Электронная коммерция Яндекс Метрики или сквозная аналитика? Что выбрать?

Хватает ли информации из Яндекс Метрики для оптимизации контекстной рекламы и увеличения продаж? Зачем тратить время и ресурсы на внедрение сквозной аналитики, если данные о конверсиях можно передать в Метрику бесплатно? Среди e-com маркетологов распространено мнение, что этого будет достаточно. Мы в МАКО поспорим с таким подходом, а в качестве доказательства приведем кейс интернет-магазина весового оборудования. После отказа от Яндекс Метрики, мы увеличили доход на 30% при доле рекламных расходов в 9%.

Информации, получаемой через электронную коммерцию Яндекса, не всегда достаточно для принятия осознанных решений:

1. В B2C реальная выручка может быть меньше ожидаемой. Пользователи могут добавить товар в корзину, но не совершить покупку, либо сделать заказ, но не оплатить его.
2. В B2B электронная коммерция может как раз недооценивать реальный доход. Она не учитывает конверсии не через форму заказа: телефонный звонок, обращение по email, на Whatsapp или Telegram.
3. Яндекс Метрика не может охватить все источники данных, значит не выйдет посчитать выручку и затраты со всех каналов коммуникации с ЦА. Некоторые решения придется делать наугад.

Сквозная аналитика собирает воедино информацию из различных рекламных систем, CRM-сервисов и иных источников трафика. Она отслеживает каждое действие пользователя на каждом этапе взаимодействия с интернет-магазином — начиная с клика по рекламе и заканчивая оплатой заказа.

Главный плюс сквозной аналитики — возможность учитывать не просто количество заказов на сайте, а реальные доходы, которые поступают в кассу. Благодаря этому вы можете посчитать эффективность каждого канала коммуникации и эффективнее распределить бюджет: сфокусироваться на тех источниках трафика, которые приносят наибольшие доходы.

Продемонстрируем важность сквозной аналитики и сравним выручку от рекламного трафика за один и тот же месяц.

Например, электронная коммерция в Метрике показывает 1,97 млн руб.:

Данные со всех источников

Таким образом, почти 60% заказов Яндекс Метрика «не видит».

Такая ситуация часто возникает в сфере B2B, где клиенты могут переходить на сайт через рекламу, но совершать заказы по телефону или через электронную почту. Как определить, какие источники трафика приносят наибольшие доходы? Именно этим вопросом задавался наш клиент, и сквозная аналитика предоставила ему ответы.

В марте 2022 года к нам пришел клиент, занимающийся продажей весового оборудования для организаций. Ведет бизнес с разными предприятиями, начиная от строительных компаний и автосервисов, и заканчивая лабораториями и ювелирными мастерскими. Однако, наиболее популярной нишей были товарные весы, предназначенные для использования в торговле и общепите.

Ранее с клиентом работал маркетолог-фрилансер, но он не мог понять, как показатели контекста можно улучшить. И клиент начал искать нового исполнителя.

Основной задачей клиента было выяснить, насколько эффективна контекстная реклама и приведут ли дальнейшие инвестиции в нее к росту бизнеса.

У клиента были недостаточные сведения о своих покупателях:

1. Покупатели осуществляли заказы не только через корзину на сайте, как это обычно бывает в B2C сегменте, но и по email, телефону, с помощью мессенджеров. Клиент вел учет общего объема продаж, без разбивки по конкретным каналам.
2. Цикл покупки в данной нише короче, чем в среднем по другим сегментам B2B — около двух недель.

Интернет-магазин клиента был настроен с учетом электронной коммерции Яндекса Метрики. Мы предложили построить систему аналитики, которая учитывала бы продажи по контекстной рекламе независимо от того, какой канал коммуникации использовал покупатель.

В целом клиент уже был готов к внедрению сквозной аналитики, что упрощало нашу задачу. Он работал с RetailCRM, специализированной системой для интернет-магазинов, которая отличалась от других продуктов тем, что в ней не было разделения на лиды и сделки, что исключало дублирование данных. Кроме того, в системе присутствовало большое количество статусов заказов, можно было точнее отслеживать историю заказов.

Мы рекомендовали использовать сервис CallTouch. Он известен в первую очередь как коллтрекинг, но и сквозная аналитика в нем тоже есть. Причем она предоставляется бесплатно в дополнение к отслеживанию звонков.

Но заказчик не был готов предоставить доступ к своей CRM-системе ни нам, ни специалистам CallTouch. Ему было важно обеспечить максимальную безопасность своей клиентской базы.

Он решил попробовать самостоятельно настроить интеграцию, но обнаружил, что это довольно сложно для непрофессионалов. Внедрение несколько раз переносилось, и мы продолжали работать с данными из Яндекс Метрики.

Тем не менее мы настроили:

• Коллтрекинг — для анализа входящих звонков по рекламе.
• Email-трекинг — для учета обращений по почте. Мы учитывали как онлайн, так и офлайн конверсии.

В конце марта 2022 года мы запустили первые рекламные кампании. Сфокусировались на гипотезе о том, нужно ли оптимизировать кампании по реальным отправкам форм. У клиента были:

• стандартная форма заказа через корзину,
• запрос цены для юрлица
• две формы заказа в один клик: из корзины и карточки товара.

Но настроить цели в Яндекс Метрике так, чтобы не искажать данные об отправке форм, было невозможно. Конверсии задваивались — на такой статистике нельзя было оптимизировать РК.

Совместно с разработчиком со стороны клиента мы создали цели по отправке форм с использованием JavaScript-событий. С начала апреля каждое целевое действие учитывалось отдельно и только один раз.

Через 4 месяца мы попали в тупик. В июне заявок с рекламы стало на 10% меньше по сравнению с маем, несмотря на праздники. 462 заявки в июне против 508 в мае. Все из-за неспособности анализировать источники для всех сделок.

Чтобы продемонстрировать клиенту важность проблемы, мы дали конкретный пример того, как неполная статистика искажает данные. В июне по данным о рекламном трафике стоимость заполнения формы составила 1483 рубля, а стоимость лида — 867 рублей.

Если добавить к этому отчету данные email-трекинга, то мы получаем еще 115 заявок:

А рекламный бюджет остался прежним, значит, лид подешевел еще на 25%

На этом этапе клиент уже доверял нам и предоставил доступ к CRM. В июле 2022 года мы совместно с CallTouch настроили соответствующий функционал. Далее, мы оптимизировали передачу данных, чтобы каждая сделка сразу формировалась с определенными статусами, что делало более удобным отслеживание источников конверсии.

С этого момента началось самое интересное.

После внедрения системы сквозной аналитики мы подтвердили гипотезу о том, что в B2B далеко не все клиенты совершают покупки онлайн. Оказалось, что всего половина лидов из рекламы оформляют заказы через формы на сайте, в то время как примерно четверть заявок приходится на звонки и письма.

Мы проследили все переходы по рекламе, которые конвертировались в заказы. Вот сводная статистика за год:

С самого начала мы тестировали различные форматы рекламы. Внедрение сквозной аналитики позволило нам получить более точную информацию о работе каждого формата.

Наши выводы:

• Товарная кампания оказалась наиболее эффективной, и клиент решил выделить на нее наибольший бюджет.
• Динамические поисковые кампании были гораздо более экономичными, чем мы изначально предполагали. Стоимость отправки формы с сайта составила 2700 рублей, а учет звонков с этого источника снизил эту цену до 1255 рублей. Это все равно выше средней стоимости лида, но формат оказался важным для клиента, так как реклама отображалась в результатах поиска по категорийным запросам.
• Мы объединили рекламные кампании для Москвы и регионов, оставив повышающую корректировку для объявлений, показываемых в столице. Когда они работали отдельно, недоставало данных для эффективного обучения кампаний. Благодаря этому выросло число заказов.
• Смарт-баннеры, в свою очередь, показали себя непродуктивными, и мы приняли решение отключить их.

Сквозная аналитика стала ключевым фактором в контроле за эффективностью наших рекламных кампаний. Если на начальном этапе бюджеты были от 200 000 до 300 000 рублей, то теперь они увеличились до диапазона 400 000 - 500 000 рублей.

С учетом масштабирования, доля расходов на рекламу остается на стабильном уровне, примерно 9%.

Мы вновь подтвердили, что для интернет-магазина недостаточно просто настроить электронную коммерцию. Нужно цифровизировать данные по всем источникам трафика, чтобы оценивать эффективность каждого из них и более качественно настраивать рекламные кампании, ориентируясь не на конверсии в Метрике, а на реальные продажи.

Сквозная аналитика особенно нужна тем интернет-магазинам, которые:

• Работают с разными источниками трафика, такими как контекстная реклама, таргетированная реклама, SEO, размещение в СМИ и сотрудничество с блогерами.
• Используют разнообразные элементы конверсии, такие как формы записи, заказа обратного звонка, e-mail, чаты и мессенджеры, а не только стандартную кнопку "Купить".
• Внедрили CRM-систему и подключили ее к сайту.