Кейс eTutorium: Как научиться определять вклад каждого инструмента в полученные результаты на практике?

Кейс eTutorium: Как научиться определять вклад каждого инструмента в полученные результаты на практике?


Время чтения: Нет времени читать?
Отправить статью на email

Ваше имя

Ваш email

Даю согласие на обработку персональных данных
Статья уже на почте, проверяйте ;)

Понимание того, что происходит в Вашем бизнесе
– весьма прибыльная привычка.

Джон Риз

Думаю, любой, кто связан с бизнесом и продажами в Интернете, согласится с этим высказыванием. Но не все так просто, как может показаться на первый взгляд. На практике, понять какой канал продвижения приносит лучший результат, куда сложнее. И я, на примере проекта etutorium.ru, хочу рассказать, с какими трудностями и подводными камнями столкнулись мы, какие решения впоследствии этого внедрили и какие выгоды получили в результате. В статье не будет сложных технических описаний. Это позволит вам проще и глубже

Этап 1. Понимание проблемы

Долгое время, при работе со всеми нашими проектами, в качестве аналитической информации мы использовали только данные Яндекс Метрики и Google Analytics. На их основе составлялись маркетинговые отчеты, которые в дальнейшем становились опорой будущих рекламных бюджетов.

Отслеживание эффективности маркетинговых мероприятий до 2012 года в компании велось благодаря собственной реферальной системе, при которой каждому каналу, каждой рекламной кампании присваивался внутренний ID. Он позволял детально, насколько это возможно, сегментировать источники лидов. Но для полноценной аналитики этого оказалось мало.

В 2012 мы активно начали осваивать UTM-метки, которые на тот момент казались нам идеальным решением. И это действительно было так, пока, с приходом кризиса и сокращением рекламных расходов, нам не пришлось больше погрузиться в этапы «созревания клиентов». Мы хотели контролировать каждый доллар инвестиций и знать не только какой канал приводит больше новых лидов, но и какой канал их лучше «подогревает», а какой — подводит к совершению сделки и повторной продаже.

Уверен, многие из вас слышали о теории 7 касаний в продажах. Мы хотели контролировать каждое это касание. Но ни Яндекс Метрика, ни Google Analytics с UTM-метками подобного анализа предоставить не может.

Это связанно со спецификой нашего бизнеса. Мы не просто продаем готовый продукт — площадку для проведения вебинаров, мы предоставляем полный цикл услуг для онлайн-тренеров и тьюторов, начиная от их обучения и консультирования, и заканчивая предоставлением платформы с последующей поддержкой. Именно такой формат предусматривает огромное количество маркетинговых «касаний» с нашими клиентами.

Один и тот же пользователь может осуществить десятки конверсий. Например, придя с таргетированной рекламы Вконтакте на наш бесплатный вебинар, его «догонит» ремаркетинг Adwords c предложением протестировать нашу платформу, а в конце, благодаря email-рассылке, он произведет свою первую оплату. Яндекс Метрика и Google Analytics нам покажут, что в данном случае эффективно сработала email-рассылка, нивелируя при этом результаты всех предыдущих каналов. Этой информации недостаточно для правильных и корректных выводов об эффективности маркетинговых мероприятий.

Осознание этой проблемы уже было большим шагом вперед.

Этап 2. Поиск решения

Сразу стало понятно, что необходим сервис, который будет без каких либо ограничений в карточке контакта хранить информацию о всех его действиях. В первую очередь начали искать готовое решение. Мы быстро поняли, что полноценно с поставленной задачей не сможет справиться ни один бесплатный сервис. Поэтому было рассмотрено несколько коммерческих проектов. Одним из самых достойных оказался kissmetrics.

Я не буду описывать преимущества и недостатки данного сервиса, это тема отдельной статьи. Скажу лишь то, что он смог бы полностью решить нашу задачу. Но его внедрение и ежемесячная поддержка не вложились в наши маркетинговые бюджеты, поэтому поиск решения продолжился.

В конечном итоге, учитывая долгосрочную перспективу, было принято решение разработать подобную систему собственными силами, доработав нашу новую CRM на базе vTiger.

Задача для IT-отдела была ясна — в карточку контакта должна автоматически подтягиваться информация о каждом его действии и о маркетинговом канале, который подвиг на это действие. А на этапе формирования отчетов мы могли использовать все полученные данные для анализа.

За основу взяты хорошо знакомые нам UTM-метки. Система легко распознает их и записывает значения в лид-карточку.

Лидкарточка

Рис 1. Лидкарточка

Отчет по источникам лидов

Рис 2. Отчет по источникам лидов

Также мы внедрили систему статусов, для возможности проследить историю активности пользователя.

График — количество лидов по статусам

Рис 3. График — количество лидов по статусам

Этап 3. Подводные камни

Конечно, как и в любой технически сложной работе, всегда есть свои нюансы, которые следует обязательно учесть.

Первое, с чем мы столкнулись — это хаос в значениях UTM-меток. Изначально, они не имеют никаких жестких ограничений и сотрудники, отвечающие за свои каналы продвижения, заполняли их на свое усмотрение и сами в них ориентировались. Чтобы это исправить, нам, в первую очередь, пришлось разработать и утвердить единые правила использования UTM-меток. Этот шаг будет полезен не только при внедрении подобной системы отслеживания, но и при стандартной работе с Яндекс Метрикой и Google Analytics.

Вторая, и главная трудность — это отслеживание контактов без UTM-меток. Как бы вы ни старались, но проставить метки всем вашим ссылкам физически не возможно. Сюда относятся 2 основных источника таких ссылок — переходы из поисковых систем и естественные ссылки, оставленные не вами. Для решения этой задачи мы научили нашу систему распознавать параметр refferal, который Google Analytics предоставляет по API.

Выводы

Таким образом нам удалось полностью автоматизировать процесс сбора статистики эффективности маркетинговых каналов на всех этапах «созревания» клиента. Все лиды попадают сразу в CRM систему, а их каждое последующее действие записывается со всеми подробностями.

История регистрации

Рис 4. История регистрации

Теперь мы знаем, какие каналы генерируют больше новых лидов, какие — их «подогревают», а с помощью каких мы чаще всего закрываем сделки и осуществляем повторные продажи.

Источник: В гостях у блога WebpromoExperts

Андрей Горбатенко

Автор: Андрей Горбатенко
руководитель отдела поискового продвижения и аналитики eTutorium

Поделиться:

© eTutorium 2014-2024 Все права защищены