Cквозная аналитика, пошаговое внедрение и настройка

Аналитические системы являются неотъемлемой частью нашей жизни. Исключением не является и сквозная аналитика, основное назначение которой – дать полноценную картину о состоянии дел в бизнесе, выявить положительные и отрицательные факторы и, конечно же, улучшить эффективность.

При этом совершенно не важно, какого размера ваш бизнес: малый, привязанный к конкретному место и региону, или крупный, охват которого может простираться на множество городов и населенных пунктов. От масштаба деятельности зависят лишь только решения, которые можно внедрять в том или ином случае.

Что позволяет сделать сквозная аналитика?

Главное назначение расширенной (сквозной) веб-аналитики – рационализировать расходы на продвижение бизнеса и создать возможность зарабатывать на нём больше, чего удаётся достичь за счёт следующего:

• выявление наиболее эффективных каналов продвижения бизнеса (это могут быть социальные сети, реклама в поисковых системах и на их сайтах-партнерах, размещение баннеров, любой вид рассылок, SEO, контент-маркетинг и т.д.);
• перераспределение рекламного бюджета с точки зрения наибольшей отдачи (прибыльности);
• акцентирование на целевой аудитории, за счёт более точного и узкого сегментирования, выявления дополнительных особенностей, потребностей, ценностей, принципов;
• снижения раздражающего фактора вследствие чрезмерного сеанса рекламного взаимодействия с потенциальными клиентами (становимся менее раздражительными и надоедливыми с точки зрения интернет-пользователя);
• своевременного тестирования новых каналов маркетинговой коммуникации, опираясь на наиболее объективную оценку, привязывая эффект к доходу и прибыли;
• обнаружения проблем внутри бизнеса, среди которых наиболее часто встречаются некомпетентность менеджеров, не выгодные условия сотрудничества с точки зрения клиента, долгий цикл сделки, низкое качество оказания услуг, отсутствие программ лояльности и сбора обратной связи;
• сбора вместе данных из систем мониторинга посещаемости сайта, рекламных площадок, CRM в едином интерфейсе;
• работы над улучшением воронки продаж на всех её этапах;
• построения гипотез и предположений для проверки.

Всё это при правильном подходе и своевременном внедрении сквозной аналитики должно положительно сказываться на основных финансовых показателях, а именно: темпы роста будут постоянно расти, издержки снижаться, ROI на продвижение и KPI работников повышаться.

Кому нужна сквозная аналитика?

Как уже было сказано выше, необходимость внедрения расширенной веб-аналитики не зависит от размеров и географии ведения бизнеса. Главным условием является коммуникация с потенциальными клиентами через интернет.

В первую очередь, обратить внимание на сквозную аналитику стоит интернет-магазинам, так как их деятельность напрямую зависит от онлайн-продаж. Системы веб-аналитики в сочетании с данными из CRM, помогут отобразить достоверные сведения о текущей обстановке дел, узнать свои слабые и сильные стороны, перераспределять рекламные бюджеты.

Пиццерии, суши-бары и прочие доставщики еды на дом также должны задействовать в своём бизнесе сквозную веб-аналитику. В данных нишах, как правило, высокий уровень конкуренции и потому, частое явление, когда привлечение клиентов обходится дороже, чем прибыль с одного заказа. Выходом из ситуации является комплекс мероприятий, направленный на формирование лояльности, что в свою очередь формирует привычку покупать еду именно у данного бизнеса. В подобной ситуации, измерять эффективность стоит не конверсией в заказ или прибылью с одной продажи, а в «CPL», показателем, отражающем доход за длительный цикл неоднократных сделок с клиентами.

Сайты крупных коммерческих компаний и сетей также не являются исключением и должны оснащаться системой аналитики. Особенно в том случае, когда ведётся активная деятельность через интернет-каналы. Зачастую компании-гиганты работают с «Big Data» и для сбора всей возможной аналитики используют собственные сервера и кластеры.

Даже продавцу цветов через интернет с оборотом в 20-40 тысяч рублей в месяц стоит обратить внимание на сквозную аналитику. Многогранность способов реализации мониторинга эффективности позволит подобрать подходящее решение и для малой фирмы.

Схемы построения сквозной аналитикой

В зависимости от объема обрабатываемых данных, можно внедрять различные технические решения для построения сквозной аналитики. При этом предусмотрены возможности реализации, как бесплатно, так и с периодическими финансовыми затратами за пользование системами расширенной веб-аналитики.

Ручной способ построения сквозной аналитики

Начать стоит с самого простого, ручного варианта. Реализация осуществляется на базе таблицы в «Microsoft Excel». Общий перечень всех задействованных элементов системы имеет следующий вид:

• CRM-система или панель администрирования сайта, в которой хранятся данные о заявках и ведётся общий учёт операций;
• «Google Marketing Platform» (сервис веб-аналитики, пришедший на замену «Гугл Аналитике» и ряду других аналитических платформ) и «Яндекс Метрика»;
• табличный документ для свода данных в формате .xls/.xlsx;
• коллтрекинг для учёта обращений по телефону.

Ручной вариант реализации системы сквозной аналитики графически представлен на схеме, расположенной ниже.

Принцип работы ручного варианта построения сквозной аналитики выглядет следующим образом:

• интернет-пользователь пришёл на сайт с какого-либо источника (реклама на поиске, естественная выдача, социальные сети и т.п.) и произвёл определенные операции на нём (прочитал статью, просмотрел контакты, оставил заявку, позвонил и т.п.);
• все действия потенциального клиента фиксируются в установленной на веб-сайте системе аналитики;
• как только посетитель производит какое-либо предусмотренное заранее целевое действие, все данный фиксируются в системе учёта клиентов или её упрощенном аналоге (например, таблицы на «Гугл Диске»);
• если интернет-пользователь совершает звонок по телефону, это фиксирует установленная система коллтрекинга (в случае её отсутствия, действия отмечаются всё в том же облачном табличном документе);
• чтобы свести все данные, осуществляем выгрузку в «Эксель» и сопоставляем все цифры в ручном режиме (например, ориентируясь на время достижение целей и попадания контакта в систему учёта клиентов, так как они должны совпадать).

Логично предположить, что подобный подход подойдёт только небольшой компании с малым объемом информации для обработки. Как вы можете догадаться, его нельзя назвать «реалтайм», т.е. отображающим сведения в режиме реального времени. Чтобы просмотреть статистику, потребуется произвести выгрузку и сведения данных вручную. Другие плюсы и минусы подобного решения мы рассмотрим в данной статье ниже, оформив их в виде сравнительной таблицы.

Построение сквозной аналитики на базе «Google Marketing Platform»

Для более крупной фирмы подойдёт другой вариант реализации, основанный на использовании для сводки данных «Google Analytics» (с недавнего времени система называется «Google Marketing Platform» и включает в себя гораздо больше решений для обработки различной информации со всех возможных источников).

Тогда, схема устройства сквозной аналитики будет иметь вид, изображенный на рисунке ниже.

Как и в предыдущем варианте, ключевыми элементами являются трафик, идущий на сайт, и система аналитики, которая регистрирует и отслеживает все сеансы взаимодействия с ресурсом. Все звонки, заявки и обращения по электронной почте фиксируются и передаются в систему учёта клиентов.

Помимо фиксации данных, CRM-система обменивается с системой аналитики персональными идентификаторами (ID), с помощью которых осуществляется привязка целевых действий с визитами, расходами и доходами.

Сведения о затратах могут передаваться из «OWOX BI», «Google Data Studio», «Microsoft Power BI», собирающих их из всех задействуемых при продвижении ресурса источников, и ERP-системы (чаще всего «1С»).

В отличие от предыдущей схемы реализации, в данном случае система работает в режиме реального времени. Кроме того, присутствует и наглядная визуализация (как табличная, так и в виде графиков и т. д.), значительно улучшающая восприятие информации.

«Google Marketing Platform» при желании можно заменить на какое-либо другое профильное решение сквозной аналитики, что позволит расширить базовые возможности.

Построение сквозной аналитики на базе стороннего сервиса, предназначенном для быстрого сбора данных.

Наиболее популярные на территории России платформы сквозной аналитики:

• «Roistat»;
• «Alytics»;
• «Calltouch».

Для удобства сравнения сервисов, представим плюсы и минусы в виде таблицы.

Сервис сквозной аналитики	Преимущества	Недостатки
«Roistat»	По умолчанию реализовано огромное количество полезных отчётов; предусмотрена возможность управления контекстной рекламной, опираясь на показатели ROI; имеется собственный коллтрекинг, упрощающий сбор данных о звонках; загрузка сведений о расходах.	Интеграцию с большинством систем управления клиентами приходится осуществлять вручную; выгрузка данных возможна только в формате «.xls».
«Alytics»	Реализована автоматизация ведения рекламных кампаний; быстрая интеграция со всеми популярными системами учёта клиентов; сводный отчёт, содержащий более 20-ти полезных показателей; имеет собственный коллтрекинг и email-трекинг; специалисты компании могут бесплатно внедрить и настроить сервис при оплате пользования сервисом на длительный период времени (более 6 месяцев).	компания молодая, на рынке не так давно и потому ещё не известно, как будет выстраивать процесс с ценообразованием в дальнейшем; основной упор уделяется автоматизации контекстной рекламы и различным видам трекинга, мониторинг за SEO на текущий момент не предусмотрен.
«Calltouch»	высокая гибкость в технических решениях; можно подключать несколько систем аналитики; имеется свой собственный счётчик для мониторинга посещаемости; возможность сбора данных по SEO; имеется собственный встроенный коллтрекинг; имеется собственная система «Антифрод»; быстровстраиваемый виджет обратного звонка.	Интерфейс уступает решениям для сквозной аналитики, представленным выше; на текущий момент не предусмотрена быстрая интеграция с CRM.

Цена за пользование автоматизированных веб-сервисов сквозной аналитики варьируются в районе 5-6 тысяч рублей за месяц пользования. Таким образом, затраты на поддержание системы за год могут составить более 60000 рублей. По этой причине подобное решение может себе позволить не каждый бизнес.

Представленный вариант подходит для крупных компаний, величина трафика ресурсов которых не превышает 30 тысяч в день. При более крупных объемах возникает большое количество ошибок из-за семплирования данных системами аналитики. Чтобы этого избежать, придётся производить интегрирование с другими платными программными решениями от компании «Гугл», что вызовет дополнительные издержки. К тому же потребуется участие высокопрофильного программиста и специалиста по базам данных, чтобы произвести качественную настройку.

Реализация сквозной аналитики на базе собственного сервера/кластера

Альтернативным решением для проектов с огромным объемом информации, будет другой вариант реализации сквозной аналитики. Её общая структурная схема построения для всего бизнеса в целом представлена на рисунке ниже.

Центральное звено - «Агрегатор». Представляет собой некоторую площадку, собирающую и обрабатывающую все данные с различных систем аналитики, содержащими сведения по статистике и эффективности. На схеме представлены чаще встречаемые источники исходных данных. Список можно расширить и дополнить.

Вместе можно связать сведения из следующих аналитических систем:

• «Яндекс Метрика»;
• «Google Реклама» (с недавнего времени заменила «Гугл Эдвордс»);
• «Яндекс Директ»;
• «Google Marketing Platform»;
• Рекламные площадки «Вконтакте» и «Facebook»;
• «MyTarget» от «Mail.ru»;
• «Платформы email-рассылки», содержащие расширенную статистику и позволяющие отслеживать достижение конверсионных целей.

Третье важное звено в схеме – система учета клиентов (CRM). Её подключение поможет осуществить передачу данных о доходах, прибыльности, циклах сделки, работе менеджеров. Построение воронки продаж невозможно осуществить без такой информации. У CRM имеется связь и с некоторыми системами аналитики напрямую, минуя «Агрегатор», позволяющая передавать идентификаторы, с помощью которых и производится присвоение тех или иных параметров к конкретным клиентам. По умолчанию, все системы аналитики хранят данные пользователей в «обезличенном» виде.

«Агрегатор» - может быть реализован на основе какого-либо профильного программного продукта или непосредственно в виде собственной базы данных на отдельном сервере, кластере. Второй вариант связан с многим хорошо знакомой «Big Data».

Сравнение схем построения сквозной аналитики

В таблицу, представленную ниже, мы вписали основные достоинства и недостатки различных вариантов реализации аналитических систем.

Вариант реализации	Преимущества	Недостатки
Ручной в «Microsoft Excel»	простота в реализации; не нужно обращаться к программистам (за исключением некоторых частных случаев); сквозная аналитика реализуется бесплатно (за исключением системы коллтрекинга, которая оплачивается отдельно)	не подходит для крупных проектов; неудобная визуализация; нет возможности наблюдений в режиме реального времени; требуются навыки работы с таблицами в «Экселе»
Автоматизированный в «Google Marketing Platform»	удобная визуализация; идеальное соотношение между затратами на внедрение и эффективностью; гибкость и возможность масштабирования системы со временем сбор данных в режиме реального времени.	не подходит для сайтов с посещаемостью свыше 30 000 человек в день; потребуется помощь программиста и специалиста по расширенной веб-аналитике.
На базе специализированного сервиса сквозной аналитики	многие продукты позволяют одновременно подключать и другие опции, такие как коллтрекинг; простота в использовании; настройка осуществляется быстрее, чем при других вариантах реализации сквозной аналитики; сбор данных в режиме реального времени.	требует ежемесячной оплаты за пользование; ограниченная гибкость, развитие аналитики сильно зависит от возможностей выбранного сервиса.
С использованием отдельного «Агрегатора» в виде отдельных серверов/кластеров	собирает все возможные данные со всех существующих площадок и связывает всё в едином интерфейсе; свобода в действиях и дальнейшем развитии аналитики	сложность в реализации; требует постоянного участия в процессе поддержки аналитики высокопрофильных специалистов; внедрение занимает больший объем времени, чем какой-либо другой вариант реализации сквозной аналитики

В дальнейшем мы будем рассматривать типовой вариант реализации через систему аналитики от компании «Гугл» и дополнительных веб-продуктов, расширяющих базовые возможности.

Настройка сквозной аналитики на базе «Google Marketing Platform»

Если рассматривать систему сквозной аналитики с привязкой к какому-либо сайту, то она получит вид, отображенный на схеме ниже.

Те люди, кто хорошо знаком с воронкой продаж, сразу же заметят все основные элементы для её построения.

Сквозная веб-аналитика должна собирать следующие сведения:

• посещаемость сайта за отчётный период (трафик);
• количество заявок, онлайн-заказов, телефонных звонков и прочих видов обращений;
• расходы на одну конверсию;
• доходы;
• сведения, накопленные в CRM о статусах сделки.

Система аналитики также собирает информацию и с других источников трафика, а именно: социальных сетей и электронной почты.

Общий принцип работы сквозной аналитической системы:

• присвоение посетителю веб-сайта уникального идентификатора (ID);
• фиксация действий в системе учета клиентов;
• уточнение сведений с источника трафика (например, их передача с рекламной площадки, с который был осуществлен переход);
• возврат в систему аналитики данных о сделках и получаемых доходах;
• формирование отчёта о доходах/расходах в разрезе для каждого канала маркетинговой коммуникации;
• расчёт ROI и KPI работников (при наличии информации, свидетельствующей об эффективности работы менеджеров по продажам).

Итак, разобравшись с общей схемой построения сквозной аналитики, рассмотрим главный её элемент – «Система аналитики» и то, что может ей служить в тех или иных случаях.

Наиболее простой и доступный инструмент – «Маркетинговая платформа» от «Google».

Для удобства построения системы веб-аналитики для своего сайта, начать стоит с установки «Google Tag Manager». Это универсальный инструмент, позволяющий управлять кодами отслеживания через отдельную панель, не взаимодействуя напрямую с кодом самого веб-сайта.

За счёт этого удастся одновременно обезопасить себя от нежелательного контакта с исходной разметкой веб-ресурса, а также придать будущей системе прозрачность и гибкость в управлении.

Чтобы произвести подключение «GTM» к сайту, для начала потребуется создать аккаунт в данном сервисе. Для этого нажмем на соответствующую кнопку, авторизовавшись в своей учётной записи в «Гугл».

Сразу после этого вводим название и нажимаем «Далее».

Создаём контейнер и выбираем варианта использования «для веб-сайта».

После диспетчер тегов выдаст код, установив который в разделе <head> произойдёт синхронизация с веб-ресурсом. Последующие коды установок систем аналитики, можно будет добавлять на сайт с помощью данного инструмента.

Установка системы коллтрекинга для сквозной аналитики

Следующим этапом будет интеграция с системами коллтрекинга, позволяющими отслеживать все входящие и исходящие звонки, фиксировать взаимодействия в веб-системе.

Если собирать всю информацию мы будем только с площадки «Google Реклама» (раньше называемой «Гугл Эдвордс»), лучше всего воспользоваться бесплатной опцией «Телефонные звонки», находящейся в разделе «Отслеживание – Конверсии».

Предусмотрена возможность учёта телефонных звонков по номерам, указанным в настройках объявлений и приведенных на сайте. Отдельно можно настроить и учет кликов по ним.

После установки всех настроек и указания отслеживаемого номера, генерируем специальный тег и вставляем его в панели установленного нами ранее «Google Tag Manager».

К сожалению, подобный инструмент подойдёт только для отслеживания звонков, осуществляемых интернет-пользователями, пришедшими на сайт с рекламы в «Гугл». Соответственно, телефонные конверсии с других каналов коммуникации учесть будет нельзя.

Другие системы коллтрекинга, которым не свойственен подобный недостаток:

• «CoMagic»;
• «CallTouch»;
• «Roistat»;
• «QUON»;
• «Calllibri»;
• «Alloka»;
• «Ringostat»;
• «PrimeGate»;
• «Mango Office».

Первые 4 представителя относятся к системам сквозной аналитики и коллтрекинг является всего лишь их отдельной полезной опцией. О них мы уже упоминали ранее. Практически все представители имеют возможность записи телефонных разговоров, тегирования, подмены номера с учетом региона, быстрой интеграции с другими сервисами и инструментами. Стоимость использования будет варьироваться в пределах 5-6 тысяч в месяц, что не всегда приемлемо для малого бизнеса. Разброс в цене пользования связан с популярностью той или иной системы и наличию дополнительных опций.

Более подробно с системами коллтрекинга вы сможете ознакомиться в нашей специальной статьи в блоге.

Отслеживание обращений по электронной почте

Отслеживание обращение по электронной почте – ещё один важный атрибут построения системы сквозной аналитики. Как показывает практика, есть два способа начать вести переписку с компанией. Первый связан с копированием адреса электронной почты и вставкой его в «Отправители». Второй вариант подразумевает щелчок по адресу и переходу к написанию письма в новом окне.

Начнем с мониторинга кликов по email-адресу, настройка которых осуществляется через установленный нами ранее «Google Tag Manager». Для этого потребуется создать событие. Заходим в раздел «Переменные» и нажимаем кнопку «Настроить».

Выбираем вариант «Click URL».

Сразу после этого переходим в «Триггеры» и в настройках выбираем «Только ссылки».

Выбираем «Некоторые клики по ссылки» и устанавливаем «Click URL» содержит «mailto».

Сразу после этого переходим к созданию тегов и устанавливаем отслеживание кликов по e-mail.

В конфигурации задаём веб-аналитику. Прописываем:

• тип отслеживания – «Событие»;
• категория – «Clicks»;
• действие – «EmailClick»;
• ярлык – «mailClick».

В завершении настроек останется лишь только добавить идентификатор системы аналитики, скопировав его в настройках «Google Marketing Platform». Это действие позволит синхронизировать аналитику и события, связав их вместе в единый функционирующий организм.

Настройка события, связанного с копированием адреса электронной почты, – ещё один способ отслеживания событий, связанных с общением через электронную почту. Чтобы это сделать, достаточно создать тег в «GTM» и выбрать тип «Пользовательский html-код».

Вставляем специальный скрипт, изображенный ниже.

Далее, как и в прошлый раз, - выбираем тип «Пользовательское событие».

Теперь создаем триггер.

Чтобы запустить процесс отслеживания копирования адресов, достаточно будет закончить начатое действие интеграцией с системой аналитики и с указанием идентификатора.

Улучшить отслеживание можно, задав соответствующие цели в «Google Marketing Platform», для чего достаточно выбрать соответствующий пункт и следовать всплывающим подсказкам.

Таким образом, мы получили бесплатный email-трекер.

Настройка передачи в CRM-систему идентификатора пользователя (ID)

Данный идентификатор персональный, т.е. устанавливается системой для конкретного интернет-пользователя. В некоторых конструкторах форм популярных систем учета клиентов уже предусмотрена данная опция.

Рассмотрим ситуацию ручной настройки сбора и передачи пользовательских идентификаторов. Их можно передавать следующими способами:

• непосредственно из «куки»;
• с сервера при помощи php кода;
• специальной вставкой скрипта «JavaScript»;
• через «Google Tag Manager».

Из данных способов самый легкий из реализации – 4 вариант. Создаём собственную переменную в «GTM», задаём тип кода «JavaScript». Вписываем скрипт:

function(){
  var tracker = ga.getAll()[0];
  return tracker.get('clientId');
}

Работа основана на методе get(), который получает «Client ID» через треккер системы аналитики (var tracker = ga.getAll()[0]).

Сразу после этого сохраняем настройки. Итак, система аналитики будет собирать данные, идентифицирующие посетителей веб-сайта. Далее потребуется передать эти сведения в CRM-систему. Для этого понадобится произвести настройку обмена данными через API. Способ дальнейшей реализации будет зависеть от конкретной системы и реализованных методов передачи информации.

В любом случае, вы всегда сможете прибегнуть к помощи профильных разработчиков, способных настроить API-связь с аналитикой для конкретной системы учёта клиентов. Обращаем также внимание на приведенную техническую документацию и при необходимости проясняем некоторые особенности с технической поддержкой используемой системы учёта клиентов.

Импорт данных о расходах рекламных кампаний в «Google Marketing Platform»

Самую наименьшую проблему создаст импорт расходов из кампаний в «Google Реклама» («Гугл Эдвордс»), так как для этого понадобится всего лишь связать рекламную площадку и систему аналитики, одним простым действием.

Заходим в «Google Marketing Platform» и в разделе «Администратор» выбираем связь с «AdWords».

После останется только выбрать свой аккаунт и завершить процесс передачи данных о расходах в РК.

Немного сложнее обойдется процесс интеграции с «Яндекс Директом». Для этого всё в том же разделе «Администратор» выбираем пункт «Пользовательские источники данных» (открывается при клике на «Пользовательские определения»).

Задаём название и описание. Выбираем тип - «Стоимость».

Со стороны аналитической системы «Гугла» настройки завершены. Чтобы закончить интеграцию лучше воспользоваться отдельным сервисом, позволяющим реализовать процесс обмена данными. Имеется бесплатная версия, позволяющая подключить до 10 профилей, чего вполне хватит на начальном этапе запуска системы сквозной аналитики.

Другой вариант реализации обмена основан на использовании сервиса «OWOX BI».

Однако данный продукт потребует ежемесячной платы в размере 115 долларов за месяц. Отдельный плюс данного решения – вся информация хранится в «Google Big Query», что даёт дополнительные возможности по развитию сквозной аналитики в дальнейшем. Помимо интеграции с продуктами «Яндекса», можно также осуществить связь с рекламными кабинетами социальных сетей, различными сервисами рассылки электронных писем.

В обоих случаях, два раза проходим авторизацию в «Яндекс Директе» и «Google Marketing Platform», установив тем самым синхронизацию, и выбираем параметры, которые будут передаваться из одного источника в другой для дальнейшего использования и отображения.

Не забываем указать величину НДС. Помните, что с 01.01.2019 года она станет равной 20%.

На этом всё, настройка импорта расходов будет завершена.

Если вы столкнетесь с трудностями, то следуйте инструкциям, размещенным на официальных сайтах веб-решений для организации обмена данными.

Импорт данных о доходах в «Google Marketing Platform»

Самый надежный вариант – подтянуть всю необходимую информацию из CRM системы (при её наличии) или «1С», в которой организован финансовый учёт. Для этого потребуется реализовать уже нам знакомую передачу через API.

Практически любая система учёта клиентов позволяет осуществлять выгрузку различными способами. В случае с ERP-системой «1С» потребуется участие в работе профильного программиста.

Действие можно осуществить и другими решениями: передача сведений электронной коммерции, установка ценности одной конверсионной цели и т. д. Первый вариант более точный и надежный, но требует соответствующих настроек.

Как и в случае с расходами, потребуется создать импорт в настройках системы аналитики и задействовать транзитный веб-сервис для организации обмена. В данном случае подойдет только сервис «OWOX BI».

С технической точки зрения, исходя из практической реализации, наша схема примет внешний вид, представленный на рисунке ниже.

Таким образом, представленное решение системы сквозной аналитики будет получать всю необходимую информацию со всех возможных источников, что позволит выстроить полноценную картину и следить за обстановкой в «режиме реального времени».

Заключение

Рассмотрев все основные способы реализации сквозной аналитики, можно перейти к практической реализации системы. Начать стоит со сбора всех исходных данных и построения взаимосвязей между ними. На данном этапе важно знать все задействованные каналы маркетинговой коммуникации и бизнес-процессы, происходящие внутри компании.

В любом случае расширенная аналитика благополучно скажется на повышении эффективности задействованных рекламных кампаний, а также поможет грамотно перераспределить бюджет на продвижение, в том числе и SEO, ощутив выгоду от применения данного решения на практике.