Как мы работаем со сквозной аналитикой и отчетами в Roistat, чтобы увеличить продажи в 68 раз

Сквозная аналитика позволяет увеличивать продажи и чистую прибыль в десятки раз. 
Содержание статьи:
Грамотно настроенная сквозная аналитика творит чудеса. Благодаря ей на одном из проектов мы добились отличных результатов:
  • — увеличили число заявок с 2 до 137 в день;
  • — повысили конверсию в отделе продаж на 24–27%;
  • — увеличили выручку в 65 раз.

И еще благодаря отслеживанию ROI увеличили эффективный бюджет клиента с 50 000 ₽ до 1 500 000 ₽ ежемесячно. Вы тоже так можете — рассказываем, как.

Показываем и объясняем, как мы работаем с сервисом сквозной аналитики Roistat, чтобы достигать таких результатов. В этом материале говорим об отчетах. В них очень много показателей, поэтому рассказываем самое основное. А в следующем материале поговорим о показателях, которые мы отслеживаем.

Небольшое введение: что такое Roistat

Roistat — сервис сквозной аналитики, который позволяет отслеживать эффективность продвижения на любом этапе воронок продаж. Он собирает данные с вашего сайта, из CRM-системы и с любых рекламных площадок. И строит отчеты по более, чем 40+ показателям. Сервис идеален для аналитики интернет-продвижения, но если выделить специальные якоря в виде номеров телефонов, то в нем легко отслеживаются и продажи по билбордам, листовкам и другим оффлайн-источникам.

С помощью сервиса можно:

  • посмотреть все точки касания клиента с переходом на сайт до обращения в вашу компанию — читал ли он вас в соцсетях, по какой рекламе кликал и так далее;
  • найти и отключить неэффективные каналы продвижения и даже отдельные кампании и объявления в них;
  • посчитать среднюю стоимость привлечения лида или одной продажи по каждому из каналов продвижения;
  • сравнить средние чеки лидов, пришедших с разных каналов и кампаний, и понять, какую рекламу продолжать выгоднее всего;
  • найти «слабое место» и понять, почему и на каком этапе клиенты уходят, какой менеджер сливает лиды и много чего еще.

Для этого есть куча инструментов. Один из них — отчеты. Их очень и очень много: показываем, что в них смотрим и как действуем дальше с учетом полученной информации.

Видим, какой канал рекламы самый эффективный

Смотрим все визиты и заявки за последний месяц, что они падают после отключения скидок в 15%.

Внимательно изучаем отчет по всем каналам продвижения. По каждому из них оцениваем точное число визитов, конверсию, заявки, конверсию в продажи, число продаж, выручку, средний чек, прибыль, расходы и окупаемость инвестиций (ROI). И ищем эффективные и неэффективные каналы продвижения. Например, из приведенного отчета сразу можно понять, что Avito дает худшую конверсию в заявки, а больше всего заявок и продаж генерирует «Яндекс.Директ».

Также оцениваем эффективность отдельных кампаний в каждом канале. Например, видим, что реклама в Google Ads на поиске дает самую высокую конверсию в заявки. И понимаем, какие запросы приносят больше всего трафика и по какому мы достигли конверсии целых 70%.

И если проанализировать так каждый канал продвижения, можно понять, какие кампании в них стоит отключить, а какие — масштабировать. Но если решите повторить, знайте, что оценивать нужно не только число визитов и конверсии, но и окупаемость инвестиций. При этом не отключайте убыточные каналы: бывает, что они выступают в качестве первой точки касания, и без них полетит вся воронка.

Отслеживаем эффективность рекламы на нескольких сайтах

Если в рекламе используем несколько сайтов или лендингов, видим статистику всех доменных имен, которые мы используем, а также смотрим показатели каждого из них в отдельности. Сразу оцениваем, сколько трафика и заявок получают все сайты. И смотрим, какая у доменов конверсия, сколько заявок и продаж они принесли, окупаются ли расходы и откуда люди приходят на них.

Обычно в отчете показан только процент от общих чисел — например, видно, что этот источник принес 1% от общего трафика и 3% от числа продаж. При углубленном изучении параметра можно отследить, сколько заявок принес трафик с конкретной поисковой системы в рамках каждого отдельного домена.

Оцениваем, какая из страниц приносит больше всего прибыли

Если реклама настроена на многостраничный сайт, видим, какие посадочные страницы работают эффективно, а какие нет. Можем доработать по подобию самой эффективной страницы остальные и тут же смотрим, по какой странице конверсия из заявок в продажи ниже всего. А дальше корректируем ее — перерабатываем УТП, меняем дизайн или делаем что-то еще в зависимости от причин отказов.

Оцениваем, в какие дни активность пользователей выше

Здесь смотрим продажи по конкретным периодам. Выбираем период 7 дней и видим, что пик заявок приходится на начало недели, в субботу заказывают меньше всего, а по воскресеньям можно спокойно отдыхать.

Контролируем работу отдела продаж

Отдельный отчет идеален, когда оцениваем эффективность работы менеджеров. Можно «играть» им как угодно или смотреть на то, как в целом работали менеджеры в этом месяце. Оцениваем конверсию из заявок в продажи, смотрим на процент отмененных заявок и на то, сколько прибыли принесла работа каждого человека. Для примера возьмем демо-отчет.

Можем посмотреть историю каждой сделки и понять, почему менеджеры сливают лиды.

Еще контролируем продуктивность работы менеджеров в call-центре: Roistat показывает статистику звонков по каждой посадочной странице. Открываем ее и видим, что некоторые люди долго были на линии, но просто не дождались ответа оператора. А некоторые не смогли дозвониться. И если таких звонков много, клиент просто сливает бюджет: тратит деньги на рекламу, но не получает продаж. Тогда мы рекомендуем ему либо уменьшить масштабы рекламной кампании, либо реорганизовать работу менеджеров так, чтобы они успевали принимать все входящие звонки.

Мало просто отслеживать количество оформленных сделок. Важно понять, почему из большого количества лидов мы получаем мало продаж. И если поймем, куда деваются остальные заявки и почему клиенты уходят к конкурентам, сможем изменить ситуацию.

Например, хотим выяснить, почему люди сначала оставляют контакты на сайте, а потом отказываются от сделки. Настраиваем новый отчет со статусами и причинами сделок. И видим, что чаще всего люди уже приобрели товар — «уже неактуально», «уже купил» и «выбрал конкурентов» практически одно и то же. Значит, нужно изменять скрипты общения и быстрее реагировать на обращения, чтобы теплая аудитория не уходила к конкурентам.

Видим, на каком этапе продаж находится любой клиент

Здесь хранится информация обо всех сделках за выбранный период. Отталкиваемся от следующих показателей:

  • общее количество заявок;
  • число отказов;
  • количество новых сделок;
  • сколько сделок в работе;
  • сколько заказов уже оплачено.

Видим статистику не только за прошедшие периоды, но и можем спрогнозировать примерную выручку по сделкам в работе. И при этом основываться не только на тех, кто уже оплатил, но и на тех, кто согласен на цену, но еще не совершил никаких действий и может еще отказаться.

Отчет удобен тем, что в нем мы быстро оцениваем сделки по статусу и можем спрогнозировать дальнейшую ситуацию по итоговым результатам.

Нужно больше информации — углубляемся и открываем источники заказов. Например, смотрим, что конкретный запрос приносит больше всего чистой прибыли, и корректируем бюджет.

Мультиканальная аналитика: как разные каналы рекламы взаимодействуют между собой

Мы отслеживаем все источники, с которых получаем заявки. Но для сквозной аналитики этого мало. И для более точных данных нужны показатели мультиканальных заявок. Это когда человек несколько раз видел нашу рекламу или взаимодействовал с сайтом. Получается, мы видим сводную статистику со всех каналов продвижения и можем понимать пути потенциального клиента до обращения к нам.

Не вдаваясь в детали, сразу же понимаем, где эффективнее всего ловить «теплых» клиентов — тех, кто уже знаком с компанией. В нашем случае это контекстная реклама и Facebook: оттуда получаем больше всего мультиканальных заявок.

С неэффективными с точки зрения мультиканальной аналитики каналами ничего не делаем — они могут хорошо работать по отдельности, без участия других рекламных сетей. Смотрим на ситуацию в общем.

Можем понять, в каком источнике наладить работу со звонками

В отдельном отчете видим общую информацию о звонках с разных источников. В том числе если человек не кликал на объявление, а позвонил сам, или если он оформил заявку на сайте. Это важно: есть ниши, в которых все заявки оформлены на сайте. А есть те, в которых в 99% случаях пользователи звонят сами, и этот показатель отслеживают далеко не все.

Например, в приведенном отчете мы понимаем, что звонки людей с Google Ads, «Яндекс.Директа» и «Яндекс.Маркета» остаются неотвеченными в большинстве случаев. Здесь же, если нужно, заходим в список всех звонков и оцениваем причины того, что на них не ответили.

Но мы не анализируем ситуацию только по тем параметрам, что видны в стандартном отчете, а создаем свои. Например, добавляем к нему всего одну метрику — ROI — и видим, что даже с учетом непринятых звонков инвестиции более чем окупаются, а вот с другими источниками все не так хорошо. Все звонки оттуда приняты, но на привлечение звонков тратится больше, чем клиент получает с них.

И так мы делаем по каждому отчету — дополнительные метрики позволяют оценить ситуацию в разрезе каждого источника трафика, каждого сезона или дня недели. И оптимизировать рекламные кампании клиентов так, чтобы они приносили больше денег.

Смотрим на эффективность кампаний в «Яндекс.Директ» и Google Ads

Конкуренция в контекстной рекламе постоянно растет. Поэтому необходимо детальное отслеживание кампаний, групп объявлений и ключевых слов. Например, в приведенном отчете видим, что одно ключевое слово приносит заявки с конверсией в 100%, а другое требует больше вложений, но продаж с него нет.

На основе этой информации и при достаточной статистике мы можем добавить неэффективные запросы в список стоп-слов или исключить их из кампании, чтобы расходовать бюджет более качественно. Это в числе прочих факторов влияет на эффективность контекстной рекламы.

Сосредотачиваемся на данных, которые важны

Это — то, с чем мы работаем большую часть аналитики над проектом. Создаем отчеты по показателям, которые нам важны, и получаем таким образом любую информацию. Рассказываем на примерах, чтобы было понятнее.

Например, нам нужен график, чтобы не откручивать объявления круглосуточно, а показывать их тогда, когда их увидит наша аудитория. Смотрим часы активности и понимаем, что заявки поступают практически круглые сутки. Но можем остановить показ объявлений в часы, в которые получаем меньше всего конверсию или тратим на показ рекламы больше, чем зарабатываем с нее.

При этом мы не руководствуемся только данными из Roistat: это не волшебная пилюля, которая поможет решить все проблемы. Чтобы увидеть реальную картину по расходам, нужно сделать отчет по часам из «Яндекс.Директа», а потом уже свести его с отчетом из Roistat. Только симбиоз отчетов из двух систем даст пищу для размышлений.

Еще ситуация: нам нужно провести корректировку ставок — повысить стоимость клика там, где это оправдано, и понизить там, где получаем наименьшую конверсию. Делаем отчет по регионам и видим, что лучше всего продвигать услуги в Москве и Московской области, Татарстане, Витебске и Могилеве. Можем повысить ставки для этих регионов и получать еще больше продаж.

Хотим узнать, какими устройствами пользуется наша аудитория. Начинаем копать глубже и видим, что чаще всего на наш сайт заходят люди с определенной моделью телефона, и инвестиции в такие переходы окупаются. Значит, можем использовать это в настройках следующих кампаний.

Пользуемся данными из CRM-системы

Используем отчеты, построенные на данных из CRM-системы. Клиенты заполняют всю информацию о покупателях, а мы потом отслеживаем уникальные метрики. Возможностей очень много — умножаем количество стандартных отчетов на число полей в карточке клиентов из CRM и получаем примерное количество показателей, которые можно смотреть.

Например, так мы видим нагрузку на сотрудников. И можем понять, что чаще всего они выезжают к клиентам утром, днем отдыхают, а вечером еще немного работают.

А еще оцениваем, откуда приходят нужные нам клиенты. Делаем разбивку на физических и юридических лиц и понимаем, что последние приходят из поиска. А обычные покупатели чаще всего кликают на контекстную рекламу. Нужно больше заказов от физических лиц — увеличиваем бюджет кампании, от юридических — вкладываем больше в поисковую оптимизацию.

Кастомные отчеты позволяют узнать все, что угодно. Но очень важно правильно вести CRM-систему: заполнять все данные о клиенте, правильно указывать время обращения, стоимость сделки и так далее. А если не делать этого, не сможете потом посмотреть важные показатели — продвижение будет работать не так эффективно, как могло бы.

С помощью сквозной аналитики можем отслеживать любые параметры — например:

  • Смотреть домен рекламного источника, чтобы понять, какие площадки в КМС и РСЯ самые эффективные, а какие лучше добавить в черный список.
  • Понимать импульсивность клиентов — смотреть, в каких случаях они кликают на все объявления и сравнивают условия, и нет смысла выкупать первые позиции, а в каких кликают на первое объявление и делают заказ там.
  • Регулировать количество заявок, делать акцент на определенные услуги или привлекать больше определенных категорий клиентов — например, юридических лиц.

Сквозная аналитика способна творить чудеса, если ее грамотно настроить. В следующем материале мы рассказываем, какие показатели отслеживаем и что они означают.

Наши услуги по теме:
Размещение рекламы в интернете с оплатой за переход
Аналитика становится доступной и понятной
Рекомендуем прочитать
Показатели, которые помогут тратить меньше на рекламу, а зарабатывать больше.
Недавно отвечала на вопросы относительно контекстной рекламы, а именно, проведения A-B тестов в кампаниях РСЯ. Решила затронуть эту тему подробнее здесь.
Эффективность контекстной рекламы зависит не только от того, как круто вы настроили кампанию, но и от многих других нюансов
Внутренняя оптимизация включает в себя работу с заголовками страницы
Оставлять комментарии могут только авторизованные пользователи.
Войти, чтобы оставить комментарий: