[Кейс] Настройка «сквозной аналитики»

Апрель 18, 2019

В этой статье расскажу о процессе настройки «сквозной аналитики» для проекта по производству поверхностей из камня и тому, какой результат мы получили на выходе. Используемые сервисы: Google Tag Manager, Google Analytics, amoCRM, Albato, JivoSite, Alfa-Track, Mango Office и Google Data Studio.

Не так давно ко мне обратилась компания по производству изделий из камня и кварцевого агломерата. Задачи поставили две:

  • Настроить инструменты веб-аналитики и фиксацию всех целей и событий на сайте;
  • Снизить стоимость обращения из контекстной рекламы (Яндекс.Директ и Google Ads).

Благодаря реализации п. 1 разобраться со п. 2 становится чуть проще. Решение было принято обоюдное – и мне и заказчику интересно было бы выстроить такую цепочку, при которой стало бы возможным отследить полный путь клиента, начиная от просмотра рекламы, и заканчивая подписанным договором.

Исходная точка А

До меня компания использовала:

  • amoCRM (онлайн-программа для анализа продаж);
  • чат JivoSite;
  • мультитрекинг Callibri, в который входил: e-mail трекинг (отслеживание источника клиента, который отправил письмо на email адрес, указанный на сайте) и динамический коллтрекинг (подмена номера в зависимости от пользовательской сессии).

Как это выглядит схематично:

Настройка сквозной аналитики

Аналитика клиента до внедрения

Счетчиков Google Analytics и Яндекс.Метрики не было. Весь сбор данных осуществлялся в общую кучу, а эффективность рекламных кампаний оценивалась путем деления рекламного расхода на суммарное количество обращение за день. Классика!

В amoCRM данные по utm_меткам из рекламных кампаний не передавались, также, как и по звонкам. Соответственно, отследить какой источник приносил лиды не представлялось возможным.

В процессе обсуждения пришли к выводу, что нужно менять сервис Callibri, поскольку он не передавал по API значение Client ID в amoCRM. А именно с помощью него мы планировали связывать все действия пользователя на сайте. В Mango Office по умолчанию был заложен такой функционал. Да и интеграция с amoCRM происходит куда проще, карточки сделок создаются автоматически даже когда пользователь звонит по номеру телефона.

Настройка сквозной аналитики

Передача дополнительных полей в каждую заявку amoCRM

В результате количество сервисов, которое нам понадобилось для настройки сквозной аналитики, увеличилось.

Конечная точка Б

Это:

  • amoCRM – в CRM-систему поступают все обращения и автоматически создаются сделки. В дополнительные поля передаются: Client ID, Источник, Канал, Кампания, Содержимое и Ключевая фраза;
  • Google Tag Manager – диспетчер тегов для корректной настройки Client ID и передачи его в Google Analytics, а также для сбора заявок на сайте;
  • Google Analytics – центр сил. Туда поступает вся информация по заявкам, звонкам, обращениям из чатов и по e-mail. Также в Analytics с помощью сервиса albato будут передаваться события о смене статуса сделки из amoCRM + расходы по рекламным кампаниям из Яндекс.Директ с помощью pipeline сервиса OWOX;
  • Alfa-Track – e-mail трекинг;
  • JivoSite – онлайн-чат;
  • Mango Office – динамический коллтрекинг;
  • albato – сервис для интеграций. С его помощью мы будем передавать изменения статусов сделок в Google Analytics, когда менеджер меняет его в amoCRM. Не требуются услуги программистов;
  • Google Data Studio – отчетность по всем основным бизнес-показателям в разрезе источников и статусов сделок.

Как это выглядит теперь:

Настройка сквозной аналитики

Сквозная аналитика

Суть данной «сквозной аналитики» сводится к тому, что мы связываем действия пользователей на сайте со статусами сделок в CRM-системе по полю Client ID.

«Статусы сделок» такие:

  • Новая заявка
  • КП отправлено, переговоры
  • Цена согласована, замер
  • Замер прошел, договор

И на каждом из этапов мы можем построить воронку, и увидеть сколько и на каком шаге отвалилось потенциальных клиентов, привязав его к конкретному источнику и рекламному каналу.

Рассмотрим каждый из этапов настройки.

Шаг №1 – Передача Client ID

Первым делом необходимо настроить передачу данных по Client ID (cid) в amoCRM при создании каждой новой заявке. Mango Office, Alfa-Track и JivoSite его передают автоматически, поэтому проблем с этим не возникло.

А вот чтобы передавать уникальный идентификатор пользователя с форм на сайте, нам следовало воспользоваться услугами разработчика, который «зашил» дополнительное поле Client ID в форму. Таким образом, вместе с остальными полями данные по cid стали передаваться в CRM-систему при ее отправке.

Настройка сквозной аналитики

Разработчиком настраивается передача Client ID дополнительным полем

Обычно такие поля делают невидимыми, пользователи на сайте даже и не подозревают об их существовании. Либо же эта информация просто передается в момент отправки.

Помимо Client ID в amoCRM также настроили его как кастомный параметр в Google Analytics.

Настройка сквозной аналитики

Client ID в Google Analytics

Шаг №2. – Передача данных о Яндекс.Директ в Google Analytics

Здесь все просто. Есть сервис OWOX (и аналоги), есть коннектор, за пару кликов данные по показам, кликам, расходам из Яндекс.Директ станут доступны в отчетах Google Аналитики.

Настройка сквозной аналитики

Расходы по Яндекс.Директ и Google Ads в Google Analytics

Подробнее об этом читайте здесь.

Шаг №3 – Настройка автоматической передачи данных о статусах сделок

Для этой задачи нам необходим сервис albato, который позволяет с помощью простых настроек в интерфейсе реализовать Measurement Protocol.

Когда менеджер заказчика в amoCRM будет менять у сделки статус, например, с «КП отправлено, переговоры» на «Цена согласована, замер», albato автоматически передаст событие в Google Analytics. А ключом, который будет связывать всю историю посещения сайта клиентом, как раз и будет являться Client ID. В Measurement Procotol передача cid является обязательным параметром. Вот он и будет связывающим звеном. А Альбато просто упрощает интеграцию без привлечения разработчика.

Увы, сервис не бесплатный. Но минимального тарифа в размере 990 руб. / месяц за 30 связок (интеграций, до 3 шагов) вполне хватает для наших задач.

Для каждого статуса сделки мы будем создавать свою связку. Всего их будет 3. Создаем первую связку.

Примечание: процесс подключения amoCRM в albato целенаправленно опускаю (Доступы, Домен, URL настройки Webhooks, Поля сделки, Воронки и т.д.). Все это есть в документации сервиса, настроить для своего проекта не составит проблем.

На 1 шаге выбираем «Получить данные из amoCRM» и «Отправлять данные в Google Analytics».

Настройка сквозной аналитики

Добавление связки amoCRM — Google Analytics

На 2 шаге в поле amoCRM выбираем «Обновление статуса сделки», а в поле Google Analytics — «Событие».

Настройка сквозной аналитики

Обновление статуса сделки путем отправки события в GA

На 3 шаге выбираем созданное ранее подключение к amoCRM:

Настройка сквозной аналитики

Подключение настроек amoCRM

На 4 шаге необходимо указать 4 обязательных поля:

Настройка сквозной аналитики

Отправка события через albato в Analytics (аналог Measurement Protocol)

  1. Идентификатор отслеживания (tid) – счетчик Google Analytics;
  2. Идентификатор клиента (cid) – поле Client ID из выпадающего списка amoCRM справа. Данное поле – самое важное во всей этой настройке. Оно привязано за каждым контактом в CRM-системе;
  3. Категория события (ec) – любое значение для отправки события в Google Analytics
  4. Действие по событию (ea) – любое значение для отправки события в Google Analytics

Подробнее про события читайте в этих материалах:

Нажимаем кнопку «Далее». Затем переходим в фильтры и выбираем условие, при котором будет срабатывать событие.

Настройка сквозной аналитики

Добавление условий

Оно у нас сработает тогда, когда статус сделки в amoCRM изменится с «КП отправлено, переговоры» на «Цена согласована, замер».

Настройка сквозной аналитики

Статус сделки и ID воронки

Аналогично настраивается для всех остальных статусов сделок. Все, что останется сделать после, это запустить все настроенные связки.

Настройка сквозной аналитики

Запуск связок albato

Статусы сделок в albato находятся в настройках подключения amoCRM на соответствующей вкладке.

Шаг №4 – Настройка целей и событий в Google Analytics

Осталось дело за малым. Все, что мы фиксируем в amoCRM по целям, заявкам и звонкам, настроить в Google Analytics.

Да, мы можем использовать стандартный отчет «Лучшие события» и получать информацию оттуда.

Настройка сквозной аналитики

Отчет «События — Лучшие события»

Но мы также можем создать 3 цели-события для наших 3 связок albato. Делается это на уровне представления. В качестве категории и действия указываем те же данные, что и в Альбато.

Настройка сквозной аналитики

Настройка целей-событий

Цели по заявкам на сайте мы настраивали через Google Tag Manager по соответствующим триггерам. JivoSite по инструкции самого сервиса, Mango Office имеет свой собственный пак готовых целей, которые можно импортировать из галереи.

Настройка сквозной аналитики

Импорт целей Mango из галереи

E-mail трекинг Alfa-Track тоже настраивается как событие.

Благодаря данной настройке мы можем в дальнейшем импортировать все или конкретные цели в Google Рекламу и оптимизировать свою рекламу не только по заявкам, но и по реальным продажам. Еще нам становится доступны инструмент «Сегменты».

И все отчеты доступны в разрезе любой из настроенных целей:

Настройка сквозной аналитики

В отчет «Источники или канал» доступны все цели

Шаг №5 – визуализация данных в Google Data Studio

Решили не ограничиваться специальными отчетами в Google Analytics и пошли еще дальше. Сделали для заказчика дашборд по основным бизнес-показателям:

Настройка сквозной аналитики

Google Data Studio

В результате удалось не только собрать все данные и увидеть их в разрезе всех этапов воронки с привязкой к каждому рекламному источнику, но и сократить время принятия решения благодаря наглядному и информативному отчету, а также снизить стоимость обращения по контекстной рекламе в Яндекс.Директ и Google Ads.

Итог: в рамках данного проекта была реализована настройка сквозной аналитики с участием таких сервисов, как: Google Tag Manager, Google Analytics, amoCRM, Albato, JivoSite, Alfa-Track, Mango Office и Google Data Studio.

На выполнение такой работы уходит порядка 5-7 дней с учетом согласования, внесения корректировок разработчиком. И выполняется не одним специалистом. Как правило, их 2-3. Стоимость работ может варьироваться от 15 000 до 70 000 руб. в зависимости от конкретного ТЗ.

В таком подходе есть как сильные стороны, так и слабые. Сильные очевидны, и они были разобраны в ходе написания кейса. Слабые заключаются в том, что чем больше сторонних сервисов участвует в цепочке, тем больше вероятность надлома и потери данных. Вы можете потратить десятки часов на настройку всей этой аналитики, но в результате какой-нибудь из сторонних продуктов компании даст сбой, и вы не будете получать в CRM-систему часть данных, например, по звонкам. А как следствие, общая статистика будет недостоверна.

Мы не раз столкнулись с этим в ходе работы. Стоит сделать что-то одно, как второе ломалось. Сервисы постоянно что-то обновляют, что-то дорабатывают. Все это в какой-то момент может само собой отвалиться, а вы не сразу заметите изменения. Именно поэтому «сквозная аналитика» взята в кавычки.

Используйте проверенные сервисы и как можно меньше (желательно, все заказывать у одного-двух продавцов). А при неограниченных финансовых ресурсах (и более крупных проектах) рекомендуется создавать собственный отдел и использовать только самописные системы. Выбор есть всегда. Решать только вам как поступить!

[Кейс] Настройка «сквозной аналитики»
5 Всего оценок: 17

Получайте бесплатные уроки и фишки

По контекстной, таргетированной рекламе и аналитике