Вы несколько месяцев развиваете SMM на проекте и вроде все идет хорошо — есть прирост подписчиков, лайки и репосты, аудитория вовлекается в дискуссии и в целом хорошо реагирует на контент.

• Российские ученые нашли способ улучшить ионные двигатели для космических кораблей

  Read

  

Но есть ли продажи?

Ведь бизнес платит не за цифры рядом с сердечками. Его волнуют совсем другие показатели — количество заявок, конверсия, стоимость лида, окупаемость инвестиций. Ответить на вопрос про продажи и оценить эффективность SMM с точки зрения бизнес-показателей помогает сквозная аналитика. Разбираемся, как ее настроить для социальных сетей.

Общая схема сквозной аналитики соцсетей

Начнем с того, что сквозная аналитика — это не только про соцсети. Такой подход к анализу эффективности маркетинга позволяет отследить полный путь клиента — от первого касания до повторных продаж. А значит система должна охватывать все маркетинговые каналы и площадки, а также данные о продажах.

С помощью такого углубленного анализа бизнес может:

• Оценить эффективность всего маркетинга и продаж в целом.
• Найти и исправить «узкие» места — например, отключить или оптимизировать неэффективные кампании.
• Выявить и масштабировать удачные решения — например, перераспределить бюджет в пользу SMM, если он приносит дешевые заявки.
• В целом — принимать решения в маркетинге на основе данных, а не потому что «так все делают» или «этот креатив понравился кошке главбуха».

Лия Канарская, SMM-специалист:

Без сквозной аналитики трудно определить время принятия решения о покупке в социальной сети и узнать первоисточник.

Например, у нас несколько продуктов: курсы, марафоны и годовые программы. Размещаем рекламу у микро-блогеров в Инстаграм. Они указаны как отдельный источник в системе аналитики.

Ссылки на внешний сайт в Историях действительны 24 часа. После размещения мы можем посчитать число продаж / регистраций для отдельного блогера / повторной рекламы у него же.

Но кроме Историй, есть еще реклама аккаунта. Новые подписчики могут прийти от этого блогера или другого блогера, потому что аудитории пересеклись, и мы им о себе напомнили. Через какое-то время, подогревая новых подписчиков, мы получаем продажи. Но первоисточник уже не определить, потому что тот же подписчик может зайти во ВКонтакте или Facebook и подписаться там, где ему удобнее.

В такой ситуации все что мы можем — замерять охваты, разделять их по источнику и считать цену. Так, мы разделяем таргетированную рекламу в Инстаграме и охват от блогеров. Но зависимость «больше охват — больше продажи» неверна. Чтобы видеть первоисточник и понимать, откуда на самом деле пришел клиент, нужны ассоциированные конверсии и сквозная аналитика.

Необходимость сквозной аналитики в целом сейчас уже понимают многие — конкуренция в интернет-рекламе растет, а вместе с ней — стоимость лида и бюджеты. Однако часто система включает каналы, которые, казалось бы, приводят подавляющее большинство лидов — контекстную рекламу, email-рассылки и партнерские сети, если с ними плотно и активно работают. Однако, не учитывая SMM в общей схеме пути клиента, можно не увидеть, какое влияние продвижение и реклама в соцсетях оказывают на продажи.

Виктор Терещенко, менеджер по продукту CoMagic

С каждым днем влияние социальных сетей увеличивается: растет число переходов, обращений и продаж из этого источника. Соответственно, увеличивается и «присутствие» социальных сетей в системах сквозной аналитики. Стоит отметить, что влияние соцсетей как рекламного канала может быть и «незаметным» для владельца бизнеса, но при этом вносить ощутимый вклад.

Допустим, у нас была какая-то активность в таргетированной рекламе, клиент заинтересовался продуктом — перешел на сайт. Ушел с сайта. Затем было еще несколько касаний с сайтом, которые ничем не закончились. В конце концов человек вспомнил про товар, просто вбил его название в поисковике, перешел по рекламе в Яндекс.Директе и купил. В системе сквозной аналитики, в том числе в CoMagic, можно учитывать все эти касания клиента с брендом и видеть вклад того или иного рекламного канала. Это называется работой с моделями атрибуции.

Мы привыкли к тому, что самые горячие лиды приносит контекстная реклама, но может оказаться так, что именно соцсети подогревают их.

С бизнесом все понятно, но зачем разбираться со всем этим SMM-специалисту? Сквозная аналитика — не самый простой способ анализа эффективности продвижения. Чтобы освоить ее, научиться настраивать и пользоваться данными, потребуется время. Но это стоит того. Имея перед глазами полную картину по трафику из соцсетей, вы сможете:

• Понять, какие ваши решения сработали так, как вы ожидали, а какие — нет.
• Найти способ повысить отдачу от продвижения, а значит — принести больше пользы клиенту.
• Продемонстрировать клиенту, что «весь этот ваш SMM» вообще-то приносит его бизнесу конкретные деньги.
• Повысить свою ценность как специалиста, а значит — и стоимость своих услуг.
• Чувствовать себя увереннее, принимая решения на основе данных и согласуя их с клиентом.

Виктор Терещенко, менеджер по продукту CoMagic

Чтобы число подписчиков, узнаваемость бренда и социальный трафик росли, необходимо регулярно анализировать результаты и тестировать гипотезы. Если вы откажетесь от аналитики, то не получите данные, с помощью которых можно проследить всю цепочку взаимодействия с потенциальным покупателем и построить эффективную стратегию. В результате потеряете лиды и, возможно, продажи.

Если мы вас убедили, что сквозная аналитика — это важно и нужно, переходим к схемам 😉

Поскольку сквозная аналитика охватывает весь маркетинг и продажи, укрупненно ее схема выглядит так:

Соцсети — один из маркетинговых каналов, поэтому для целей сквозной аналитики мы должны передавать в систему данные о:

• расходах на рекламу и продвижение;
• трафике, звонках и заявках, которые приносит этот трафик;
• доходах и прибыли от продвижения в соцсетях.

Схематично это может выглядеть так:

Чтобы точно видеть в статистике, какой трафик пришел с таргетированной рекламы, а какой — от блогеров, не забывайте про UTM-метки. С их помощью можно отследить эффективность конкретного размещения и креатива.

Выбираем сервисы для настройки сквозной аналитики в SMM

Прежде чем переходить к настройке сквозной аналитики, нужно подобрать инструменты, которые помогут получить данные, увязать их в единую систему и визуализировать.

Для аналитики соцсетей существуют десятки крутых инструментов. Они считают вовлеченность, анализируют целевую аудиторию, вычисляют лучшие посты и дают рекомендации по продвижению. Однако ни один из узких аналитических инструментов, заточенных под SMM, не справится со сквозной аналитикой в одиночку. Просто потому что они не умеют получать данные о продажах из CRM, считать звонки, учитывать конверсии на сайте и считать их ценность. А ведь есть еще контекстная реклама, SEO, email, данные о которых тоже нужно подтягивать в общую систему.

Поскольку мы говорим о сквозной аналитике для соцсетей, то подключение других источников платного трафика опустим, чтобы не раздувать материал. Представим, что в нашей экосистеме есть сайт, трафик на который идет с таргетированной рекламы и постов во ВКонтакте и Инстаграм. Заказы оформляют на сайте и звонят по телефону. Есть отдел продаж, офлайн-магазинов нет. С такими вводными для построения сквозной аналитики нужны:

• система веб-аналитики;
• сервис коллтрекинга;
• CRM;
• Google Таблицы;
• Google Tag Manager;
• сервис импорта SMM-данных;
• сервис отчетности и визуализации.

Пройдемся по каждому пункту подробнее.

Система веб-аналитики. Стандартно используются Google Analytics и / или Яндекс.Метрика. Нужны, чтобы собирать и интерпретировать данные о:

• событиях на сайте;
• трафике из рекламных источников;
• поведении посетителей и покупателей;
• звонках и заявках;
• продажах, статусах сделок, выручке.

Google Tag Manager — диспетчер тегов, который позволяет подключать к сайту разные сервисы статистики и получать данные о трафике, поведении посетителей и разных событиях.

Хорош тем, что на сайт нужно установить один единственный скрипт. Все остальные счетчики и цели настраиваются в интерфейсе GTM.

Сервис импорта SMM-данных. Из десятков аналитических SMM-инструментов нам подойдут те, которые умеют не только забирать и структурировать данные из рекламных кабинетов и аккаунтов соцсетей, но и передавать их дальше — в системы веб-аналитики и визуализации данных.

Вообще решить задачу можно двумя способами:

• Экспортировать данные из соцсетей вручную в формате xls или csv и затем загружать их в сервис веб-аналитики — вручную или через расширения Google Таблиц.
• Использовать автоматизированное решение, которое умеет обрабатывать данные и передавать их в систему аналитики. Например, для получения данных из соцсетей это сервис DataFan.

Google Таблицы. Вообще на мелких проектах с небольшим объемом данных в этом многофункциональном инструменте можно построить всю систему сквозной аналитики — настроить импорт данных из нужных источников и таблицы с важными показателями, прописать формулы и визуализировать все с помощью диаграмм.

Но если даже для этих целей мы будем использовать другой инструмент, «Таблицы» нужны, чтобы фиксировать и передавать в систему данные, которые не собираются автоматически. Например, цифры по расходам на ведение соцсетей и комментарии специалистов к отчетам для клиентов.

Сервис коллтрекинга. Собирает и анализирует данные по количеству звонков с сайта и других площадок, на которых размещен номер телефона. Благодаря подмене номера и разметке ссылок в рекламе получает детальную информацию о том, с какого канала, кампании и даже креатива пришел клиент. Умеет передавать данные в системы веб-аналитики, чтобы звонки можно было связать с посетителями сайта и продажами в CRM.

Вот несколько популярных инструментов:

• Callibri;
• Calltouch;
• CoMagic;
• Roistat;
• Ringostat.

Некоторые из этих инструментов многофункциональные и позволяют не только отследить звонки, но и построить полноценную систему сквозной аналитики. Но можно пользоваться только коллтрекингом и передавать из него данные в Google Analytics.

CRM — система управления взаимоотношениями с клиентами. Инструмент отдела продаж, в который попадают все заявки с сайта, телефона и других источников. Там же строится воронка продаж для контроля статусов сделок, собираются данные о продажах в количестве и деньгах, считается выручка и прибыль.

Вот несколько популярных и универсальных инструментов:

• «Битрикс24»;
• amoCRM;
• Мегаплан;

Есть и другие, в том числе — узкоспециализированные инструменты для отдельных ниш.

Сервис отчетности и визуализации. Инструмент позволяет свести данные из разных источников, рассчитать недостающие параметры и показатели, построить таблицы, графики и диаграммы для удобного анализа.

Отчасти эту задачу можно решить в Google Таблицах, но для сквозной аналитики обычно используются более автоматизированные и функциональные инструменты:

• Power BI
• Google Data Studio
• Owox BI
• Calltouch.

Важно: Инструментов для решения каждой из задач множество, и они используются в самых разных связках. При выборе целесообразно ориентироваться на возможность, трудозатратность и стоимость интеграции сервисов между собой.

Например, если на проекте уже подключена CRM, и сменить ее не представляется возможным, подбирать все остальное стоит с учетом интеграции с этой конкретной CRM.

Как настроить сквозную аналитику для соцсетей: поэтапный план

Поскольку SMM-специалисту важно в целом понимать, как работает система сквозной аналитики и уметь подтянуть в нее данные из соцсетей, не будем перегружать статью подробными инструкциями по настройке и интеграции всех элементов. К тому же все сильно зависит от конкретных инструментов. Поэтому мы покажем, по какому пути идут данные из разных источников, и расскажем, как подключить к системе соцсети.

Весь процесс настройки выглядит так:

Немного поясним, чтобы стало понятнее:

• Основную часть данных агрегируем в Google Analytics. Туда через Google Tag Manager попадают данные о визитах, макро и микроконверсиях с сайта, звонках из коллтрекинга, продажах, этапах сделок, выручке и прибыли из CRM.
• В Google Analytics все вышеперечисленное обрабатывается и передается в виде конкретных параметров и показателей в систему сквозной аналитики, на нашей схеме — Google Data Studio.
• Данные по расходам на рекламу, аудитории, поведению подписчиков импортируются в DataFan. Там они преобразуются в отчеты, которые отправляются в систему сквозной аналитики.
• Если мы считаем ассоциированные конверсии, учитываем прогрев аудитории и считаем лиды и продажи с переходов из соцсетей, логично учитывать и расходы на ведение аккаунтов, создание контента, посевы у блогеров и в пабликах. Для этого мы можем фиксировать их в Google Таблицах и передавать оттуда в Google Data Studio.

Настройкой сбора данных с сайта, из CRM и коллтрекинга в Google Analytics и последующего импорта их в систему сквозной аналитики обычно занимаются другие люди — маркетологи, веб-аналитики.

В зону ответственности SMM-специалиста может входить подключение данных из соцсетей, то есть пункты 3 и 4.

О том, как подключить соцсети к GDS через DataFan, мы рассказывали в статье «Google Data Studio: настраиваем автоматические отчеты по SMM». Там есть подробная инструкция со скриншотами.

Чтобы использовать данные из Google Таблиц, нужно:

• Подготовить таблицу со всеми необходимыми данными: расходами в разрезе своих аккаунтов и чужих площадок. В таблице должен быть столбец, по которому площадки можно идентифицировать и связать с переходами, например, по UTM-меткам.
• Подключить таблицу в качестве источника к отчету в Google Data Studio.

• Настроить отображение данных и при необходимости — расчет дополнительных показателей.
• Следить, чтобы данные о расходах скрупулезно заносились в таблицу.

Вот пожалуй и все. Далее данные из соцсетей связываются с данными из других источников — визитами на сайт, продажами в CRM, звонками, чтобы посчитать ROI, стоимость продажи, прибыль от SMM-продвижения и другие важные для бизнеса цифры.