От сквозной аналитики к доходу: как эффективно использовать цифровые данные для масштабирования бизнеса
От сквозной аналитики к доходу: как эффективно использовать цифровые данные для масштабирования бизнеса.
Цифровая трансформация меняет правила. Информация управляет миром, а тот, кто имеет данные, имеет власть. Успешные компании не просто собирают информацию, но и анализируют ее на всех этапах деятельности. Сквозная аналитика открывает новые возможности для масштабирования и увеличения прибыли бизнеса.
Сквозная аналитика — это мощный инструмент, который помогает бизнесу принимать правильные управленческие решения. Без сквозной аналитики предприниматели вслепую вливают средства в каналы, которые считают эффективными, опираясь на собственную интуицию.
В аналитических системах Profit.Store возможно учесть особенности именно вашего бизнеса, отследить весь путь клиента, эффективные каналы и даже наиболее продуктивных сотрудников.
Почему сквозная аналитика — это ключ к успеху?
Это дает возможность:
1. Повысить эффективность маркетинговых усилий. Оперируя данными из всех источников, вам будет легко понять, какие офферы и креативы лучше конвертируют лидов в клиентов.
2. Проанализировать поведение пользователей и построить более эффективные персонализированные воронки, что увеличит лояльность клиентов, средний чек и кассу.
3. Выявить неэффективные или затратные процессы и ресурсы. Это позволит оптимизировать бюджет и использовать его более эффективно.
4. Планировать, прогнозировать, выставлять KPI на необходимые показатели процессов, управлять ими, тестировать гипотезы, масштабировать профитное.
Общая эффективность бизнеса измеряется с помощью ключевых показателей. Подробнее о самых важных из них:
CTR (Click-Through Rate): измеряет процент кликов от общего количества просмотров.
CPL/LAC (Cost per Lead/Lead Acquisition Cost): указывает на стоимость привлечения каждого потенциального клиента.
CAC (Customer Acquisition Cost): это стоимость привлечения нового клиента.
ROAS (Return on Advertising Spend): показывает эффективность рекламных расходов в генерации дохода.
ROMI (Return on Marketing Investment): определяет эффективность маркетинговых затрат в генерации прибыли.
LTV (Lifetime Value): оценивает общую прибыль от клиента на протяжении всего пути взаимодействия с компанией.
Вместе эти показатели дают комплексное представление о маркетинговой эффективности, позволяя бизнесу принимать обоснованные решения для своего развития.
Теперь разберем составляющие системы сквозной аналитики:
1. Информация из кабинетов рекламных сервисов (Facebook Ads, Google Ads, Tik Tok Ads). Эти сервисы являются затратной частью, поэтому импортируем все данные по структуре рекламных кампаний и затратам на все вложенные объекты.
2. СRM-системы для учета всех параметров клиентов. Это неотъемлемая часть сквозной аналитики. Система может собирать информацию о лидах (а также их качестве) с utm-параметрами, отображать статусы сделок, анализировать прибыль от каждой сделки, данные по работе менеджеров по продажам и т.д.
CRM Solutions — подбор, внедрение и обучение работе с системой, которой вы действительно будете пользоваться. Откажем во внедрении CRM, если поймем, что она вам не нужна.
3. Источники учета дополнительных расходов. Например, таблица с ведением оплат подрядчикам, SEO, SMM, другими словами, все, что не учитывает CRM-система.
4. Источник с информацией о планировании ключевых параметров. Например, стоимость и количество лидов по каждому каналу трафика.
5. При наличии данных из 4 пунктов дальше уже дело техники — выбрать подходящие сервисы и собрать систему сквозной аналитики.
Ниже рассмотрим многообразие сервисов, которые пригодятся:
Сервисы вебаналитики:
Google Analytics — незаменимый инструмент цифрового маркетолога. Он предоставляет глубокий анализ вебтрафика и поведения пользователей, позволяет отследить все важные данные: от общего количества посещений сайта до эффективности рекламных кампаний.
Hotjar
Этот инструмент позволяет следить за движениями курсора, кликами и скроллами пользователя, обеспечивая понимание, какие элементы вашего сайта являются наиболее эффективными, а какие аспекты сайта еще нуждаются в улучшении.
В наше время существует много сервисов, которые позволяют создавать ІТ решения без знания кода. Вот несколько тех, которыми пользуемся сами:
Первая no-code система, которую рассмотрим, — n8n. Даже без навыков программирования пользователи могут легко создавать сложные потоки работы, связывать различные источники данных и приложения и настраивать обмен данными без единой строки кода.
Похожим по функционалу является Zapier. Это no-code система автоматизации бизнес-процессов и интеграции данных. Запросы в Zapier позволяют легко объединять различные программы и сервисы и создавать автоматические действия между ними без программирования.
Node-RED, по нашему мнению, является наиболее функциональным сервисом. Этот open-source low-code инструмент позволяет легко и интуитивно создавать рабочие процессы с помощью визуального интерфейса. Одним из ключевых преимуществ Node-RED является его модульность, благодаря чему пользователи могут легко расширять функциональность.
Make (старое название Integromate) — это no-code система автоматизации бизнес-процессов и интеграции данных. Благодаря интуитивному визуальному интерфейсу пользователи могут легко создавать сложные потоки работы, объединять различные приложения и сервисы без необходимости в программировании.
Мы рассказали о простых решениях, которые позволяют создать автоматизированную систему импорта данных из всех ваших источников. Но полноценную аналитическую систему так собрать будет сложно. После импорта данные нужно еще обрабатывать, объединять, строить сложные логические системы расчета метрик. Такие вещи уже придется писать кодом.
Например, с помощью таких технологий:
Python со своей огромной экосистемой и простотой в использовании выступает как фундаментальный инструмент аналитики. Этот язык программирования играет решающую роль в сборе, обработке и анализе данных из различных источников. Его библиотеки, такие как Pandas для обработки данных, NumPy для числовых вычислений и Matplotlib для визуализации, делают Python незаменимым для аналитических проектов.
R — другой язык программирования и среда для статистических вычислений и графики. R имеет большую библиотеку пакетов для статистического анализа, что позволяет выполнять различные аналитические задачи: от базового анализа данных до сложного прогнозирования и машинного обучения.
Далее расскажем о BI системах, которые содержат все необходимое для построения аналитической системы.
Power BI от Microsoft. Это инструмент для анализа и визуализации данных, позволяющий создавать дашборды из различных источников данных.
Среди его преимуществ:
• способность работать с различными источниками данных;
• интеграция с облачными сервисами и файлами;
• мощные возможности для импорта, обработки, визуализации и совместной работы над данными;
• поддержка языка запросов M для сложных преобразований данных, а также DAX — для создания расширенных вычислений и анализа.
Недостатки:
• Сложность изучения для новых пользователей.
• Ограничения по объему датасета.
• Работает только на Windows.
Tableau. Это интерактивная система бизнес-аналитики (BI), которая позволяет выполнять глубокий анализ больших объемов информации и эффективно визуализировать данные без программирования. Она интегрируется с различными источниками данных и инструментами аналитики.
Плюсы Tableau:
• Гибкость и многофункциональность.
• Удобный доступ и высокая безопасность с использованием Tableau Server.
• Интуитивно понятный интерфейс.
• Расширенная документация и активное сообщество пользователей.
Минусы Tableau:
• Высокая стоимость лицензии.
• Ограниченная поддержка для сложных задач обработки данных.
• Недостаточная поддержка сложных аналитических операций без использования дополнительных инструментов.
Следующий сервис, чрезвычайно полезный для аналитики, — Google Looker, ранее известный как Data Studio. Это бесплатный инструмент Google для анализа и визуализации данных, который легко импортирует данные из различных источников.
Преимущества Google Looker:
• Совершенная визуализация данных.
• Гибкая кастомизация интерфейса.
• Сведение данных из различных систем и сервисов.
• Работа в браузере без загрузки приложения.
• Совместный доступ с разграничением прав.
• Многостраничные и интерактивные дашборды.
• Собственные метрики и история версий отчетов.
Недостатки Google Looker:
• Может замедлять работу компьютера при обработке больших объемов данных.
• Работа в режиме офлайн невозможна.
Последним рассмотрим QlikView. Он фокусируется на интерактивной визуализации данных, глубоком анализе и позволяет создавать интуитивно понятные дашборды и отчеты для бизнес-пользователей.
Преимущества QlikView:
• Динамические дашборды и интерактивные отчеты.
• Мощные возможности обработки данных для быстрого анализа.
• Возможность настроить интерфейс под конкретные бизнес-потребности.
• Уникальный подход к анализу данных, который выявляет связи между различными источниками данных.
• Возможность для конечных пользователей самостоятельно создавать отчеты без глубоких знаний в сфере IT.
Недостатки QlikView:
• Может быть сложным для усвоения.
• Может быть дорогим для мелкого бизнеса или индивидуальных пользователей.
• Требует мощного аппаратного обеспечения для обработки больших объемов данных.
• Мобильные возможности ограничены, если сравнивать с десктопной версией.
• Для некоторых функций требуется стабильное интернет-соединение.
Выводы
Как видим, существует огромное многообразие сервисов для воплощения потребностей в аналитических системах. Наиболее популярным аналитическим сервисом еще долго будет оставаться EXCEL. Но для перехода на следующий этап эволюции нужна CRM-система.
Эта мощная технология хранит всю важную информацию о лидах и клиентах в одном пространстве.
Сочетание сквозной аналитики и CRM-систем — это удачное решение для улучшения понимания эффективности процессов маркетинга, продаж и ключевых бизнес-целей.
Кроме этого, CRM-система решает ряд ключевых задач, которые делают бизнес более эффективным и конкурентоспособным. Правильная настройка CRM-системы обеспечивает необходимый уровень диджитализации бизнес-процессов и детальной аналитики.
CRM Solutions усилит ваш бизнес нужными инструментами для принятия правильных решений, эффективного использования бюджетов и быстрого роста.
А главная задача, которую Profit.Store решает для бизнесов клиентов, — это всегда постоянные, актуальные данные, необходимые для принятия управленческих решений.
Понравилась статья?
Интеграция любого CRM-решения начинается с консультации!
Сергей Тымчук
CEO «CRM Solutions»
