Что такое сквозная аналитика мультиканальных продаж

В современной цифровой экосистеме потребительский путь редко бывает линейным. Потенциальный клиент может увидеть рекламу в социальных сетях, позже провести поиск через мобильное приложение, а совершить покупку уже на десктопной версии сайта.

Традиционные модели аналитики, фокусирующиеся на последнем клике, искажают реальную картину, приписывая всю заслугу финальному взаимодействию и полностью игнорируя вклад других каналов. 


 

Наш конструктор сайтов визиток поможет сделать сайт за 1 час.

Фундаментальные основы сквозной аналитики

Прежде чем переходить к интерпретации данных и извлечению инсайтов, необходимо создать надежную и корректно функционирующую систему сбора информации.

Этот этап является технической основой всего последующего анализа, и любые ошибки, допущенные здесь, приведут к искаженным результатам и неверным бизнес-выводам.

Процесс начинается с настройки точного отслеживания всех точек контакта пользователя с брендом, независимо от устройства, платформы или канала. Далее следует сложная задача объединения разрозненных данных из различных источников в единое целое, чтобы сформировать панорамный взгляд на клиентский путь. Завершает базовый этап правильная атрибуция, то есть распределение заслуг между всеми взаимодействиями, которые привели к конверсии.

Также предоставляется подробный разбор в формате видео:

Ключевые аспекты построения аналитической системы

1. Инструментарий и сбор данных

Первый шаг - обеспечить повсеместный сбор данных. Для этого используются системы веб-аналитики, такие как Google Analytics 4 или Яндекс.Метрика, которые с помощью тегов и кодов отслеживают поведение пользователей на сайте.

Для фиксации офлайн-продаж и данных из CRM-систем необходима их интеграция с платформами аналитики. Важно настроить отслеживание не только макро-конверсий (покупок), но и микро-конверсий: просмотров страниц, добавлений в корзину, подписок на рассылку. Это позволяет увидеть полный путь клиента, а не только его финал.

Пример: Интернет-магазин электроники настраивает сквозную аналитику. На сайт устанавливается код Google Tag Manager, который управляет тегами для отслеживания переходов с контекстной рекламы, электронной почты и социальных сетей. Одновременно настраивается колл-трекинг, который присваивает уникальные номера телефонов на сайте для звонков с разных рекламных каналов. Данные о звонках и онлайн-заказах автоматически передаются из CRM-системы (например, Bitrix24) в единую платформу аналитики, такую как OWOX BI или Roistat.

2. Унификация данных и идентификация пользователя

Данные из разных источников зачастую имеют разный формат и структуру. Задача этого этапа - «очистить» и унифицировать их, создав единое хранилище (Data Warehouse). Критически важным является корректная идентификация пользователя на разных устройствах.

Человек, который сначала зашел на сайт с рабочего компьютера, а потом совершил покупку со смартфона, должен быть распознан как один и тот же пользователь, а не два разных. Для этого используются технологии вероятные и детерминированные соответствия.

Пример: Постоянный клиент бренда одежды получает email-рассылку с новинками, переходит по ссылке на сайте с ноутбука, но не покупает. Позже он видит ретаргетинговый баннер этой же компании в социальной сети на своем смартфоне и совершает покупку через приложение. Без унификации и кросс-девайсной идентичности система увидела бы два независимых сеанса: один с источника «Email», закончившийся без конверсии, и второй с источника «Социальные сети», завершившийся покупкой. Корректно настроенная система объединит эти сеансы в один путь, где оба канала получат свою долю заслуги.

3. Выбор и настройка моделей атрибуции

После того как данные собраны и объединены, необходимо решить, как оценить вклад каждого канала в конечный результат. Для этого применяются модели атрибуции.

Модель последнего клика приписывает 100% успеха последнему взаимодействию. Модель первого клика - первому. Более сложные модели, такие как линейная (равномерно распределяет заслуги между всеми касаниями) или позиционная (U-образная, присваивает больший вес первому и последнему касанию, а остальные делят оставшуюся часть), дают гораздо более объективную картину.

Пример: Путь клиента: Поиск Яндекса (первое касание) - Email-рассылка (второе касание) - Ретаргетинг в ВКонтакте (третье касание, конверсия). При использовании модели последнего клика 100% заслуги получит ретаргетинг в ВКонтакте. Модель первого клика отдаст весь приоритет поиску. Линейная же модель справедливо распределит заслугу по ~33,3% на каждый из трех каналов, показав, что поиск привлек клиента, email напомнил о бренде, а ретаргетинг подтолкнул к покупке.

Глубокий анализ данных и оценка каналов взаимодействия

После того как техническая инфраструктура выстроена и данные корректно собраны, наступает этап аналитики. На этом этапе сырые данные трансформируются в ценные инсайты.

Основная цель - не просто констатировать факт продажи, а понять логику и драйверы, стоящие за потребительским выбором. Анализ позволяет сегментировать клиентские пути, выявить наиболее эффективные комбинации каналов и определить те точки взаимодействия, которые оказывают наибольшее влияние на принятие решения о покупке. Это дает маркетологам и руководителям возможность двигаться от тактических догадок к стратегически выверенным действиям.

Подходы к интерпретации мультиканальных данных

1. Анализ клиентского пути

Визуализация и анализ типичных путей, которые проходят клиенты от первого знакомства с брендом до покупки, позволяют выявить ключевые точки влияния и потенциальные барьеры.

Аналитик может увидеть, какие каналы чаще всего являются «входными воротами», через какие каналы пользователи возвращаются, и на каком этапе чаще всего происходит отток. Это помогает оптимизировать маркетинговые коммуникации, усиливая воздействие в критически важных точках.

Пример: Автосалон анализирует пути клиентов и обнаруживает, что высокий процент покупателей премиум-сегмента следует по схеме: «контекстная реклама по запросу [модель автомобиля]» - «несколько визитов на сайт для изучения характеристик и отзывов» - «просмотр видео-обзора на YouTube*» - «запись на тест-драйв через форму на сайте».

Это показывает, что для данной аудитории видеоконтент является решающим фактором, и бизнес может увеличить инвестиции в создание качественных видео-обзоров и их продвижение.

2. Сравнительная эффективность маркетинговых каналов

Сквозная аналитика позволяет оценивать каналы не по поверхностным метрикам вроде количества кликов или охвата, а по их реальному вкладу в доход. Можно сравнить, какой канал - email-маркетинг, контекстная реклама или социальные сети - приносит больше покупателей с наибольшим Lifetime Value (LTV).

Анализ может выявить, что, хотя некоторые каналы имеют высокую стоимость привлечения клиента (CAC), они приводят самых лояльных и прибыльных клиентов в долгосрочной перспективе.

Пример: Интернет-магазин косметики обнаруживает через сквозную аналитику, что клиенты, пришедшие из блогов и обзоров (трафик на прямые заходы или по реферальным ссылкам), хотя и конвертируются медленнее, чем клиенты с контекстной рекламы, в среднем делают покупки на 40% больше и совершают повторные заказы в 2 раза чаще. Это указывает на то, что инвестиции в работу с блогерами и контент-маркетинг являются стратегически более выгодными.

3. Оценка воронки продаж и точек оттока

Мультиканальная аналитика позволяет построить детализированную воронку продаж, где видно, на каком этапе и из-за какого канала теряется наибольшее количество потенциальных клиентов.

Можно проанализировать, приводит ли определенный рекламный канал к большому количеству переходов, но низкой конверсии на этапе оформления заказа, что может говорить о нерелевантности аудитории или некорректном предложении.

Пример: Сервис по подписке на программное обеспечение видит, что многие пользователи, приходящие с таргетированной рекламы в Facebook*, успешно проходят этап регистрации на пробный период, но на этапе оплаты отсеиваются. Углубленный анализ показывает, что основная причина - отсутствие популярного способа оплаты (например, Apple Pay). После добавления этого метода конверсия из данного канала значительно возрастает.

Практическое применение инсайтов для оптимизации бизнес-процессов

Собранные данные и проведенный анализ сами по себе не несут ценности, если они не трансформируются в конкретные действия и оптимизацию бизнес-процессов.

Этот этап является кульминацией всей системы сквозной аналитики, где инсайты напрямую влияют на увеличение рентабельности инвестиций в маркетинг (ROMI) и повышение общей эффективности компании. Результаты анализа становятся руководством к действию для отдела маркетинга, отдела продаж и даже службы поддержки, создавая основанную на данных культуру принятия решений во всей организации.

Направления для стратегической оптимизации на основе данных

1. Перераспределение маркетингового бюджета

Это наиболее очевидное и быстрое применение результатов сквозной аналитики. Вместо того чтобы полагаться на интуицию, финансовые решения принимаются на основе данных о реальной эффективности каналов. Бюджет может быть перенаправлен с каналов, которые лишь замыкают сделку, на те, что эффективно привлекают новую аудиторию и «воспитывают» ее, или наоборот, в зависимости от выбранной стратегии.

Пример: По данным атрибуции по линейной модели, выясняется, что канал «Внутренний поиск по сайту (поисковые системы Яндекс и Google)» имеет крайне низкую прямую конверсию, но участвует в 80% всех путей, ведущих к покупке, играя роль «воспитателя». Руководство принимает решение не сокращать бюджет на SEO, а наоборот, усилить его, параллельно работая над улучшением юзабилити сайта, чтобы преобразовать этот «воспитывающий» потенциал в большее количество финальных конверсий.

2. Повышение эффективности воронки продаж

Понимание полного пути клиента позволяет точечно воздействовать на него в нужные моменты. Настройка автоматизированных сценариев в CRM-системе, триггерных рассылок или ретаргетинговых кампаний, основанных на действиях пользователя, становится значительно более эффективной. Можно сегментировать аудиторию не только по демографии, но и по стадии воронки и каналам, с которых они пришли.

Пример: Пользователь добавил товар в корзину на сайте, пришел с канала «Контекстная реклама», но не совершил покупку. Сквозная аналитика показала, что такая аудитория хорошо откликается на напоминание по электронной почте. Настраивается автоматический сценарий: если пользователь бросил корзину и его источник - контекстная реклама, через 3 часа ему отправляется письмо с напоминанием и персональным предложением (например, бесплатная доставка).

3. Прогнозирование и стратегическое планирование

Накопив достаточный объем исторических данных о клиентских путях и их эффективности, компания может начать строить более точные прогнозы. Можно моделировать, как изменение бюджета в одном канале повлияет на общие продажи, учитывая его синергию с другими каналами.

Это позволяет не только оперативно оптимизировать текущие кампании, но и разрабатывать более эффективные долгосрочные маркетинговые стратегии.

Пример: Крупный ритейлер, готовясь к сезонному пику продаж, анализирует данные прошлого года. Сквозная аналитика показывает, что в предпраздничный период резко возрастает роль канала «Социальные сети» как катализатора импульсных покупок, при этом ключевым «инициатором» запросов остается поиск. Компания заранее планирует креативную кампанию в соцсетях и синхронизирует ее с усилением семантического ядра в контекстной рекламе, чтобы захватить аудиторию на всех этапах пути.


 

Вывод

Таким образом, внедрение и регулярное использование сквозной аналитики мультиканальных продаж знаменует собой переход компании от разрозненных маркетинговых активностей и субъективных оценок к целостному, основанному на данных управлению коммерцией и коммуникациями.

Эта система превращает сложный, нелинейный путь клиента из хаотичного набора точек касания в понятную и измеримую схему, где каждый канал получает объективно оцененную долю вклада в общий результат. 

Наш конструктор сайтов подойдет для решения любых задач: от простой визитки до мощного интернет-магазина.