Как отказы на сайте влияют на SEO в Яндексе и Google
Как поисковики определяют показатель отказов и как настроить его подсчет в системах веб-аналитики
Чтобы правильно оценить эффективность рекламных каналов
Сквозная аналитика — инструмент, который автоматически считает, окупились ли ваши вложения в рекламу. Но чтобы ее подключить, нужно учитывать несколько важных моментов. Если их проигнорировать, сквозная аналитика не сможет корректно работать. Команда платформы Ringostat рассказывает, что нужно проверить, настроить и, возможно, поправить перед подключением этого полезного инструмента.
Существуют разные способы построения сквозной аналитики, но все они сводятся к одному принципу. Для расчета ROMI (Return on marketing investment — показатель возврата инвестиций в маркетинг) нужно сопоставить расходы на рекламу с доходами от нее. Эти данные сквозная аналитика запрашивает из других систем. И если в них что-то настроено некорректно, то и на выходе вы получите искаженную картину.
Принцип, по которому сквозная аналитика может собирать данные
Ниже мы расскажем, что учесть перед подключением сквозной аналитики. Почему это важно: на основе отчетов вы будете принимать решения, которые напрямую повлияют на количество лидов и в конечном итоге на прибыль (например, перераспределение бюджета между рекламными каналами).
Чтобы по отчетам сквозной аналитики можно было сопоставить окупаемость рекламы на разных площадках, нужны данные обо всех источниках, откуда могут приходить клиенты. Для этого необходимо четко представлять, как строится путь вашего покупателя и через какие каналы он может обращаться к вам.
Вот лишь несколько примеров источников, которые могут приводить клиентов:
Чтобы ничего не упустить, лучше построить лид-модель со всеми каналами, которые могут привлекать клиентов. Вполне возможно, что при ее составлении вы заметите пробелы, которые нужно заполнить, чтобы понять, откуда приходят покупатели:
Отдельное внимание уделите тому, через какие каналы связи к вам обращаются клиенты.
Словом, нужно охватить все каналы, через которые могут поступать лиды. И отследить, какая реклама приводит в них пользователей.
Пример того, как данные об источниках звонков собираются в отчетах коллтрекинга
После интеграции информация из всех этих сервисов будет передаваться в сквозную аналитику. Система будет понимать, какая реклама приводит к звонкам, письмам или обращениям в чат. И сможет сопоставить затраты на эти источники с полученной прибылью.
Убедитесь, что в системе веб-аналитики отслеживаются все принципиально важные для вас цели. Они зависят от вида бизнеса, но можно выделить несколько универсальных:
Опять-таки, чтобы понимать, какие события являются ключевыми — проанализируйте путь клиента. И зафиксируйте, какие действия он может совершать на сайте перед покупкой. О настройке целей читайте в справках систем веб-аналитики:
Когда цели настроены корректно, система сквозной аналитики сможет отследить, какие источники приводят к совершению целевого действия.
Отслеживание целей-звонков
Отдельно остановимся на целях по звонкам — потому что, по нашему опыту, пользователи часто неправильно их анализируют. После интеграции коллтрекинга и системы веб-аналитики в последнюю начинают передаваться данные о звонках вместе с источниками. Но по умолчанию у них всего одна цель — «Все звонки». Согласитесь, это малоинформативно. Ведь под такую цель попадают пропущенные обращения, спам, входящие и исходящие и т. д. Поэтому советуем отдельно настраивать цели на разные статусы звонков. Так будет ясно, какая реклама приводит к входящим обращениям от потенциальных клиентов, а какая просто гонит «мусорный» трафик.
Например, на скрине ниже видно, что органика Google привела максимум целевых звонков — PROPER. Целевой звонок — это разговор с клиентом, который продлился дольше определенного времени. Это время пользователь самостоятельно задает в настройках коллтрекинга. Например, если знает, что в его нише предметный разговор с покупателем длится более трех минут.
Так можно посмотреть количество звонков с разным статусом в разбивке по источникам
Важнейшая вещь для сквозной аналитики, да и для веб-аналитики в целом — корректная разметка UTM-метками. Они позволяют собрать детальную статистику о том, как работает весь контент, который вы размещаете в интернете: разные виды рекламы, нативные интеграции, статьи на внешних порталах со ссылками на сайт и т.п. Разметка UTM универсальна, ее понимают все системы веб-аналитики. В отличие, например, от gclid (автопометка ссылок в Google Ads, которую понимает Google Аналитика) и yclid (аналогичная разметка для Яндекс.Директа, которую считывает Метрика).
UTM-метка — это параметр, который зашивается в ссылку и показывает, из какого источника пришел пользователь. Когда пользователь переходит по такой ссылке, система аналитики считывает прописанную в ней информацию и понимает, откуда пришел посетитель. Проставлять UTM-метки можно по такому принципу:
Чтобы не прописывать их каждый раз руками, используйте специальные сервисы.
Допустим, мы хотим разместить информацию о распродаже в соцсетях партнера N. Ссылка из этого поста должна вести на ваш сайт. Для этого в сервисе UTM-разметки нужно заполнить соответствующие поля:
В итоге получаем автоматически сгенерированную ссылку, которую можно скопировать:
Сквозная аналитика берет информацию о расходах на кампании из рекламных кабинетов, а о доходах — из CRM. Чтобы сквозная аналитика правильно рассчитывала рентабельность рекламы, CRM нужно правильно вести. Ниже рассмотрим, что имеется в виду.
Так в CRM выглядит информация, которую передает коллтрекинг об источнике звонка
Чтобы менеджеры правильно вели сделки в CRM, рекомендуем написать детальную инструкцию для них. В ней пошагово опишите, что должен делать сотрудник на каждом этапе проработки клиента.
Что стоит обязательно учесть:
Рекомендуем всех новичков тестировать на знание этого документа.
Фрагмент инструкции для менеджеров по работе с CRM
Это важно не только для сквозной аналитики, но и для маркетинга в целом. Так вы будете понимать, во сколько вам обходится привлечение лидов, и во сколько — привлечение полноценных покупателей. Плюс к этому вы сможете оценить качество трафика из конкретного источника.
Если не классифицировать обращения, то маркетинг может бодро отчитываться о том, что привел 500 лидов за месяц — но среди них будет всего с десяток реальных клиентов.
Один из вариантов классификации лидов:
Еще один вариант классификации — модель «Водопад спроса»:
Она более развернутая. На верхнем этапе воронки добавляется «Inquiries» (так называемые «сырые лиды» или запросы), а между MQL и SQL есть еще группа SAL (Sales Accepted Leads) — лиды, принятые в работу отделом продаж. Завершают классификацию проигранные или закрытые сделки.
Возможно, стоит создать на основе популярных моделей свою внутреннюю классификацию, ориентированную на ваши бизнес-процессы. Например, у нас в Ringostat есть еще один тип лидов — это все пользователи, которым менеджеры провели демо.
Классификация полезна еще и тем, что так можно легко понять, кто виноват в отсутствии прибыли. Например, если было много SQL, а закрытых сделок мало, значит проблема в отделе продаж. Ведь маркетинг свою работу сделал и привел качественные лиды.
Если вы учтете наши советы, то получите максимум пользы от сквозной аналитики. Результатом ее подключения может быть такой наглядный отчет:
Глядя на последние три столбца можно сразу понять, окупились ли вложения в рекламу, были ли из нее выигранные сделки и на какую сумму.
Без сквозной аналитики специалист видит только разрозненные промежуточные результаты. Да и то в разных системах: Google Analytics, коллтрекинге, CRM и т. д. Вооружившись этим отчетом, вы сможете грамотно распределить бюджет и получить больше эффекта от рекламы за те же деньги.
Как поисковики определяют показатель отказов и как настроить его подсчет в системах веб-аналитики
Советы по оптимизации, кейсы, комментарии экспертов
Инструкция для тех, кто еще только готовится перейти на Google Analytics 4
— Мы только спросить: нужен трафик и лиды из поиска Яндекса и Google?
Подключите бесплатное продвижение на 2 недели и получите взрывной рост позиций в Яндексе и Google, целевой трафик и продажи.
Настоящим Я даю свое полное согласие на получение электронных уведомлений (на указанные мой абонентский номер и адрес электронной почты), а также выражаю явное и полное согласие на сбор, хранение, обработку и передачу персональных данных, согласно положениям, изложенным в Политике конфиденциальности, расположенных по адресу: promopult.ru/rules.html?op=private, с которыми я ознакомился и принял.