Юбилейный 20-й РИФ+КИБ 2016 собрал лучшие кейсы минувшего и тренды текущего года. Одну из самых занимательных с точки зрения бизнеса секций представил сервис
В 2016 году маркетологи окончательно убеждаются, что сквозная аналитика помогает им в работе. Этим тезисом начал свое выступление управляющий партнер ROI.RS Максим Пичевский. Сегодня количество входящих каналов для анализа отделом маркетинга растет с каждым днем и выглядит примерно следующим образом:
Сегодня для того, чтобы реально сосредоточиться на работе, а не составлении отчетности, маркетологи подключают сторонние BI-сервисы, либо создают свои схемы автоматизации вместе с внутренним отделом компаний. Будущее перформанс-маркетинга лежит в автоматизации бизнес-процессов и триггерной математике. Маркетинг эволюционирует. Мы продолжаем говорить о том, что хочет клиент, но «думаем» и реализуем задачи компании уже цифровыми возможностями, мысля стратегически и действуя тактически. На практике это означает пересчет стоимости функциональной единицы каждого бизнес-процесса (1 звонок, 1 продажа, 1 заявка) в деньгах, который потратил на создание этой единицы маркетинг.
Впрочем, и у BI-систем сегодня существует несколько неочевидных проблем роста, о чем говорил руководитель PrimeGate, Артем Султанов:
- SMB часто не ведут СRM. Не все обращения отслеживаются.
- Более крупные клиенты боятся открывать доступ к CRM
- Нишевые CRM-системы пока не интегрированы с системами аналитики (Dental Cloud, Тревелайн, Медол)
- Многие до сих пор используют софтверные телефонии, например, Aterisk
- Искаженные данные коллтрекинга
- Желание все построить на коробочных решениях
- Мало решений связывают онлайн-офлайн пользователей
- Saas-продукты несильно готовы кастомизироваться.
Идеальная система сквозной аналитики тоже существует. Так, по мнению спикера агентства Arrow Media Анастасии Булановой, сквозная аналитика должна отвечать следующим параметрам:
Эту идею поддержал в своем кейсе Владимир Давыдов из Completo, добавив, что хороший BI-сервис, прежде всего, нацелен на продажи.
По его мнению, сегодня сквозная аналитика – это не волшебная таблетка, не конверсии, лиды и трафик, а событийная бизнес-аналитика и умение менеджеров вовремя и оперативно принимать бизнес-решения, исходя из полученных данных в отчетах. На момент подключения BI-сервиса у Completo были проблемы с IP-телефонией, не было синхронизации работы Calltracking, Google Analytics, 1C и колл-центра, что в итоге давало погрешности в данных.
После многочисленных A/B тестов и модификаций, у Completo финальная связка на сегодняшний день выглядит следующим образом.
Нужна ли сквозная аналитика в B2C, а именно для привлечения пользователей онлайн-кинотеатров, рассуждала представитель IVI.RU Виктория Гончарова. В рамках секции она представила кейс «Сквозная аналитика: от смартфона до ТВ». IVI.RU сегодня – один из крупнейших онлайн-кинотеатров в России с аудиторией в 30 млн пользователей в месяц. Услуга онлайн-кинотеатра доступна с web, mobile apps и Smart TV. При этом в сервисе существуют 2 модели монетизации – реклама и подписка на трансляции. До подключения к сквозной аналитике было сложно собирать и анализировать данные о посетителях с различных источников. Не существовало метчинга данных о просмотрах видео с данными о поведении. Каждый новый А/В тест требовал дополнительные ресурсы для разработки. Не было инструмента BI. В итоге, проверка каждой гипотезы либо занимала месяц, либо была невозможна.
Благодаря внедрению сквозной аналитики IVI,RU смогли решить сразу 3 бизнес-задачи:
- замотивировать зрителей смотреть больше
- увеличить количество персонализированных пользователей. Была сделана дизайнерская нарезка каталога фильмов и их рейтинги
- увеличить количество пользователей, смотрящих с карточки контента, для чего были добавлены дополнительные кнопки покупки и просмотра, информблоки выделены отдельно от блоков управления.
Финализировал секцию Дмитрий Райков из Alytics, который привел сразу несколько доводов, почему без сквозной аналитики невозможно принимать правильные решения:
- нет реального понимания эффективности тех или иных каналов/групп/объявлений
- нельзя проследить причинно-следственные связи, только зависимости
- нет понимания того, что и в какую сторону нужно «докручивать»
- невозможно определить реальную стоимость привлечения клиента, его жизненный цикл
- невозможно определить, прибыльны ли вложения в контекстную рекламу.
В Alytics механизм автоматизации отчетности выглядит следующим образом.
Выводы:
- контекстная реклама без сквозной аналитики не работает
- сквозная аналитика возможна только через автоматизацию
- все решения сугубо индивидуальны
- нельзя не наступить на пару граблей, пусть даже очевидных.