Сквозная аналитика в Метрике

• Женя, менеджер продукта Яндекс Метрика, рассказывает о новой функции сквозной аналитики.  

• Евгений Летов, эксперт Яндекса по обучению, объясняет, как сквозная аналитика помогает предпринимателям понять эффективность интернет-маркетинга.  

• Тема встречи: как сквозная аналитика помогает понять, сколько денег вложено и сколько получено обратно.  

• Вопросы по настройке Метрики можно задавать в чат.  

• Сквозная аналитика объединяет данные из разных систем, таких как реклама, сайт и CRM.  

• Метрика теперь показывает весь путь пользователя от рекламы до оплаты.  

• Метрика показывает, откуда пришли пользователи и какие заявки они оставили.  

• Сквозная аналитика помогает понять эффективность изменений на сайте, таких как дизайн и тексты.  

• Можно отслеживать вклад социальных сетей и блогеров в конечные продажи.  

• Воронка продаж включает рекламные клики, визиты на сайт, заявки и оплаченные заказы.  

• Важно понимать, на каком этапе возникают потери и узкие места.  

• Сквозная аналитика помогает найти ответы на эти вопросы.  

• Сквозная аналитика от Метрики эволюционировала из офлайн-конверсий.  

• Интеграция позволяет автоматически обновлять данные и использовать их для рекламы.  

• Метрика обладает знаниями о пользователях интернета, что помогает в аналитике и рекламе.  

• Сквозная аналитика от Метрики бесплатна и опирается на автоматическую передачу данных.  

• Метрика обладает большими знаниями о пользователях интернета.  

• Переход к следующему блоку: как предприниматели могут настроить сквозную аналитику.  

• Предприниматели закупают трафик через различные рекламные каналы: системы, блогеры, паблики, сторис, имейл-рассылки и т.д.  

• Сквозная аналитика позволяет измерять эффективность всех рекламных каналов, включая TikTok.  

• Важно использовать метки для отслеживания, откуда приходит трафик.  

• UTM-метки — это хвосты, добавляемые к ссылкам для разметки трафика.  

• Они помогают понять, откуда пришел пользователь, с максимальной детализацией.  

• Пример: использование UTM-меток для рекламы у блогеров.  

• Пример с блогерами Ивановым и Петровым: важно понять, какой блогер приносит больше заявок и денег.  

• UTM-метки помогают определить, откуда приходит трафик, с максимальной детализацией.  

• Метки помогают отслеживать, сколько денег приносит каждый блогер.  

• Можно использовать конструкторы-генераторы для создания UTM-меток.  

• Для крупных рекламных систем, таких как Яндекс и Facebook, есть динамические параметры, которые автоматически заполняются.  

• Это упрощает процесс создания меток.  

• Важно загрузить расходы из рекламных каналов в аналитическую систему.  

• В Яндекс.Метрике есть возможность загрузки расходов из Яндекс.Директа и Яндекс.Маркета.  

• Для Facebook и других рекламных систем можно использовать коннекторы внешних разработчиков.  

• Для загрузки расходов по блогерам можно использовать ручную загрузку в интерфейсе Метрики.  

• Нужно создать файл в Excel и загрузить его в Метрику.  

• Это позволяет отслеживать расходы по любым рекламным каналам, включая имейл-рассылки.  

• Нужно собрать данные из системы и передать их в Яндекс.Метрику.  

• Важно передавать данные о движении заказов и статусах.  

• Метрика присваивает уникальный номер визита каждому пользователю, который передается в систему для привязки к конкретным данным.  

• На сайте могут быть разные формы взаимодействия с клиентами: заказы, обратные звонки, консультанты.  

• Важно настроить связку между системами для передачи заказов.  

• Сквозная аналитика работает даже при звонках с подменных номеров.  

• Система кол-трекинга может прокидывать заказы в вашу систему.  

• Некоторые сервисы уже умеют это делать, но лучше уточнить у поддержки.  

• Если сайт самописный, нужно добавить поддержку клайн в место создания заказов.  

• После настройки расходов и коннекторов, нужно передать заказы в метрику.  

• Для этого может потребоваться программист, если используется API.  

• Пример подключения через виджет Яндекс Метрики.  

• Проверка корректности работы через метки систем статистики.  

• Данные заказов связываются с данными метрики для сквозной аналитики.  

• Проверка корректности загрузки данных и обновления отчетов.  

• Данные обновляются в течение 12-24 часов, в зависимости от объема данных.  

• Важно поддерживать культуру обновления системы и фиксации статусов.  

• В зрелом бизнесе без системы с выстроенной воронкой продаж сложно достичь эффективности.  

• Соблюдение правил бухгалтерского учета ПБУ важно для избежания штрафов.  

• Культура аналитики данных внутри компании помогает в росте бизнеса.  

• Сквозная аналитика стимулирует развитие культуры аналитики.  

• Свободное ведение заявок может привести к их потере.  

• Менеджеры могут забыть внести заявки, что приводит к финансовым потерям.  

• Интернет-маркетинг включает не только трафик, но и организацию бизнеса в офлайне.  

• Метрика позволяет увидеть воронку продаж в разрезе рекламных каналов.  

• Можно анализировать, какие каналы лучше окупаются и требуют оптимизации.  

• Воронка представлена в виде табличных данных для удобства анализа.  

• ROI окупаемость рекламы рассчитывается как прибыль минус расходы, деленная на расходы.  

• ROI может быть отрицательным, если бизнес имеет длинный цикл сделки.  

• Пример с детскими товарами показывает, как можно работать с отрицательным ROI.  

• Атрибуция позволяет определить, какой рекламный канал привел пользователя впервые.  

• Можно выбрать модель атрибуции, чтобы все заказы атрибуцировались к одному каналу.  

• Сквозная аналитика позволяет анализировать данные о расходах и заказах.  

• Отчеты можно детализировать до уровня объявлений и меток.  

• Метки помогают привязывать визиты к конкретным постам блогеров.  

• Это позволяет понять, стоит ли продлевать контракт с блогером и насколько эффективны его посты.  

• Клиенты жалуются на неэффективность блогеров: один с 100 тысячами подписчиков, другой с 1000 подписчиков, но с большим количеством заказов.  

• Сквозная аналитика помогает понять, почему один блогер приносит больше заказов, чем другой.  

• Важно анализировать данные о визитах и заказах для точного понимания эффективности.  

• Интернет-маркетинг становится более прозрачным и понятным для бизнеса.  

• Метрика помогает отслеживать эффективность различных каналов привлечения клиентов.  

• Возможность видеть, какие каналы и посты приносят больше заказов и денег.  

• Важно оценивать ROI по всем каналам привлечения, включая платные и бесплатные.  

• Метрика позволяет анализировать заказы по источникам трафика, таким как социальные сети и форумы.  

• Возможность видеть, какие страницы и посты приводят к заказам и оплатам.  

• Метрика помогает понять, какие страницы на сайте лучше конвертируют посетителей в заказы.  

• Любое изменение на сайте должно быть измерено и протестировано.  

• Важно запускать эксперименты для проверки эффективности новых версий сайта.  

• Сквозная аналитика позволяет анализировать данные по типам устройств.  

• Важно учитывать, с каких устройств приходит больше заявок и денег.  

• Использование записей веб-визора помогает выявить проблемы и улучшить интерфейс сайта.  

• Сквозная аналитика — это постоянный процесс работы с данными.  

• Важно постоянно анализировать отчеты и искать точки роста.  

• Данные помогают принимать решения и оптимизировать бизнес-процессы.  

• Использование Яндекс.Скрипты для более высокого уровня взаимодействия с аналитикой и рекламными каналами.  

• Возможность автоматизации процессов и улучшения взаимодействия с данными.  

• Яндекс Метрика знает много о пользователях и их покупках.  

• Можно использовать эти данные для улучшения рекламных кампаний.  

• Пример: ретаргетинг на пользователей, оставивших заявку, но не купивших.  

• Настройка рекламы для пользователей на разных стадиях воронки продаж.  

• Пример: клиенты, которым отправлено коммерческое предложение, но не купившие.  

• Возможность сегментировать клиентскую базу по различным данным.  

• Пример использования данных о клиентах для запуска рекламы.  

• Настройка сегментов пользователей, которые не были на стрижке более 30 дней.  

• Автоматическое исключение клиентов из сегментов при повторных заявках.  

• Настройка целей в Яндекс Метрике для оптимизации рекламных кампаний.  

• Использование стратегии оптимизации конверсий с оплатой за цели.  

• Важность достаточного количества достигнутых целей для обучения рекламных алгоритмов.  

• Сквозная аналитика помогает принимать решения на основе финальных денег.  

• Настройка коннекторов для передачи данных из систем в Метрику.  

• Автоматизация рекламных кампаний на основе совершенных конверсий.  

• Возможность разбивки по статусам закрытых сделок.  

• Использование статусов заказов для сегментации клиентов.  

• Отчеты сквозной аналитики позволяют видеть данные в различных срезах.  

• Для анализа данных нужно учитывать цикл сделки.  

• Для предварительных данных можно использовать промежуточные статусы.  

• Прогнозы и вера в бизнес-процессы важны для оценки.  

• Сделки с длинным циклом, например, недвижимость, могут обновляться дольше 90 дней.  

• Возможность расширения окна обновления сделок рассматривается.  

• Детализация расходов до ключевых слов возможна через метрики.  

• Возможность загрузки данных из самописных систем через API.  

• Персональные данные не хранятся, только имена.  

• Данные хранятся на серверах Яндекса и проходят строгий аудит безопасности.  

• Рекомендуется обсудить с экспертами в нише.  

• Возможность загрузки данных о заказах и клиентах в Метрику.  

• Подключение систем через API для передачи данных.  

• Подключение системы к Метрике для оптимизации заказов.  

• Возможность оптимизации рентабельности по заказам.  

• Сквозная аналитика будет развиваться, учитывая потребности клиентов.  

• Планируется выпуск статьи о влиянии iOS 15 на данные.  

• Важно проверять корректность разметки меток.  

• Погрешности могут возникать из-за неправильной разметки и копирования меток.  

• Алексей Иванов отметил, что веб-аналитика бессильна, когда пользователь покупает не то, что искал.  

• Многоканальная атрибуция позволяет видеть данные из разных систем.  

• Яндекс работает над упрощением подключения и улучшением функциональности.  

• Сквозная аналитика позволяет связывать данные из разных систем.  

• Яндекс.Дата используется для хранения и анализа данных.  

• Можно строить сквозную аналитику в Яндекс.Дата.  

• Можно таргетироваться на пользователей с определенным статусом сделки.  

• Ограничение на использование сегментов в Директе: не менее 100 пользователей.  

• Можно подключить несколько сайтов и передавать данные на разные счетчики.  

• Механика передачи данных уже реализована.  

• Изменения в политике не затрагивают сквозную аналитику.  

• Возможность ограничения доступа к данным пока отсутствует.  

• Кросс-платформенные отчеты и интеграция с Битрикс 24 обсуждаются.  

• Школа Метрики предлагает видео и задания, но профессиональное владение требует опыта.  

• Вебинары и семинары с другими спикерами помогают улучшить знания.  

• Специальных курсов по Метрике пока нет.  

• Сквозная аналитика Метрики бесплатна, проста в настройке и объективна.  

• Освоение сквозной аналитики снижает тревожность и способствует росту бизнеса.  

• Призывы к оптимизации и принятию решений на основе данных.