Русский
English
SEO-кухня
07.09.2021
Что умеет сквозная аналитика Яндекса: преимущества и недостатки
Разбираемся, как работает инструмент, что в нём хорошего и плохого, а также безопасно ли делиться данными из CRM с Яндекс.Метрикой.
Сквозную аналитику добавили в Яндекс.Метрику недавно – в мае 2021 года. Основная цель – помочь компаниям соотнести рекламные бюджеты с фактическими продажами. Для этого нужно связать Метрику с CRM.
На сколько выгодно использовать сквозную аналитику от Яндекса, чем она отличается от других и кому может быть полезна, расскажет маркетолог компании Аuto3n.ru Даниил Сунгуров.
Это не реклама, просто разбираемся, как работает инструмент, что в нём хорошего и плохого. А в конце статьи эксперт Яндекса отвечает на вопрос, безопасно ли делиться своими данными из CRM с Метрикой.
Зачем нужен инструмент
Я.Метрика всё «знает» о пользователях вашего сайта: какие страницы они посещали, их геопозицию, активность и сколько лидов они принесли. Но не знает, сколько денег вы на этом заработали и какой канал рекламы был эффективней. Зато о продажах знает CRM-система компании.
Чтобы внутри Метрики вы могли оценивать окупаемость рекламных каналов и отслеживать путь клиента от рекламы до покупки, можно подключить сквозную аналитику от Яндекса.
По сути, этот инструмент сводит в отчёте данные по Метрике и по CRM.
При этом польза сквозной аналитики не только в оценке окупаемости платного трафика. С её помощью можно оценить и доходы с органического или реферального трафика.
Основное преимущество сквозной аналитики Яндекса в том, что она бесплатная.
«Внедрение в digital-маркетинг сквозной аналитики Яндекса – это важный шаг цифровой трансформации компании.
Маркетолог в кабинете Яндекс.Метрики сможет увидеть, сколько денег он заработал клиенту за прошлую неделю или месяц, и не нужно каждый день вручную заполнять таблицу.
Для рекламодателя польза заключается в том, что можно увидеть реальную стоимость потенциального клиента с каждого рекламного объявления или SEO, ещё лучше оптимизировать рекламные кампании и больше заработать.
Например, для меня почти год KPI в продвижении являются количество лидов (заявок) и их стоимость (CPL). И я не беру на настройку и ведение контекстной рекламы компании без сквозной аналитики.
Пока сквозная аналитика от Яндекса находится на начальном этапе развития и представляет небольшую информацию по рекламным кампания и не все метрики. Уверен, что через несколько лет сквозная аналитика от Яндекса станет очень популярной.
Отличие от других систем сквозной аналитики в том, что она уже встроена в счетчик Яндекс.Метрики, не требует настроек отчётов, находится на видном месте в кабинете (привлекает внимание и вызывает интерес) и условно бесплатная.
«Условно» потому, что для интеграции с CRM-системой, нужно заплатить за CRM-систему, за сервис интеграции, за интеграцию сайта с CRM-системой. Оплата будет разовая, например, 50 000 р. для интернет-магазина, плюс ежемесячный платёж за CRM и систему интеграции вроде Albato.
Если разобраться в аналитике хочет сам владелец компании, нужно или пройти где-то обучение, или нанять специалиста, чтобы тот мог каждый месяц анализировать и давать рекомендации по оптимизации рекламы, доработке сайта и т. д. Это тоже траты».
Что умеет
Сравнивает окупаемость рекламных каналов
Представим, что ваша реклама размещена в нескольких источниках. Сравнить эффективность каждого канала можно по окупаемости рекламных инвестиций – ROI.
По этому показателю мы увидим процент окупаемости. Чем выше – тем лучше.
В Рекламе 2 компания заработала 10 720 р., а потратила на рекламу 6822 р.
10 720 – 6822 = 3898 р.
Столько компания заработала сверх потраченных на рекламу денег. 3898 р. – это примерно 57,1 % от затрат на рекламу – 6822 р.
Поскольку сквозная аналитика показывает точную сумму прибыли из CRM, то и остальные показатели в отчёте не примерные, а точные.
Отфильтровывает нецелевые заявки
Например, у языковой школы крутится реклама. Вдруг пришла заявка с запросом на испанский язык. В школе такого преподавателя нет и никогда не было. Ставится статус заявки «нецелевая», и она не учитывается в аналитике.
В итоге в отчётах видна чистая статистика по каждой группе заказов. Можно оценить окупаемость только с учётом целевых заявок, которые принесли компании доход, а не всех поступивших от рекламы заявок.
Автоматически забирает данные из CRM
Бывает такая ситуация: в СРМ изменились данные по аудитории. Например, клиент долгое время не покупал, а тут вдруг купил. Раньше базу клиентов надо было перезагружать в Метрику вручную, а теперь информация «подтягивается» из CRM автоматически.
Позволяет оценить продающий контент сайта
Можно узнать, с каких страниц приходит больше заказов. Это частично поможет оценить дизайн, текстовое наполнение и юзабилити сайта.
Собирает расходы и статистику из других рекламных кабинетов
Метрика собирает расходы и статистику из Яндекса, Google и соцсетей автоматически. Не надо переносить данные вручную, а потом обрабатывать. Отчёты формируются в одном месте.
Преимущества
Детальный анализ платного трафика
Сквозная аналитика показывает, с какой кампании или ключевого слова пришла заявка и как по ней меняется статус.
Например, если бизнес продвигает услуги и товары через блогеров, то можно увидеть, аудитория какого блогера только оформила заказ, а какого – ещё и оплатила.
Бесплатный доступ
Платные сервисы сквозной аналитики в среднем начинаются от 1000 рублей. Подключить сквозную аналитику от Яндекс.Метрики каждый может бесплатно.
Рекламные кампании
Сквозная аналитика связывает данные из CRM, Метрики и рекламных кабинетов. Их можно использовать не только для анализа, когда нужно понять, хорошо ли работает реклама, но и при настройке рекламных кампаний в Яндекс.Директе.
Например, можно создать look-a-like аудиторию. Тогда реклама будет находить новых пользователей, максимально похожих на людей, которые ранее оформили заказ.
Или в качестве целевого действия назначить оплаченный заказ, если используется модель оплаты за конверсии. Тогда оплата за рекламу будет сниматься только если пользователь оплатил заказ.
Такие настройки позволяют маркетологам избегать ручного анализа целевых аудиторий, их поведения и предпочтений. Объявления и без этого будут эффективны.
Недостатки
Ограниченная интеграция
Настроить интеграцию самостоятельно можно, только если вы используете amoCRM. Все остальные интеграции Яндекс.Метрики нужно делать с помощью программиста через API.
«Если специалисту важно получить дополнительные данные для рекламы и рекламных компаний, он "переживёт" интеграцию сторонних CRM по API и обратится к программистам.
А те, кому важно узнать своего покупателя более детально, чтобы потом на этих знаниях экономить рекламные бюджеты (речь идет о миллионах, а не тысячах рублей экономии), думаю, уже давно интегрировались по API.
Например, офлайн-конверсии (это то, что было до сквозной аналитики) в Метрике давно интегрируются по API. Есть Logs API с 2016 года – крути данными как хочешь (https://yandex.ru/dev/metrika/doc/api2/logs/intro.html). Есть Yandex DataLens с 2019 с хорошей документацией (https://cloud.yandex.ru/docs/datalens/).
Тем же, кто только начинает свой путь в сквозную аналитику, нужно либо ждать дополнительных интеграций, либо идти к программистам».
Синхронизировать и оптимизировать работу связки Яндекс.Метрики и AmoCRM можно с помощью виджета. Виджет – это инструмент, который направляет в метрику Яндекса запрос об успешно закрытой сделке. Виджет бесплатный и устанавливается за несколько шагов.
Инструкция есть на сайте. Единственное, что всё-таки придётся настроить программисту – это отправку заявок с сайта сразу в раздел сделок в amoCRM.
Если используется другая CRM-система, например, Битрикс24, то интеграцию придётся полностью доверить программисту. Такая интеграция происходит через API. Виджетов для Битрикс24 нет.
«Расширение интеграций Яндексом планируется. Мне кажется, сейчас готовых интеграций мало потому, что популярные платформы пока не готовы к сотрудничеству с Яндексом. Основная причина – платформы пытаются делать похожий продукт. Например, Битрикс24 уже имеет модуль сквозной аналитики (https://www.bitrix24.ru/features/more/analytics.php), в том или ином виде, и коннекторы к рекламным системам.
Очевидно, что Яндекс уже сейчас обладает в десятки раз большим знанием о пользователе по сравнению с классическими CRM-системами. Анализируя поведение с помощью Крипты Яндекса, ты охватываешь тысячи посещенных сайтов одного пользователя Сети.
Крипта – это технология, которая позволяет выявить важные для рекламодателей характеристики пользователей, например их возраст, доход и интересы, район города, в котором они живут.
И кажется, что платформы несут «допустимые потери», осознанно не получая от Крипты данные о поведении потребителя в Интернете. Возможно «и так сойдет», и бизнесу этого достаточно.
Яндекс готов к переговорам с платформами и всегда занимает открытую позицию по этому вопросу.
Сейчас же продукт находится в стадии запуска. Грубо говоря, по моему мнению, запущен только MVP (минимально жизнеспособный продукт). Давайте проведём аналогию. Ребенок 1,5 лет не говорит на иностранном языке и не умеет мыть посуду. Это минус или плюс? То же самое со сквозной аналитикой Яндекса.
Поэтому я бы пока не стал говорить о том, что у Метрики есть минусы или плюсы. Нужно время».
Скорость настройки
Константин Кондаков, интернет-маркетолог и аналитик агентства «Digital CashFlow»:
«По моему опыту, непосредственно подключение CRM к сквозной аналитики от Яндекса не вызывает сложностей и выполняется за несколько часов. Благо на рынке есть достаточное количество сервисов, предоставляющих услуги no-code интеграций.
В кабинете Яндекс.Метрики также есть инструкция по подключению.
Трудности иногда возникают в процессе передачи идентификатора ym_uid или yclid с сайта в CRM. В зависимости от платформы, на которой сделан сайт, и количества форм заявок, настройка интеграции занимает от 30 минут до 3 недель.
Но конечно, важную роль в настройке сквозной аналитики играет аккаунт-менеджер или менеджер проекта. От его опыта и уровня компетенции зависит то, как быстро будет внедрена сквозная аналитика.
Ему нужно составить схему, учесть все источники, проконтролировать разметку рекламных кампании и ссылок во всех соцсетях, дать задание SMM-специалистам и составить техническое задание для программистов. В конце принять результат в виде 99% разметки всех заявок сквозной аналитикой. По моему опыту, чем крупнее компания, чем дольше она на рынке и чем больше источников перехода на сайт, тем дольше времени занимает настройка сквозной аналитики».
Учитывает не все расходы
Может показаться, что сервис недостаточно заточен для учёта административных расходов на рекламные компании. Но у сервиса и нет такой цели, так что этот недостаток можно считать косвенным.
Сравнение сквозной аналитики Яндекса и Roistat
Сравним новенькую сквозную аналитику от Яндекса и популярную от Roistat. Не в формате «хорошо и плохо», а просто факты.
Срок хранения данных
Метрика. Сквозная аналитика от Метрики хранит данные по визитам 21 день. То есть все отрасли с циклом сделки более 21 день не попадут в отчет. Для них можно отслеживать статус сделок с продажами, а вот воронку уже не получится отследить.
Roistat. Данные о посещениях хранятся 14 дней.
Время обработки заявки
Метрика. Метрика подгружает данные из CRM-системы в свои отчёты каждые 24 часа. Посетитель может прийти на сайт днем, оформить заказ в обед, а оплатить вечером. Обновлять данные лучше раз в сутки. Если обновлять чаще – можно не увидеть, оплачена заявка или нет. Время 24 часа позволяет анализировать весь цикл сделки.
Roistat. Позволяет обрабатывать статус заявки в любой момент через клик по кнопке «Обновить данные по аналитике». Можно проверять заявки хоть каждый час, если необходимо.
Отчёты
Метрика. В Метрике есть отчёты «Источники, расходы и ROI», в котором можно увидеть общий расход по каждому каналу, количество визитов, оплаченных заказов и так далее. Ещё «Источники заказов», в котором можно посмотреть статистику по каждому рекламному каналу.
Есть также много других отчётов по аудиториям, например, по возрасту и полу, по когортам, а ещё в Метрике удобно проводить сравнения аудиторий.
Roistat. В Roistat отчёты по аудиториям нет, однако можно отслеживать количество заявок и продаж, выручку и прибыль, которые принесли платные и бесплатные каналы трафика за выбранный период времени через «Основной отчёт». Есть ещё полезный отчёт «Мультиканальная аналитика». Он помогает отследить, какие каналы трафика участвуют в цепочке привлечения заявок и продаж.
Учёт этапов сделки
Метрика. Нет статусов сделки из CRM-системы, а есть только условная конверсия.
Roistat. Тут удобнее отслеживать этапы сделок, так как отображается больше статусов. Например, можно смотреть, как сделка переходит из статуса «неразобранные сделки» в статус «созвон», дальше в статус «презентация проведена», потом – в «подписание договора» и после – в «получение оплаты». Все эти статусы меняются в CRM-системе и отображаются в аналитике Roistat.
Константин Кондаков, интернет-маркетолог и аналитик агенства «Digital CashFlow»:
«В сквозной аналитике от Метрики нельзя увидеть, какие статусы сделки считаются оплаченными, а какие – в работе. В Roistat это возможно. Рядом с каждым заказом есть ссылка, клик по которой переведет в CRM-систему.
У Метрики есть только показатель «Отношение оплаченных заказов ко всем заказам». Если оно равно 100%, то все созданные заказы оплачены. При этом учитываются только те заказы пользователей, которые удалось привязать к их визитам в Метрике. Если что-то не привязалось, например, в случае ошибки интеграции, эти заказы не будут учитываться.
В Метрике также нет никаких ссылок, чтобы оперативно переходить в CRM-систему и смотреть статусы заказов там.
Нам мой взгляд сквозная аналитика от Яндекса проигрывает конкурентам в:
- количестве интеграций с CRM и другими источниками данных о заявках, продажах, звонках;
- количестве отчетов для аналитики;
- отсутствию кастомных отчетов;
- небольшим числом метрик;
- недостаточно простой схемой подключения рекламных источников;
- отсутствие обучения для маркетологов и директологов.
Однако, на мой взгляд, специалисты Яндекса и другие компании быстро устранят эти недостатки и сократят технологический разрыв, так как им есть у кого подсмотреть успешные кейсы и скопировать полезные фичи. Уверен, что для некоторых сервисов сделать штатную интеграцию со сквозной аналитикой Яндекса будет значительным преимуществом и повысит продажи».
Безопасно ли делиться данными
Даниил Сунгуров, маркетолог компании Аuto3n.ru:
«Яндекс может делать с данными, что хочет, и на это никак нельзя повлиять.
Например, на сайт магазина автозапчастей установлена метрика и подключена сквозная аналитика. Посетитель пришел на сайт и купил масло C110.
Яндекс может это запомнить и в будущем предложить клиенту купить масляный фильтр, но не на этом же сайте, а у конкурента.
Выглядит это так, будто бы Яндекс похитил информацию о клиенте и передал конкуренту. Но с другой стороны, задача поисковика – предложить пользователю то, что ему необходимо. И если он нашёл для него лучшее предложение на другом сайте – это не плохо, по крайне мере для пользователя».
Евгений Летов, эксперт Яндекса по обучению и основатель Digital-агентства «Промо Эксперт»:
«Всегда есть риск того, что данные утекут.
Например, в 2019 году в Екатеринбурге сотрудник банка просто разобрал рабочий компьютер, вытащил из него жёсткий диск и вынес его из здания. При том, что на рабочих компьютерах нет USB-портов, выход в интернет только на одной машине и то чуть ли не по служебке.
В 2020 была новость о том, что сотрудник поисковика был уличен в умышленном раскрытии около 4 000 паролей на почту.
Мы все находимся «под колпаком». Фейсбук следит за геолокацией устройства. «МТС Маркетолог» – на какие сайты мы ходим. Билайн рассылает SMS после посещения определенного сайта-конкурента.
Сквозная аналитика, что Яндекса, что других игроков рынка, – это всегда вмешательство в личную жизнь предприятия. Если мы не готовы к возможным рискам, тогда нужно вести учет на бумаге.
Если компании переживают, что Яндекс начнет «переманивать» их клиентов на собственный Маркет, на это скажу так. Поведенческий таргетинг в контекстной рекламе есть не только у Яндекса, но и у экосистемы Google, ВКонтакте. Однако покупатель от этого только выигрывает, ведь он получает лучшее предложение в интернете.
А что касается компаний, я бы рекомендовал им бороться за коммерческие факторы ранжирования. То есть вовлекать потребителя обратно, приносить ему пользу.
Теперь конкретно про риски. Данные обезличены, данные шифруются, данные защищаются. Компания несёт колоссальный репутационный риск, если что-то пойдет не так. В случае чего, акции Яндекса обрушатся моментально. Поэтому думаю, что в рекламных системах за сохранностью данных следят с особой паранойей.
И всё-таки я не сотрудник рекламной или поисковой системы, а лишь партнёр по обучению. Даже если бы мне и была известна конкретика, то есть NDA с очень суровыми условиями.
Как обычный пользователь могу предположить, что из триллионов единиц информации в системе веб-аналитики, маловероятно, что сотрудник отфильтрует конкретные данные конкретного предприятия и сольет их конкретному конкуренту.
Во-первых, по моему мнению, люди, которые защищают данные в подобных системах, – фанаты и евангелисты. То есть работают не за деньги – читай “не за потенциальную коррупционную составляющую”.
Во-вторых, данные «разбросаны» по БД, серверам и т. п. В-третьих, каждый сотрудник работает и имеет доступ к своему куску данных.
Резюмируя. Есть больший риск от обидевшегося специалиста по обслуживанию 1С, чем от фантомной утечки данных сверх-крупного игрока рынка, который специализируется много лет на защите данных пользователей».