Анализ рекламы и расходов без сквозной аналитики

Обязательно ли необходимо проводить настройку сквозной аналитики? Известный менеджер А. Котенко убеждён, что нет. Он перечислил те пути, которыми можно обойтись.

Внимание — данная статья как раз в первую очередь не о сквозной аналитике, а о других, альтернативных вариантах анализа. Предполагается, что проекты, где будут актуальными такие варианты, небольшие, но с большими планами. Рассматриваются таблицы в Google и Excel и тому подобные несложные варианты атрибуции.

В 2020 году? Вы шутите? Совершенно нет, просто стоит посчитать.

Цена сквозной аналитики

Итак, вопрос: во сколько обойдётся сквозная аналитика?

Стоит взять проект средне-конкурентной ниши, работающий в Москве. Трафик для него приобретается через контекстные площадки Google Ads и Директ, получается по триста-пятьсот кликов в сутки, конкретнее соответственно дню недели. Ниша пусть будет не сезонная. Бюджет, допустим, приблизительно двести тысяч рублей за месяц.

И почём обойдётся для подобной ситуации сквозная аналитика? Стоит рассмотреть на примере цен Roistat — из наиболее известных сервисов.

Ну… приемлемо, но ведь мы будем платить не за год, а, значит, и бонусов не получим. Интеграцию, попотев, можно и самостоятельно настроить, не зря же на фрилансе проходили регистрацию. Как следствие, сервис будет стоить примерно 4% ежемесячного бюджета.

Однако это не всё. Сквозная аналитика предполагает наличие коллтрекинга и, значит, нам тоже необходим один из лучших — Calltouch. Мы в Москве, соответственно, код 495 и применяем два статических номера для визиток (чтобы 10-15 процентов звонков просто не пропадали). Так мы потратим ещё 4% рекламного бюджета.

Можно сказать, что при желании сэкономить есть вариант отдельной покупки номеров и их заведения через систему аналитики. Хорошо, допустим, так станет ещё на 1-1.5% дешевле. Получается 6% бюджета. Но опять-таки ещё не всё…

Ведь требуется CRM для проставления статуса сделок. Берётся, скажем, amoCRM.

Ладно, допустим, недорого. Попробуем добавить ещё 2 платных виджета, триггерные рассылки, и…

Чтобы не утомлять, немедленно подведём итоги — если мы хотим, чтобы всё работало и готовы потратить не только деньги, но и немало нервов, то при бюджете в 200 000 р. внедрение сквозной аналитики обойдётся дополнительно в 10%, т. е. 20 000 р. в месяц.

А при прокрутке этих самых 200 000 р. рекламодатель, как правило, выигрывает не более 60 000, то есть теряет минимум треть прибыли. Наглядно это можно увидеть в таблице.

Ну ладно, можно сказать. Всё равно прибыль остаётся значительной. Но внимание! Ведь есть и другой вариант — добавление 20 000 рублей к бюджету. И тогда после переподсчётов, ввиду новых обстоятельств (ведь другие расходы те же) выясняется, что мы будем иметь не 60 000 прибыли, а целых 95 000 рублей.

Нужно ли по итогам внедрение сквозной аналитики?

Как ни странно, но вполне возможно. Но в тех случаях, когда её внедрение оправдано — т. е. расходы позволяют действительно увеличивать прибыль ежемесячно. И тогда, когда вы достаточно компетентны для полноценной реализации.

Если же вы работаете с небольшими бюджетами, то вполне подойдёт и использование бесплатных инструментов — например, Мастера отчётов, Яндекс Мертики, Google Docs и Google Аналитики. Простейшие применяемые формулы способны удовлетворить до 90% потребностей и, что самое главное — их значительно легче использовать.

Что можно использовать вместо сквозной аналитики?

Вполне возможно просто применять сочетание «Отчёт в Метрике по UTM-меткам+Мастер отчётов» или нечто подобное с помощью Гугл Аналитики. Далее вручную делать примерно такой отчёт.

Дата — там, соответственно, дата заполнения, а ещё должны присутствовать средние данные за месяц/неделю, чтобы спланировать рабочую стратегию на дальнейшее время.

Площадка — название источника трафика. При заполнении надлежит проверять различные отчёты. Скажем, в Метрике — отчёт по UTM меткам и источникам. Иногда может иметь место значительное отличие данных. Например, конкретнее это может быть при запуске смарт-баннеров, где UTM-метка особенным способом отсекалась через CMS сайта, и выявить без щелчка на собственную рекламу подобное не удавалось. Поэтому определяем отчёт, из которого лучше всего вытаскивать данные.

Позиции на Клики, CPC, Расход берутся из кабинетов рекламы. Следует помнить и об НДС. При необходимости ещё параметров — включаем их. Например, показатели вовлечённости.

CPO1, CPO2 — цена действительной транзакции. Когда по данным из отчётов и действительной стоимости продажи большая разница, то помогут поправочные коэффициенты или исправление данных соответственно CMS/CRM.

Светло-бирюзовым цветом отмечено превышение KPI. Делается, как вариант, условным форматированием.

В CPO 2, 3 и так далее уместно выводить данные по не настолько важным целям.

Прочие столбцы — информация по целям/торговле с Я. Метрики или Гугл Аналитики.

В отчёте у меня:

  • заказ через корзину — как наиболее важная цель транзакции;
  • лид — тоже заказ плюс отправка формы плюс звонок;
  • микроконверсии — ситуации, когда было взаимодействие с корзиной, но не совершалась сделка приобретения товара;
  • а на скриншоте направо — сами цели.

В параметры отчёта можно добавить и много другого, например, см. ниже.

Скептики могут сказать, что можно всё смотреть в Мастере по отчётам от Яндекса или в отчётах от Гугл Ads. Но это не так, доступны не все данные и доступ к ним не всегда легко получить.

Они также могут сказать, что можно автоматизировать. Да, конечно! Но это не всегда будет эффективно. На картинке представлен подбор инструментов, если разбираетесь — пожалуйста, действуйте! Но не всякая модель атрибуции окажется для вас подходящей.

Что ещё отслеживается в подобных отчётах?

Во-первых, показатели относительно приоритетных компаний. Например, так.

Тут можно смотреть динамику — как действует РК при различных настройках. Да, при добавлении бюджета РК иногда не останавливается, но в данном кейсе имеет место как раз не такой эффект — дополнительный бюджет тратится напрасно.

Уточнение: соответственно информации от Яндекса алгоритмы могут самостоятельно корректировать ставку, фактически сильно повышая её. Это не отключается. Поэтому необходима постоянная ручная проверка.

Во-вторых, можно вообще проводить сквозную аналитику «для бедных». Уточнение — для тех, кто планирует бюджет, хорошо подойдёт врачам-профессионалам, юристам и т. д.

Когда поступит обращение, рекламодатель вносит информацию в больницу и раз в три-десять дней маркетолог добавляет источник.

Точность окажется не 100%, но в случае, когда бизнес получает сто-двести обращений в месяц, этого достаточно. Хватит выделить один час в неделю, чтобы разобраться, что теоретически сможет работать, а что нет.

Ассоциированные конверсии и их пути

Гугл Аналитика имеет 2 отличных отчёта, которые называются «Ассоциированные конверсии» и «Основные пути конверсии».

Используя их, можно легко оценивать косвенное влияние каких-либо источников или рекламы на итоговый результат.

Практически всем известна «проблема оптимизации»: делаются крутые отчёты и вносятся исправления, чтобы перераспределить трафик. А в итоге вместо оптимизации цены на лид заявки просто отсутствуют вообще. Тогда стоит рассмотреть отчёты.

Скрин показывает, что для того, чтобы принять решение о покупке, пользователю пришлось взаимодействовать с двенадцатью различными источниками. Вполне возможно, что, если какой-то из них был бы выключен, конверсии бы не было.

Подобный анализ является весьма неплохой бесплатной альтернативой связке Client ID, используемой в сквозной аналитике. Хотя, увы, всё же не идеальной альтернативой.

Как сводить данные

Ключевая функция здесь — ВПР. Предположим наличие у вас следующих данных.

Проблема в том, что много РК. Необходимо перенести информацию по конверсиям в столбец C.

Пригодится использование функции =ВПР(). Результат оказывается таким.

Смысл таков, что функция принимает значение из ячейки A3, затем отыскивает другое по диапазону данных E:F.

Цифра 2 в формуле значит, что в ячейку C3 будут вписываться данные со второго столбца из того же E:F, то есть цифра 8.

Так, когда у нас есть два массива данных с идентичными переменными, можно легко одним щелчком сводить даже длинные отчёты.

Заключение

Любой бизнес предполагает наличие большого количества своих особенностей, так что в конечном итоге всё равно придётся решать самостоятельно. Но нередко существование проекта определяется лишь несколькими верными решениями в анализе данных, а не использованием именно самых современных инструментов. Успехов!