Проблема потери данных в маркетинге

Расскажу о проблеме потери данных в маркетинге. Текст будет полезен для собственников и генеральных директоров.

Факт

Мощной проблемой в аналитике в SEO-маркетинге является потеря данных. Данные теряются удивительнейшим образом. Это является нормой. Не в том смысле, так и должно быть, а с той, что это реально встречается постоянно.

Элементы потери данных:

  • Рекламные кабинеты
  • Сайт (система аналитики)
  • CRM
  • Сквозная аналитика
  • Продажи

Элемент 1. Рекламные системы и системы аналитики.

Основная цепочка такая: есть некие изначальные данные, есть статистика внешних систем. Например, Яндекс Директ. Данные из Яндекс.Директа не всегда совпадают с данными Яндекс.Метрики, которая принадлежит к этой же системе. Почему?

  1. потому что разные алгоритмы подсчёта аудитории.
  2. Банально, не все люди доходят. То есть человек мог выйти из точки А, (кликнуть на рекламу), и скрипт Яндекс.Директа посчитал, что он кликнул. Но при этом он не дошел до сайта. И тогда Яндекс.Метрика не посчитает.

Элемент 2. Данные в CRM

Второе искажение происходит, когда Вы смотрите статистику уже какой-нибудь Вашей системы CRM. Вот это самый ключевой момент. Очень важен он потому что данные в CRM являются приоритетными для построения всей аналитики. Для UNIT-экономики, понимания стоимости привлечения клиента, прогнозирования продаж и так далее. Но данные чаще всего не совпадают. И надо максимально усиленно снижать расхождение между системами рекламными и аналитическими, и системой CRM.

Боковой Элемент  2. Сквозная аналитика

Боковым ответвлением являются данные какой-нибудь системы сквозной аналитики. Здесь расхождение данных — это в первую очередь не учет квалификации лидов. Например, к Вам в систему падают все подряд лиды. Ваш отдел продаж считает некоторые лиды не квалифицированными, например, спам или нецелевое заполнение формы. Они не должны попадать в сквозную аналитику. Или должны, но иметь отдельные этапы аналитики. Все лиды и квалифицированные. Не стоит переходить к учету “хороших” лидов пока не сможете получить совпадение по “все лиды”.

В общем, в работе со сквозной аналитикой самой основной, чаще всего встречающейся, является проблема атрибуции. Но так или иначе у Вас должна быть такая точность данных, которая Вас устраивает.

Элемент 3. Данные продаж

Последний этап расхождения — это продажи. В сквозной аналитике мы можем видеть данные, что, например, мы ничего не продали. Или, наоборот, видеть слишком завышенный прогноз по продажам. А в реальности всё по-другому и выясняется это на планерке. Связано это опять-таки с неактуальностью данных в CRM, некорректной атрибуцией с массой различных проблем.

Куда бежать?

В рамках этой статьи на самом деле неважно, почему данные расходятся. Важно то, что Вы должны понимать, что на каждом из этих четырёх этапов есть потеря данных и Вам нужно обеспечить их тождественность. То есть Вам нужна табличка с данными по конверсиям из всех четырёх систем. Так, чтобы мы просто визуально видели, как эти данные радикально или, наоборот, не радикально отличаются.

Важно: чем больше разных систем Вы используете, тем больше рисков, которые нужно контролировать.

А анализ нужно поручить специалистам и контролировать достижение им максимальной точности данных.

 

 

0 Shares: