Презентация Владимира Давыдова, совладелица Маркетинговой группы «Комплето», руководителя отдела ведения проектов и заботы о клиентах.
«Современная веб-аналитика для B2B, связанная с CRM и телефонией. Как измерять не только свою интернет-эффективность, но и дилерскую».
Видеозапись выступления здесь: http://www.youtube.com/watch?v=kMmsvm_fCFw
Почему измерения для B2B должны быть такими сложными и не похожими на те, что работают для интернет-магазинов.
Как правильно поставить цели перед измерениями эффективности.
Зачем связывать веб-аналитику с CRM и телефонией.
Аналитика по ROI - пустой звук. Переходим к аналитике по жизненным циклам клиентов (CLV против ROI)
В итоге вы узнаете, что такое измерение эффективности в реальном времени, в рублях, многоканальное, персонифицированное, связанное с бизнес-процессами и системами CRM/xRM/ERP, телефонией, 1C.
Статью на основе выступления читайте в нашем блоге: http://bit.ly/1yxPyn3
15. Продажи продажам рознь
1. Прямые, косвенные
2. Офлайн, онлайн
3. Рекомендательные
4. От разного спроса*
5. Повторные
* Проще продать на сформированном,
труднее, когда потребности нет, но формируя
потребность вы получаете шикарное
преимущество.
16. Ориентация на разовую
первичную продажу
Серьѐзная ошибка – ориентироваться только на
первичные продажи на сформированном
спросе.
17. Вы не образовываете, не обучаете свой рынок,
не расширяете спрос, не формируете новые
ожидания и возможности. Вы с конкурентами
перетягиваете туда-сюда продажи на
ограниченном спросе, а не занимаетесь
выстраиванием всей маркетинговой системы.
Вы не делаете маркетинг
18. Ни одна из перечисленных выше целей не является
полноценной бизнес-целью и не даѐт долгосрочного
конкурентного преимущества.
Очень многие могут сделать качественную
посадочную страницу или сайт (это сейчас не
проблема), запустить эффективный контекст. Все
участники такого подхода тянут платный трафик в
разные стороны.
19. Ни одна из перечисленных выше целей не является
полноценной бизнес-целью и не даѐт долгосрочного
конкурентного преимущества.
«Повышение и построение продаж
через интернт – почему это путь в
никуда и что делать.»
http://www.youtube.com/watch?v=u
AMon8NjtsU
22. Но не торопитесь. То, что выглядит слишком просто,
может оказаться бесполезно. Как в случае с ROI.
(Чистая прибыль)
Инвестированные средства
ROI =
23. Но не торопитесь. То, что выглядит слишком просто,
может оказаться бесполезно. Как в случае с ROI
(Чистая прибыль)
Инвестированные средства
Нет учета времени!
ROI =
24. Но не торопитесь. То, что выглядит слишком просто,
может оказаться бесполезно. Как в случае с ROI
(Чистая прибыль)
Инвестированные средства
Нет учета времени!
ROI =
Чистая прибыль
считается неверно!
25. Но не торопитесь. То, что выглядит слишком просто,
может оказаться бесполезно. Как в случае с ROI
(Чистая прибыль)
Инвестированные средства
Нет учета времени!
ROI =
Маркетологов без опыта
ROI обрекает на «фишкинг»!
Чистая прибыль
считается неверно!
26. Но не торопитесь. То, что выглядит слишком просто,
может оказаться бесполезно. Как в случае с ROI
32. Ещѐ проблемы: оторванность телефонии от веб-
аналитики
«Как мы пробовали все сервисы
телефонной аналитики (колл-
трекинга) и их связь с CRM»
http://www.youtube.com/watch?v=0-
jlm9leHKo
38. Сбор данных -> Обработка данных -> Доступ к данным
Сэмплинг (даже Universal
Analytics рассчитан на получение
агрегированых данных ( пускай и
с персонализированным
подходом))
Данные обрабатываются только один раз
при занесении в базу (нет никаких
проверок, невозможно обновить данные,
если есть ошибки или что-то поменялось в
бизнесе)
Данные сэмплируются
(агрегируются)
Ограниченный набор событий
(events)
Данные агрегируются уже при попадании в
базу (только предустановленные метрики и
размерности, только определѐнные
действия с конкретными размерностями
данных)
Данные разложены по «кучкам».
Связать одну цифру с другой очень
сложно или невозможно вовсе.
Ограниченный набор описаний
размерностей событий
Ещѐ проблемы: сбор, обработка и доступ к данным
39. Universal Analytics (так себе), SnowPlow, Openstat, Woopra и другие
Итого: что мы хотим от аналитики
41. Итого: что мы хотим от аналитики
Когортный анализ (cohort) –
самый «заезженный» пример
аналитики клиентской базы
Выделяем когорты (сегменты)
людей по каким-то признакам и
смотрим, что с этими группами
(когортами) происходит под
заданными нами условиями.
44. Итого: что мы хотим от аналитики
Развесовка по клиентам поволяет
сегментировать их по реальной
ценности для вашего бизнеса (более
сложный вариант когортного
анализа).
В зависимости от флагов/действий и
других характеристик (соц-дем,
например) можно выделять сегменты,
после чего их обрабатывать по-
разному.
Посещает сайт
1 раз в 3
недели
1 0
Читает не
менее 70%
email-писем
0 1
Читает не
менее 2
постов из
блога в месяц
1 1
Обращается
по телефону (а
не через сайт)
0 1
45. Итого: что мы хотим от аналитики
Схожие когорты требуют схожего
подхода (можно перенести
опыт), очень далёкие -
пристального изучения.
0.57 0,82 1 0,7
0,7 0,41 0,57 0,82
0 0,57 0,82 0,41
0,57 0 0,7 1
46. Итого: что мы хотим от аналитики
Возможность строить жизненные
циклы клиентов, продуктов/услуг или
целых когорт.
56. Критерии оценки эффективности работы дилеров.
Знаем:
●какому дилеру выгоднее отправить звонок
●качество приема звонков и продаж
●сколько денег тратим на каждого дилера и сколько прибыли он приносит
●принимаем решение о правильном распределении звонков.
●отслеживаем по USER_ID с источниками, поисковыми запросами, звонками.
64. Через UA можно видеть, что делал каждый человек
на сайте и как с ним взаимодействовал.
65. Через UA можно видеть, что делал каждый человек
на сайте и как с ним взаимодействовал.
66. Важно: из CRM мы также передаем
данные о реальном доходе, т.е. о
реальных завершенных сделках.
Менеджер подтвердил сделку и данные
ушли в аналитику.
Через UA можно видеть, что делал каждый человек
на сайте и как с ним взаимодействовал.
67. Universal Analytics – проблемная система.
Согласно пункту 7 условий предоставления услуг
пользователю Google Analytics запрещается собирать
и передовать на серверы Google любую
персонализированную информацию, такую как адрес
электронной почты, имя или любую другую
информацию, которая может быть ассоциирована с
персональными данными [3]. В случае нарушения,
Google может запросто удалить аккаунт и все
данные собраные за всю историю работы кода
слежения.
68. Google не позволяет строить запросы к своему
сервису на основании конкретных Client ID и не
предоставляет доступ к «сырым» данным.
Для решения этой задачи, мы поступили следующим образом -
создали пользовательский dimension и присвоили ему значение
Client ID для каждого пользователя, который делал заказ на сайте.
Таким образом, мы смогли забирать отсортированые по
пользователям данные прямо в CRM с помощью созданного
dimension.
Это позволило нам отображать весь спектр доступных
метрик, однако не приблизила нас к определению точных
последовательностей переходов, определению конкретных
действий на сайте и других данных, которые к слову, вполне
доступны в таких персонализированных системах как Woopra.