Thực đơn
trang chủChương trình

Nói một cách đơn giản, phân tích đầu cuối là gì - tại sao cần thiết và cách sử dụng nó. Các vấn đề khi thiết lập phân tích đầu cuối là gì? Phân tích đầu cuối là gì và cách thức hoạt động

Bạn nhận được nhiều cuộc gọi và đơn đăng ký từ khách hàng tiềm năng mỗi ngày. Phân tích từ đầu đến cuối giúp bạn biết chính xác cái nào trong số chúng mang lại lợi nhuận và cái nào không.

Bài viết giải thích nó là gì và cách thực hiện nó. Cảm ơn Konstantin Chervykov, giám đốc thương mại của Ringostat, về phương pháp này.

Phân tích đầu cuối là gì và tại sao cần thiết?

Theo quy định, hầu hết mọi người đều liên kết hiệu quả với ROI, ROMI, CTR, v.v. Vì thương mại điện tử- một mô-đun thương mại điện tử khác trong Google phân tích(nếu nâng cao thì đủ gần với chủ đề. Tuy nhiên, 90% cửa hàng trực tuyến sử dụng cửa hàng thông thường).

Tất cả các chỉ số này không phải là về phân tích từ đầu đến cuối. Có, họ có thể hỗ trợ, đặc biệt nếu chu kỳ bán hàng kéo dài. Từ họ, bạn hiểu rằng mọi thứ hoàn toàn tồi tệ hoặc ngược lại. Nhưng quyết định cuối cùng nên được đưa ra dựa trên dữ liệu thực tế.

Điều này đúng với bất kỳ loại hình kinh doanh nào, ngoại trừ những trường hợp hiếm hoi.

Các ứng dụng và cuộc gọi dường như được nhắm mục tiêu, nhưng chúng không mang lại khách hàng. Hoặc có ít doanh số bán hàng hơn trên mỗi chiến dịch nhưng số tiền kiểm tra lại cao hơn và bao gồm các sản phẩm có tỷ suất lợi nhuận cao hơn. Có nguy cơ đưa ra quyết định sai lầm.

Để bạn đánh giá và lựa chọn - 3 loại hệ thống, tùy thuộc vào độ phức tạp và nâng cao.

Cấp độ "Rìu"

Đây khó có thể được gọi là mô hình phân tích end-to-end. Nhưng vì nhiều doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ ở giai đoạn đầu không đủ khả năng chi trả công cụ trả phí, tùy chọn này đáng được chú ý. Như thực tế cho thấy, không phải ai cũng biết về nó.

Bộ công cụ rất đơn giản, với chi phí ngân sách tối thiểu, đôi khi bằng không.

  • Bảng tính Google, Excel;
  • Quản trị viên CRM hoặc trang web với các nguồn ứng dụng;
  • Google Analytics và/hoặc Yandex.Metrica. Cái đầu tiên mang lại nhiều cơ hội hơn, nhưng Metrica có những tính năng riêng mà Google không có - trình xem web, báo cáo về số lượt truy cập cao nhất;
  • Tự động hoặc bán tự động.

Nhiều doanh nghiệp sử dụng tính năng theo dõi cuộc gọi động tự động. Hệ thống hiển thị một số điện thoại duy nhất cho mỗi khách truy cập, để sau đó khớp cuộc gọi với một người dùng cụ thể và tìm hiểu thêm về anh ta: anh ta đã nhập những truy vấn nào, chiến dịch nào đã hoạt động, anh ta đã xem những trang nào, v.v.

Mọi thứ đều có sẵn tới hệ điều hành thiết bị.

Theo dõi cuộc gọi bán tự động nguyên thủy hơn và yêu cầu công việc thường xuyên:

Nguyên tắc là thế này: mọi người dùng trên trang web đều thấy mã duy nhất. Người quản lý yêu cầu điều này để liên kết cuộc gọi với một phiên cụ thể theo cách thủ công.

50-60% cuộc gọi có thể được ghi lại theo cách này, nhưng theo quy luật, sau 2-3 tháng, người quản lý sẽ cảm thấy mệt mỏi với rắc rối này. Trong trường hợp này, mọi thứ đều phụ thuộc vào yếu tố con người.

Điều quan trọng là người quản lý không được quên hoặc nhầm lẫn bất cứ điều gì. Đây là một gánh nặng bổ sung cho anh ta: thay vì bán hàng, anh ta nhập mã khuyến mại. Công ty đang mất lợi nhuận.

Công bằng mà nói, chúng tôi lưu ý rằng phương pháp này không tốn kém. Và đôi khi đó là điều duy nhất lựa chọn hợp lý- ví dụ: đối với các doanh nghiệp siêu nhỏ có ngân sách nhỏ.

Nguyên tắc thực hiện


Người dùng đến trang web, thực hiện hành động nhất định. Mọi thứ đều được ghi lại bởi hệ thống phân tích. Khi đặt hàng hoặc ứng dụng, thông tin về các nguồn sẽ được chuyển đến bảng quản trị hoặc CRM.

Mô hình đơn giản nhất không có sự kết hợp của các công cụ này nên chúng tôi tải dữ liệu lên Excel riêng biệt.

Đây là bản tải lên từ CRM - đây đều là các giao dịch đã đóng (trường hợp từ cơ quan Ringostat):


Trong ví dụ của chúng tôi, các ứng dụng từ trang web - đăng ký, cho biết nguồn, chiến dịch và từ khóa:


Và mẫu tương tự cho các cuộc gọi:


Kỹ năng Excel giúp công việc trở nên dễ dàng hơn nhưng vẫn tốn thời gian. Việc thiếu tự động hóa là nhược điểm chính của mô hình.

Ở giai đoạn đầu, khi lưu lượng truy cập nhỏ và ngân sách thấp thì điều này là đủ, nhưng theo thời gian, bạn phải mở rộng khả năng. Đặc biệt là nếu công ty có đủ khả năng chi trả cho công nghệ tiên tiến hơn.

Cấp độ "Tự động"

  • Google Analytics - mọi thứ đều gắn liền với nó;
  • hệ thống CRM;
  • Theo dõi cuộc gọi tự động;
  • Tự động nhập chi phí OWOX BI;
  • Microsoft Power BI (tùy chọn).

Bạn có thể để cùng một Bảng tính để trực quan hóa và báo cáo, nhưng Power BI có nhiều tính năng hơn và có liên kết tự động tới GA. Chi phí: $ 9-10 mỗi người dùng mỗi tháng.

Nguyên tắc thực hiện


Dựa trên các yêu cầu, chúng tôi thiết lập mục tiêu trong GA - “Giao dịch”. Thông tin về lượt truy cập được thu thập tự động.

99% dịch vụ theo dõi cuộc gọi chuyển dữ liệu sang GA.

Đối với cuộc gọi, có WebHooks - trình kích hoạt mà chúng tôi gửi trong thời gian thực.

Sau đó, dữ liệu về các giao dịch đã đóng phải được chuyển sang GA. Hệ thống phổ biến- RetailCRM, amoCRM - cho phép bạn upload trực tiếp. Bạn có thể tạo trình kết nối của riêng mình trong 1 tuần hoặc giao nhiệm vụ này cho một lập trình viên. Cuối cùng bạn nhận được toàn quyền kiểm soát về các số liệu kinh doanh tại Google.

Bạn thấy kết quả gì trong GA? Đây là ảnh chụp màn hình của một trong các ứng dụng khách Ringostat:


Cột Giá mỗi chuyển đổi hiển thị số tiền bạn đã chi tiêu. “Chi phí” - số tiền bạn “trả” cho khách truy cập. “Doanh thu” - nó mang lại bao nhiêu thu nhập.

Nhược điểm

Để hiểu những thiếu sót của cấp độ này, hãy phân tích cấu trúc dữ liệu của hệ thống phân tích:


Đây là cách Google Analytics hoạt động: một người truy cập trang web và tạo phiên. Trong khuôn khổ nó, anh ta thực hiện các hành động (lượt truy cập): xem trang, gọi điện, gửi yêu cầu, tải xuống tài liệu, v.v.

Thoạt nhìn, mọi thứ đều đúng về mặt phân cấp.

Vấn đề là trong GA bạn chỉ có dữ liệu tổng hợp.

1) Không có quyền truy cập vào một người dùng và phiên cụ thể và điều này hạn chế khả năng phân tích. Bạn không thể đưa một khách truy cập và xem anh ta đã làm gì trên trang web, anh ta đã truy cập bao nhiêu lần, anh ta đã thực hiện những hành động gì trong một phiên nhất định.

2) Với lưu lượng truy cập lớn - khoảng 40.000 phiên mỗi ngày - có nguy cơ lấy mẫu (đối với các dự án lớn).

Đây là khi Google tham gia vào một nhóm khách truy cập - mẫu từ 5-7% - và chuyển hành vi của nhóm đó theo thuật toán toán học của riêng mình cho toàn bộ dân số. Kết quả là bạn thấy dữ liệu bị bóp méo.

Tất cả những gì có thể làm là tùy chỉnh báo cáo, nhưng điều này bị cản trở bởi các hạn chế về loại: một tham số không thể được đưa vào báo cáo cùng với một tham số khác, bạn không thể thêm nhiều hơn hai tham số, v.v.

4) Thông tin cá nhân không thể được chuyển giao. Cơ sở là các quy định về quyền riêng tư của Google. Điều này càng làm phức tạp thêm những thách thức của phân tích đầu cuối.

Cấp độ "Súng máy"

Hãy xem xét 2 lựa chọn.

Lựa chọn 1:

  • Google Analytics;
  • Theo dõi cuộc gọi tự động;
  • Đám mây (Google Bigquery) hoặc cơ sở dữ liệu riêng (MySQL, Mongo);
  • Excel, Bảng tính, Power BI, Data Studio, Tableau, Qlikview.

Cơ sở dữ liệu của riêng bạn khó thực hiện hơn. Đó là lý do tại sao chúng tôi đang xem xét Bigquery. Cái này dịch vụ điện toán đám mây Với tốc độ cao xử lý.

OWOX BI có thể phát trực tuyến trong Bigquery. Đây là hoạt động chặn dữ liệu từ GA ở dạng thô, không tổng hợp. Nhờ đó, bạn có thể hỏi bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến khán giả, hành vi, sự phụ thuộc của nó vào các yếu tố khác nhau, chẳng hạn như thu nhập. Nói chung, hãy thử nghiệm nhiều giả thuyết khác nhau bao nhiêu tùy thích mà không bị hạn chế.

Để rút ra bất kỳ kết luận nào, bạn cần thể hiện trực quan các bảng từ Bigquery dưới dạng đồ thị, biểu đồ, v.v. Ăn dịch vụ trả phí Tableau và Qlikview - chúng cung cấp khả năng hiển thị nâng cao.

Lựa chọn 2:

  • Kissmetrics hoặc tương đương (Mixpanel, Woopra, Amplitude);
  • Theo dõi cuộc gọi tự động.

Kissmetrics thay thế điểm 1, 4 và 5 của phiên bản trước. Đây được gọi là hệ thống phân tích dựa trên người dùng hoặc dựa trên con người. Tất cả “tiện ích” đều có ở đây, không giống như GA: chương trình tự thu thập dữ liệu, kể cả ở dạng thô, cấp quyền truy cập cho người dùng, phiên và cho phép truyền dữ liệu cá nhân.

Nguyên tắc thực hiện


Nếu bạn có Kissmetrics hoặc thiết bị tương tự, bạn tải tất cả thông tin lên đó và kết nối hệ thống CRM. Trong trường hợp cơ sở dữ liệu, bạn ném luồng từ GA, v.v. vào đó. và chọn một chương trình để trực quan hóa kết quả. Trong khi Kissmetrics đã có báo cáo trực quan.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết phân tích đầu cuối là gì, cách sử dụng nó và cách tiết kiệm tiền cho ngân sách quảng cáo của bạn. VÀ làm thế nào bạn có thể kiếm được tiền, sử dụng phân tích toàn diện khi thiết lập chiến dịch quảng cáo của Khách hàng. Nếu bạn đang tích cực quảng cáo trên các kênh khác nhau nhưng không thể tính toán hiệu quả của tất cả các hoạt động này và tìm ra hoạt động nào mang lại nhiều lợi ích nhất? Để làm điều này, bạn cần thiết lập phân tích đầu cuối. , bài viết của khách với một liên kết, mạng xã hội - giờ đây tất cả các nguồn khách hàng và đơn đặt hàng sẽ được tính đến. Hãy đọc tiếp để biết nên bắt đầu từ đâu và làm thế nào để đạt được kết quả này.

  • báo cáo tóm tắt hoặc một công cụ duy nhất thu thập số liệu thống kê trên tất cả các kênh quảng cáo và phân tích chuyển đổi;

    • một bức tranh chi tiết về nguồn gốc của khách hàng và yêu cầu mà anh ta đã sử dụng;

    đường đi trực quan của khách hàng từ điểm thu hút đến số tiền mà họ để lại cho bạn.

Phân tích từ đầu đến cuối cung cấp những gì?

    CRM, số liệu thống kê web và Theo dõi cuộc gọi trở thành một và bạn sẽ hiểu rõ hơn kênh nào hoạt động tốt hơn.

    Bạn sẽ có thể tác động đến kênh bán hàng.

    Bạn sẽ thấy những công cụ nào không hoạt động để không lãng phí thời gian hoặc tiền bạc cho chúng.

  • Bạn luôn biết chi phí cho một ứng dụng và một khách truy cập là bao nhiêu.

    • Báo cáo phân tích toàn diện cho phép bạn đưa ra dự đoán chính xác về tương lai của doanh nghiệp mình.

    Số liệu thống kê bán hàng và trực tuyến sẽ giúp bạn hiểu chính xác cơ chế bán hàng của bạn hoạt động như thế nào và điều gì thu hút người mua.

Phân tích từ đầu đến cuối tiết kiệm thời gian của bạn trong việc đối chiếu dữ liệu khi nó được thực hiện bởi một công cụ hoặc chuyên gia đặc biệt.

Đặc điểm

  • Việc hình thành kênh bán hàng phải diễn ra đồng thời với việc triển khai phân tích từ đầu đến cuối. Sẽ không thể “nhảy vào nhanh chóng” - kết quả là độ tin cậy của dữ liệu có thể bị ảnh hưởng.

    • Phân tích toàn diện rất hữu ích vì ở mỗi giai đoạn trong quá trình người mua chuyển động hướng tới hành động mục tiêu sẽ có một chỉ báo khác nhau và từ đó bạn có thể hiểu liệu quảng cáo của mình có hiệu quả hay không, tỷ lệ chuyển đổi, mua hàng lặp lại, v.v. đánh giá chất lượng của quảng cáo dựa trên doanh số bán hàng đã hoàn thành - giữa Có một số điểm trung gian giữa các giai đoạn này và điều này có thể xảy ra.

    Với sự trợ giúp của phân tích toàn diện, bạn sẽ bắt đầu tính toán chỉ số ROI của mình và xem khoản đầu tư vào quảng cáo của bạn đã được đền đáp như thế nào.

    Thẻ UTM phải có trên tất cả các nguồn để phân phối rõ ràng tất cả lượt truy cập và hành động trên các kênh.

Làm thế nào để thực hiện?

Để phân tích từ đầu đến cuối, bạn sẽ cần dịch vụ đặc biệt như "Yandex.Metrica". và cách thiết lập nó, đọc liên kết. Ở đây, lý tưởng nhất là có thể “liên kết” dữ liệu từ nhiều nguồn: Yandex.Direct, Google AdWords, Yandex.Market, Facebook, VKontakte, Google Merchant và cả Podarki.ru, chẳng hạn như. Tất cả điều này có thể được tìm ra từ một dịch vụ cụ thể trước khi bắt đầu công việc. Ví dụ: danh sách trên là khả năng của Roistat và đó không phải là tất cả.

Roistat

Sử dụng phân tích đầu cuối trong Roistat

Cung cấp số liệu thống kê về 22 chỉ số và 11 tích hợp quảng cáo. Có 14 ngày thời gian miễn phí. Chi phí: từ 177 đến 1623 rúp. mỗi ngày, tùy thuộc vào quy mô doanh nghiệp của bạn và số lượng dự án.

Chú ý:

Ưu điểm của dịch vụ là bạn nhận được gói báo cáo hữu ích, nó có tính năng Theo dõi cuộc gọi tốt, tích hợp đơn giản với các kênh quảng cáo và phân tích cho nhiều kênh khác nhau, thông báo SMS tiện lợi về chi phí và lợi nhuận cũng như biến động ROI. Cũng có những nhược điểm: giao diện hơi khó hiểu, việc tích hợp với một số CRM xảy ra lỗi, chấm dứt công việc đồng nghĩa với việc nhận dữ liệu ở định dạng XLS và sau đó theo ý muốn của bạn.

cuộc gọi liên lạc


Phân tích đầu cuối cũng được cung cấp bởi dịch vụ Calltouch. Tại đây bạn có thể tính toán ngân sách phù hợp với nhu cầu của mình. Miễn phí giai đoạn thử nghiệm không có trong dịch vụ, chi phí ước tính cho một dự án nhỏ là 5.400 rúp. Để xem giao diện, bạn cần đăng ký và được người quản lý dịch vụ phê duyệt trong giờ làm việc. Tại đây, bạn có thể liên kết dữ liệu Yandex.Metrica và Google Analytics để có được dữ liệu SEO mở rộng. Dịch vụ này có số liệu thống kê lượt truy cập riêng, xứng đáng với CallTracking, cũng như khả năng yêu cầu sửa đổi công cụ để phù hợp với nhu cầu cá nhân của một dự án cụ thể. Nhược điểm: chú trọng vào cuộc gọi, giao diện cần cải tiến, tích hợp sẵn sàng KHÔNG.

Alytics

Một dịch vụ phân tích toàn diện với khả năng tự động hóa quảng cáo theo ngữ cảnh mà trước đây nó chuyên về. Ngoài ra, nó cho phép bạn tích hợp linh hoạt với CRM và thực hiện miễn phí nếu bạn nạp tiền vào tài khoản. chi phí gần đúng cho ba dự án nhỏ - 5100 chà.


Sử dụng phân tích đầu cuối trong Calltouch

Có một số điểm đặc biệt: có ít kênh quảng cáo để theo dõi tự động, lượt truy cập chỉ được hiển thị từ dữ liệu Google Analytics (không có gì để so sánh). Ngoài ra, dịch vụ này còn khá non trẻ và chưa phải tất cả các quy trình đều được sắp xếp hợp lý.

Google phân tích

Bạn có thể kết hợp mọi thứ vào Google Analytics, nhưng bạn cần có kiến ​​thức đặc biệt hoặc ai đó sẽ kiểm soát toàn bộ mảng dữ liệu, đặt tham số và thực hiện kết luận đúng. Việc này có thể thông qua người quen hoặc có tính phí. Khả năng xảy ra khá rộng, vì vậy bạn chắc chắn nên chú ý đến tùy chọn này, ngay cả khi có tiền. Một vài lập luận ủng hộ việc ủy ​​quyền:

    làm việc với các công thức rất khó khăn;

    thật khó để “kết bạn” với giao diện nếu bạn là người mới bắt đầu và mục tiêu cuối cùng là phân tích từ đầu đến cuối;

    Nếu không theo dõi cuộc gọi thì sẽ không có gì xảy ra.

Kết luận: Google Analytics là cần thiết dự án lớn hoặc người cầu toàn có kinh nghiệm.

Ai không cần nó?

Có một đặc thù của hoạt động kinh doanh mà việc phân tích toàn diện không thực sự cần thiết. Nếu bạn bán ô tô hoặc căn hộ, nguy cơ mất khách hàng là rất lớn. Phân tích đầu cuối được thiết kế để sử dụng nhiều hơn một chút chu kỳ ngắnđưa ra các quyết định và đánh giá kết quả của hoạt động khuyến mại. Trong trường hợp này, chi phí phân tích từ đầu đến cuối có thể cao một cách vô lý. Nếu bạn bán các sản phẩm có tỷ suất lợi nhuận cao và hoạt động kinh doanh đang diễn ra tốt đẹp thì bạn đang tìm kiếm thị trường mới bán hàng, đừng bận tâm đến việc phân tích từ đầu đến cuối - bạn không cần nó. Nếu sản phẩm của bạn cực kỳ phổ biến trong một khoảng thời gian ngắn và thời trang dành cho sản phẩm đó nhanh chóng trôi qua, hãy nhanh chóng tạo các trang đích, “đổ” quảng cáo theo ngữ cảnh lên chúng và đừng nghĩ đến những phân tích phức tạp. Một báo cáo ứng dụng thường xuyên sẽ là đủ cho bạn.

Hãy cùng tìm hiểu chi phí của một khách hàng tiềm năng trong Google Analytics.

Trong các bài viết trước, chúng tôi đã mô tả lý thuyết và một số chức năng trong Google Analytics. Bây giờ là lúc trình bày cách thiết lập bằng một ví dụ thực tế.

Nhiệm vụ của chúng tôi là hiển thị “Chi phí khách hàng tiềm năng” (yêu cầu)

Vậy hãy bắt đầu:

1. Chúng tôi thu thập tất cả các yêu cầu. Thiết lập mục tiêu “Yêu cầu được chấp nhận + cuộc gọi được nhắm mục tiêu + gọi lại”

Vì chúng ta có thể nhận yêu cầu từ các mẫu đơn trên website, gọi lại và qua điện thoại nên chúng ta sẽ cần cấu hình cả 3 mục tiêu. Và sau đó đưa ra một câu nói chung “Tất cả các khách hàng tiềm năng”

MỘT. Mục tiêu “Đơn đăng ký được chấp nhận” sẽ bao gồm tất cả các yêu cầu từ các biểu mẫu có trên trang web.

Cài đặt: Mục tiêu /// Sở hữu /// Tên mục tiêu “Ứng dụng được chấp nhận” /// Sự kiện /// Danh mục bằng “Ứng dụng được chấp nhận”

b. Mục tiêu “Gọi lại” sẽ bao gồm các cuộc gọi từ tiện ích gọi lại.
Chúng tôi đã sử dụng dịch vụ theo dõi cuộc gọi Starton để truyền các sự kiện tới Google Analytics. Khi người dùng điền vào biểu mẫu gọi lại và nhấp vào nút “Gọi lại cho tôi”, một sự kiện trong danh mục “gọi lại” sẽ được kích hoạt trong Google Analytics
Chúng tôi sẽ viết nó vào mục tiêu.

Cài đặt: Mục tiêu /// Sở hữu /// Tên mục tiêu “Gọi lại” /// Sự kiện /// Danh mục biểu hiện thông thường"gọi lại"

V. Mục tiêu "Cuộc gọi được nhắm mục tiêu" sẽ bao gồm các cuộc gọi trong đó cuộc trò chuyện kéo dài trong một khoảng thời gian nhất định.
Trong ví dụ của chúng tôi, một cuộc trò chuyện kéo dài hơn 60 giây sẽ là cuộc gọi mục tiêu. Chúng tôi cũng sẽ định cấu hình nó thông qua tính năng theo dõi cuộc gọi “Starton”, truyền sự kiện “đích” khi cuộc gọi mục tiêu được thực hiện.

Cài đặt: Mục tiêu /// Sở hữu /// Tên mục tiêu “Cuộc gọi mục tiêu” /// Sự kiện /// Danh mục bằng “đích”

d. Bây giờ hãy thiết lập mục tiêu chung “Yêu cầu được chấp nhận + cuộc gọi được nhắm mục tiêu + gọi lại”
Cài đặt: Mục tiêu /// Sở hữu /// Tên mục tiêu “Ứng dụng được chấp nhận + lệnh gọi mục tiêu + gọi lại” /// Sự kiện /// Biểu thức chính quy danh mục “Ứng dụng được chấp nhận|gọi lại|đích”

Quan trọng! Nếu sau khi truy cập trang web, một người dùng để lại yêu cầu thông qua biểu mẫu trang web, sau đó đặt hàng gọi lại và gọi, thì 1 mục tiêu sẽ hoạt động chứ không phải 3.

2. Hãy chuyển sang thiết lập việc chuyển chi phí.

Quan trọng! Để thống kê chi tiết hơn cần đăng ký các thẻ chính

Hãy thiết lập hai lần nhập:
“Facebook” sẽ chuyển chi phí từ Facebook và Instagram.
“Mục tiêu của tôi” sẽ chuyển chi phí từ mục tiêu của tôi và các bạn cùng lớp.

Việc nhập chi phí sẽ được chuyển bằng dịch vụ “Owox bi”.
Để biết hướng dẫn chi tiết về cách chuyển chi phí từ nguồn quảng cáo sang Google Analytics, hãy xem

3. Thiết lập chỉ báo “Giá chì”.

Sau khi dữ liệu chi phí bắt đầu chuyển vào Ga, chúng tôi có thể định cấu hình chỉ số “Chi phí khách hàng tiềm năng” thông qua chức năng “Chỉ số được tính toán”:

Chúng ta cần đặt công thức: Chi phí (chi phí) * 1,18 (đã tính VAT) / mục tiêu (ứng dụng được chấp nhận + cuộc gọi lại + cuộc gọi mục tiêu)

Cài đặt: Tên: Giá chì /// tên bên ngoài calcMetric_LeadCost /// loại: Tiền tệ (định dạng thập phân) /// công thức ((Chi phí)) * 1,18 / ((Yêu cầu được chấp nhận+cuộc gọi mục tiêu+gọi lại (Đã đạt được chuyển đổi sang mục tiêu 3)))

Ngoài ra, đối với báo cáo, bạn cần thiết lập chỉ báo “Chi phí có VAT”. Việc thiết lập cũng tương tự.

4. Xây dựng báo cáo tùy chỉnh.

Tiếp tục nào: Báo cáo đặc biệt /// Báo cáo của tôi /// + báo cáo
Cài đặt: phân tích kiểu
Các chỉ số:
- phiên
- những người dùng mới
- tỷ lệ thoát
- giá đã bao gồm VAT
- ứng dụng được chấp nhận(đạt được sự chuyển tiếp đến mục tiêu)
- cuộc gọi được nhắm mục tiêu (đạt được chuyển tiếp đến mục tiêu)
- gọi lại (đạt được chuyển tiếp đến mục tiêu)
- ứng dụng được chấp nhận + cuộc gọi được nhắm mục tiêu + gọi lại (tỷ lệ chuyển đổi cho mục tiêu)
- các ứng dụng được chấp nhận + các cuộc gọi được nhắm mục tiêu + gọi lại (đã đạt được các chuyển đổi đến mục tiêu)
- giá chì

Tùy chọn:
- Nguồn hoặc kênh
- Chiến dịch
- Từ khóa

Mọi chủ doanh nghiệp đều muốn gì? Biết chính xác số tiền chi phí quảng cáo và hiểu bạn kiếm được bao nhiêu tiền từ mỗi phương thức quảng cáo. Các phương pháp phân tích tiêu chuẩn (số nhấp chuột, số lần hiển thị, chuyển đổi) không cung cấp lượng thông tin cần thiết để bạn có thể xác định các kênh hiệu quả và không hiệu quả trong việc thu hút khách hàng. Những vấn đề này được giải quyết bằng cách phân tích từ đầu đến cuối.

Đặt hàng khuyến mãi trang web

Đưa vào số mới
"Máy biến áp"!

Xem video và tìm hiểu các mẹo kỹ thuật số từ các quan chức hàng đầu của công ty.
Tìm khách hàng. Nhanh hơn!

Ba cấp độ phân tích

Với các khung phân tích được mô tả ở trên, có thể xác định ba mức độ phức tạp.

Đầu tiên: mọi thứ đều bằng tay. Một lựa chọn phù hợp cho các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ không đủ khả năng chi trả cho các giải pháp phân tích trả phí. Nó yêu cầu bộ công cụ sau:

  • Bảng tính Google, Excel;
  • nền tảng điện tử tiếp nhận hồ sơ (CRM);
  • Google Analytics, Yandex.Metrica. Bạn có thể sử dụng các dịch vụ trong một khu phức hợp;
  • hệ thống theo dõi cuộc gọi (tự động hoặc bán tự động).

Sơ đồ hành động: hệ thống phân tích ghi lại hành động của người dùng trên trang web. Khi đơn đăng ký được gửi, thông tin về nguồn sẽ được đưa vào CRM. Trong mô hình cơ bản, các công cụ không được kết nối nên dữ liệu phải được tải lên theo cách thủ công, kết hợp chúng theo các thông số yêu cầu. Điều này thuận tiện cho lưu lượng truy cập thấp và ngân sách. Ngay khi công ty vượt qua được giai đoạn này, công ty cần phải lựa chọn một giải pháp phức tạp hơn.

Thứ hai: tự động hóa. Một giải pháp dành cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ với khối lượng hoạt động lớn. Công cụ phù hợp:

  • Google Analytics;
  • hệ thống theo dõi cuộc gọi tự động;
  • công cụ nhập chi phí tự động;
  • nếu cần - Microsoft Power BI.

Thời gian thực hiện trung bình mất 7 ngày. Nguyên tắc dựa trên việc thiết lập kết nối giữa các công cụ để tải dữ liệu tự động lên Google Analytics. Số đông hệ thống hiện đạiủng hộ khả năng này.

Bất chấp tất cả những lợi thế của tự động hóa, giải pháp này có những đặc điểm riêng. Không có quyền truy cập cho mỗi người dùng trong một phiên. Nếu số lượng phiên vượt quá 40 nghìn phiên mỗi ngày, hệ thống có thể lấy mẫu dữ liệu. Ngoài ra, hệ thống cấm chuyển giao thông tin cá nhân.

Thứ ba: phân tích nâng cao. Mức này được lựa chọn bởi đại diện các doanh nghiệp vừa và lớn. Nó cho phép bạn tự động hóa các quy trình mà không gặp phải các vấn đề nêu trên. Bộ công cụ trung bình:

  • Google Analytics;
  • hệ thống tự động theo dõi cuộc gọi;
  • cơ sở dữ liệu (tốt nhất là đám mây);
  • Excel hoặc các công cụ nâng cao hơn (Tableau, QlikView).

Nguyên tắc có thể được mô tả ngắn gọn: tất cả dữ liệu phân tích nhận được sẽ tự động nhập vào một cơ sở dữ liệu duy nhất trong thể tinh khiết không bị biến dạng. Nhờ đó, bạn có thể lấy mẫu cho bất kỳ yêu cầu nào: nghiên cứu hành vi của từng người dùng cụ thể, phân tích nhóm người mua, kiểm tra số lượng lớn giả thuyết tiếp thị. Không có hạn chế. Dữ liệu thu được có thể được tải xuống dưới dạng bảng và biểu đồ thuận tiện.

Ba giai đoạn thiết lập phân tích đầu cuối

Khi triển khai một hệ thống, cần có sự hỗ trợ của các lập trình viên và nhà tích hợp. Khi mọi thứ được điều chỉnh và thử nghiệm, bạn có thể sử dụng các công cụ mà không cần nhờ đến chuyên gia CNTT. Tốt hơn là nên triển khai phân tích từ đầu đến cuối khi xây dựng kênh bán hàng. Không có điều này sẽ không có cách nào để đánh giá ngân sách quảng cáo. Nói chung, tất cả công việc có thể được chia thành ba giai đoạn.

01.

Lựa chọn chìa khóa Điểm kiểm soát

Số lượng chỉ số kinh doanh có sẵn để theo dõi có thể không giới hạn. Ở mỗi giai đoạn, các chỉ số này có thể thay đổi. Bạn có thể chọn những thứ có liên quan trong một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ: các chỉ số chính trong giai đoạn thu hút khách hàng có thể là số lần nhấp vào quảng cáo, ở giai đoạn tăng trưởng doanh số bán hàng - hóa đơn trung bình và chuyển đổi, với việc duy trì - các đơn đặt hàng lặp lại.

Giữa các chỉ số quan trọng nhất bạn cần tính đến ROI - tỷ lệ hoàn vốn đầu tư. Đây là số tiền được trả lại bằng cách chi tiền cho quảng cáo. Về bản chất, phân tích toàn diện nhằm tính toán số tiền công ty kiếm được thông qua quảng cáo và số tiền mà mỗi kênh mang lại.

02.

Thiết lập phân tích

Tích hợp các dịch vụ đã sử dụng vào hệ thống thống nhất các nhà phân tích. Thiết lập thẻ UTM và tạo liên kết có thể được sử dụng để theo dõi nguồn khách truy cập. Thiết lập đánh dấu liên kết để nhận thông tin chính xác trên mỗi kênh.

03.

Theo dõi số liệu

Tuyển dụng hàng loạt sự kiện và khách truy cập, theo dõi các kênh bằng thẻ UTM, sử dụng hệ thống phân tích và theo dõi cuộc gọi để phân tích các hành động mục tiêu. Tất cả các chỉ báo được đưa vào một hệ thống phân tích thống nhất, nơi có các công cụ để tính toán và dự báo thuận tiện.

Dẫn đầu thị trường chọn Ingate

Làm thế nào để trở thành khách hàng của Ingate?

Để đặt hàng chiến lược ở Moscow hoặc thành phố khác, chỉ cần điền vào đơn đăng ký. Người quản lý dịch vụ khách hàng sẽ liên hệ với bạn và chuẩn bị một đề nghị thương mại cá nhân từ đại lý tiếp thị hiệu suất Ingate, phù hợp với mục tiêu và khả năng của bạn.

Hôm nay chúng ta sẽ nói về phân tích toàn diện và cách triển khai công cụ này trong Google Analytics.

Chúng ta sẽ nói gì:

Tại sao bạn cần phân tích từ đầu đến cuối?

Làm thế nào để triển khai nó vào thực tế?

Những lỗi nào có thể xảy ra và cách giải quyết chúng?

Phân tích đầu cuối là gì?

Bạn có thể gặp phải tình huống nào - một số lượng lớn các kênh quảng cáo khác nhau mà qua đó người dùng tìm thấy trang web của bạn. Đây có thể là các kênh mà chúng tôi quản lý, ví dụ: quảng cáo trả tiền, quảng cáo theo ngữ cảnh hoặc các kênh truyền thông đặc biệt. Đây có thể là quảng cáo mà chúng tôi quản lý theo cách ít trực tiếp hơn - ví dụ: tiếp thị tìm kiếm trong kết quả tìm kiếm công cụ tìm kiếm. Đây có thể là bất kỳ kênh quảng cáo nào.

Nói một cách đơn giản, chúng tôi đầu tư một số tiền, chẳng hạn như 1000 USD, vào hoạt động tiếp thị của mình. 1000 đô la này được chia thành một số cổ phần trong các kênh khác nhau truyền thông:

$300 để tối ưu hóa công cụ tìm kiếm,

$100 cho nền tảng giá.

Nghĩa là, chúng ta có thể phân phối số tiền này một cách đồng đều hoặc không đồng đều. Và chúng ta cần hiểu các khoản đầu tư của mình hiệu quả như thế nào và khoản đầu tư nào mang lại hiệu quả tốt hơn. Ví dụ: đầu tư vào đâu tốt hơn - vào SEO, Yandex Direct hoặc Google Adwords. Hoặc đóng mọi thứ và chỉ hoạt động với nền tảng giá hoặc một số công cụ tổng hợp. Chỉ sau khi phân tích, chúng ta mới hiểu khi nào số tiền chúng ta đầu tư sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn.

Làm cách nào để tính toán lợi nhuận và hiệu quả của các khoản đầu tư này vào các kênh quảng cáo khác nhau?

TRÊN khoảnh khắc này Hầu hết các doanh nghiệp hoặc nhà tiếp thị làm việc với Google Analytics đều xem xét hiệu quả chi phí chỉ dựa trên một số loại hành động giao tiếp của người dùng. Những thứ kia. người dùng có thể gọi điện hoặc để lại yêu cầu hoặc thậm chí, nếu đây là trường hợp của thương mại điện tử, hãy thực hiện toàn bộ quy trình đặt hàng và ở bước cuối cùng, hãy nhấp vào “Đặt hàng”. Thật tuyệt nếu chúng tôi có khả năng chấp nhận thanh toán từ người dùng ở bước này hoặc ở một trong những bước cuối cùng. Khi người dùng có cơ hội nhập dữ liệu của mình thẻ tín dụng hoặc thanh toán qua PayPal. Trong trường hợp này, chúng tôi hiểu rõ đây là những người đã đặt hàng, đây là những người đã mua hàng của chúng tôi.

Điều này thật lý tưởng. Nhưng trong thực tế? Số lượng giao dịch trên Internet sử dụng thẻ hoặc các công cụ thanh toán khác tương đối ít. Tôi có số liệu thống kê cho năm ngoái hoặc năm trước đó, khoảng 3-5%, đây thậm chí không phải là tỷ lệ chiếm ưu thế, tức là. nó không phải là 50%. Chúng tôi hiểu rằng một lượng lớn khán giả trả bất cứ thứ gì họ muốn.

Và việc người dùng liên lạc (điền đơn đăng ký mua sản phẩm hoặc gửi thư cho chúng tôi hoặc sử dụng trò chuyện trực tuyến) không cho chúng tôi biết về thực tế của việc mua hàng. Đó đúng hơn là một mong muốn mua nhất định, một bước nhất định trước khi mua thật. Và nếu chúng ta xem xét kỹ hơn, và đối với bạn doanh nghiệp thực sự Hãy lấy số lượng thông tin liên lạc này (tức là số lần mỗi người dùng cá nhân liên hệ với doanh nghiệp với mong muốn mua hàng) và số lượng giao dịch mua hàng, chúng ta sẽ thấy: - số lượng thông tin liên lạc chúng tôi có lớn hơn nhiều so với số lượng mua hàng.

Ví dụ: 100 người dùng đã trải qua toàn bộ kênh thanh toán và chỉ 50 người trong số họ thực sự thanh toán.

Người dùng có thể không trả tiền nhiều lý do khác nhau- họ có thể không thích thứ gì đó vào phút cuối, có thể có hàng triệu tình huống khiến người dùng không mua, tuy nhiên, tình huống như vậy xảy ra khá thường xuyên.

Những gì được hiển thị trong Google Analytics?

Trong Google Analytics, chúng tôi hiển thị (nếu mục tiêu hoặc khối thương mại điện tử được định cấu hình chính xác) thông tin về giao dịch, sản phẩm mà người dùng đã lựa chọn. Trong trường hợp này, chúng ta thấy, đại loại là doanh số bán hàng. Nhưng số tiền bán hàng hoặc số lượng giao dịch mà chúng tôi có trong Google Analytics có thể không trùng với những gì chúng tôi có trong CRM. Nếu vậy thì chúng ta thực sự có thể đưa ra những quyết định sai lầm về tính hiệu quả của các kênh này..

Ví dụ: chúng tôi thấy rằng chúng tôi có rất nhiều người để lại yêu cầu hoặc điền vào giỏ tìm kiếm miễn phí từ Yandex, Google, nhưng đồng thời số người trả tiền ít hơn nhiều. Trong trường hợp này, khi tính toán hiệu quả của kênh này, nếu chỉ tính đến những hành động đó, chỉ tính đơn đăng ký chứ không tính đến phí thực tế, chúng ta có thể nhầm lẫn rất nhiều về hiệu quả của nguồn lưu lượng truy cập cụ thể này.

Có lẽ chúng ta có một cái khác nguồn Google Adwords có số lượng yêu cầu mua hàng hoàn tất ít hơn, nhưng đồng thời tỷ lệ chuyển đổi thành thanh toán thực tế khá cao (100 người hoàn toàn vào giỏ hàng thanh toán với Google Adwords, 95 người trong số họ trả tiền). Và chúng tôi hiểu rằng trong trường hợp này, kênh này rõ ràng sẽ hiệu quả hơn đối với chúng tôi so với tìm kiếm miễn phí trên Google nếu chúng tôi làm việc với công cụ này

Điểm thứ hai là thời điểm tính đến mọi thông tin liên lạc. Người dùng có thể liên hệ với chúng tôi những cách khác. Chúng ta có thể theo dõi khá dễ dàng và đơn giản thực tế của giao tiếp, tức là. những gì xảy ra trực tiếp trên trang web của chúng tôi. Nếu người dùng rời đi, hãy điền vào biểu mẫu nhận xét hoặc đã hoàn tất thủ tục đặt hàng, chúng ta chắc chắn sẽ thấy rằng người cụ thể này đã làm được điều gì đó có ích cho chúng ta.

Nhưng nếu người dùng gọi cho chúng tôi, gửi email đến hộp thư thông thường của chúng tôi, nếu anh ấy đến cửa hàng, nếu anh ấy sử dụng trò chuyện trực tuyến thì theo mặc định, tất cả thông tin này sẽ không được thu thập. Và đối với rất số lượng lớnĐối với các doanh nghiệp, chúng ta có thể gặp tình trạng số lượng những lần liên lạc này qua cuộc gọi, thư, trò chuyện ngoại tuyến và trực tuyến sẽ nhiều hơn 50-60-70% và số người điền vào biểu mẫu có thể không lớn lắm, nhưng trên thực tế, chúng tôi là những người duy nhất và chúng tôi chỉ ghi lại những người đã điền vào biểu mẫu cùng chúng tôi.

Chúng ta hãy trình bày ba vấn đề lớn:

1. Chúng tôi không thấy các khoản thanh toán thực sự từ những khoản được liên kết với các kênh quảng cáo hoặc phi quảng cáo mà chúng tôi sử dụng.

2. Theo mặc định, chúng tôi không tính đến tất cả các thông tin liên lạc. Những thứ kia. Do đó, chúng tôi không thể so sánh dữ liệu mà chúng tôi có trong CRM - rằng thứ tự cụ thể này đến từ nguồn lưu lượng truy cập cụ thể này và người dùng đã sử dụng, chẳng hạn như một cuộc gọi, một lá thư hoặc thứ gì khác. Nếu vậy thì việc đưa ra quyết định về tính hiệu quả của các kênh quảng cáo bên trong Google Analytics là khá khó khăn. Và sau đó là cách đưa ra quyết định về tính hiệu quả của một kênh cụ thể, chiến dịch quảng cáo bên trong Yandex Direct. và nói chung, bất kỳ thực thể nào chúng tôi chuyển sang Google Analytics (khu vực, phương tiện truyền thông xã hội, bất kỳ thông tin nào khác) đều khó khăn. Chúng tôi thực sự không biết gì về điều này. Trên thực tế, dữ liệu chúng tôi có trong Google Analytics không thể tin cậy trực tiếp được.

3. Chúng tôi không tính đến lợi nhuận

Theo luật, ở Những đất nước khác nhau Trong vòng 14 ngày, người dùng có thể trả lại sản phẩm mà không cần đưa ra bất kỳ lý do nào nếu sản phẩm vẫn còn nguyên vẹn. Nếu bạn kinh doanh liên quan đến quần áo, nếu bạn kinh doanh liên quan đến một số thứ có thể không phù hợp với người dùng thì số lần trả lại có thể rất lớn. Và theo mặc định, chúng cũng không được hiển thị trừ khi điều này được triển khai bổ sung.

1. người dùng không hiểu cách anh ấy liên hệ với chúng tôi, hay nói đúng hơn là chúng tôi hiểu, nhưng chúng tôi không thể kết nối điều này với kênh quảng cáo

2. chúng tôi không thấy khoản thanh toán chính xác

3. Chúng tôi không chấp nhận trả lại

Quá trình phân tích hoạt động như sau - chúng tôi có một số loại quảng cáo, quảng cáo này tạo ra một số loại lưu lượng truy cập, người dùng truy cập trang web và thực tế một số người dùng này trở thành khách hàng tiềm năng và họ đến bộ phận bán hàng.

Nhưng trên thực tế, để thu thập dữ liệu một cách chính xác và tính đến hiệu quả của các nguồn lưu lượng truy cập một cách chính xác, chúng ta cần một sơ đồ khác. Chúng tôi có lưu lượng truy cập được tạo ra bởi khách truy cập. Những du khách này có thể sử dụng nhiều loại nhạc cụđể giao tiếp với doanh nghiệp và Chúng ta phải tính đến từng công cụ này trong CRM. Nhưng đồng thời, chúng ta phải hiểu bên trong CRM rằng người dùng đã sử dụng trò chuyện trực tuyến này đến từ một chiến dịch quảng cáo cụ thể, chẳng hạn như Google Adwords vì một lý do nào đó truy vấn chính. Và ngay sau khi có quyết định được đưa ra ở đây trong CRM, tức là. trên thực tế, người quản lý đang xử lý đơn hàng này sẽ đặt trạng thái mà khách hàng này đã thanh toán, chúng tôi sẽ chuyển ngay thông tin về khoản thanh toán thành công này sang hệ thống phân tích. Chúng tôi cũng có thể truyền tải tất cả các loại nội dung giao tiếp để xây dựng kênh và xem tính hiệu quả của không chỉ các công cụ quảng cáo mà còn cả các phương thức giao tiếp khác.

Hệ thống phân tích mới trông như thế nào trong thực tế?

Chúng tôi có thể gặp phải tình huống như vậy - chúng tôi đã triển khai một công cụ săn tìm lại cuộc gọi, công cụ này mang lại cho chúng tôi một số lượng khách hàng tiềm năng và ứng dụng nhất định. Và chúng tôi nghĩ - ồ, tuyệt vời làm sao, công cụ tốt, chúng tôi sẽ trả tiền, nhưng nếu chúng tôi nhìn thấy bức tranh tổng thể về việc phân phối lại các cách liên hệ với chúng tôi, chúng tôi sẽ thấy rằng thợ săn cuộc gọi lại này có thể chỉ cần tận dụng các kênh khác - điện thoại, biểu mẫu, trò chuyện trực tuyến

Do đó, trước khi triển khai callbackhunter, chúng tôi có 100 cuộc gọi mỗi tháng và sau khi triển khai callbackhunter, con số đó là 100 cuộc gọi mỗi tháng. Những thứ kia. nó không mang lại bất kỳ giá trị bổ sung nào cho doanh nghiệp

Theo đó, từ trang web, theo mặc định, dữ liệu cũng phải được chuyển sang hệ thống phân tích, nhưng ở đây thêm thông tin về cách người dùng tương tác với chính trang web, cách anh ấy xem các phần khác nhau, cách anh ấy xem thẻ sản phẩm, cách anh ấy nhấp vào một số nút quan trọng đối với chúng tôi, v.v.

Và sau khi chúng tôi thực hiện và thực hiện kế hoạch như vậy

Nếu chúng tôi tính đến từng kênh liên lạc, nếu chúng tôi tính đến lợi nhuận, nếu chúng tôi chỉ chuyển dữ liệu từ CRM sang Google Analytics kể từ thời điểm người dùng thanh toán thực tế (chỉ tại thời điểm này) - chỉ khi đó chúng tôi mới có thể xây dựng các kênh đẹp như vậy . Và khi đó chúng ta sẽ có một bức tranh hoàn chỉnh về hiệu quả hoạt động tiếp thị của mình. Chúng tôi có thể có các kênh quảng cáo khác nhau biến thành ứng dụng, tức là. người dùng thực hiện một số loại giao tiếp, thì ở giai đoạn này, chúng tôi thấy tình hình liên quan đến tính hiệu quả của các kênh quảng cáo về mặt ứng dụng. Chúng tôi xem chi phí của một ứng dụng từ Yandex Direct hoặc một ứng dụng từ VKontakte hoặc một ứng dụng từ một nơi khác là bao nhiêu. Chúng tôi thấy số lượng đơn đăng ký, chúng tôi thấy tỷ lệ chuyển đổi (tức là tỷ lệ những người đã rời khỏi ứng dụng với lưu lượng truy cập đến trang web nói chung).

Trên thực tế, chúng ta có thể nhìn sâu hơn, chúng ta có thể thấy được thỏa thuận. Đây không chỉ là một ứng dụng mà giả sử là một giao dịch, trong đó một số loại giao tiếp giữa người quản lý và người dùng đã diễn ra, họ đưa ra một số chi tiết, tức là. không chỉ là một ứng dụng mà còn là một giao dịch và theo đó, chúng tôi cũng có thể chuyển thông tin này sang Google Analytics.

Chúng tôi cũng có thông tin về các giao dịch phải trả tiền, tức là. khi người dùng thực sự mua. Và rồi, ở đây, chúng ta có thể thấy được hiệu quả của giá bán. Hiệu quả về ROI, hiệu quả về lợi nhuận cho từng kênh quảng cáo, chiến dịch và bất kỳ thực thể nào khác.

Ví dụ: chúng ta có thể hiểu rõ ràng rằng Yandex Direct đã mang lại cho chúng ta 100 khách hàng tiềm năng, nhưng có 2 lần bán hàng và ROI, giả sử là 103%. Nhưng Google Adwords đã mang lại cho chúng tôi 50 khách hàng tiềm năng, ít hơn Yandex Direct, nhưng đồng thời chúng tôi không có 2 lần bán hàng mà là 48 lần bán hàng. Giả sử tỷ lệ chuyển đổi từ ứng dụng sang bán hàng cao hơn nhiều với Google Adwords và khi đó ROI của chúng tôi là 500%. Kết luận: mặc dù thực tế là Yandex Direct mang đến cho chúng ta nhiều ứng dụng hơn. nhưng xét về mặt kinh doanh, tiền bạc, lợi nhuận thì Google Adwords có hiệu quả.

Nhưng nếu không có một cái phễu như vậy, chúng tôi sẽ không bao giờ nói được điều này, nếu chúng tôi không thiết lập tất cả các sắc thái trong phân tích thì chúng tôi sẽ bị mù.

Điều rất quan trọng là phải xem không chỉ tình huống liên quan đến một lần bán hàng. Có nhiều doanh nghiệp mà chúng tôi có thể đạt được doanh số bán hàng trên mỗi người dùng cao hơn nhiều so với một người dùng và thậm chí thường xuyên xảy ra tình huống mà hoạt động tiếp thị của chúng tôi có thể mang lại hiệu quả không phải từ lần bán hàng đầu tiên mà từ lần bán hàng thứ hai, thứ ba, thứ năm.

Cần phải tính đến tất cả doanh số bán hàng mà người dùng cụ thể này đã thực hiện, những người đã đến thông qua kênh quảng cáo cụ thể Yandex Direct, Google Adwords hoặc bất cứ kênh quảng cáo nào. Trong trường hợp này, nếu chúng ta thực hiện kế hoạch này, chúng ta sẽ có một bức tranh hoàn chỉnh về cách thực hiện vấn đề này.

Chúng tôi giải quyết các vấn đề về phân tích từ đầu đến cuối

Có nhiều sự khác biệt dịch vụ khác nhau, tự động giải quyết vấn đề này. Những thứ kia. cần có một số loại tùy chỉnh, một số dịch vụ tập trung hơn vào CRM, một số dịch vụ tập trung hơn vào quản lý quảng cáo theo ngữ cảnh, một số tập trung hơn vào việc theo dõi cuộc gọi, một số là hệ thống phân tích hoàn toàn từ đầu đến cuối. Tôi đã đưa ra ba ví dụ, nhưng còn nhiều hơn nữa. Chúng tôi có thể triển khai hệ thống phân tích từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng các dịch vụ này và chúng ít nhiều được điều chỉnh để giải quyết các vấn đề phát sinh để chúng tôi có thể xem toàn bộ kênh, nhưng các dịch vụ này có rất nhiều nhược điểm khác nhau, mọi người đều có của riêng mình.

Có lẽ nhược điểm chính của tất cả các dịch vụ này là chúng khá phức tạp. hệ thống khép kínđược điều chỉnh cho một nhiệm vụ hẹp, theo dõi cuộc gọi và phân tích đầu cuối chất lượng cao hoặc quản lý quảng cáo theo ngữ cảnh và phân tích đầu cuối nào đó. Và nhược điểm là chúng khó sửa đổi nếu chúng ta có nhiệm vụ mới. Vì vậy, hôm nay chúng ta đang nói về cách thực hiện nhiệm vụ này với sử dụng Google Analytics, cụ thể là, để trong phân tích của chúng tôi, chúng tôi có thể xem đầy đủ một báo cáo như thế này, nơi chúng tôi có nguồn quảng cáo, bất kỳ - trả phí hoặc miễn phí, nơi chúng tôi có thông tin đầy đủ về giai đoạn tương tác, chi phí, hiệu quả của chúng tôi quảng cáo, nơi chúng tôi có thông tin về lợi nhuận.

Chúng tôi có thể nhập mục tiêu giao tiếp vào các bảng như vậy và trên thực tế, trong Google Analytics, chúng tôi có thể đo lường từng giai đoạn bằng các số liệu cho chúng tôi thấy rõ nhất về hiệu quả của một bước cụ thể. Chúng ta có thể có nhiều báo cáo, mỗi báo cáo sẽ hiển thị các số liệu khác nhau. Sau đó, chúng ta sẽ nhìn thấy bức tranh toàn cảnh, trên thực tế, nhìn thấy toàn bộ kênh của chúng ta.

Làm cách nào để thiết lập Google Analytics chính xác?

Trước tiên, bạn cần sử dụng chức năng thương mại điện tử nâng cao.

Ưu điểm của thương mại điện tử mở rộng là chúng ta không thể lấy mọi thứ được triển khai ở đó mà chỉ lấy một phần, cụ thể là phần về thanh toán cụ thể và thực tế không lấy tất cả các chức năng khác. Tức là thực hiện nó theo từng phần. Nhưng trong trường hợp này, kế hoạch thực hiện của chúng tôi sẽ thay đổi. Và ở bước cuối cùng, trên trang Cảm ơn trang này, chúng tôi sẽ không có cùng một mã truyền thông tin về giao dịch đến Google Analytics mà sẽ là bước áp chót của kênh. Nói một cách đại khái, ở bước cuối cùng (giao dịch) trên trang web của chúng tôi, chúng tôi sẽ chỉ truyền thông tin mà người dùng đã hoàn thành bước này và bằng cách nào đó họ đã liên lạc với chúng tôi.

Hơn nữa, chúng tôi có thể truyền tải thông tin này bằng cách sử dụng chức năng như Thủ tục thanh toán các tùy chọn không chỉ đối với các biểu mẫu trên trang web, một số quy trình đặt hàng, ngoại trừ thanh toán mà còn đối với bất kỳ cách nào khác để người dùng liên hệ với chúng tôi. Chúng tôi có thể thấy rằng người dùng đã thanh toán hoặc gọi điện - và đối với chúng tôi, điều này sẽ tương đương. Nhưng chỉ là bước cuối cùng - chúng tôi sẽ chuyển thông tin về giao dịch từ CRM.

Để triển khai toàn bộ hệ thống này, chúng tôi cần ba bước:

1) nhớ id người dùng từ bất kỳ kênh liên lạc nào. Những thứ kia. việc người dùng liên hệ với chúng tôi bằng cách nào không quan trọng - anh ấy có thể gọi điện, anh ấy có thể viết thư cho chúng tôi qua email, anh ấy có thể ngoại tuyến hoặc làm bất cứ điều gì. Chúng ta cần ghi lại nó từ mỗi kênh định danh duy nhất. Tôi sẽ nói thêm một chút - đây là mã nhận dạng duy nhất mà Google Analytics cấp cho mỗi người dùng.

2) Việc thứ hai chúng ta cần làm là upload chi phí cho các công cụ quảng cáo. Đây có lẽ là bước ít bắt buộc hơn, nhưng nó quan trọng từ quan điểm tính toán các chỉ số khác nhau như ROI, v.v. Những thứ kia. Không có cái này thì mọi thứ sẽ hoạt động, nhưng với cái này, chúng ta sẽ có nhiều dữ liệu hơn.

3) Bước thứ ba - chúng tôi chỉ chuyển các khoản thanh toán thành công từ CRM sang Google Analytics khi thanh toán thực tế. Hơn nữa, chúng tôi truyền cả khoản thanh toán (thực tế thanh toán) và tiền lãi (nếu có).

Cài đặt. Bước một

Ví dụ: nếu bạn sử dụng trình duyệt Chrome, hãy truy cập một số trang web đã cài đặt Google Analytics (nói chung, đây là hầu hết mọi trang web), có thể không tính một số trang web. mạng xã hội, nhấp chuột click chuột phải, bấm vào “xem mã”, sau đó bạn sẽ thấy khối bổ sung, có thể ở bên phải hoặc bên dưới.

Bây giờ đây được gọi là ứng dụng, tài nguyên trước đây, nơi chúng ta có một tab như vậy và một mục phụ Cookies, nếu đến đó, chúng ta sẽ thấy một cookie có tên GA và số duy nhất này là clientID.

Những thứ kia. đây là mã nhận dạng duy nhất do Google Analytics cấp cho người dùng (mỗi trình duyệt). Ví dụ: nếu người dùng truy cập vào cùng một trang web lần thứ hai thì số nhận dạng duy nhất của người đó sẽ giống hệt nhau. Nhưng nếu anh ta đến trang web lần đầu tiên, mã nhận dạng này sẽ khác.

Nhiệm vụ của chúng ta:

- lấy ID khách hàng này. VỚI sử dụng JavaScript, PHP hoặc bất kỳ công nghệ nào chúng tôi có thể nhận được clientID này.

- chúng ta có thể truyền tải nó cùng với một số hình thức giao tiếp. Ví dụ: nếu đây là quy trình đặt hàng qua trang web. Ở đây chúng tôi có trường tiêu chuẩn: tên, họ, số điện thoại, thứ người dùng muốn mua, v.v., tức là. rất nhiều thông tin khác nhau. Chúng tôi có thể thêm một trường khác mà chúng tôi sẽ gọi là clientID và lấy mã định danh duy nhất này, chuyển nó sang CRM của chúng tôi, từ đó mở rộng trường đó thêm một trường nữa.

Nếu người dùng gọi cho chúng tôi, chúng tôi cũng có thể lấy và lấy mã nhận dạng này. clientID là mã định danh duy nhất mà chúng tôi liên kết tất cả thông tin trong Google Analytics về lượt truy cập của người dùng này. Ví dụ: nguồn lưu lượng truy cập ban đầu mà nó đến, v.v.

Nếu chúng tôi thấy clientID này trong CRM của mình thì chúng tôi có thể chuyển nó và mở rộng kiến ​​thức của Google Analytics về chính xác những gì người dùng này đã mua. Theo đó, chúng tôi có các kênh liên lạc khác nhau - gọi điện, gửi thư, biểu mẫu trực tuyến, trò chuyện trực tuyến. Mỗi kênh liên lạc này có thể được tính đến.

Gọi- ở đây chúng tôi cần theo dõi cuộc gọi động, nhờ đó chúng tôi có thể thay thế số điện thoại cho từng khách hàng, người dùng được ghi lại trong Google Analytics. Theo đó, theo cuộc gọi của người dùng, chúng tôi sẽ có thể nhận được ID khách hàng duy nhất từ ​​hệ thống theo dõi cuộc gọi.

Thư chúng tôi có thể gửi đến địa chỉ [email được bảo vệ]. Bức thư sẽ được gửi đến [email được bảo vệ], nhưng đồng thời chúng tôi sẽ giữ lại mã nhận dạng của mình. Những thứ kia. chúng tôi sẽ hiển thị cho mỗi người dùng một thông tin duy nhất địa chỉ gửi thư, nhưng tất cả thư sẽ được gửi đến địa chỉ gửi thư chính của chúng tôi [email được bảo vệ].

Nếu điều này hình thức, thì mọi thứ ở đây rất đơn giản. Nếu người dùng đặt hàng với chúng tôi thông qua trang web hoặc gửi biểu mẫu thì cùng với thông tin liên hệ của người đó, chúng tôi cũng lấy clientID, một mã định danh duy nhất và truyền nó.

Nếu điều này ngoại tuyến, sau đó chúng tôi có thể hiển thị biểu ngữ có mã QR trên trang web, trong đó clientID này sẽ được mã hóa và bắt buộc người quản lý của chúng tôi phải yêu cầu sự hiện diện của mã QR này, nếu có thì chúng tôi sẽ đọc nó như bình thường điện thoại di động với một chiếc máy ảnh. Vì vậy, mã này sẽ được lưu với chúng tôi.

Nếu điều này trò chuyện trực tuyến, thì ở đây chúng ta có cơ hội chuyển một số trường tùy chỉnh tới bảng điều hành, người mà người quản lý bán hàng làm việc cùng - sẽ có tên, thư từ, số điện thoại và trong số những thứ khác, ID khách hàng.

Cài đặt. Bước hai

Có rất nhiều dịch vụ cho phép bạn làm điều này. Hầu hết trong số họ được trả tiền. Ví dụ: OWOX BI - họ có khả năng nhập dữ liệu về chi phí quảng cáo.

Cài đặt. Bước thứ ba

Bước thứ ba (quan trọng nhất) là chuyển dữ liệu từ CRM sang Google Analytics. Bước này được thực hiện bằng công nghệ Measure Protocol. Đây là một trong những API mà Google Analytics có nội bộ. Với API này, chúng tôi có thể mở rộng dữ liệu chúng tôi có. Những thứ kia. một mặt, dữ liệu được thu thập từ chúng tôi bằng cách sử dụng mã thông thường mà chúng tôi đặt trên trang web. Và một cách khác là truyền dữ liệu từ bất kỳ nơi nào chúng ta có Internet. Đây có thể là CRM, bất kỳ trang web hoặc thiết bị nào được kết nối với Internet. Từ đó, chúng tôi có thể chuyển một số thông tin bằng Giao thức đo lường sang Google Analytics. Đặc biệt, khi giải quyết vấn đề, chúng tôi có thể truyền tải thông tin về giao dịch thành công mà người dùng đã thực hiện.

Bước cuối cùng. Phân tích dữ liệu sẵn sàng

Trong trường hợp này, chúng tôi nhận được dữ liệu được tạo sẵn - chúng tôi có nguồn, kênh, phiên, chi phí, lợi nhuận, giá mỗi giao dịch, số lượng giao dịch, số lượng chuyển đổi và ROI (đã có ROAS). Chúng tôi có thể thêm một số dữ liệu cần thiết và quan trọng khác vào các báo cáo đó, nhưng trong mọi trường hợp, ở đây chúng tôi có thể thấy đầy đủ tình hình mà chúng tôi gặp phải. Và khi đó chúng ta có thể nói rõ kênh quảng cáo nào hiệu quả hơn hoặc kém hiệu quả hơn đối với mình.

Chúng ta có thể hình dung các báo cáo của mình. Ví dụ: chúng tôi có thể sử dụng Google DataStudio để hiển thị tất cả thông tin này một cách trực quan và làm việc với thông tin này cũng như phân tích các chiến dịch quảng cáo một cách thuận tiện.

Khi truyền dữ liệu qua giao thức đo, một phiên mới sẽ được tạo trong Google Analytics cho người dùng này và phiên này với phiên trực tiếp/không có.

Đôi khi, các vấn đề phát sinh ở đây vì mô hình phân bổ tồn tại bên trong Google Analytics là lần nhấp gián tiếp cuối cùng và nếu người dùng đã truy cập một lần thông qua trực tiếp, nếu chúng tôi có quy trình bán hàng đủ dài, anh ấy có thể quay lại trang web sau kênh quảng cáo ban đầu và theo đó, nhấp chuột gián tiếp cuối cùng sẽ không phải là nguồn ban đầu của chúng tôi mà qua đó anh ấy đã thực hiện chuyển đổi, mà là một kênh khác hoặc kênh trực tiếp tương tự.

Chúng ta có thể làm gì?

Chúng tôi có thể khắc phục điều này theo cách sau - chúng tôi có thể cùng với clientID truyền giá trị của số liệu này nếu đây là kênh quảng cáo trả phí hoặc giá trị của nguồn và kênh lưu lượng truy cập mà người dùng đã sử dụng khi thực hiện liên lạc.

Phân bổ chỉ hoạt động cho các nguồn kênh chứ không phải cho các khu vực hoặc các biến phiên khác.

Nếu chúng ta cần những thứ này đặc điểm bổ sung, ví dụ: người dùng đến với chúng tôi từ đâu và anh ấy đã mua gì, từ quan điểm của thành phố, thì chúng tôi cũng có thể chuyển thông tin này đến CRM, chúng tôi sẽ liên kết dữ liệu này và sau đó giao dịch của chúng tôi sẽ được ghi lại chính xác trong khu vực nơi người dùng đã ở khi rời khỏi ứng dụng.

Giao thức đo có thể không phải lúc nào cũng hoạt động chính xác và điều này phải được kiểm soát. Định kỳ, các vấn đề phát sinh khi truyền dữ liệu qua giao thức này nếu chúng ta sử dụng ĐĂNG yêu cầu, thường sẽ ít vấn đề hơn nếu chúng ta sử dụng NHẬN yêu cầu. Kinh nghiệm cho thấy rằng khi triển khai lược đồ này, nên có tệp nhật ký để ghi lại từng yêu cầu được gửi bởi Google Analytics, vì Google Analytics có thể phản hồi đơn giản rằng mọi thứ đều ổn, nhưng trên thực tế, mọi thứ có thể không ổn. Nếu chúng tôi có tệp nhật ký, chúng tôi có thể nhanh chóng tìm thấy bất kỳ lỗi nào.

Nếu CRM là một mớ hỗn độn thì Google Analytics sẽ không giúp ích được gì.

Ví dụ: nếu chúng ta có các loại tiền tệ bên trong CRM được viết khác - ở đâu đó chúng ta có đồng rúp, ở đâu đó là đô la, ở đâu đó là hryvnia, ở đâu đó là euro. Và, nếu chúng tôi không giảm dữ liệu này thành một dạng hoặc hoàn toàn không tính đến nó khi triển khai toàn bộ chương trình, thì Dữ liệu của Google Phân tích của chúng tôi sẽ không chính xác.

Điều tương tự với chính quy trình kế toán thanh toán - nếu chúng ta có nhiều trạng thái khác nhau, mà chúng ta có hoặc có thể có khi thanh toán thành công, thì ở đây chúng ta cũng cần hết sức cẩn thận khi thực hiện toàn bộ kế hoạch này, để không có thời điểm thanh toán cố định mà trên thực tế, tiền vẫn chưa đến và sẽ không đến.