Сервисы сквозной аналитики

Мы интегрировали Rick.ai. Рассказываем, зачем это сделали и почему вам тоже стоит обратить внимание на системы сквозной аналитики.

Сервисы сквозной аналитики нужны бизнесу, тратящему в месяц на рекламные кампании 100 тыс. рублей и больше. Аналитика поможет отследить путь клиентов, найти слабые стороны в маркетинге и даже пересмотреть подход к продвижению.

Мы попросили экспертов из Rick.ai прокомментировать наш рассказ.

Сервис сквозной аналитики: что это такое

Работу системы сквозной аналитики можно сравнить с виртуальным помощником из фантастических фильмов. Обычно он есть у капитана космического корабля. Помощник в реальном времени оценивает состояние судна, ситуацию за бортом и прогнозирует результаты тех или иных действий экипажа. Система сквозной аналитики делает нечто похожее, но с маркетингом.

Система сквозной аналитики помогает отследить путь клиента от первого касания с брендом до оформления сделки. При этом в профиль клиента заносятся не только клики и время, проведенное на сайте, но и звонки, посещение офиса и многое другое. Иными словами, она умеет собирать данные, обрабатывать их и визуализировать.

Система сквозной аналитики – техническое решение для бизнеса, желающего сделать свой маркетинг максимально эффективным.

Техническое решение собирает и визуализирует данные, но работа с информацией, интерпретация результатов и принятие решений остаются за человеком.

Зачем это нужно нам (вероятно, вам тоже)

Раньше мы не могли отследить путь клиента по воронке продаж. Были гипотезы и опросы самих заказчиков, но подобные вещи лучше знать заранее. Мы работаем с Amo CRM, но она по очевидным причинам не подходит для аналитики.

В сентябре 2019 года мы стали участниками программы «Акселератор ФРИИ». Это заставило пересмотреть взгляды на работу и многое изменить. Нам объяснили: без сервиса сквозной аналитики бесполезно говорить о реальной стоимости клиента и рациональном использовании рекламного бюджета.

Получается, сервис сквозной аналитики нужен, чтобы:

1. Найти неэффективные рекламные кампании.
2. Сэкономить деньги, время и иные ресурсы на сведении маркетинговых данных.
3. Узнать реальную стоимость одного клиента.
4. Свести в одном месте данные по рекламным затратам, веб-аналитике, колтрекингу, данные из CRM и т. д.
5. Формировать рекламный бюджет из реальных показателей.
6. Знать, как в действительности в компанию приходят клиенты.

Почему бы не сделать систему самим?

Формально процесс создания собственной системы сквозной аналитики кажется несложным. Нужно связать вместе внешние данные и приложить к ним некую систему подсчета, потом докрутить визуализацию. На деле все гораздо сложнее.

Вот три главные причины (можно привести больше, но и их достаточно):

1. Главная проблема не в техническом решении. Нет сложности сделать некую программу и заставить ее работать корректно. Проблемы начинаются, когда надо связать вместе рекламные каналы, поведение пользователей и оплату. Системы просто неверно считают число пользователей, заявки и методы привлечения.
2. В аналитике сложно найти ошибки. Разработчики не любят разбираться в аналитике, а баги могут вскрыться в самый неподходящий момент. Минимальную работоспособность самописной системы сквозной аналитики проверить не сложно, но она часто ломается по следующей причине.
3. Аналитика – вещь хрупкая. Достаточно присоединить новый источник, подключить модуль – и алгоритм откажется работать. В запущенных случаях алгоритм придется переписывать.

Сложно ли внедрить сквозную аналитику?

На момент написания статьи интеграция Rick.ai еще не закончилась. Она продолжается второй месяц и займет какое-то время. На то есть несколько объективных причин.

1. Маркетинг в компаниях разный. У нас значительная часть трафика приходит с SEO-запросов, но так делают не все компании. При этом мы хотим видеть подробную аналитику контекстной рекламы.
2. Установить и пользоваться не получится. Чтобы сервис сквозной аналитики заработал, нужно предоставить все возможные данные. Может случиться так, что часть процессов придется оцифровать, чтобы идентифицировать клиента. Допустим, пользователь X кликнул на контекстную рекламу, изучил сайт, вышел, а через несколько дней позвонил. Нужно, чтобы система привязала эти действия к одному человеку.
3. Возможно, потребуются доработки. Мы попросили экспертов Rick.ai сделать функцию, чтобы видеть не ключевой запрос, по которому поисковик вывел нашу страницу, а фразу, которую запросил клиент.

Внедрение сервиса сквозной аналитики – это звонки, уточнения в рабочем чате, проверки и снова уточнения. Однако на кону точность рекламного бюджета и экономики бизнеса в целом. Поэтому подобная дотошность оправдана.

В Rick.ai считают: «Аналитика – тема сложная, и команда заботы ни в коем случае не оставляет клиентов с ней один на один».

Система сквозной аналитики Rick.ai: почему выбрали ее

Мы рассматривали несколько решений, но остановились на Rick.ai. Подкупила общая философия системы. Это помощник, экономящий время специалиста. Здесь есть подсказки, которые указывают на проблемы и сразу же предлагают решения.

Методология самого продукта выстроена так, чтобы вы могли находить слабые места у вас в бизнесе – основатель сервиса помог сотням компаний в том же «Акселераторе ФРИИ» посчитать юнит-экономику и понять, почему она не сходится. Эта логика и опыт заложены в продукт.

Пока мы в процессе погружения в инструментарий Rick.ai. Говорить об эффективности можно спустя полгода – мы обязательно вернемся к этой теме.

Если вам интересны системы сквозной аналитики, рекомендуем обратить внимание на Rick.ai. У него есть бесплатный пробный период.