Сквозная аналитика для автодилера

О компании
Автодилер в городе-миллионнике

Задачи:
Построить сквозную аналитику, чтобы компания могла видеть:

• Какая реклама приводит заявки, которые переходят в продажи
• Насколько эффективна каждая отдельная форма сбора данных на сайте
• Насколько эффективен каждый менеджер

Технологии:

• Google Analytics
• Сайт на 1С Битрикс
• Колл-трекинг CoMagic

Компания привлекает клиентов через контекстную и таргетированную рекламу, а также размещает объявления на агрегаторах типа авито и авто ру.

Трафик идет на два идентичных сайта, но с разными контактными данными. Это сделано для диверсификации.
Записаться в автосалон можно двумя способами: по телефону или через форму сбора данных на сайте. На каждом сайте по несколько разновидностей форм: запись на показ автомобиля, заявка на автокредит, трейдин и т. п. Всего таких форм 9.

Аналитика собиралась отдельно по каждому сайту. Руководителям приходилось долго сводить данные, чтобы получить единую картину. Сложно было оценить уровень окупаемости рекламы и прочих активностей. Откуда приходят заявки — понятно, но непонятно заявки из каких источников переходят в итоговые продажи.

Провели аудит аналитики сайта

1. Проблема со сбором данных. Мы выявили, что на оба сайта собирают статистику в один счетчик Яндекс Метрики и Гугл Аналитики. Это значит, что компания видит общую статистику двух сайтов, не понимая, сколько посетителей было на каждом сайте по отдельности.
2. Не настроены цели. В системы веб-аналитики отправлялась информации о заполнении только 10 форм из 18, не говоря уже о настройке стоимости целей. Также, мы заметили, что успешной отправкой формы считалось посещение страницы "Спасибо за заявку". Мы обнаружили, что заявок в Google Analytics гораздо больше, чем в CRM-системе. Оказывается, одно из рекламных агентств, так жульничало со статистикой. Они получали деньги за каждую заявку и под конец месяца «нащёлкивали» себе премию.
3. Нет единой структуры UTM-меток. Контекстную и таргетированную рекламы ведут разные подрядчики. Следовательно, не всегда можно было понять откуда пришел лид.
4. Не настроены Яндекс Вебмастер и Google Search Console. Следовательно, компания не до конца понимает эффективность SEO-продвижения.
5. Не настроена аналитика до продажи. Компания может видеть только какая рекламная активность приносит больше или меньше заявок или звонков. Что происходит дальше — неизвестно. Может быть яндекс директ или авито приносят больше всего лидов, но эти лиды потом не перетекают в продажи. А может быть наоборот. Социальные сети приносят мало заявок, но все эти заявки становятся продажами с высоким чеком. Когда нет четких данных — остается только гадать.

Настроили Google Analytics
Первым делом мы настроили корректный сбор данных. Казалось бы это очевидный этап, однако, раз такая проблема существует, следует о ней рассказать. Скорее всего, есть те, кому это будет полезно.
Мы установили разные счетчики на разные ресурсы, настроили системы веб-аналитики на каждом ресурсе отдельно, а затем объединили данные в единый дашборд.

Создали интерфейс обработки звонков
Менеджеры колл-центра при входящем звонке вводят информацию о записи клиента в разработанный нами веб-интерфейс. Данные передаются в CRM. У каждого оператора свой логин и пароль от интерфейса, но нет доступа к CRM-системе. Так мы узнаём кто именно из менеджеров обрабатывает конкретную сделку, не давая доступа к дальнейшей финансовой информации.

Разработали единый стандарт UTM-меток
Теперь можно легко разобраться с источниками трафика и прочими параметрами рекламных активностей. Автосалону осталось только разослать этот стандарт по подрядчикам и внести его соблюдение отдельным пунктом договора с рекламными агентствами.

Настроили колл-трекинг
Компания пользовалась системой отслеживания звонков CoMagic, но использовала статический колл-трекинг. То есть можно было понять из какого канала пришел лид, но не понятно по какому ключевому слову или объявлению.
Мы подключили и настроили динамический колл-трекинг. Теперь легко определить по какому каналу пришел клиент, но и что он вводил в поисковике перед тем, как попасть на сайт.

Лайфхак: Как определить сколько нужно закупить телефонных номеров для динамического колл-трекинга. Подсказка: не столько, сколько рекомендует система колл-трекинга. По нашему опыту, количество телефонных номеров стоит закупать на 20% больше, чем количество пользователей на сайте в пиковые дни в году. Как правило, после месяца использования колл-трекинга, компании делают выводы и улучшают рекламные активности. Пользователей становится больше.
Так вы будете уверены, что номеров хватит всем пользователям и статистика будет максимально точной.

Построили сквозную аналитику

Мы спроектировали единый контур обмена данными между сайтами, телефонией, колл-трекингом и CRM на базе Google Analytics.

Мы создали скрипт обработки данных, который аккумулирует в себе всю информацию о входящих звонках, сделках, рекламных расходах.
Перед тем, как у менеджера зазвонит телефон, скрипт уже знает что это за клиент, что он вводил в поиске, сколько стоило его привлечение.
Каждое значимое изменение в сделке, отмеченное в CRM, также передается в обработку скрипту. Так мы получаем актуальные данные о стоимости сделки, длительности принятия решения и себестоимости продажи.
Затем скрипт меняет формат данных, чтобы они корректно считывались Google Analytics и передаёт их по Measurement протоколу.

Компания сначала рассматривала уже готовые сервисы для решения задач сквозной аналитики, но как правило, эти сервисы работают не со всеми типами данных и не всегда делают корректные расчеты. По нашему опыту, построение сквозной аналитики в Google Analytics наиболее корректно.

В результате, единый дашборд собрал в себе всю информацию в разрезах:

• Чека сделки
• Звонков
• Менеджера колл-центра и менеджера по продажам
• Стоимости привлечения клиента
• Возврата рекламных инвестиций с точностью до ключевого слова и объявления

С помощью правильно настроенной сквозной аналитики, компания смогла:

• Оптимизировать рекламные расходы
• Построить гипотезы о повышении конверсии на сайте, опираясь на конкретные данные
• Оценить эффективность отдела продаж

Хотите так же?
Мы делаем автоматизацию складского учета на базе 1С и облачных решений, подходящих именно вам и вашим бизнес-процессам.

Начать можно с консультации.