом.

Благодаря маркетинговой аналитике вы сможете избежать догадок и уделять особое внимание убыточным маркетинговым кампаниям, выявлять закономерности и ценные инсайты в своей маркетинговой стратегии, корректировать свои рекламные кампании и получать больший доход.

Важность маркетинговой аналитики иллюстрируется недавними исследованиями Gartner, Adage и The Trade Desk:

• По мере снижения затрат на маркетинг доля этих затрат на аналитику и маркетинговые технологии растет.
• 37% руководителей компаний, не выполняющих план роста, считают, что в первую очередь следует сменить директора по маркетингу. Поэтому для директоров по маркетингу крайне важно реализовать планы и достичь целей роста.
• 78% директоров по маркетингу увеличили ROMI, используя маркетинговую аналитику для формирования своей стратегии.

Как настроить систему аналитики и какие инструменты использовать, зависит от целей, которые вы ставите перед своей компанией. Но ко всем относятся два правила: вы должны обеспечить качество своих данных и объединить их в единую систему.

Маркетинговая аналитика необходима всем компаниям, работающим с данными, и, в частности, для:

• стартапы и небольшие онлайн-проекты
• интернет-магазины среднего размера
• многоканальные ритейлеры и торговые площадки

Маркетинговая аналитика начинается с качественных данных. KPI в ваших отчетах и ​​управленческие решения, которые вы принимаете на их основе, зависят от полноты и надежности собранных вами данных. Следовательно, низкое качество данных является основной причиной ошибочных бизнес-решений, которые могут привести к потерям времени и денег.

• В Google Analytics теряется от 10% до 20% конверсий, данные агрегируются с помощью API, а данные в отчетах выбираются.
• Объединение данных в Google Sheets или стандартной базе данных приводит к регулярным системным сбоям и малозаметным ошибкам.
• Данные в рекламных сервисах собираются в разных форматах и ​​могут изменяться задним числом, что приводит к расхождениям в отчетах.
• В результате этих проблем предприятия теряют время и деньги.

Поэтому первое, что нужно сделать при построении аналитики — это автоматизировать сбор данных.

Маркетинг не является самостоятельной функцией бизнеса. Метрики имеют ценность и значение только в сочетании с первичными бизнес-данными. Если маркетинговые показатели существуют изолированно от бизнес-данных — например, в Google Analytics — их ценность невелика.

Теперь давайте посмотрим, как маркетинговая аналитика помогает компаниям расти, сталкиваясь с конкретными проблемами.

Как правило, стартапы и небольшие онлайн-проекты хотят масштабировать прибыльные кампании.

• Отдельного бюджета на аналитику нет.
• Маркетинговый бюджет постоянно меняется в зависимости от результатов бизнеса.
• Решения принимаются интуитивно из-за недостатка данных.
• Внедрение аналитики отложено до «лучших времен».

• Изучите лучшие рыночные практики: какие инструменты использовать, KPI для расчета и отчеты для построения в первую очередь.
• Следите за контрольными показателями — конверсиями, трафиком, стоимостью за привлеченного клиента и т. д. — и сосредоточьтесь на том, чтобы превзойти их.
• Настройте расширенное отслеживание электронной торговли в Google Analytics и автоматизируйте отчеты в Google Таблицах.
• Автоматически импортируйте расходы из рекламных источников в Google Analytics. Сравните ROAS всех рекламных кампаний в одном отчете, чтобы эффективно распределить бюджет.
• Перенесите информацию о продажах из CRM в Google Analytics с помощью протокола измерений.

Чтобы ускорить процесс подготовки отчетов для клиентов, Webmart Group автоматизировала отчетность в Google Data Studio с помощью OWOX BI Pipeline. Этот сервис автоматически импортирует данные о расходах из различных рекламных сервисов в Google Analytics, затем передает эти данные в Студию данных и обновляет отчеты без привлечения специалистов по данным.

Вот как выглядит эта схема данных и подготовленный отчет:

Это решение не является полноценной системой аналитики, но для начального этапа его достаточно. Позволяет получать точные данные о рекламных кампаниях. Однако эти данные плоские без учета взаимного влияния каналов и воронки вашего бизнеса.

• Отслеживаете ли вы события и цели в Google Analytics?
• Знаете ли вы, как показатели Google Analytics связаны с показателями вашего бизнеса? (Очевидно, что выручка и прибыль в CRM будут отличаться от онлайн-данных.)

Интернет-магазины среднего размера, как правило, отдают приоритет росту продаж.

• Маркетинговые отчеты собираются вручную в Google Sheets или Excel один раз в неделю или по запросу.
• Когда порог рентабельности уже определен, необходимо поддерживать темп роста продаж по заданным показателям CPA или ROAS.
• Не хватает ресурсов для внедрения аналитики. Например, у разработчиков или специалистов, работающих с отчетами, нет времени на аналитические задачи.
• Существует расхожее мнение, что для увеличения продаж достаточно просто привлечь больше трафика, настроить Google Analytics или поработать с рекламным агентством.

Для решения этих проблем уже недостаточно просто передавать заказы из вашей CRM в Google Analytics через Measurement Protocol.

• Сформулируйте и измеряйте онлайн и офлайн метрики. Это позволит маркетологам сосредоточить свои цели и рекламные бюджеты на росте компании в целом.
• Собирайте необработанные данные в облачном хранилище Google BigQuery, чтобы объединить маркетинговые и бизнес-показатели.
• Создайте единую маркетинговую панель, доступную для всех членов вашей команды, чтобы они в любой момент могли узнать, что происходит с рекламными кампаниями и как выполняется план продаж.

Панель инструментов может не отвечать на все вопросы, и на основе более подробных данных можно получить информацию. Но хотя бы на верхнем уровне желательно создать единый маркетинговый дашборд.

Аналитики сегментируют заказы по количеству сессий, прежде чем делать эти заказы (1, 2, 3, 4 и 5+). Длинные цепочки взаимодействий (5+ сессий) обрабатываются аналогично коротким цепочкам: первые две и две последние сессии являются наиболее важными.

Во время этих первой и последней сессий пользователь знакомится с продуктом и принимает решение о покупке. Вклад других сеансов ниже, поэтому остальные сеансы рассматриваются как один элемент. В результате маркетологи М.видео получили дашборд, где до регистрации заказы сегментированы по источнику рекламы, региону, товарной категории и количеству сеансов.

Эта панель дает ответы на следующие вопросы:

• Какие каналы с большей вероятностью сработают в начале/середине/конце воронки?
• Какие каналы с большей вероятностью будут срабатывать в определенном сегменте региона?
• В каком сегменте региона больше всего заказов?

• Все ли сотрудники отдела маркетинга знают, как бизнес оценивает их эффективность и где они могут увидеть результаты своей работы? Руководство компании не должно требовать от директора по маркетингу привлечение новых клиентов или увеличение ROAS, в то время как специалисты по рекламным кампаниям считают своей основной задачей увеличение конверсии.
• Знаете ли вы, где хранятся нужные вам данные и как их использовать?

Многоканальные ритейлеры и торговые площадки часто сталкиваются с этой проблемой.

• Маркетологи, которым необходимо увеличить долю рынка и привлечь новых клиентов, часто работают с несколькими рекламными агентствами, и каждое агентство отвечает за определенный рекламный канал.
• Количество новых клиентов трудно измерить с помощью Google Analytics: нет данных о том, делал ли пользователь заказ ранее. В Google Analytics новый визит — это просто файл cookie, который раньше не появлялся на сайте, поэтому сложно поставить цель, например новые заказы клиентов.
• Это приводит к противоречиям между целями рекламной службы и бизнеса. Рекламный сервис анализирует общий вклад в бизнес и измеряет конверсии в целом. Но для бизнеса важно знать, кто разместил заказ — новый клиент или существующий клиент. Без данных CRM этого не понять.
• Аналитика строится задним числом. То есть он смотрит на числа, когда на них уже нельзя повлиять. Планы составляются в виде таблицы на основе мнений экспертов или, в лучшем случае, с использованием логистической регрессии. Тенденции рынка не учитываются.
• Ориентация только на брендовый трафик может сыграть с бизнесом злую шутку. Да, привлечение большего количества трафика приводит к большему количеству конверсий, но эта стратегия плохо масштабируется.
• При оценке эффективности рекламных кампаний не учитываются ROPO-продажи. Это может привести к неэффективным решениям: чем лучше рекламная кампания стимулирует офлайн-покупки, тем более недооцененной она выглядит в Интернете. В ответ ему выделяется меньший бюджет, что противоречит цели бизнеса по увеличению общих продаж.
• Информации о продажах и клиентах, которую компания собирает в своей CRM, недостаточно для роста продаж. Во внутренней системе отсутствуют данные о сессиях, источниках трафика и региональной разбивке — все, что позволяет привлекать целевую аудиторию.

• Собирайте и объединяйте необработанные данные с вашего веб-сайта, рекламных источников, CRM, служб отслеживания звонков и электронных писем Google BigQuery, чтобы связать маркетинговые показатели с бизнес-целями.
• Определите ключевые показатели для каждой области онлайн-маркетинга. Например, задачу верхнего уровня по привлечению максимального количества заказов при заданных ROAS и RRR можно разложить по разным каналам: платный поиск, социальные сети, электронная почта.
• Настройте атрибуцию на основе воронки, которая соответствует вашей бизнес-модели и учитывает все действия пользователей онлайн и офлайн и реальную прибыль от вашей CRM, а также показывает взаимное влияние каналов на конверсии и продвижение пользователей через воронку AIDA.
• Отчеты на основе данных атрибуции от OWOX BI позволяют оценивать каналы привлечения отдельно для новых и вернувшихся групп клиентов и эффективно распределять бюджет на целевые группы.
• Создавайте прогноз для каждой метрики и отслеживайте ее отклонение от плана. Причем сравнивать надо не факт с планом, а прогноз с планом. Если ваш прогноз автоматически обновляется с учетом рыночных тенденций, вы узнаете о рисках и зонах роста до того, как план воплотится в жизнь, то есть до того, как пройдет слишком много времени и вы уже не сможете на него повлиять.

Этот подход помогает компаниям развивать культуру прогнозной аналитики, которая позволяет им влиять на будущее, а не анализировать прошлое. Если вы видите, что план не выполняется, вы можете заранее построить сводную таблицу по тем сегментам и показателям, на которые может повлиять маркетинг.

• Знаете ли вы, как цифровая реклама влияет на общий объем продаж вашей компании?
• Доверяют ли ваши менеджеры информационным панелям, которые готовит отдел маркетинга?
• Сколько решений вы принимаете на основе прогнозов, а не фактов?

Эта цель актуальна для всех компаний, работающих с данными.

Аналитика помогает маркетологам:

• Быстро находите общий язык с коллегами из других отделов, аргументируйте мнения и ориентируйтесь на общие цели.
• Экономьте время. Раньше приходилось часами составлять таблицы с данными из разных источников в Excel. Теперь вы можете получить отчет в Google Sheets, Smart Data или Google Data Studio за пару кликов.
• Усильте команду индивидуальными отчетами. Каждый сотрудник может получать оперативные отчеты, чтобы видеть результаты своих усилий, принимать своевременные решения и корректировать рекламные кампании.

Маркетинг — это как приколоть хвост ослу. Аналитики снимают повязку с глаз и показывают вам, что перед вами. Важно не просто наличие отчетов, а то, что они построены на полных и точных данных и не только анализируют прошлое, но и предсказывают будущее.