Сквозная веб-аналитика для B2B

 
Статья на основе выступления Александра Егорова на онлайн-конференции EMB2B
 

Зачем нужна сквозная веб-аналитика?

Ответ предельно прост: эффективное расходование маркетингового бюджета.

Давайте разберемся, как привлекаются клиенты из интернета.

 
Такая схема уже привычна для рынка. Но, к сожалению, она не дает полноценного понимания, правильно ли все делается, удастся ли получить максимальную прибыль, вкладывая бюджет в данный рекламный канал. Поэтому всегда надо смотреть вперед — для этого к стандартной схеме необходимо добавить веб-аналитику.

Что же необходимо считать?

 
Необходимо разделять лиды и продажи. Отдельным пунктом следует выделить лид. Что это такое?

Лид — это обращение в компанию, которое может привести к продаже. Поэтому важно делать веб-аналитику на уровне лидов и продаж.

Одна из основных метрик – стоимость лида (обычно этот показатель называют CPA). А на более глубоком уровне продаж есть возможность высчитать выручку, прибыль и ROI — здесь считаются не просто какие-либо действия, а реально заработанные деньги.
 

Стоимость лида

 
Итак, существует некий сайт, с помощью которого генерируются лиды, которые затем конвертируются в продажи. С продаж поступает прибыль. Предположим, прибыль с продаж составляет 15000 рублей. Необходимо решать, сколько компания готова заплатить за привлечение одного клиента из этих 15000. Причем, под «клиентом» понимается не просто обращение, а клиент, оплативший заказ.

Предположим, что от своей прибыли компания готова платить 5000 рублей.

В представленном примере конверсия из лидов в продажу – 20%. Умножив 0,2 на 5000, получается, что цена одного лида для компании должна быть не больше 1000 рублей. Таким образом, можно определить, сколько компания готова заплатить за привлечение одного заинтересованного потенциального клиента.
 

Показатель ROI

Возьмем для примера следующую ситуацию: есть входящий трафик, который покупают за 90 рублей, при этом с одной продажи зарабатывают, в среднем, 100 рублей. Окупаемость легко вычислить, отняв от дохода расход на закупку трафика.

 
Также можно посчитать ROI — коэффициент, который показывает, насколько окупаются инвестиции, вложенные в рекламу.

 
Итак, если ROI больше нуля, то очевидно, что затраты на рекламу окупаются. Если ситуация обратная, и ROI отрицательный, затраты на рекламу не окупаются.

Посчитать ROI и выручку от рекламы достаточно просто. Задача веб-аналитики заключается в том, чтобы ответить на вопрос, в каком именно канале показатель ROI больше (или меньше)?

Здесь очень важно понимать, какое объявление приносит деньги, а какое – «сжигает» их. Основная соль сквозной аналитики – собирать всю статистику по каждому элементу – фразе, объявлению, компании, площадке.
 

В чем сложность веб-аналитики?

Бизнес, приходя в онлайн для дополнительного привлечения клиентов, использует много инструментов: «Яндекс.Директ», Google Analytics, счетчики «Яндекс.Метрики», CRM и системы, позволяющие отслеживать входящие телефонные звонки.
Разные системы работают с огромными массивами данных. Сложность для неподготовленного человека — вычленить самое главное из всего массива данных. Важно разобраться, как работать с этой статистикой.

Иногда непонятно, как подсчитать ROI по каждому ключевому слову. И, если предусмотрено несколько систем, например, счетчик CRM и колл-трекинг, возникает вопрос, как это все между собой интегрировать.

Способы коммуникации клиента с бизнесом:

• коммуникация через заявку на сайте;
• коммуникация через онлайн-консультанта;
• коммуникация через входящий звонок.

 

Как должна строиться сквозная веб-аналитика для бизнеса?

 
В контекстной рекламе существует несколько уровней:

• компания,
• объявления,
• фразы.

 
Любую рекламу помечают UTM-метками. Запускается реклама, трафик идет на сайт, и расходуется бюджет на контекстную рекламу. Логично, что часть посетителей превращается в лиды через онлайн-заявки, онлайн-консультантов или звонок. Если настроены счетчики, связанные с затратами на этот канал, можно посчитать стоимость лида — это аналитика на уровне лидов. Но более важным является уровень продаж, поскольку здесь предусмотрены деньги и ROI.

Лид, поступивший через любой канал, фиксируется в CRM, и благодаря UTM-метке становится ясно, откуда этот лид пришел. Если лид превращается в продажу, создается сделка. Благодаря возможности получить данные о прибыли и затратах, можно посчитать, собственно, выручку и показатель ROI. Эта схема показывает работу веб-аналитика.
 

В чем проблема веб-аналитики в В2В?

В В2В значительная доля продаж происходит через звонки. Если вы продаете специфический товар, например, завод по трубопрокату, будьте готовы к тому, что ваш потенциальный клиент позвонит, чтобы уточнить непонятные моменты. Именно в этом заключается основная проблема для веб-аналитики в В2В – большое количество звонков. Например, в В2С большая часть клиентов приходит через онлайн-заявки или онлайн-консультантов, поэтому в данном сегменте выстроить веб-аналитику достаточно просто, используя счетчики и CRM-связки.

Способы построения веб-аналитики через отслеживание звонков.

• Фиксация звонков через user_id.
• Учет звонков через динамический call-трекинг.

 
«Оговорюсь, что ни тот, ни другой способ мне не нравятся — оба имеют “подводные камни”. Но, к сожалению, методов более совершенных, точных сегодня не существует. Поэтому каждый волен выбирать – первый, второй, либо никакой», — отмечает  Александр Егоров.
 

Фиксация звонков через user_id

 
User_id – это уникальный код, который присваивается каждому посетителю сайта. На сайте, приведенном в пример Александром Егоровым, демонстрируется код в номере корзины. Соответственно, у каждого посетителя есть свой код. При звонке в компанию важно, чтобы менеджер, который отвечает на звонок, узнал у пользователя его уникальный user_id. «Точность этого способа зависит от того, насколько грамотно “запрятан” user_id, и насколько ловко менеджеры смогут выяснить эту информацию у клиента».

Еще один способ, который часто используют интернет-магазины: user_id “зашивается” в артикул товара. При телефонном обращении, клиента просят назвать артикул товара, в котором последние четыре цифры – это user_id . Иногда user_id прячут в промо-коды или вставляют в шапку сайта.

Если user_id используется для отслеживания звонков, схема с привлечением трафика и построением веб-аналитики трансформируется таким образом:

 
На сайт поступает трафик, размеченный уникальным кодом. Когда пользователь совершает звонок, оператор должен выяснить user_id этого пользователя и завести в CRM. Если в результате этого звонка происходит продажа, формируется сделка, и в статистику передается информация о прибыли по конкретному user_id. Таким образом, можно точно посчитать цену продажи, выручку, прибыль, ROI.
 

Учет звонков через динамический Call-tracking

Компания закупает пул телефонных номеров, которые в случайном порядке показываются посетителям сайта. Номеров должно быть столько, чтобы хватало всем посетителям, находящимся на сайте в пиковое время. Каждому посетителю показывается уникальный телефонный номер в данный момент. Этот номер телефона резервируется за конкретным посетителем на некоторое время — от 10 до 20 минут, в зависимости от специфики бизнеса.

Когда приходит звонок, система Call Tracking определяет, с какого ключевого слова и откуда зашел посетитель. Это позволяет свести всю информацию по посетителю в единую схему.

 
Данная схема более удобна, чем предыдущая,  т.к. посетителю сайта нет необходимости называть user_id. В то же время, эта схема имеет несколько «подводных камней». Например, стоимость: поскольку компания вынуждена покупать некий объем номеров, каждый из которых стоит 300 рублей в месяц. Чем больше посетителей, тем выше цена Call Tracking.  При трафике 500 посетителей в день, в месяц надо будет тратить 3–5 тысяч рублей на Call-tracking.
 
Поэтому данная схема — отличное решение для В2В, т.к. здесь не так много трафика, но много звонков.
 

Что необходимо, чтобы выстроить эффективную веб-аналитику?

• Определить допустимую стоимость клиента.
• Обозначить конверсию из лида в продажу.
• Выяснить допустимую стоимость лида.
• Считать показатели с точностью до ключевой фразы.
• Держать руку на пульсе.

 

 
ВОПРОСЫ ДОКЛАДЧИКУ

Максим Попов: Почему ROI, а не LifeValue?

Все зависит от того, как связана система статистики с CRM-системой. Если вы можете отдавать информацию по первой сделке клиента из CRM в систему аналитики, тогда можно посчитать ROI. А если вы настроили связку так, что из CRM отдается информация по каждой сделке, тогда, в некотором смысле, вы получите LifeValue. Все зависит от бизнеса. Если вы предоставляете разовую услугу, LifeValue вам вряд ли пригодится.
 
Александр: У Вас отличный кейс для В2С-магазина, но в В2В покупают совершенно по-другому. В нашей В2В-компании, например, вы получите данные, что весь контекст убыточный, потому что продаж с него нет вообще. На самом деле, у нас весь контекст, как говорили многие другие докладчики, — всего лишь одна из точек контакта перед покупкой.

Если, посчитав по указанной мною схеме, контекст оказался убыточным, значит, следует его отключить. Но возможна и другая схема, мультиканальная последовательность: человек пришел с контекста, затем кликнул на баннер, потом его «добили» ремаркетингом. Или он вспомнил о вас на выставке и зашел на ваш сайт. Если вы продаете сложный продукт, (например, дорогостоящую технику), тогда веб-аналитика и контекст для вас не очень актуальны. Но если у вас в В2В более простой продукт, который чаще покупают, то вам веб-аналитика нужна. Итог зависит от специфики бизнеса, продукции и сложности процесса продажи.
 
Никита: Возможно ли конвертировать скачивание интернет-книг в денежный эквивалент?

Так делают, если не умеют считать конверсию звонков, или компания продает очень сложный продукт. В данном случае веб-аналитику делают по косвенным точкам — через страницу «Контакты», скачивание прайс-листа или инструкции.

 

Мы благодарим Александра Егорова за интересный доклад о построении эффективной веб-аналитики для В2В-компаний.