#EMB2B: Современная веб-аналитика для B2B, связанная с CRM и телефонией. Владимир Давыдов

Современная веб-аналитика для B2B. Как измерять

не только свою эффективность, но и дилерскую.

Владимир Давыдов маркетинговая группа «Комплето»

Особенности B2B, влияющие на цели и их измерение

1. Специфичные товары или услуги


2. Сложная сегментация аудитории


3. Решения принимаются

множеством ответственных лиц


4. Сделки длинные по времени и

сложные по циклу принятия

решения


5. Прямых продаж часто нет

(дилеры, представители, филиалы,

франшиза)


6. Телефон – важнейший канал

коммуникации и движения сделок


7. Первичные прямые продажи –

далеко не единственная цель

бизнеса

Какие цели должны ставить B2B компании и что

измерять аналитикой?

Может быть, измерять входящие звонки?

Или «лиды» – наше всѐ?

Наверное, конверсия – святой грааль?

Полезные действия на сайте (CPA) наша цель?

Продажи! Вот тут мы уж точно не промахнѐмся.

Продажи продажам рознь

1. Прямые, косвенные

2. Офлайн, онлайн

3. Рекомендательные

4. От разного спроса*

5. Повторные

* Проще продать на сформированном,

труднее, когда потребности нет, но формируя

потребность вы получаете шикарное

преимущество.

Ориентация на разовую

первичную продажу

Серьѐзная ошибка – ориентироваться только на

первичные продажи на сформированном

спросе.

Вы не образовываете, не обучаете свой рынок,

не расширяете спрос, не формируете новые

ожидания и возможности. Вы с конкурентами

перетягиваете туда-сюда продажи на

ограниченном спросе, а не занимаетесь

выстраиванием всей маркетинговой системы.

Вы не делаете маркетинг

Ни одна из перечисленных выше целей не является

полноценной бизнес-целью и не даѐт долгосрочного

конкурентного преимущества.

Очень многие могут сделать качественную

посадочную страницу или сайт (это сейчас не

проблема), запустить эффективный контекст. Все

участники такого подхода тянут платный трафик в

разные стороны.

Ни одна из перечисленных выше целей не является

полноценной бизнес-целью и не даѐт долгосрочного

конкурентного преимущества.

«Повышение и построение продаж через интернт – почему это путь в никуда и что делать.» http://www.youtube.com/watch?v=uAMon8NjtsU

http://www.youtube.com/watch?v=uAMon8NjtsU




Что же измерять, чтобы не было неожиданностей?

Возврат на инвестиции – первое и самое очевидное,

что приходит в голову

Но не торопитесь. То, что выглядит слишком просто,

может оказаться бесполезно. Как в случае с ROI.

(Чистая прибыль)

Инвестированные средства ROI =


может оказаться бесполезно. Как в случае с ROI


Инвестированные средства

Нет учета времени!

ROI =






ROI =

Чистая прибыль

считается неверно!






ROI =

Маркетологов без опыта

ROI обрекает на «фишкинг»!

Чистая прибыль

считается неверно!



Ещѐ проблемы: персонификация

Ещѐ проблемы: многоканальность.

Многоканальность, не только онлайн!

Ещѐ проблемы: оторванность телефонии от веб-

аналитики


аналитики


аналитики

«Как мы пробовали все сервисы телефонной аналитики (колл-трекинга) и их связь с CRM» http://www.youtube.com/watch?v=0-jlm9leHKo

http://www.youtube.com/watch?v=0-jlm9leHKo




Ещѐ проблемы: временной период и масштаб оценки

эффективности интернет-маркетинга.

Ещѐ проблемы: временной период и масштаб оценки

эффективности интернет-маркетинга.

Ещѐ проблемы: доступность всех собираемых

данных в любых разрезах и видах.

Сбор данных -> Обработка данных -> Доступ к данным

Сэмплинг (даже Universal

Analytics рассчитан на получение

агрегированых данных ( пускай и

с персонализированным

подходом))

Данные обрабатываются только один раз

при занесении в базу (нет никаких

проверок, невозможно обновить данные,

если есть ошибки или что-то поменялось в

бизнесе)

Данные сэмплируются

(агрегируются)

Ограниченный набор событий

(events)

Данные агрегируются уже при попадании в

базу (только предустановленные метрики и

размерности, только определѐнные

действия с конкретными размерностями

данных)

Данные разложены по «кучкам».

Связать одну цифру с другой очень

сложно или невозможно вовсе.

Ограниченный набор описаний

размерностей событий

Ещѐ проблемы: сбор, обработка и доступ к данным

Universal Analytics (так себе), SnowPlow, Openstat, Woopra и другие

Итого: что мы хотим от аналитики



Когортный анализ (cohort) – самый «заезженный» пример аналитики клиентской базы Выделяем когорты (сегменты) людей по каким-то признакам и смотрим, что с этими группами (когортами) происходит под заданными нами условиями.




Развесовка по клиентам поволяет сегментировать их по реальной ценности для вашего бизнеса (более сложный вариант когортного анализа). В зависимости от флагов/действий и других характеристик (соц-дем, например) можно выделять сегменты, после чего их обрабатывать по-разному.

Посещает сайт 1 раз в 3 недели

1 0

Читает не менее 70% email-писем

0 1

Читает не менее 2 постов из блога в месяц

1 1

Обращается по телефону (а не через сайт)

0 1


Схожие когорты требуют схожего подхода (можно перенести опыт), очень далёкие - пристального изучения.

0.57 0,82 1 0,7

0,7 0,41 0,57 0,82

0 0,57 0,82 0,41

0,57 0 0,7 1


Возможность строить жизненные циклы клиентов, продуктов/услуг или целых когорт.

Итого: не «веб-», а событийная бизнес-аналитика

Кейс в студию!

B2B компания с дилерами - самый сложный случай

аналитики. Его и рассмотрим

Телефон – основной канал коммуникации

Критерии оценки эффективности работы дилеров

Банальные, но очень важные данные телефонии

Банальные, но очень важные данные телефонии.

Принципиальная схема контроля продаж у дилеров.

И телефонной аналитики в частности.

Критерии оценки эффективности работы дилеров.

Знаем:

●какому дилеру выгоднее отправить звонок

●качество приема звонков и продаж

●сколько денег тратим на каждого дилера и сколько прибыли он приносит

●принимаем решение о правильном распределении звонков.

●отслеживаем по USER_ID с источниками, поисковыми запросами, звонками.

Вот CRM, в которой всѐ собираем

Прямая связка с данными веб-аналитики по CID

Стыковка с телефонией.

И веб-аналитикой одновременно.

Многоканальные последовательности в чистом виде



Через UA можно видеть, что делал каждый человек

на сайте и как с ним взаимодействовал.



Важно: из CRM мы также передаем

данные о реальном доходе, т.е. о

реальных завершенных сделках.

Менеджер подтвердил сделку и данные

ушли в аналитику.



Universal Analytics – проблемная система.

Согласно пункту 7 условий предоставления услуг пользователю Google Analytics запрещается собирать и передовать на серверы Google любую персонализированную информацию, такую как адрес электронной почты, имя или любую другую информацию, которая может быть ассоциирована с персональными данными [3]. В случае нарушения, Google может запросто удалить аккаунт и все данные собраные за всю историю работы кода слежения.

Google не позволяет строить запросы к своему сервису на основании конкретных Client ID и не предоставляет доступ к «сырым» данным.

Для решения этой задачи, мы поступили следующим образом -

создали пользовательский dimension и присвоили ему значение

Client ID для каждого пользователя, который делал заказ на сайте.

Таким образом, мы смогли забирать отсортированые по

пользователям данные прямо в CRM с помощью созданного

dimension.

Это позволило нам отображать весь спектр доступных

метрик, однако не приблизила нас к определению точных

последовательностей переходов, определению конкретных

действий на сайте и других данных, которые к слову, вполне

доступны в таких персонализированных системах как Woopra.

Персонализация данных в UA является подходом к сбору данных, но не способом их отображения.

Вопросы, пожалуйста.

Владимир Давыдов маркетинговая группа «Комплето»

[email protected]

http://www.facebook.com/davydov.vladimir

mailto:[email protected]

http://www.facebook.com/davydov.vladimir

Marketing

#EMB2B: Современная веб-аналитика для B2B, связанная с CRM и телефонией. Владимир Давыдов