Страшный сон маркетолога или владельца онлайн-проекта — зря слитые в рекламу бюджеты. Реклама не сработала = нет продаж = нет прибыли = нет денег на рекламу = бизнес в упадке.
Чтобы этот сон не сбывался, на помощь приходит сквозная аналитика. Это крутой инструмент, который показывает:
- путь клиента: от просмотра рекламы до покупки
- эффективность конкретного источника трафика, таргетолога или рекламного объявления.
В статье разберём:
- зачем вам сквозная аналитика, её преимущества;
- ключевые показатели сквозной аналитики;
- сервисы для создания дашбордов Google Data Studio/GDS/LookerStudio и Power BI: плюсы-минусы, какой выбрать.
Зачем вам сквозная аналитика, её преимущества
Представим, что у вас два канала привлечения трафика: ВКонтакте и Телеграм. И оба приводят клиентов. Как понять, какой из них реально работает, а какой просто сливает бюджет?
Количество лидов с каждого источника? Ещё не показатель. Лид — не равно покупатель. Он оставил заказ, но пока не принёс деньги в ваш проект.
Выручка? Тоже не совсем то. Её стоит рассматривать в связке с рекламными расходами. Иначе может сложиться, что вкладываете вы больше, чем получаете.
Количество продаж? Уже теплее. Но тоже рассматривать стоит исключительно в связке с рекламными (и не только) расходами, объёмом продаж и т.д.
Вывод? Любые цифры в вашем проекте — просто цифры, если не увязывать их друг с другом.
Миллион рублей, потраченный на рекламу — просто миллион рублей на рекламу. Не больше и не меньше.
Сквозная аналитика же помогает нарисовать реальную, объёмную картинку онлайн-бизнеса через призму цифр.
Увидев её, вы поймёте:
- какой канал, таргетолог или креатив просто сливает бюджет и денег не приносит;
- в каком направлении, наоборот, можно смело масштабироваться, потому что продажи идут хорошо;
- какие рекламные объявления приводят к вам целевых клиентов;
- на каком этапе клиент “отваливается” и не доходит до продажи;
- в какие периоды наблюдается всплеск покупательской активности и т.д.
Эти данные — отличная почва для анализа и дальнейших решений. В неэффективный канал можно не вкладываться, рекламное объявление — подкорректировать и попробовать запустить в рекламу снова, разобрать и исправить “затык”, который гасит продажи и прочее.
Ключевые показатели сквозной аналитики
Разберём на примере два простых, но “говорящих” показателя для анализа.
В таблице ниже представлены два источника трафика: ВКонтакте и Телеграм (из прошлого примера) и данные по ним.
| Расходы на рекламу, руб. | Число заказов | Число покупок | Стоимость продукта, руб. | Выручка, руб. | |
| ВКонтакте | 300 000 | 32 | 21 | 20 000 | 420 000 |
| Телеграм | 200 000 | 11 | 5 | 20 000 | 100 000 |
Чтобы понять, насколько эффективно сработала реклама, рассчитаем:
- ROAS — показатель окупаемости рекламных расходов. Как посчитать: делим выручку на расходы.
Если ROAS меньше единицы — вы тратите больше, чем зарабатываете.
Равен 1 — вы окупаете расходы, но ничего не зарабатываете.
Больше 1 — вы в плюсе.
☝️ Внимание: если в расчёте этого показателя учитываются только рекламные расходы без трат на налоги, эквайринг, реализацию, зарплаты сотрудников — ROAS должен быть намного выше 1, чтобы говорить про эффективность и рентабельность проекта.
- CAC — или цена клиента. Эта цифра показывает, сколько стоит каждый ваш реальный покупатель.
Чтобы рассчитать, поделите сумму рекламных вложений на число покупателей.
Посчитаем эти показатели по данным из таблицы выше.
| ROAS | CAC, руб. | |
| ВКонтакте | 1,4 | 14 285,7 |
| Телеграм | 0,5 | 40 000 |
Что видим?
Телеграм — явно убыточный канал привлечения трафика. “Съедает” в два раза больше денег, чем приносит. А стоимость одного покупателя — в два раза дороже стоимости продукта.
Если добавить к рекламным расходам прочие, получаем абсолютно нерентабельный источник трафика.
А вот у ВКонтакте дела чуть лучше. Инвестиции в рекламу окупаются и цена клиента адекватная. Хотя и его рентабельным назвать нельзя.
Что дальше?
А дальше оптимизируем расходы и повышаем эффективность рекламных кампаний.
В случае с ВКонтакте, например, можно запустить новые креативы, пересмотреть работающие или потестировать другие связки (например, работу с новым таргетологом).
Ещё один вариант — запустить рекламу по другим каналам. Например, на YouTube или в “Яндекс Директ”.
Сервисы для создания дашбордов Google Data Studio/GDS/LookerStudio и Power BI: плюсы-минусы, какой выбрать
Таблицы выше — утрированная схема для анализа показателей. Для качественной работы с цифрами создаётся дашборд, который показывает данные со всех источников привлечения трафика.
В таблице ниже сравним два сервиса для создания дашбордов и аналитики: Google Data Studio/GDS/LookerStudio и Power BI.
| Параметры для сравнения | GDS | Power BI |
| Объём данных | Плохо работает с большими объёмами данных (более 300 лидов в день) т.к. каждый раз посылается запрос к источнику. Есть ограничения: — максимум 150 000 строк из базы данных; — при импорте с гугл-документа лагает при объёме более 70 000 строк. | Не ограничен. т.к. все данные сначала выгружаются, а потом вы с ними работаете. |
| Данные из разных источников | Сложно объединять. Например, если ведёте разные таблицы с расходами — придётся делать разные дашборды из нескольких источников. | Можно разные источники комбинировать в одной таблице. Например, база данных + гугл таблица |
| Обновление | В реальном времени. | Настраивается заранее, на тарифе PRO до 8 раз в течение дня. |
| Интерфейс | Простой и визуально приятный. | Сложный, выглядит устаревшим. |
| Аналитика заказов по последним меткам у регистрации | Нельзя сделать. | Можно сделать. |
| Инпут лаг (задержка ввода) | В зависимости от кол-ва данных. Дашборд может долго обновляться, если данных много. Также сильно зависит от качества интернет-соединения. | Минимальный, дашборд очень быстро работает. |
| Стоимость | Бесплатный. | Необходима оплата лицензии. |
Вывод
Для маленьких, простых проектов хватит GDS. Здесь не нужны сложные отчёты с данными из разных источников, нет необходимости анализировать большой массив данных.
Для крупных же проектов со сложными отчётами, входящим потоком лидов от 300 в день и выше — желательно использовать Power BI.
Независимо от выбранного инструмента, после внедрения сквозной аналитики, все данные по проекту соберутся в одном месте: выручка, расходы, итоги работы подрядчиков, число заказов и оплат, клики и другие целевые действия и т.д.
Останется лишь сделать по ним верные выводы, чтобы эффективнее использовать трафик и рекламные бюджеты.
Чтобы детальнее разобраться, как это работает — приходите на мастер-класс “Сквозная аналитика на Геткурс + Data Studio для онлайн-школ”.
За 11 уроков узнаете:
- как сделать сквозную аналитику в вашем проекте;
- правила UTM-разметки;
- как работать с Google Data Studio (Looker Studio).
И по ходу мастер-класса сами создадите первый дашборд, выведете ROAS и другие показатели по платным каналам привлечения трафика и научитесь их правильно интерпретировать.
Мастер-класс подойдёт, если вы:
- маркетолог, таргетолог, администратор, который работает со школами на Геткурс и трафиком — научитесь делать сквозную аналитику на Геткурс, сегментировать трафик и анализировать его;
- владелец онлайн-школы на Геткурс — научитесь делать сквозную аналитику без привлечения сторонних специалистов.
Доступ к мастер-классу открывается на 30 дней, но за честный отзыв продлим бесплатный доступ ещё на 5 месяцев!
Регистрируйтесь по кнопке ниже, чтобы увидеть: что происходит с вашим проектом прямо сейчас и как оптимизировать процессы.
Видео вариант текущей статьи
Здесь вы можете посмотреть то, о чем мы говорили в текущей статье.
