Полина Маликова, продюсер факультета «Аналитика и Data Science» в Нетологии, рассказала изданию Rusbase, в чём разница между сквозной, маркетинговой, продуктовой и мобильной аналитикой, какие инструменты в них используются, нужно ли применять все четыре типа и зачем вообще это нужно компаниям.
Продуктовая аналитика
Что это. Продуктовая аналитика — это комплекс методов аналитики, направленный на улучшение продукта, его финансовых, маркетинговых и пользовательских характеристик. Эти данные
важны для эффективности рекламы, удовлетворения болей клиентов и экономии бюджетов компании на всех этапах развития и реализации продукта.
Как это работает. Продуктовая аналитика собирает данные, которые помогают изучать поведение пользователей во время их взаимодействия с продуктом. Эти данные показывают, что происходит с продуктом.
К значимым данным относится:
- какие кнопки нажимают пользователи;
- как часто используют продукт;
- какие функции продукта популярны;
- с какими проблемами сталкиваются пользователи при взаимодействии с продуктом.
Зачем это нужно. С помощью этих данных компания способна удержать пользователя в продукте. Это дешевле, чем привлекать только новых пользователей. Изучив то, как клиент взаимодействует с продуктом, какую пользу он получает и с какими проблемами сталкивается, можно оперативно вносить изменения в продукт, развивать и повышать его ценность.
Инструменты. Python, Google Analytics, Tableau, Amplitude, SQL, SimilarWeb, ClickHouse. Дополнительно, в зависимости от бизнес-задач, продуктовая аналитика может отчасти включать в себя инструменты маркетинговой и мобильной аналитики.
- Разберётесь в аналитических инструментах и сможете строить систему метрик для продукта
- Научитесь собирать данные и принимать на их основе полезные для бизнеса решения
Маркетинговая аналитика
Что это. Маркетинговая аналитика — это анализ маркетинговой кампании на всех уровнях с целью увеличения эффективности рекламы.
Как это работает. Маркетинговая аналитика собирает данные из рекламных каналов и CRM, настраивает метрики, по которым будет оцениваться реклама.
Полученные данные позволяют смотреть:
- откуда пришёл пользователь и с какой рекламной кампании;
- зарегистрировался или нет;
- оплатил продукт или нет и т.д.
Зачем это нужно. По этим данным можно оценивать эффективность каналов рекламы.
Работа с данными помогает понять:
- почему клиенты покупают или не покупают продукт;
- какой бюджет вкладывать в рекламные кампании;
- по каким KPI оценивать результаты рекламных кампаний;
- какие изменения и корректировки нужны на сайте, в продажах, логистике и т.д.;
- как внедрить эти изменения — вручную или автоматизированно.
Инструменты. Google Analytics, A/B-тестирование, R или Python, Power BI или Tableau, Яндекс.Метрика, Power View, Power Pivot, Power Query. Дополнительно: сквозная аналитика и понимание метрик.
- Принимайте решения на основе data-driven подхода
- Прогнозируйте поведение клиентов и визуализируйте результаты
- Выстраивайте сквозную аналитику в компании с нуля
Мобильная аналитика
Что это. Мобильная аналитика строится на базе маркетинговой и продуктовой аналитики. Это анализ эффективности мобильного приложения как продукта.
Актуальность этого вида аналитики в том, что сейчас почти каждая компания на определенном этапе развития бизнеса создает своё мобильное приложение.
Как это работает. В аналитике мобильных приложений выделяются три основных направления: аналитика маркетинга, аналитика продукта, аналитика сторов, где размещаются приложения.
Важные показатели для аналитики мобильных приложений:
- количество загрузок из сторов;
- откуда пользователи узнали про ваше приложение (из стора или по ссылке на сайте);
- ROAS, или окупаемость затрат на рекламу;
- рейтинг приложения;
- надолго ли задерживается ваше приложение в смартфоне;
- платные действия пользователей.
Зачем это нужно. Все это используется для улучшения мобильного приложения как продукта, выявления его слабых сторон. Это позволит скорректировать и
стратегию продвижения продукта на рынке, увеличения вовлечённости и конверсии.
Инструменты. Firebase Analytics, Flurry, AppAnnie, Mixpanel, Facebook Аnalytics, AppMetrica, Amplitude и Adjust.
Сквозная аналитика
Что это. Сквозная аналитика работает на стыке всех вышеперечисленных
типов аналитики. Она осуществляется в различных комбинациях: отдельно на базе маркетинговой, продуктовой или мобильной аналитики, либо сразу на нескольких аналитических системах.
Как это работает. Сквозная аналитика отслеживает весь путь пользователя с момента просмотра им рекламы и до покупки продукта. Поэтому сквозная аналитика представляет собой собранную систему сервисов, баз данных и инструментов аналитики и
визуализации. То есть компания собирает в едином интерфейсе данные по ключевым показателям из различных систем: ROMI, ROAS (return on ad spend), ROI (return on investments), CPO (cost per order), CPA (cost per action), CTR (click through rate).
Данные автоматически собираются по всем каналам маркетинга. В систему сквозной аналитики также внедряются коллтрекинги для отслеживания телефонных звонков. Если компания использует email-рассылку как один из каналов привлечения, то дополнительно подключается и
email-трекинг.
Зачем это нужно. Сквозная аналитика занимает важное место в системе интернет-маркетинга как средство визуализации всех процессов по направлениям маркетинга, продаж, автоматизации и т.д. Она помогает сфокусироваться на анализе событий и
стратегиях, важных для достижения цели бизнеса — получение прибыли.
Инструменты. Вариантов для построения индивидуальной для каждой компании сквозной аналитики множество.
Вот один из примеров, какие инструменты могут использоваться:
- данные выгружаются из коллтрекинга, системы веб-аналитики и CRM;
- выгруженные данные стримингуются в базу данных Google BigQuery;
- данные обрабатываются с помощью BI-платформ, чтобы рассчитать дополнительные параметры: LTV, ROMI;
- информация о транзакциях из системы учета также передается в Google BigQuery;
- данные визуализируются в Google Data Studio или Microsoft Power BI.
- Научитесь настраивать систему аналитики с нуля, чтобы правильно распределять бюджет на рекламу и не терять прибыль
- Будете знать, сколько денег приносит реклама
- Научитесь видеть весь путь клиента
Какая аналитика нужна компаниям
Data-driven подход стал тенденцией — бизнес любого уровня так или иначе использует инструменты и методы аналитики. Поэтому решения, принимаемые сегодня не на основе данных, приводят к неконкурентоспособности на рынке и растрате бюджетов на каналы и компании, которые на самом деле не приносят прибыль.
И бизнесу в идеале нужно разбираться и владеть всеми четырьмя направлениями аналитики. Потому что все данные так или иначе связаны между собой и имеют большое значение для общего результата.
Другой вопрос, может ли компания охватить сразу весь объём инструментов аналитики. Например, настройка сквозной аналитики в самой простой вариации занимает 1–3 месяца. Но потом ее всё равно нужно поддерживать и корректировать на постоянной основе.
Выбор вида аналитики зависит от продукта.
Допустим, если продуктом компании является мобильное приложение, то достаточно настроить мобильную аналитику, которая уже включает в себя метрики по аналитике маркетинга, продукта и сторов. Другие инструменты
аналитики являются второстепенными, их можно не подключать.
Если у компании нет мобильного приложения и продукт компании размещён на сайте, то вам потребуются маркетинговая и продуктовая аналитики. Они нужны, чтобы отслеживать маркетинговые и продуктовые активности и проверять их на соответствие бизнес целям.
Если помимо продукта на сайте компания выпускает дополнительно мобильное приложение, то к системе из продуктовой и маркетинговой аналитики добавляется и мобильная аналитика.
Сквозная аналитика объединяет результаты анализа всех видов аналитики в единое целое. Вне зависимости от размера бизнеса она позволяет построить и внедрить систему общей отчетности, которая показывает соотношение продукта и маркетинга.
Использование инструментов сквозной аналитики зависит от размера бизнеса. Для небольших компаний подходят пакетные предложения, например, системы Roistat. Пакетное решение позволяет уйти от настройки сложной системы аналитики и сосредоточиться только на тех показателях, которые нужны небольшому проекту. Это оптимальный вариант, например, для салона красоты, владельцу которого нужно посмотреть, насколько эффективны маркетинговые коммуникации. Но если компания крупная, сложная и многоуровневая, то пакетные решения не подойдут. Полученный отчёт будет слишком общим без учёта нюансов. Таким компаниям нужно разрабатывать собственные ПО и систему сквозной аналитики. Чтобы ее настроить, компаниям лучше нанять специалиста, который:
- знает метрики и бизнес-процессы;
- понимает, откуда брать данные и откуда идут лиды, чтобы грамотно построить схему взаимодействия;
- понимает, как будет поступать информация и какие источники будут браться для анализа.
- Научитесь с нуля собирать, анализировать и презентовать данные
- Освоите актуальные инструменты анализа данных:Hadoop и NoSQL
- Сможете находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста
Как получить максимум
- Каждый бизнес и процессы в нём индивидуальны. Поэтому нужно в первую очередь четко определить, какая информация на текущем этапе является наиболее важной для бизнеса. И от поставленных целей постепенно собирать свою систему инструментов аналитики данных.
- Если ваш продукт — мобильное приложение, достаточно настроить мобильную аналитику. Если продукт размещен на сайте, нужны маркетинговая и продуктовая аналитики.
- Сквозная аналитика позволит построить и внедрить систему общей отчетности. Для небольшой компании подойдет пакетное решение, но если у вас крупный и сложный бизнес, лучше разработать свое ПО и построить свою систему.
Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.
