Маркетинговая аналитика: как принимать решения, приводящие к результату

Маркетинговая аналитика начинается с цели

Все строится на постановке бизнес-целей: рост выручки, увеличение доли рынка, улучшение узнаваемости бренда и т.д. Эти глобальные цели трансформируются в маркетинговые цели, например: увеличение трафика на сайт, привлечение новых клиентов или удержание существующих.

После анализа и детальной проработки маркетинговых целей рождаются конкретные задачи и согласуются инструменты для их решения. Например, нужно:

• Поднять органический трафик — делаем фокус на SEO;
• Увеличить поток заявок — подключаем контекстную и таргетированную рекламу;
• Укрепить бренд — используем ТВ, радио, билборды и соцсети;
• Повысить повторные продажи — запускаем email-рассылки или триггерные сценарии.

Конечно, не все так просто. Однако, понимание связи между бизнес-целями и маркетинговыми инструментами — ключ к построению эффективной аналитики.

Инструменты для базового анализа: откуда приходят клиенты

Когда бизнес задает вопрос: «Откуда приходят заявки?» — это первая ступенька в мире аналитики. Веб-аналитика предоставляет ответы через десятки доступных инструментов. Рассмотрим основные:

• Call tracking — позволяет понять, с какого рекламного источника клиент позвонил в компанию. Например, человек увидел контекстное объявление или нашел вас через Яндекс.Карты;
• Email tracking — помогает определить, откуда клиент узнал вашу электронную почту. Он мог получить ее, например, из рассылки или с сайта;
• Яндекс.Метрика и Google Analytics — классические инструменты для анализа трафика и поведения пользователей на сайте. Вы можете видеть, с какого канала пришел клиент: SEO, контекст, соцсети или реферальный трафик;
• Чаты и формы — отслеживание сообщений из чатов (например, JivoSite или ВКонтакте) показывает, насколько активны пользователи с конкретных источников;
• Площадки: Авито, ВКонтакте и др. — если заявки приходят из объявлений или рекламы на сторонних платформах, важно учитывать их эффективность.

Эти данные помогают составить начальную картину, но есть важный момент.

Пример:

Человек увидел контекстную рекламу, перешел на сайт, но ничего не купил. Позже он пришел из SEO, введя запрос в поисковой строке, и опять ушел, не совершив покупки. Через некоторое время пользователь снова появился на сайте, уже с таргета и, наконец, сделал заказ. Так откуда пришел клиент? И сработала бы таргетированная реклама, если бы предыдущие каналы продвижения не сформировали бы определенный уровень доверия к продавцу?

Таким образом, для глубинного анализа нужны более серьезные инструменты.

Сквозная аналитика: рассчитываем окупаемость вложений

Сквозная аналитика — это уже уровень выше. Она позволяет не только отслеживать источник заявки, но и видеть, как клиент проходит весь путь: от первого контакта до покупки.

Примеры популярных сервисов:

• Roistat — помогает интегрировать данные из разных каналов, автоматизировать расчет стоимости лида и ROI;
• Calltouch — инструмент для глубокого анализа звонков и их связи с рекламными кампаниями;
• Komagic — фокусируется на анализе оффлайн-каналов, таких как звонки или визиты в магазины.

Основная задача сквозной аналитики — понять, какие источники реально приводят к продажам, а не просто к заявкам. Это позволяет перераспределить бюджеты туда, где есть максимальная эффективность.

Пример:

Пусть у производителя имеется разбивка по следующим каналам:

• SEO — 50 лидов/месяц;
• Таргетированная реклама — 20 лидов/месяц;
• Контекстная реклама — 100 лидов/месяц.

Казалось бы, следует перераспределить средства на продвижение, направив максимум бюджета на контекст. Но, отслеживая конверсию лидов в заявки, вы можете увидеть более полную картину происходящего. Может оказаться, что конверсия составит:

• SEO — 90%;
• Таргетированная реклама — 60%;
• Контекстная реклама — 15%.

Очевидно, что на основе этих данных будет принято совсем другое решение.*

*- в вашем конкретном случае все может быть с точностью до наоборот.

CRM и сквозная аналитика: ключ к оптимизации рекламы и продаж

Интеграция сквозной аналитики с CRM-системами — это следующий шаг к повышению прозрачности бизнеса. Например, данные из Roistat напрямую попадают в Битрикс24 или AmoCRM, где маркетологи и отдел продаж видят полную картину.

Чем полезна такая интеграция:

• Экономия бюджета: Если реклама не приводит к продажам, а только генерирует «холодные» лиды, ее можно оптимизировать или отключить;
• Оптимизация работы отдела продаж: Видя, какие каналы дают лучшие заявки, менеджеры могут быстрее и качественнее обрабатывать лиды;
• Принятие стратегических решений: Сезонные изменения, циклы сделок, поведение клиентов — все это становится понятным благодаря совмещению данных.

Важно:

На этом этапе принципиально, чтобы менеджеры компании корректно вели CRM-систему. Это действительно очень больное место многих предприятий в России: системы либо вообще нет, либо она ведется «спустя рукава». Это в значительной степени снижает эффективность маркетингового отдела, приводит к принятию неверных решений и к сливу бюджета на непродуктивные рекламные каналы.

Триггерные сценарии: автоматизация в действии

Когда у компании собирается достаточное количество данных о клиентах, с этой базой можно и нужно работать! Так, триггерные сценарии позволяют автоматизировать часть маркетинга. Они работают на основе заданных условий, например:

• Человек оставил заявку на сайте, но не завершил покупку — отправляется письмо с напоминанием или предложением скидки;
• Клиент долго не покупал — запускается автоматическое SMS с напоминанием и новым интересным предложением;
• Заказ оформлен — триггер запускает серию писем с инструкциями по использованию продукта.

Автоматизация через такие платформы, как Mindbox, SendPulse или Unisender, помогает выстраивать долгосрочные отношения с клиентами без лишних затрат времени и сил.

Ошибки в маркетинговой аналитике: чего стоит избегать

Кто не ошибается, тот ничего не делает. Да, ошибки — это неотъемлемая часть работы, но в аналитике они стоят дорого. Поэтому нужно всеми силами постараться их избежать. Рассмотрим наиболее популярные.

№1. Фокус на количество лидов

Лид — не цель, важнее смотреть на продажи. Один качественный лид может стоить десятков бесполезных.

Здесь кроется корень извечной войны отдела продаж и отдела маркетинга. Первые говорят, что маркетологи дают некачественные лиды, а вторые — что продажники недостаточно старались и упустили потенциального клиента. Конечно, в некоторых случаях плохое настроение менеджера по продажам могло сыграть роль в том, что покупка не была совершена, однако, статистика — вещь упрямая: большое количество обработанных заявок обычно сглаживает «человеческий» фактор и показывает реальную картину эффективности того или иного рекламного канала.

№2. Игнорирование сезонности

Если мы говорим о В2В-сегменте, то здесь количество заявок может сильно падать летом из-за отпускного сезона и снижения деловой активности. Если игнорировать такие сезонные колебания, бюджет можно неэффективно распределить, направив средства на рекламные кампании в периоды низкой конверсии.

Анализ данных за прошлые периоды помогает предсказать эти тренды и оптимизировать стратегию, перенаправляя усилия на более перспективные временные промежутки.

№3. Слепое доверие средним показателям

Средний ROI или CPL — это лишь обобщенные показатели, которые не всегда отражают реальную картину. Например, одни каналы могут генерировать дешевые лиды, которые не доходят до стадии сделки, в то время как другие дают много качественных клиентов, но с более высокой стоимостью.

Пример

Компании по перетяжке мебели приходит много лидов из Авито и значительно меньше из контекстной рекламы и SEO. Но при внимательном рассмотрении оказалось, что потенциальные клиенты с Авито либо ничего не заказывают, либо ищут самого дешевого исполнителя на небольшие и низкооплачиваемые заказы. При этом, большой процент лидов из SEO — это действительно качественные лиды, которые конвертируются в выгодные сделки.

Только сегментация данных по источникам трафика, типам клиентов и их поведению позволяет понять, какой канал приносит максимальную прибыль, и оптимально использовать маркетинговый бюджет.

№4. Неправильная интерпретация данных

Начнем с примера:

Сеть кофеен привлекла клиента. Стоимость лида составила 1000 рублей, а он всего лишь купил кофе за 300 рублей. Реклама была неэффективной? На первый взгляд, да. Но если мы учтем LTV (пожизненную ценность клиента) и увидим, что он стал постоянным покупателем, принося 70 000 рублей в год, наши выводы будут совсем другими, так? Не торопитесь с ответом, ведь есть и другие клиенты, которым кофе не понравилось, и они больше не вернулись. 

Видите, как важно учесть всех покупателей при анализе эффективности рекламы и качестве собственного продукта.

Поговорим о высоких показателях кликабельности, ведь они свидетельствуют о том, что объявление привлекает внимание, но это не всегда говорит о его продуктивности. Если пользователи кликают по рекламе, но не совершают целевые действия, такие как покупка или оставление заявки, значит, объявление либо привлекает нецелевую аудиторию, либо обещание в рекламе не соответствует реальному предложению на сайте. Это может указывать на необходимость доработки текста, креативов или настройки таргетинга, чтобы повысить конверсию из кликов в реальные продажи.

Вместо заключения: аналитика как основа для роста

Маркетинговая аналитика — это не разовая задача, а непрерывный процесс. Ее главная цель — дать бизнесу ответы на вопросы: что работает, а что нет. В условиях российской действительности, где бюджеты часто ограничены, а конкуренция высока, умение грамотно работать с данными становится вашим ключевым преимуществом.

Используйте базовые инструменты, не забывайте про сквозную аналитику и интеграции, автоматизируйте процессы через триггеры. Избегайте типичных ошибок и помните: данные — это не просто числа, это путь к успеху вашего бизнеса!