1. Как мы пришли к построению сквозной системы аналитики? 2. Проблемы, которые нужно было решить: - учитывать прибыль по рекламным кампаниям и сопоставлять с тратами; - учитывать промежуточные метрики в виде целевых обращений, при этом отсекая повторы; - интегрировать всё это дело в бизнес-процессы, чтобы работало в автоматическом режиме в реальном времени; - обеспечить учёт обращений из всех или как минимум из ключевых каналов коммуникации с клиентами по единой логике. 3. Как именно и с помощью каких инструментов и интеграций решали проблемы. 4. Какие подводные камни мы нашли в конце? - мы узнаем откуда продажа только в момент закрытия сделки; - нет доступов к конкретному пользователю в GA — нельзя построить дополнительные событийные модели или просто подгрузить его поведение; - данные о расходах загружаются на UTM метки, а не на пользователя. 5. Как обходили эти подводные камни?

1. Построение системы
сквозной аналитики
Цели и подводные камни внедрения в реальном
бизнесе
Константин Червяков — коммерческий директор Ringostat
Иван Спиридонов — CEO MixData

3. 1. Как мы пришли к построению сквозной системы аналитики?
2. Какие проблемы нужно было решить?
3. Как именно, с помощью каких инструментов и интеграций
решали проблемы?
4. Какие подводные камни нашли в конце?
5. Как обходили эти подводные камни?
О чем я расскажу?

4. Сквозная аналитика — анализ эффективности рекламы
на основе данных о фактических продажах.

5. Трафик
Затраты на рекламу
Онлайн
конверсии Звонки

6. В среднем 50-70% обращений совершаются по
телефону

7. Динамический коллтрекинг
0 800 345 16 52
0 800 345 27 63купить ноутбук одесса
купить ноутбук в кредит
ноутбуки в одессе купить 0 800 345 35 94

10. Процесс принятия решений без сквозной аналитики

11. Кейс №1
Построение системы сквозной аналитики в
юридической компании

12. 1. Не понимаем какие источники приносят нам рельный
доход.
2. Не знаем сколько уникальных заявок ( с учетом звонков)
Задачи которые нужно было решить

13. Единая точка входа
Решение — промежуточная система
Интеграция с бизнес-процессами

14. 1. Чаты.
2. Звонки. Через коллтрекинг по
API.
3. Заявки/корзины.
Отправляем данные в промежуточную
систему

15. CRM
Трафик Сайт
Google
Analytics
Чат
Промежуточная
система
Заявки и/или
корзины
Звонки
(call tracking)
Схема сбора данных
Расход
ы

16. Webhooks
Доступные данные Момент отправки события Метод отправки данных Формат данных
Номер звонящего
Перед входящим звонком
GET
http
Куда звонили
Длительность ожидания
После завершения входящего звонка
Длительность разговора
POST
Тип звонка
Статус звонка
В момент ответа на звонок
json
utm_source
utm_medium
После завершения оценки разговора
PUT
utm_campaign
utm_content
Каждый шаг переадресации звонкаutm_term
xml
clientID
Перед исходящим звонком
DELETE
Landing page
IP посетителя После заврешения исходящего
звонкаИ еще более 10 параметров

17. Интеграция с Google Analytics через Measurement
Protocol

20. В итоге
1. Знаем прибыльность РК/Источников.
2. Знаем сколько уникальных обращений.

21. Кейс построения системы сквозной аналитики в
компании Бизнес Молодость

22. Проблемы с которыми мы
столкнулись
1. Не понимаем стоимость привлечения и удержания
пользователей
2. Семплирование в Google Analytics.
3. Данные в агрегированном виде.

23. Структура данных системы
аналитики
Хиты
Сессии
Пользователи

24. Данные в агрегированном виде

25. Решение

26. Сервис выгрузки расходов с Яндекс Директ, Вконтакте, Facebook

27. CRM
Трафик Сайт
Google
Analytics
Чат
Промежуточная
система
Заявки и/или
корзины
Звонки
(call tracking)
Схема сбора данных
Расход
ы

30. Итог
1. Мы понимаем сколько нам стоит привлечение и удержание
пользователей.
2. Решили вопрос с семплированием.
3. Получили доступ к данным не в агрегированом виде.

31. Спасибо за внимание!
Иван Cпиридонов
k.cherviakov@ringostat.com
https://www.facebook.com/kostiantyn.cherviakov
yourstart.com.ua@gmail.com
Константин Червяков