Сквозная аналитика: автоматизация маркетинга

• Определяем цели Обсуждаем, какие именно данные визуализируем, что считаем и в каком виде. Выявляем, кто конечный пользователь и на какие вопросы должен отвечать дашборд.
• Проверяем и настраиваем источники данных Готовим инструменты к агрегации данных. Настраиваем цели и коллтрекинг или даём понятное ТЗ вашей команде.
• Разрабатываем схему связи данных Устанавливаем связи между источниками, чтобы всё правильно работало.
• Настраиваем стриминг данных в базу Используем коннектор mybiconnect и БД Microsoft Azure. Консультируем ваших специалистов и помогаем создать внутреннюю базу данных.
• Работаем над визуализацией Настраиваем связи, создаём бета-версию дашборда, программируем формулы для вычисления специфичных метрик.
• Собираем фидбек Показываем вам и команде, собираем информацию об удобстве интерпретации и полноте данных. Меняем на основе пожеланий.
• Поддерживаем Если нужно добавить новые показатели или срезы, мы поможем. Обязательной абонентской платы за поддержку нет.

Клиент — онлайн-биржа грузоперевозок. Контекстная реклама — единственный платный канал клиента. Результаты рекламы нужно анализировать постоянно, чтобы быстро реагировать на отклонения и ясно видеть ситуацию по разным рекламным системам и странам продвижения — России, Беларуси, Казахстану. Маркетологу приходилось несколько раз в неделю вручную проверять основные показатели рекламы: данные о затратах, динамику роста заявок и % конверсии.

Решение. Мы создали ежедневно обновляющийся дашборд, который показывает данные по источникам, расходам и заявкам. Отобразили динамику изменения количества заявок по дням в виде тепловой карты на календаре, по месяцам — на гистограмме. Для простоты восприятия сегментировали кампании по регионам.

Инструменты. Данные по заявкам с сайта забираем из Яндекс.Метрики, заявкам из мобильного приложения — через AppMetriсa. Данные по рекламе — из Яндекс.Директа, Google Ads.

Клиент — диджитал-агентство. Данные по сделкам в CRM агентства не были упорядочены, в интерфейсе невозможно было создать специфический срез для анализа продаж. Руководитель отдела продаж собирал отчеты вручную в Google Документах.

Решение. Мы сделали дашборд, который агрегирует данные и выводит все нужные графики на два экрана. Первый помогает следить за открытыми и новыми сделками в разрезе отделов, видеть источники, отслеживать динамику продаж. Второй — анализировать причины закрытия сделок, проверять процент успешно закрытых.

Инструменты. Данные о продажах из amoCRM.

Клиент — b2b-компания, которая занимается облачными решениями. Директор по маркетингу компании контролировал результаты по трафику и заявкам в пяти разных отчетах: по контекстной рекламе, Поисковое продвижение (SEO), СММ, таргетированной рекламе и т.д. Чтобы увидеть общую картину, он всё равно регулярно заходил в Google Analytics. Ему приходилось искать в разных местах и собирать в таблицах все важные KPI.

Решение. Сделали дашборд, который показывает и общее, и частное. На главной странице оцениваем трафик веб-сайта и достижение KPI — эти данные можно сегментировать по источникам. Видим количество и динамику заявок, звонков, % конверсии, трафика, геолокации. Остальные страницы сфокусировали на платных источниках трафика с детальной информацией о расходах, типах устройств, цене заявки и т.д.

Инструменты. Данные о трафике забираем из Google Analytics, показатели контекстной рекламы — из Яндекс.Директа, Google Ads, звонки — из CallTouch.