Как считать эффективность интернет-рекламы по реальной прибыли, а не конверсиям
На прошлой неделе команда из Одессы запустила сервис Renta, который помогает маркетологам и владельцам бизнесов считать эффективность рекламы по реально полученной прибыли, а не по конверсиям. Приложение собирает данные о заключенных сделках и позволяет анализировать всю информацию о воронке продаж прямо в Google Analytics. Ниже один из создателей сервиса Сергей Зуев расскажет о том, для чего нужен продукт и как он появился.
Знаете ли вы, откуда на ваш сайт пришли клиенты, которые за прошлый год сгенерировали вам больше всего прибыли? Скорее всего, нет. А все потому, что ваша система аналитики не имеет доступа к информации о завершенных сделках и реально полученной прибыли. Соответственно, вы знаете только, какие ключевые слова и каналы приносят больше всего заявок, но не прибыли.
При этом разные источники трафика приводят абсолютно разные типы клиентов. По этой причине вы можете тратить средства на получение клиентов, которые купят немного или не купят ничего, вместо того, чтобы инвестировать в каналы, которые приносят вам самых выгодных клиентов.
Для решения этой проблемы мы на базе внутреннего инструмента агентства Convert запустили сервис Renta, который позволяет «подружить» Google Analytics и CRM-систему.
До этого Google Analytics и другие системы аналитики хранили, как правило, только информацию о посетителях сайта, вроде источников трафика, посещений и конверсий. А CRM-системы – только информацию о сделках, клиентах и полученной прибыли. Объединение этих данных как раз и решает проблему анализа эффективности рекламы по реальной прибыли.
Сервис Renta отправляет данные о заключенных сделках в Google Analytics, что позволяет строить отчеты такого типа:
С помощью Renta вы можете передавать в Google Analytics любую информацию: прибыль с клиента, ожидаемый CLV (суммарная прибыль от сотрудничества с клиентом), тип клиента (например, физическое лицо или юридическое), закрыта ли сделка.
Далее, уже в Google Analytics, вы можете строить подробные отчеты с этими данными по каждой рекламной кампании, ключевому слову и любому другому критерию.
Принцип работы
Работа Renta основана на Google Analytics Measurement Protocol. Каждый раз, когда вы обновляете данные в CRM, Renta «подхватывает» это изменение и сохраняет данные в Google Analytics.
Renta знает, как сопоставить лид в CRM и посетителя на сайте, за счет того, что сервис автоматически сохраняет в CRM-систему так называемый client id: уникальный код, который генерируется системой Google Analytics для каждого посетителя вашего сайта.
Пример использования сервиса
Идея сервиса возникла во время настройки «Яндекс.Директ» для юридической фирмы. У этой компании было два типа клиентов: корпоративные клиенты и клиенты-физические лица. Компании приносят в среднем в несколько раз больше денег, особенно в долгосрочной перспективе. Задача заключалась в том, чтобы привлечь наибольшее количество входящих заявок от компаний.
70% бюджета приходилось на привлечение неинтересных бизнесу физических лиц, а не компаний. При этом стоимость их привлечения была одинакова.
Проинтегрировав Google Analytics с данными о сделках, удалось выделить ключевые слова, которые приносили больше всего корпоративных клиентов.
На скриншоте показана статистика Google Analytics по ключевым словам, а также, сколько лидов от физических и юридических лиц они сгенерировали:
Интеграция с CRM-системами
Renta поддерживает возможность интеграции со всеми CRM-системами, у которых есть программный интерфейс (API). То есть с подавляющим большинством используемых на рынке CRM (таких, как «1C-Битрикс», amoCRM, Мегаплан, Salesforce, Microsoft Dynamics CRM, Terrasoft и др.).
Для компаний, которые не пользуются CRM-системой, в Renta реализована собственная система учета заявок, из которой можно отправлять данные о заключенных сделках в Google Analytics:
Интеграция с call-tracking
Во многих компаниях значительная часть обращений клиентов приходится на телефонные звонки. Для отслеживания таких заявок используются так называемые сервисы call-tracking.
Renta поддерживает возможность интеграции с такими сервисами. Но только с теми, которые используют принцип динамического call-tracking, потому что только они позволяют закреплять номер телефона за конкретной сессией пользователя на сайте.
Примеры динамических call-tracking сервисов: Ringostat, iStat, AdSaver.
Альтернативы
Renta не является единственным способом решения задачи подсчета эффективности рекламы на основе реально полученной прибыли. Для достижения этой цели доступны и другие альтернативы:
- Самостоятельно интегрировать Google Analytics с Measurement Protocol. Достаточно дорогой и сложный способ, который может подойти большим компаниям, готовым потратить деньги и время на разработку и поддержку собственного приложения.
- Системы сквозной аналитики, которые «подтягивают» данные из CRM и аналитики. Как правило, это более дорогое и сложное решение. При этом теряется вся мощь Google Analytics: мультиканальные последовательности, атрибуция, сегментирование и прочее.
- Плагины на уровне CRM-систем, которые сохраняют источник заявки. Так же, как и системы сквозной аналитики, такие плагины не дают возможностей для анализа, сопоставимых с возможностями Google Analytics.
Процесс подключения и стоимость
На период beta-тестирования стоимость инструмента составляет $40 в месяц. Интеграция с CRM-системами, для которых нет готового решения, — $300—500 (в зависимости от сложности интеграции), при этом использование сервиса и премиум-поддержка — пожизненно бесплатна.
Комментарии | 13
Last click, по факту никак(
Почему?
В Univeral Analytics будут доступны данные для анализа, как в отчетах по последнему клику, так и в срезе по многоканальным последовательностям.
А можно просто загрузить в Analytics внешние данные из любой CRM у будет Вам та же воронка в любом разрезе без всяких Measurement и программистов.
Для привязки человека, к конкретной сессии, необходимо знать его client id.
Client id доступен в куках браузера.
Поэтому изначально нужно реализовать, чтобы вместе с данными о клиенте в CRM подтягивался и CID.
Затем из CRM должен уходить пуш в Iniversal Analytics, например, с ID-клиента. И затем уже появляется возможность загружать данные вручную. Как раз эту проблему и решает Renta.
И часто Вам на практике приходится привязываться к ID каждого клиента?
Всегда 🙂
ОК, рад за Вас, Расскажите, мне, пожалуйста, какие операционные решения я могу принять зная связку:
Трафик -> Клиент ID-> Конверсия … CRM -> воронка, сегментация…
которые, тем не менее, невозможно предпринять, имея данные по:
Трафик -> Сессия-> Конверсия … CRM -> воронка, сегментация…
Что мне даст знание уникального ID клиента, если я уже знаю в разрезе сессий?
Клиент != Сессия но мне и не интересно знать какие сессии уникальных клиентов не завершились конверсией, это я могу понять из анализа поведения аудитории
Знание уникального ID клиента даст Вам возможность знать, какие сессии завершились не только конверсиями, но и прибылью.
И принять решение о том, в какие каналы инвестировать, потому что они дают реальную прибыль. И отключить каналы/ключевые слова, которые только тратят деньги на заявки, которые так и не заканчиваются деньгами или нужным Вам типом клиентов.
Какие сесии завершились прибылью — для этого достаточно знать кол-во успешных сессий и импортировать в Analytics внешние данные.
Сегментировать разные типы клиентов по уникальным ID, на основе данных из CRM? Возможно. Но реально применимо (полезно) либо в очень малом кол-ве случаев, либо разговор идет о плохо структурированном трафике.
В конечном случае Вы не сможете разделить на уровне ключ. слов показы «нужным» от «ненужным» клиентам. Возможно только по разному оценить отдачу, но для этого, опять таки, достаточно сессий
И то, несмотря на это, данная проблема решается несколькими типами целей, транзакциями торговли, …
Заморачиваться с уникальными ID клиента нет смысла.
Вы говорите, что для того, чтобы установить, какие сессии завершились прибылью, достаточно знать количество успешных сессий и импортировать в Analytics внешные данные. Если Вы будете импортировать внешние данные из CRM, не сохраняя client id, Google Analytics не сможет понять, к какой сессии относится каждая сделка. И соответственно Вы не сможете построить отчеты с информацией о том, сколько реальной прибыли принес тот или иной сегмент.
Какие сесии завершились прибылью — для этого достаточно знать кол-во успешных сессий и импортировать в Analytics внешние данные.
Когда вы загружаете данные в Universal Analytics вы обязаны привязаться к данным, которые вы дополняете. Это техническое требование UA.
Например, когда грузите расходы о рекламе, то вы привязываетесь к UTM-меткам.
Принимала участие в тестировании ренты, поэтому могу поделиться своими впечатлениями с заинтересовавшимися читателями) Как мне кажется, рента — отличный инструмент, который дает возможность проводить анализ данных более точно и, как следствие, управлять рекламным бюджетом более эффективно, ориентируясь на точные данные по закрытым сделкам и реальной прибыли. Понравилось, что интеграция происходит полностью на стороне команды ренты, это большая экономия времени заказчика. Также хочу отметить, что у сервиса просто отличная поддержка. В целом, я инструментом очень довольна, рекомендую к использованию!)
Анастасия, спасибо! 😉