Сквозная аналитика: строить самим или купить готовое решение

Сквозная аналитика нужна, чтобы оценивать рекламу в единой системе координат и принимать решения по данным, а не по ощущениям. Это не таблица с цифрами, а система, которая помогает управлять маркетингом и увеличивать прибыль.

Зачем маркетингу сквозная аналитика

Четыре причины, по которым компании к ней приходят:

• Понятная эффективность рекламы. Все каналы измеряются одинаково, поэтому бюджетом можно управлять точнее. По нашей оценке, эффективнее примерно на 30%.
• Связь рекламы с целями бизнеса. Кампании оптимизируются не только по CPO и ДРР, но и по важным для бизнеса показателям: новые клиенты, города, категории товаров.
• Больше информации для стратегических решений. Полезно отойти от отчётов по отдельным кампаниям и посмотреть на результаты на уровне «вертолётного вида».
• Проще жизнь команды. Топ-менеджмент получает общие данные, менеджеры перестают зависеть от ручных выгрузок. Это порядка 46 часов в месяц.

Как рекламу оценивают сейчас

На практике большинство компаний оценивает рекламу одним из пяти способов, и три из них несут риск для бюджета:

• Риск: опираются только на отчёты рекламных партнёров
• Риск: используют только Яндекс Метрику или Google Analytics
• Риск: своя система аналитики есть, но ею не пользуются: сложно или не доверяют цифрам
• Собирают данные вручную в Excel
• Активно работают с аналитикой

К чему приводят первые три подхода:

• Слепое распределение бюджета. Деньги тратятся по наитию.
• Бюджет уходит не туда, куда нужно бизнесу. Компания хочет новых клиентов, а больше денег получают кампании для старых.
• Менеджеры заняты операционкой. Время уходит на сбор отчётов вместо важных задач, и это обходится дороже, чем кажется.

Почему «сделаем сами» часто не срабатывает

Первая мысль после решения заняться данными: сделать самим, это же несложно и дешевле. Но на практике команды чаще всего спотыкаются об одни и те же ошибки:

• Пытаются построить сразу всё. Десятки каналов, интеграций и кастомных метрик, и проект тонет.
• Недооценивают ресурсы. Кажется, что BI «соберёт дашборд» и всё. На деле нужны разработчик, интеграции, отладка и исправление багов.
• Не проверяют данные на старте. В Метрике 300 заказов, а в CRM 260, и никто не знает, куда делись 40.
• Делают красивые дашборды, которые не ведут к решениям.
• Не договариваются о логике. Маркетинг смотрит на ROI, финансовый директор на CPO, и каждый делает выводы в свою сторону.

В итоге нет единой цели: BI делает одно, маркетинг другое, SEO третье. Каждый отчёт собирается вручную, появляются расхождения, и люди перестают доверять цифрам. Решения снова принимаются «по ощущениям».

Если аналитика есть, но не помогает управлять маркетингом, это главный сигнал, что что-то пошло не так.

Как сделать, чтобы аналитика работала

Пять принципов, которые помогают не потерять время и доверие к данным:

1. Начинайте с малого. Не пытайтесь покрыть всё сразу: возьмите 2–3 ключевых канала и отработайте логику на них.
2. Делайте сверки на старте. Нет смысла строить отчёты, пока данные «плывут».
3. Помните, что атрибуция не статична. То, что работало год назад, сегодня может не работать.
4. Стройте отчёты под вопросы бизнеса. Красивый вид вторичен.
5. Регулярно обсуждайте цифры с командой. Даже самая сильная аналитика не заменит диалог.

In-house или готовое решение

У каждого подхода есть сильные и слабые стороны, и идеального нет:


Сколько это стоит по времени и деньгам

Готовое решение запускается в 2–3 раза быстрее и обходится заметно дешевле собственной разработки. Ориентиры, которые мы видим в проектах:


Чек-лист: строить или покупать

Ответьте на шесть вопросов. Если на три и больше ответ «нет», стоит хотя бы начать с готового решения.

1. Есть уникальные задачи, которые не закрывает рынок?
2. Есть разработчик и BI-специалист, которые будут этим заниматься?
3. Есть аналитик, который понимает маркетинг?
4. Есть финансовый директор, который доверяет этим данным?
5. Есть время и бюджет на разработку и поддержку?
6. Понятно, зачем вам аналитика?

Три кейса из практики

• E-commerce на собственной разработке. Три отчёта показывали три разных цифры. BI работал, маркетинг не доверял данным, бизнес был в замешательстве. Через 8 месяцев компания перешла на SaaS-решение.
• Бренд, торгующий на маркетплейсах. Подключили готовое решение и уже через месяц отключили два неэффективных канала. Сэкономили 25% бюджета.
• Компания, работающая с агентством. После внедрения аналитики выяснилось, что агентство завышало вклад SEO. Бюджеты перераспределили, и эффективность канала выросла в 1,5 раза.

Вывод

Сделать сквозную аналитику самим можно, но это долго, дорого и сложно. Начать с готового решения быстрее, проще и безопаснее: вы получаете рабочие отчёты за 1–3 месяца и сразу учитесь принимать решения по данным.

Главное не останавливаться на отчётах. Самое важное в аналитике то, что вы с ней делаете.