При ведении рекламных кампаний в Яндекс. Директе или таргетированной рекламы в соцсетях маркетолог ориентируется на стоимость показа, клика или лида. Но при приемлемой стоимости косвенных показателей реальные продажи могут оказаться низкими.
Причины:
- заявки не конвертируются в продажи;
- высокий процент брошенных корзин;
- низкий средний чек;
- много возвратов;
- нет повторных продаж.
Чтобы увидеть реальную картину без сквозной аналитики, расходы с рекламных кабинетов импортируют в Аналитику или Метрику с помощью Owox и гугл-таблиц. Прибыль с помощью тех же «костылей» вытягивают с CRM, связывают с id клиента в аналитике и добавляют в общий отчет. Решение сложное, запутанное и часто ломающееся.
Без сквозной аналитики невозможно оценить пользу рекламы для бизнеса.
Вторая проблема — веб-аналитика по умолчанию засчитывает конверсию последнему каналу взаимодействия. Если клиент перешел на сайт с рекламного баннера, потом посмотрел рекламу в соцсети, а потом ввел в поисковую строку адрес сайта и сделал покупку, в аналитике отобразится транзакция по прямому заходу на сайт. Но без двух первых каналов покупка не состоялась бы.
Частично исправить положение помогает отчет по модели атрибуции — он учитывает влияние каналов на конверсию. В Яндекс. Метрике отдавать ценность конверсии можно первому, последнему, последнему значимому каналу в цепочке или последнему переходу из Директа. Но без информации о прибыли и расходах отчет бессмысленный.
Сравнивать общие суммы вложений в рекламу и прибыль неправильно. Чтобы узнать окупаемость каждого рекламного канала, рассчитать стоимость лида и клиента (ROI), узнать окупаемость инвестиций в маркетинг (ROMI) и прибыль, которую приносит клиент за время взаимодействия с компанией (LTV), нужна сквозная аналитика.