Аналитика для руководителей бизнеса: зачем нужна и как внедрить

Автор статьи: Елена Березовская, руководитель отдела веб-аналитики в агентстве

Елена Березовская, руководитель отдела веб-аналитики

Анализ данных для бизнеса и маркетинга — тренд уже не один год. Но миф о том, что аналитика — это дорого, сложно и вообще, удел крупных компаний, до сих пор распространен и стопорит внедрение этого эффективного инструмента. 

Сегодня вместе с Еленой Березовской, руководителем отдела аналитики, мы попробуем развеять все мифы и рассказать, зачем бизнесу нужна аналитика и как ее внедрить.

Зачем бизнесу нужна аналитика

Основная цель внедрения аналитики 一 увеличение прибыли. 

Эта цель формирует ряд задач, в решении которых данные играют ключевую роль:

  • Увеличение конверсии посетителей в клиентов  一 другими словами, увеличение взаимодействия с целевой аудиторией, теми людьми, кому нужен ваш продукт.
  • Увеличения чека  一 позволяет при том же объеме покупателей повысить компании доход. 
  • Оценка роли маркетинговых коммуникаций  一 позволяет оптимизировать затраты, перераспределяя бюджет на каналы, которые влияют на продажи. 
  • Анализ  поведения целевой аудитории  一 у покупателей меняются вкусовые предпочтения под влиянием внутренних и внешних факторов, таких, как мода, экономика, развитие технологий и т. д. Отслеживая изменение в поведении, можно прилагать усилия для удержания и привлечения клиентов.
  • Удержание  существующих клиентов  一 в нишах, где возможна повторная продажа, в большинстве случаев постоянные клиенты генерируют 80% дохода. Соответственно, удерживая таких пользователей, бизнес получает много качественных продаж по минимальной стоимости.
  • Отслеживание тенденций рынка и конкурентов 一 если упустить эту информацию, то эффективность рекламных кампаний будет сложно оценить корректно. К примеру, в ситуации, когда рекламные кампании не принесли роста продаж по сравнению с прошлым годом. Однако если рынок значительно уменьшился, то удержание прошлогодних позиций уже является ростом. 
  • Снижение затрат на привлечение 一 если мы меньше  тратим на привлечение одной продажи, то получаем рост в рамках того же бюджета.
  • Привлечение новых клиентов 一 выше говорилось о том, что основной доход приносят повторные покупатели. Так зачем же нам тратиться на новых и дорогих клиентов? Дело в том, что рано или поздно, текущие клиенты могут уйти (кто-то переедет, у кого-то поменяется вкус, а кто-то перейдет к конкурентам), соответственно, если не привлекать новых, то в какой-то момент аудитория постоянных перестанет приносить доход.
  • Оценка бизнес-процессов 一 недостаточно привлечь пользователя на сайт или в магазин, важно еще предоставить качественный сервис и продукт. Без этого любые маркетинговые вложения будут пустой тратой денег. Потому важно отслеживать, на каких этапах происходят отказы и по каким причинам. 

Эти задачи 一 лишь малая часть того,  для чего бизнесу можно использовать аналитику.

Как бизнесу начать внедрение аналитики

Прежде всего, нужно помнить о том, что внедрение аналитики 一 это отдельный проект, для выстраивания которого следует учитывать следующие факторы:

  • бюджет 一 внедрение и использование аналитики требует затрат на специалистов и на оплату некоторых сервисов;
  • время реализации 一 в зависимости от сложности аналитики, настройка сбора и начало использования данных может занять в среднем  от месяца до полугода; 
  • трудоресурсы 一 для создания аналитики  необходимо время не только специалистов, которые будут заниматься настройкой, но и тех, кто будет ее использовать. Чтобы система собирала нужную информацию, которой можно было доверять,  необходимо внимание и участие всех ключевых сотрудников, и, прежде всего тех, кто в итоге будет ее использовать, например, директор, маркетолог, главный менеджер по продажам и т. д.
  • окупаемость 一 поскольку аналитика нацелена на увеличение прибыли, ее внедрение должно обязательно окупаться. Да, отслеживать окупаемость аналитики сложно, так как это косвенные показатели, например:
    • В случае корректной настройки цели рекламные кампании могут приносить на 20% больше прибыли.
    • При создании отчета об эффективности товаров в их продвижении можно сделать акцент на высокомаржинальных товарах, либо совершать допродажи.
    • Проанализировав отчеты об эффективности менеджеров, можно найти слабые места в воронке продаж, а избавившись от этих слабых мест, увеличить процент продаж.

При внедрении аналитики мы рекомендуем использовать правило адекватности (правило, которое придумала команда ADINDEX):

Обратите внимание на главный вопрос: “Как я буду использовать информацию?”. Если вы не знаете, зачем собирать информацию или внедрять технологию, то, с большой долей вероятности, вы просто потеряете деньги. 

Давайте посмотрим на правило адекватности в действии. Допустим, вы планируете внедрить колл-трекинг. Что для этого нужно?

Шаг 1. Ответить на вопросы

Как я буду использовать полученную информацию? 

  • Оптимизировать РК (рекламные кампании) по звонкам.
  • Отслеживать воронку продажи (канал — звонок — продажа) и управлять рекламными каналами.
  • Анализировать эффективность отдельных менеджеров по продажам и улучшать процессы обработки лида.

Какая информация для этого необходима:

  • Событие в Google Analytics о входящих звонках с сайта.
  • Статус лида и время его поступления и обработки.
  • Имя менеджера.
  • Параметр для объединения данных Google Analytics, колл-трекинга и транзакции (это может быть, например, ClientID, ID звонка и т.д.)

Сколько я заработаю на использовании колл-трекинга?

Планируется количество увеличения обращений на 15%, а коэффициент конверсии лида в продажу увеличится на 5%. В результате внедрение системы окупится за два месяца, а объем продаж увеличится на 7%.

Делаем вывод, что во внедрении колл-трекинга есть смысл.

Шаг 2. Техническая реализация

Далее следует этап реализации. 

Устанавливаются коды, настраиваются события и цели, создаются информационные панели 一 это самая простая часть, так как для нее вы нанимаете специалистов, которые будут заниматься настройкой. Далее вам необходимо перестроить процессы под имеющиеся данные.

На рисунке показана схема перемещения данных.  В результате настройки получаем:

  • Данные для оптимизации рекламных кампаний по звонку.
  • Информационную панель “Анализ эффективности отдела продаж”.
  • Информационную панель “Анализ эффективности РК”.

Шаг 3. Использование системы 

Следующий шаг самый сложный и связан он с внедрением, то есть,  с началом использования полученной информации. Для нашего примера нужно:

  • Уведомить специалиста по контекстной рекламе о том, что в  Google Analytics есть цель, которая отображает реальные звонки и что ее необходимо использовать для оптимизации рекламных кампаний. Предоставлять информацию об эффективности канала.
  • Руководителя отдела продаж обучить пользоваться информационной панелью об эффективности отдела продаж, показать, на какие вопросы можно увидеть ответы на этой панели.
  • Маркетолога обучить пользоваться информационной панелью   об эффективности рекламных кампаний.

В результате от настройки до полноценного внедрения и использования системы аналитики необходимо приложить достаточно много усилий со стороны тех людей, для кого она создается.

Как известно, на подсознательном уровне людей отталкивает все новое. И это нормально. Потому мы подготовили краткий чек-лист, как помочь команде во внедрении какого-то нового процесса.

После того, как вы убедились, что система используется корректно, можно переходить к завершающему этапу.

Шаг 4. Финал внедрения.  Итоги 

После того, как внедрение будет завершено, проанализируйте и сопоставьте ожидаемый и фактический результаты. Если фактический результат такой, как ожидалось или лучше, поздравляем, вы успешно внедрили систему!

Если же результат хуже, чем вы планировали, то следующие вопросы помогут понять причину:

  • Используете ли вы внедренную систему так, как планировали или же внедрили ее частично?
  • Изменилась ли конъюнктура рынка за время внедрения?
  • Изменилась ли маркетинговая стратегия за период внедрения?
  • Какие изменения произошли среди сотрудников (возможно у вас поменялась команда)?

Вывод

На примере колл-трекинга мы показали как принимать решения о внедрении аналитики. 

Резюмируя все вышесказанное, помните:

  • Аналитика 一 это полноценный проект, она должна окупаться.
  • Использование данных для прикладных задач 一 самая главная и сложная часть внедрения аналитики, без нее все бессмысленно.
  • Внедряйте аналитику постепенно 一 от простого к сложному, иначе вы рискуете создать сложную, неповоротливую систему, которая будет пылится где-то в недрах серверов и облачных хранилищ. 

Вам может быть интересно

Все посты
No Comments

Оставьте комментарий