Как устроена маркетинговая аналитика: от сбора данных до визуализации

Эксперт digital-performance агентства iProspect (входит в dentsu Russia) Александр Лебедев подготовил материал о том, как бизнесу анализировать аудиторию своего сайта и отслеживать конвертацию посетителей в покупателей. В колонке эксперт рассказывает о том, какие задачи решает маркетинговая аналитика, как собирать данные с помощью Яндекс Метрики и что делать с ними дальше.

Задачи маркетинговой аналитики

Маркетинговая аналитика помогает отслеживать поступающий на сайт трафик и оценивать эффективность работы каждого канала на всём пути пользователя до совершения целевого действия. Это значит, что можно:

  • анализировать, из каких каналов на сайт приходит основной поток пользователей;

  • лучше понимать целевую аудиторию, определяя характеристики наиболее ценных и вовлечённых пользователей;

  • исследовать поведение, интересы и лояльность групп пользователей в различных срезах (например, местоположение, устройство, браузер);

  • отслеживать выполнение целевых действий (например, покупка, отправка заявки, регистрация) и строить воронки;

  • рассчитывать и контролировать в динамике стоимость привлечения лида (CPL) и целевого действия (CPA);

  • оценивать в динамике показатели ROI и ROMI — отдачу от платных рекламных кампаний и каналов с применением разных моделей атрибуции.

Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*

Как получить измеримые результаты в фарммаркетинге.

Показываем на примерах →

Спецпроект

Процесс маркетинговой аналитики состоит из трёх основных этапов: сбор и первичный анализ данных, хранение и продвинутая обработка, визуализация данных.

Сбор данных

Собирают и анализируют данные пользователей в Яндекс Метрике — это бесплатная система веб-аналитики. Для начала работы с ней необходимо создать счётчик и установить соответствующий код на всех веб-страницах сайта.

Пошаговая инструкция: как создать и установить счетчик Яндекс Метрики.

Что умеет Яндекс Метрика:

  • отслеживать трафик с различных устройств;

  • получать информацию о местоположении, устройстве и браузере посетителей;

  • понимать пользовательские события, включая создание воронок и составных целей из нескольких шагов;

  • составлять подробную отчётность по онлайн-покупкам;

  • записывать действия пользователей с помощью вебвизора (клики, переходы, удержание внимания на изображении);

  • создавать кастомизированные отчёты с различными параметрами и метриками;

  • объединять и получать данные о расходах из разных рекламных источников и данные о заказах и доходах из CRM.

Обработка данных

Яндекс Метрика предоставляет доступ к отчётам с агрегированными данными. Для решения собственных аналитических задач существующих отчётов часто не хватает. Это может быть расчёт воронок и когорт, а также построение сквозной аналитики. В таком случае нужна более продвинутая аналитика на основе сырых неагрегированных данных. Для выгрузки неагрегированных данных из Яндекс Метрики используют специально разработанный сервис Logs API.

Дальше хранить и управлять полученными сырыми данными можно через системы управления базами данных, например, ClickHouse, который изначально и разрабатывался для онлайн-обработки аналитических запросов Яндекс Метрики.

Для развёртывания и управления ClickHouse будет полезным решение Yandex Managed Service for ClickHouse в инфраструктуре Яндекс Облака. Его основные преимущества:

  • скорость развёртывания системы;

  • легкость в обслуживании;

  • безопасность данных;

  • скорость обработки больших данных;

  • возможность агрегировать данные из различных систем для построения сквозной аналитики.

Читайте также  Персональный месседж. Как простая персонализация рекламы в Facebook и Instagram снижает CPM и CPC

Визуализация данных

Заключительный элемент аналитической системы — визуализация данных. Большинство компаний для контроля и мониторинга эффективности используют дашборд, представляя ключевые показатели в виде понятных графиков и набора отчётов с подготовленными настройками (фильтры, сегменты, группировки).

Такой дашборд может выступать и в роли самостоятельного инструмента для работы с данными, чтобы изучать и сравнивать данные на графиках и в таблицах в различных срезах. Визуальная информация лучше воспринимается, позволяет быстрее находить и делать аналитические выводы, на основе которых можно принимать решения.

У Яндекса есть сервис визуализации и анализа данных — Yandex DataLens, который быстро создаёт как отдельные графики для проверки гипотез, так и полноценные дашборды с ключевыми бизнес-метриками для всей команды. Решение уже готово для интеграции с ClickHouse: это даёт доступ в несколько кликов к хранящимся данным без разработки дополнительных сторонних скриптов.

Детальный пример применения и построения описанной инфраструктуры для продвинутой обработки данных, включающий построение воронок и когорт с подключением и использованием ClickHouse доступен по ссылке.

Рекомендуем:

  • Martech глазами маркетолога
  • Как маркетинг-аналитика помогает бизнесу принимать взвешенные решения и расти
  • Data-driven и MarTech — без чего невозможен маркетинг будущего
  • Как готовить стратегию для продвижения бизнеса в период неопределённости. И нужно ли
  • Как найти «утечку» продаж с помощью сквозной воронки в Power BI
  • «Плакать и пробовать снова пока не взорвёт»: почему шаблоны и скрипты — признак плохого маркетолога

Хотите рассказать на Коссе о своих продуктах или услугах? Изучите наш прайс и напишите на sales@cossa.ru — поможем выбрать подходящий формат и выпустить сильный текст.

Источник: cossa.ru

Строй Сам