Маркетинговая аналитика и отчетность

На какой вопрос отвечает маркетинговая аналитика?

Маркетинговая аналитика — это работа, которая показывает, какая часть бюджета, потраченного на такие каналы, как реклама, email, поиск и соцсети, превращается в продажи и прибыль. У каждой платформы своя панель, и каждая рассказывает о собственном успехе; а владельцу бизнеса нужно, чтобы эти цифры читались вместе, по единой мерке. Наша цель — дать на вопрос «какой кампании выделить больше бюджета, а какой меньше?» ответ, основанный на данных.

В центре этой услуги — отдача от ваших маркетинговых вложений. Охват, вовлеченность и эффективность контента в ваших аккаунтах в соцсетях мы разбираем в нашей услуге аналитика и отчетность по соцсетям. А прогнозы и анализ закономерностей на основе искусственного интеллекта (ИИ) в больших массивах данных — тема нашей работы по анализу данных с помощью ИИ.

Регулярная маркетинговая аналитика отвечает на такие вопросы:

• Какой канал и какая кампания действительно приносят продажи или качественные обращения?
• Во сколько нам в среднем обходится привлечение одного клиента?
• Когда рекламные расходы растут, продажи растут в той же пропорции?
• Насколько конверсии, о которых сообщают платформы, совпадают с нашими собственными записями о продажах?
• В какой канал разумнее перенести бюджет в ближайший период?

Шаги работы по маркетинговой аналитике

1. Уточнение целей: определяем ваши приоритеты, такие как рост, прибыльность или привлечение новых клиентов, и показатели, по которым мы будем их отслеживать.
2. Аудит измерений: проверяем определения конверсий, порядок UTM-меток и источники данных, недостающее дополняем.
3. Объединение данных: собираем данные рекламных платформ, аналитики и продаж в общую структуру.
4. Анализ: изучаем стоимость, отдачу и тенденции в разрезе каналов, кампаний и групп клиентов.
5. Отчетность и рекомендации: делимся выводами в регулярных отчетах и в каждом отчете даем конкретные рекомендации на следующий период.

Анализ ROI: связать расходы с прибылью

Самая частая ошибка в маркетинговой аналитике — читать выручку как прибыль. Кампания может выглядеть как приносящая высокую выручку, а если вычесть себестоимость товара, доставку, возвраты, комиссии и вознаграждение агентства, она может оказаться убыточной. Анализ ROI сравнивает расходы не только с продажами, которые они принесли, но и с прибылью, оставшейся от этих продаж.

Чем ROI отличается от ROAS

ROAS делит доход от рекламы на рекламные расходы; он показывает, сколько выручки принесла реклама. ROI же сопоставляет чистый доход от вложений, то есть сумму, оставшуюся после вычета из дохода всех затрат, с общей суммой вложений. У товаров с низкой маржой кампания с хорошим ROAS может оказаться слабой по ROI. Поэтому при оценке кампаний мы учитываем и примерную маржу групп товаров или услуг.

У каждой компании свой порог прибыльности. Зная маржу ваших товаров и ваши постоянные расходы, мы можем вместе рассчитать минимальное значение ROAS, которого кампании нужно достичь, чтобы не уйти в убыток. Этот порог служит ориентиром и при определении целей автоматических ставок на платформах.

Стоимость привлечения клиента и пожизненная ценность клиента

Кампания, которая убыточна на первом заказе, в долгосрочной перспективе может быть прибыльной, если клиент покупает повторно. Поэтому в анализе ROI мы смотрим не только на первую продажу, но и на общую ценность, которую клиент приносит вам со временем. Сравнение стоимости привлечения клиента с его пожизненной ценностью показывает, какой канал приводит лояльных клиентов, а какой одноразовых охотников за скидками.

Для этого мы группируем клиентов по периоду первой покупки и по каналу, из которого они пришли, и отслеживаем их покупки в следующие месяцы. Такие когортные анализы делают видимыми различия, которые скрывают краткосрочные цифры.

Отдача от органических каналов

За SEO, контент и органические соцсети платформе не платят за клик, но эти каналы тоже не бесплатны. Создание контента, съемка, дизайн и вознаграждение агентства — это вложения в эти каналы. В анализе ROI мы оцениваем органические каналы вместе с этими затратами. Поскольку эффект органических каналов обычно проявляется позже и держится дольше, мы стараемся не сравнивать эти каналы по одному календарю с результатами краткосрочной рекламы.

ROI для компаний, которые собирают обращения

У компаний, где продажа идет через телефон, форму или коммерческое предложение, конверсия — не сама продажа, а ее первый шаг. Если число форм растет, а продажи нет, возможно, кампании приводят нерелевантных людей. Поэтому мы отслеживаем обращения по этапам: поступившее обращение, качественное обращение, клиент, получивший коммерческое предложение, и выигранная работа.

Анализ ROI по последнему звену этой цепочки позволяет отличить кампании, которые приносят дешевые, но бесполезные обращения. Для этого чаще всего достаточно, чтобы ваш отдел продаж регулярно отмечал статус обращений.

Инфраструктура измерений: UTM, конверсии и источники данных

Качество маркетинговой аналитики зависит от порядка в момент сбора данных. Ссылки без меток, непоследовательные названия кампаний или неверно заданные конверсии делают ненадежным даже лучший отчет. Поэтому маркетинговую аналитику мы начинаем с аудита инфраструктуры измерений.

План измерений до кампании для маркетинговой аналитики

Лучше всего маркетинговая аналитика делается с планом измерений, подготовленным до запуска кампании. Восполнить задним числом данные, которых не хватает после завершения кампании, чаще всего невозможно. Поэтому для каждой важной кампании мы готовим короткий план и сразу отвечаем на следующие вопросы:

1. Цель: кампания проводится ради продаж, обращений, записей или узнаваемости?
2. Главный показатель: по какой одной цифре мы будем оценивать успех, например по стоимости заказа или по числу качественных обращений?
3. Промежуточные показатели: шаги, которые помогают объяснить главный результат, такие как клики, добавление в корзину или начало заполнения формы
4. Источник данных: из какого инструмента берется каждый показатель и какая цифра считается основной, если есть расхождения
5. Разметка: значения UTM и названия кампаний для всех ссылок, которые будут использоваться в кампании
6. Точка сравнения: с чем будет сравниваться результат: с целевым значением, с предыдущей похожей кампанией или с периодом без кампании
7. Время оценки: когда будут промежуточные проверки и итоговая оценка

План мы тестируем до запуска: действительно ли записываются конверсии, отображаются ли размеченные ссылки в аналитике с правильным источником, попадает ли информация об источнике в записи об обращениях и продажах? Эту проверку можно сделать несколькими пробными операциями, и она определяет надежность данных, которые будут собираться в ходе кампании.

В конце кампании мы возвращаемся к тому же плану и проводим оценку. Поскольку цель и мерка записаны заранее, результат читается не по показателям, выбранным после появления цифр, а по заранее согласованной мерке. Такой порядок сохраняет сопоставимость анализа ROI и отчетности по кампаниям между разными кампаниями. Подготовленный план мы также храним как шаблон для похожих кампаний.

Параметры UTM и правила наименования

Параметры UTM — это метки, которые добавляются к ссылке и сообщают инструменту аналитики, из какого источника, какой среды и какой кампании пришел посетитель. Основные параметры — utm_source, utm_medium и utm_campaign; с помощью utm_content и utm_term можно различать разные объявления или ключевые слова в одной кампании. Руководство Google Analytics по сбору данных о кампаниях с помощью особых URL подробно рассказывает, как использовать эти параметры.

Эти значения чувствительны к регистру: «Instagram» и «instagram» в отчете будут двумя разными источниками. Кроме того, Google Analytics 4 при распределении трафика по каналам по умолчанию смотрит на эти значения, а нестандартные значения могут привести к тому, что трафик окажется нераспределенным. Поэтому мы вводим общее правило наименования, которым будут пользоваться все команды, и следим, чтобы ссылки в email, соцсетях, у инфлюенсеров и в рекламе размечались по этому правилу.

Если аккаунт Google Ads связан с Analytics и включена автоматическая разметка, этот трафик распознается и без UTM. А в ссылках из Meta, TikTok, email и от партнеров порядок UTM — основа отчетности по кампаниям.

Определения конверсий и их ценность

У каждой компании своя конверсия: покупка, форма запроса предложения, телефонный звонок, сообщение в WhatsApp, запись или подписка на рассылку. Мы определяем каждый из этих шагов отдельно и по возможности присваиваем ему ценность. При покупке можно использовать реальную сумму заказа, а для компаний, собирающих обращения, — разумную оценку средней ценности одного обращения. Конверсии с присвоенной ценностью позволяют сравнивать каналы не только по числу, но и по ценности, которую они приносят.

Офлайн-продажи и данные CRM

В компаниях, где продажа закрывается в магазине, по телефону или на встрече, инструмент аналитики продажу не видит. В таком случае мы ищем способы сопоставить вашу CRM или записи о продажах с маркетинговыми данными: записывать источник в форму обращения, чтобы отдел продаж спрашивал клиента, откуда он пришел, и по возможности передавать результаты продаж обратно в рекламные платформы. Хотя идеальное соответствие возможно не всегда, грубая, но последовательная связь гораздо ценнее, чем ее отсутствие.

Согласие на cookie и неполные данные

Поведение посетителей, не давших согласие на cookie, может отражаться в инструментах аналитики не полностью; ограничения браузеров и блокировщики рекламы тоже уменьшают измеряемые данные. Поэтому неудивительно, что число продаж в аналитике ниже реального числа заказов. В отчетах мы показываем эту разницу прямо, а при оценке тенденций следим, не менялся ли охват измерений между периодами.

Атрибуция: какому каналу мы записываем продажу?

Перед покупкой клиент чаще всего контактирует с несколькими каналами. Сначала он смотрит видео в Instagram, через несколько дней ищет ваш бренд в Google, а в конце покупает по ссылке из письма. Какому каналу и в какой мере записать эту продажу, зависит от метода атрибуции; он напрямую влияет на решения по бюджету и на результат маркетинговой аналитики.

Почему цифры платформ в сумме превышают реальные

Рекламные платформы в собственных панелях могут записывать на себя покупки людей, кликнувших по рекламе или только увидевших ее, совершенные в течение определенного срока. Одна и та же продажа может появиться и в Meta, и в Google Ads, и на платформе email-рассылок. Поэтому сумма конверсий, о которых сообщают платформы, чаще всего дает цифру выше реального числа продаж. В отчетности по кампаниям мы читаем цифры каждой платформы в ее собственном контексте, а общий успех оцениваем по реальным продажам на вашем сайте и в вашей бухгалтерии.

Модели атрибуции

Модель последнего клика записывает всю продажу на канал непосредственно перед покупкой; ее легко понять, но она недооценивает каналы, обеспечившие первое знакомство. Google Analytics 4 по умолчанию использует атрибуцию на основе данных, которая распределяет вклад контактов на пути к конверсии по данным. Важнее не то, какая модель выбрана, а то, чтобы в отчетах было ясно указано, какая модель использована, и чтобы ее не меняли между периодами.

Инкрементальность: что было бы без рекламы?

Атрибуция показывает, после каких контактов пришла продажа, но не говорит, состоялась бы эта продажа и без рекламы. Например, реклама, показанная людям, которые и так ищут ваш бренд, может показывать высокую конверсию, но часть этих людей нашла бы вас и без рекламы.

При подходящем бюджете и уровне трафика мы пытаемся измерить этот дополнительный эффект сравнительными тестами, в которых часть аудитории намеренно не видит рекламу. Некоторые рекламные платформы предлагают собственные инструменты тестирования для таких измерений. Эти тесты подходят не каждой компании; при небольших бюджетах результаты могут не достигать значимой разницы.

Кросс-канальная отчетность по кампаниям

Читать отчет каждого канала по отдельности — значит мешать себе увидеть общую картину. Кросс-канальная отчетность по кампаниям собирает данные Google Ads, Meta, TikTok, email, органического поиска и продаж в одной таблице, с одним диапазоном дат и одними определениями. Так вы можете увидеть, пришел ли рост в одном канале из другого или действительно добавился к общим продажам.

На что мы обращаем внимание ради согласованной таблицы

• Одинаковые определения: понятия «конверсия», «клиент» и «доход» должны означать одно и то же во всех каналах
• Один период и часовой пояс: исправление разницы часовых поясов и дат между платформами
• Одна валюта: в аккаунтах с разными валютами расходы приводятся к одной единице
• Налоги и возвраты: указание, показан ли доход с учетом налогов и возвратов или без них
• Примечание об источнике: в отчете прямо написано, из какого инструмента пришла каждая цифра

С чем мы сравниваем?

Сама по себе цифра не хороша и не плоха; важно, с чем ее сравнивают. В отчетности по кампаниям мы читаем результаты по трем точкам: цель, заданная в начале периода, предыдущий период и, если возможно, тот же период прошлого года. В компаниях с сильным сезонным эффектом сравнение только с предыдущим месяцем может вводить в заблуждение; такие факторы, как праздники, периоды распродаж или школьный календарь, мы отдельно отмечаем в отчете.

Что входит в ежемесячный отчет об эффективности?

Ежемесячный отчет мы готовим так, чтобы читающий мог понять положение дел за несколько минут. Содержание отчетности по кампаниям мы адаптируем под вашу компанию, но основная структура состоит из следующих разделов:

1. Резюме: три самых важных события периода и положение относительно целей
2. Общая таблица: общие маркетинговые расходы, доход, конверсии и стоимость привлечения клиента
3. Разбивка по каналам: расходы каждого канала, результаты и изменение по сравнению с прошлым периодом
4. Детали кампаний: самые сильные и самые слабые кампании и причины
5. Рекомендации: предложения по бюджету, креативу, таргетингу и страницам на следующий период

Дашборды и автоматические отчеты

Помимо ежемесячного отчета, для компаний, которые хотят следить за данными в актуальном виде, мы можем подготовить дашборды, объединяющие каналы, с помощью таких инструментов, как Looker Studio. Дашборд позволяет видеть цифры в любой момент, а комментарии и рекомендации приходят из отчета. Мы используем их не как замену друг другу, а как инструменты, которые дополняют друг друга. Какие показатели попадут в дашборд, мы тоже выбираем по тому, кто какое решение принимает: для руководства общие расходы и отдача, для команды кампаний детализация по креативам и аудитории.

Рекомендации на основе данных: от отчета к решению

Если отчет не меняет того, что будет делать читающий, он остается просто списком цифр. В работе по маркетинговой аналитике мы подаем каждый вывод вместе с рекомендацией: что мы увидели, какова вероятная причина, что мы предлагаем сделать и как мы измерим эффект. Рекомендации мы расставляем по ожидаемому эффекту и простоте внедрения, а неточные выводы отмечаем как предложения для теста.

Примеры типов рекомендаций:

• Перенос бюджета кампании, оказавшейся ниже порога прибыльности, в более эффективную кампанию
• Разбор посадочной страницы, которая получает много трафика, но не конвертирует, в рамках оптимизации конверсии
• Настройка email-цепочки для группы клиентов с высокой долей повторных покупок
• Поиск источника неразмеченного трафика и доработка порядка UTM

Решения о распределении бюджета

Хороший результат в одном канале не значит, что в него можно добавлять неограниченный бюджет. По мере роста расходов платформы начинают охватывать и менее релевантных людей, и стоимость каждой дополнительной продажи обычно растет. Поэтому мы рекомендуем увеличивать бюджет постепенно и после каждого увеличения отдельно оцениваем, какой дополнительный результат принесли дополнительные расходы. Маркетинговая аналитика помогает увидеть, где бюджет еще может эффективно расти, а где он приближается к точке насыщения.

Маркетинговая аналитика в компаниях с небольшим бюджетом

Маркетинговая аналитика нужна не только для больших рекламных бюджетов. Даже в компании с ограниченными расходами решения принимать проще, если каждый месяц вести в одной таблице расходы по каналам, число пришедших обращений или продаж и их примерную стоимость. Для начала чаще всего достаточно разметить все ссылки с помощью UTM и спрашивать у новых клиентов, откуда они о вас узнали.

По мере накопления данных эту таблицу можно превратить в дашборд, который питается данными аналитики и рекламы. Важно с первого дня вести записи по одним и тем же определениям и регулярно; любой последующий анализ строится на этом накопленном материале.

Что подготовить до начала

• Доступ на чтение к вашим аккаунтам Google Analytics, Search Console и рекламным аккаунтам
• Периодическая сводка продаж или обращений из вашей системы интернет-магазина или CRM
• Примерная маржа ваших групп товаров или услуг
• Ваши ежемесячные маркетинговые расходы по каналам и вознаграждение агентства, если оно есть
• Цели вашей компании: рост, прибыльность, новый рынок или новый продукт
• Даты ранее проведенных кампаний и отчеты о результатах, если они есть

Частые ошибки в маркетинговой аналитике

• Считать панели платформ единственной правдой: каждая платформа измеряет свой вклад по своим правилам.
• Читать выручку как прибыль: анализ, не учитывающий маржу, может увеличить убыточные кампании.
• Давать кампаниям названия наугад: непоследовательные названия делают невозможными сравнения, которые делаются спустя месяцы.
• Менять критерий и сравнивать периоды: если изменилась модель атрибуции или определение конверсии, цифры нельзя сравнивать один к одному.
• Следить за слишком большим числом метрик: цифры, которые не помогают принимать решения, приводят к тому, что важные остаются незамеченными.
• Принимать решения по коротким периодам: данные за несколько дней могут вводить в заблуждение, особенно в компаниях с длинным циклом продаж.
• Доверять средним значениям: при хорошем общем виде таблицы один канал или группа товаров может быть убыточной; маркетинговую аналитику нужно вести с разбивкой по каналам и товарам.
• Оставлять план измерений на период после кампании: данные по ссылкам, ушедшим в публикацию без разметки, задним числом не исправить.

Частые вопросы

Чем маркетинговая аналитика отличается от отчетности по соцсетям?

Отчетность по соцсетям сосредоточена на охвате, вовлеченности и эффективности контента ваших аккаунтов. Маркетинговая аналитика же связывает расходы по всем каналам с продажами и прибылью и оценивает, куда следует направлять бюджет.

Какие данные нужны для анализа ROI?

Нужны маркетинговые расходы по каналам, данные о продажах или обращениях из этих каналов и примерная маржа ваших товаров или услуг. Расчет без сведений о марже будет не ROI, а только ROAS.

Что такое параметр UTM?

Параметры UTM — это метки, которые добавляются в конец ссылки и сообщают инструменту аналитики, из какого источника, среды и кампании пришел посетитель. При последовательном использовании они позволяют правильно сравнивать каналы и кампании.

Почему продажи в рекламной панели не совпадают с Google Analytics?

Платформы и инструменты аналитики считают продажи по разным правилам атрибуции, за разные сроки и из разных источников данных. Эта разница нормальна; важно знать, из какого источника пришла каждая цифра, и принимать решения по единой мерке.

Нужна ли для маркетинговой аналитики новая программа?

Чаще всего не нужна. Когда Google Analytics, панели рекламных платформ и ваши записи о продажах настроены правильно, большую часть маркетинговой аналитики можно сделать с помощью этих источников и бесплатных инструментов отчетности.

Как часто нужна отчетность по кампаниям?

Для комплексной оценки большинству компаний подходит ежемесячный отчет. В аккаунтах с большими расходами или в период интенсивных кампаний чаще следить за основными показателями — значит раньше замечать проблемы.

Давайте вместе начнем вашу маркетинговую аналитику

Давайте обсудим, в каких каналах вы тратите деньги, где отслеживаете продажи и на какие вопросы ищете ответы. Свяжитесь с нами на странице контактов; мы изучим ваш нынешний порядок измерений и вместе построим структуру отчетности, в которой вы лучше увидите отдачу от маркетинговых вложений.