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.
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. Экспортировать данные из соцсетей можно в формате xls или csv и затем загружать их в сервис веб-аналитики — вручную или через расширения Google Таблиц.Получить готовые отчеты по соцсетям можно с помощью инструмента DataFan в SMMplanner. Вы можете создавать отчеты по подключенным аккаунтам и брать из них информацию по охватам, приросту подписчиков, вовлеченности и другим показателям.
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 Looker (бывший 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.
Читайте также: Как проводить анализ рекламы в маркетинге – инструкция.
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 Looker (бывший Data Studio).
- Данные по расходам на рекламу, аудитории, поведению подписчиков импортируются в систему сквозной аналитики вручную, с помощью Гугл Таблиц или дополнительных сервисов.
- 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 Looker (бывший 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.
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 Looker (бывший Data Studio).
- Настроить отображение данных и при необходимости — расчет дополнительных показателей.
- Следить, чтобы данные о расходах скрупулезно заносились в таблицу.
Читайте также: Мониторинг соцсетей: зачем нужен, как настроить и автоматизировать с помощью сервисов.
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.
*Соцсеть признана экстремистской и запрещена в России.
