Ефективне використання наскрізної аналітики для зростання прибутку в сучасному бізнесі

Чи знали ви, що дані — це більше, ніж просто ресурс, це інструмент, який сприяє прийняттю успішних управлінських рішень? Зараз, як ніколи, комплексний аналіз за допомогою наскрізної аналітики став вирішальним для бізнесу, який прагне не просто вижити, але й збільшити свої прибутки.

Що таке наскрізна аналітика?

Наскрізна аналітика представляє собою цілісну систему обробки даних, яка об'єднує інформацію як про затратну, так і про дохідну частини бізнесу. На відміну від точкового аналізу, наскрізна аналітика поєднує в собі різноманітні джерела даних, у тому числі:

• Рекламні акаунти. Такі рекламні сервіси, як Facebook Ads, Google Ads і TikTok Ads, надають детальну інформацію про структуру кампанії та витрати на неї.
• Системи управління лідами (CRM). Містять ключову інформацію, що включає контактні дані лідів та клієнтів, а також UTM-мітки, оцінку якості лідів, статуси транзакцій, фінансові результати угод тощо.
• Облік допоміжних витрат. Облік витрат, які не відображаються в CRM, наприклад, на SEO та сторонні послуги.
• Джерела з інформацією про заплановані показники. Ці дані допомагають визначити відсоток виконання плану таких критично важливих параметрів, як кількість лідів та їх вартість.

Завдяки використанню передових технологій аналітичні системи Profit.Store ідеально адаптовані до структури конкретного бізнесу. Це дозволяє отримати глибше розуміння процесів маркетингу, приймати більш обґрунтовані рішення та сприяти стабільному зростанню компанії.

Як змінюється бізнес після впровадження системи наскрізної аналітики?

• Зростання операційної ефективності. Керівництво відстежує окремі показники ефективності в режимі реального часу та виявляє слабкі місця, що перешкоджають продуктивності.
• Оптимізація маркетингових стратегій. Менеджери мають змогу визначати найбільш ефективні канали для генерації лідів, що допомагає оптимізовувати рентабельність інвестицій (ROMI).
• Адаптивність. Компанії, які можуть швидко реагувати на ринкові зміни та нові тенденції, мають значну перевагу над своїми конкурентами. Наскрізна аналітика допомагає в цій гнучкості, надаючи дані в режимі реального часу та можливості планування сценаріїв.

Ключові показники ефективності маркетингу

Вирішальну роль у наскрізній аналітиці відіграють ключові показники ефективності, які є основою для вимірювання прогресу. Ці показники дають цінну інформацію про різні аспекти ефективності бізнесу, допомагаючи йому орієнтуватися в складному світі ринкової стратегії та залучення клієнтів.

Наприклад, CTR вимірює відсоток користувачів, які натискають на конкретну рекламу, надаючи уявлення про її ефективність та релевантність для цільової аудиторії. LAC і CAC допомагають компаніям зрозуміти витрати, пов'язані з придбанням потенційних клієнтів і клієнтів відповідно, що дозволяє їм оптимізувати свої маркетингові стратегії і стратегії продажів для підвищення ефективності. ROAS та ROMI, своєю чергою, вимірюють рентабельність інвестицій в рекламу та маркетинг, дозволяючи компаніям ефективно розподіляти ресурси. Нарешті, LTV надає оцінку загальної цінності, яку клієнт приносить бізнесу протягом свого життєвого циклу, що допомагає при розробці стратегій утримання та лояльності клієнтів.

При відслідковуванні цих показників компанії отримують глибше розуміння своєї діяльності. Завдяки цьому бізнес може приймати обґрунтовані рішення та підтримувати стабільне масштабування.

• Google Analytics 4 є основним інструментом для аналізу вебтрафіку та взаємодії користувачів з сайтом. Він допомагає відстежувати відвідування, ефективність маркетингових кампаній та інше. Проте для комплексного аналізу бізнесу можливостей Google Analytics 4 може бути недостатньо, оскільки він не враховує дані з зовнішніх джерел та не забезпечує аналіз наскрізної взаємодії.
• Hotjar забезпечує унікальний погляд на поведінку користувачів за допомогою візуалізації їхніх дій на сайті, таких як наведення курсору, кліки та прокрутки. Теплові карти від Hotjar допомагають визначати найбільш зацікавлені області та ті, що потребують оптимізації.

N8n, Node-RED, Make (Integromat) і Zapier спрощують процес автоматизації та інтеграції різних систем і додатків без необхідності написання складного за структурою коду. Вони дозволяють користувачам легко налаштувати взаємодію між сервісами та автоматизувати повсякденні задачі. Такі представники, як n8n або Node-RED можуть бути розгорнуті на власному сервері, в той час як Zapier та Make надають можливість будувати автоматизовані процеси без попереднього налаштування середовища.

Мови програмування

Коли справа доходить до перегляду, виведення, редагування величезних масивів даних, SQL, Python та R є найкращим вибором. Python має здатність до обробки великих обсягів даних, підходить для виконання складних обчислень та розробки алгоритмів машинного навчання. Використання бібліотек Python, таких як Pandas, NumPy, і Matplotlib, розширює можливості аналізу даних та їх відображення.

R також є важливим інструментом для виконання статистичних обчислень та створення графіків, широко використовуваним у сфері аналізу даних. Різноманітність та обширність бібліотеки пакетів забезпечують R можливістю виконувати майже будь-які аналітичні завдання, від базового аналізу до складного прогнозування та розробки алгоритмів машинного навчання.

Візуалізація даних

Tableau, Power BI та Google Looker Studio — це потужні інструменти, які виходять за рамки електронних таблиць, перетворюючи абстрактні дані на візуально привабливі та зрозумілі представлення даних у зручних дашбордах.

• Tableau — це інтерактивна платформа BI, за допомогою якої можна реалізувати детальний аналіз та чітку візуалізацію великих масивів даних без потреби у програмуванні. Головні переваги Tableau — це її гнучкість, доступність, інтуїтивно зрозумілий інтерфейс та широка підтримка спільноти.
• Google Looker (раніше Data Studio) — це безкоштовний інструмент від Google для візуалізації даних. Також з його допомогою можна з легкістю налаштувати імпортування інформації з різних джерел. Looker допомагає бізнесу відображати дані у зручному для аналізу вигляді завдяки обширному, але не складному функціоналу для створення візуалізацій.

• Power BI — комплексне програмне рішення, яке дозволяє інтегрувати інформацію з різноманітних джерел з подальшою побудовою складних дашбордів на їх основі. Power BI підтримує складні мови запитів, але новачкам може бути складно їх освоїти, а програма доступна лише для користувачів Windows.

Ще один з найвідоміших аналітичних інструментів — це Excel. Він простий у використанні, знайомий багатьом і доступний безкоштовно, хоча і схильний до помилок при обробці даних вручну, але ефективний для певних задач. Для переходу на більш високий рівень обробки даних знадобиться система управління клієнтами (CRM).

CRM-система об’єднує всю ключову інформацію про потенційних та існуючих клієнтів в одному місці, значно спрощуючи вирішення багатьох бізнес-задач. Вона підвищує ефективність і конкурентоспроможність вашого бізнесу, а ще зберігає важливі дані для розробки будь-якого аналітичного рішення.

Також дуже важливу роль відіграють канали органічного трафіку, які займають значний % у даних. По них, на жаль, немає змоги отримати UTM-мітки і далі ідентифікувати рекламну активність, яка привела користувача. Але завдяки Server-side tracking можливо обходити блокувальники реклами та збирати більше інформації про користувачів для збагачення датасету. Також органічний трафік потребує окремої аналітики згідно специфіки кожного каналу. Наприклад, SEO-оптимізацію важливо розкласти на 3 складові та систематично аналізувати показники, а саме:

1. Посилальний профіль. Швидкість індексування лінків, траст доменів, наявність фільтрів.
2. Динамічне семантичне ядро. Аналітика, яка сегментує всю семантику по частотах та бренду. Надає можливість у динаміці бачити зміни позицій та приріст нових ключових слів.
3. Поведінкові фактори. Поведінка користувачів на сторінках сайту, час перебування, глибина скролу, переходи на інші сторінки, час читання контенту, взаємодія з інтерактивними об’єктами.

На нашу думку, важливо забезпечити максимальний об’єм релевантних даних, щоб надалі було з чим працювати, аналізувати та покращувати рекламні процеси.

Основна мета, яку ми ставимо перед собою, працюючи з клієнтами, — це надання точних, актуальних даних, необхідних для прийняття керівних рішень. Це досягається за допомогою розробки аналітичної системи, що мінімізує ризики людської помилки, автоматизує процес збору даних, їх обробку та візуалізацію у вигляді інтуїтивно зрозумілих дашбордів з регулярним оновленням інформації.

Стаття підготовлена: Кузьмук Сергій, SEO, Profit.Store