· С использованием Google Analytics
· С использованием пакетных решений
В первом случае вы тратите меньше денег. Но многие отдают свое предпочтение в сторону пакетных решений, ссылаясь на гибкость и более широкую аналитику. Главное отличие аналитики с использованием пакетных инструментов в том, что в них не используются данные из Яндекс.Метрики и Google Analytics. В этом случае используются собственные счетчики.
Если вы поставили главной задачей оптимизировать бюджеты на рекламу, важно учитывать нижеперчисленные параметры.
CR
Или уровень конверсии. Проще говоря, процент тех пользователей, которые совершили целевое действие, будь то покупка товара или услуги, контактные данные или участие в рассылке. Если CR ниже ожидаемого, возможно, имеет смысл обратить внимание на ЦА и те каналы продвижения, которые вы используете. Второй шаг – анализ целевого действия и его модернизация.
CPL
Довольно распространенный показатель в b2b сегменте. CPL показывает, сколько денег компания отдает для того, чтобы получить лиды/контактные данные. Высокий CPL также может символизировать о низкой конверсии или слишком высокой стоимости клика.
CPO
Или показатель результативности вашей рекламной кампании. Похоже на CPL, только в более глобальном смысле. Здесь учитываются средства, которые компания затратила во время РА. Для снижения показателя CPO анализируют площадки продвижения, сам рекламный посыл, ключевые фразы и варианты таргетинга.
LTV
Количество прибыли, которую удалось получить компании при работе с клиентом. Если хотите увеличить LTV, то надо продумать крутую стратегию дополнительных продаж. Эффективно работает и ретаргетинг для тех, кто уже находится на сайте и сложил какие-то товары в корзину, но еще не оформил заказ.
ROMI
ROMI покажет, получилось ли компании увеличить доходность после рекламной кампании. Проще говоря, это окупаемость вложений. Для увеличения этого показателя поможет все, начиная от более крутых рекламных кампаний, и заканчивая новым УТП.
ROI
Или уровень окупаемости инвестиций. Помимо рекламы сюда выходит продвижение в Social Media, зарплата сотрудникам и затраты на используемые в маркетинге инструменты. Очень часто этот показатель обходят стороной из-за большого количества переменных.
Итак, что же может решить сквозная аналитика?
1) Неэффективное расходование средств на рекламу. С использованием сквозной аналитики вы сразу увидите, какие товары пользуются большей популярностью. Это повышает окупаемость и позволит выделить лучшие товары, на которые можно бросить больше сил для продвижения.
2) Неправильно выбранная ЦА. Например, вы формируете предложение для мужской аудитории, но видите, что им интересуются больше девушек, чем вы предполагали. Соответственно, для этого можно выбрать более эффективные площадки.
3) Слабое по эффективности семантическое ядро. Например, если подобрать не очень удачные ключевые слова и фразы, это приведет к маленькому количеству лидов. Как итог – неэффективная воронка продаж на самых первых этапах, а это катастрофическая ошибка.
4) Не те площадки и каналы для продвижения. Например, вы можете увидеть, что клиенты, которые приходят с Facebook, не особо заинтересованы в покупке определенного товара. Или увидеть, что потенциальный клиент просто не дочитывает страницу с описанием, а значит там сидят более «деловые» люди, у которых нет времени и желания знакомиться с широким описанием. Как итог – меняем площадку или переформируем предложение для таких людей, сделав его более лаконичным.
5) Ошибки в колл-центре. Здесь с помощью Google Analytics можно провести анализ звонков и увидеть, кто совершил покупку или повторный звонок, а кто «ушел».
Если вы хотите больше гибкости и прозрачности при анализе, то лучше использовать именно сквозную аналитику. Именно она поможет получить максимум из ваших бюджетных средств, которые вы выделили на рекламу.