И автосервисы делают аналитику

249

И автосервисы делают аналитикуБольшинство компаний сегодня используют платный маркетинг: запускают рекламу в социальных сетях, поисковых системах и даже на билбордах. Но если платить за рекламу многие бизнесы научились, то анализировать ее эффективность готовы еще далеко не все.

Вернее они так думают.

У крупных и средних компаний нет выбора: бюджеты на рекламу большие, как и цена ошибки, поэтому без аналитики не обойтись. С малым бизнесом все сложнее: много ли компаний малого бизнеса с собственной системой аналитики вы знаете? Мы не знали таких вообще, пока к нам не обратились представители автосервиса из Иркутска. Да, мы тоже удивились.

Автосервис DAS специализируется на немецких автомобилях и предлагает услуги ремонта, а также авто-товары и запчасти с установкой. У сервиса развитый маркетинг: есть сайт, клиентов привлекают с помощью контекстной рекламы в Google и Yandex, используют различные вариации наружной рекламы, а также отслеживают переходы из 2Gis и количество упоминаний компании в Wordstat .

Однако было неясно, как затраты на рекламу влияют на продажи. На сколько в итоге купил (и купил ли?) клиент, который перешел по объявлению. До перехода к автоматической аналитике директор по маркетингу вручную сводил данные в Google-таблицах, чтобы доказать полезность маркетинга собственникам. Работа сводилась к алгоритму:

  1. Выгрузить список всех заявок (звонков в сервис) из Comagic;
  2. Попытаться найти каждый номер телефона из заявки в базе данных клиентов, чтобы понять, была ли покупка;
  3. Порадоваться или разочароваться.

Процесс долгий, механический и абсолютно неэффективный: ресурсов затрачено много, а результаты сырые, неточные и не годятся для принятия решений.

Всё это было до того, как удалось убедить собственников в необходимости автоматизировать аналитику и обратиться в Datmark.

Кратко о проекте

Задача: оценивать эффективность привлечения клиентов (здесь размер компании значения не имеет — задача у всех одна).

Проблема: маркетинг отдельно, продажи отдельно. И речь не столько об отделах, сколько о данных — данные о рекламе в рекламных кабинетах, заявки в Comagic, а продажи вообще в неизвестной нам ранее системе учета «Автодилер». И все это оказалось в нашем распоряжении:

  • Данные по рекламе из кабинетов Google Ads и Яндекс.Директ
  • Данные системы сквозной аналитики Comagic
  • Данные о продажах из системы «Автодилер»
  • Google Sheets с расходами на офлайн-рекламу
  • Google Sheets с плановыми показателями
  • Google Sheets с динамикой упоминания бренда из Wordstat

Оставалось только свести их воедино и собрать дашборд. Делов-то!

Сборка модели данных

К рекламным кабинетам и Comagic мы подключились с помощью сервиса myBI Connect, данные о продажах подгружаются в Google Sheets на стороне заказчика. Главная загвоздка — свести данные по заявкам из Comagic с конечными продажами. Чтобы в конце концов ответить на главный вопрос — была ли совершена покупка?

Большинство заявок поступает в автосервис посредством звонка, а за звонком с сайта фиксируется источник, с которого был совершен переход на сайт, и номер телефона звонившего.

В своё время в «Автодилере» менеджеры фиксируют номер телефона для связи, чтобы сообщать о готовности автомобиля или поступлении заказанного товара. Именно телефон стал связующим звеном, которое позволило свести маркетинг с продажами.

Кажется все просто? Как итог: можем сравнивать источники привлечения по доходу, который каждый из них принес, по окупаемости вложений, а также рассчитывать стандартные метрики количества, стоимости и конверсий в разрезе каналов.

Ожидание:

И автосервисы делают аналитику

Реальность:

И автосервисы делают аналитику

Модель данных готова!

Визуализации и дашборд

Дашборд вертикально-ориентирован по запросу клиента и включает 2 обособленных, но взаимосвязанных блока. Также клиент попросил выполнить дашборд в темных цветах, чтобы это сочеталось с фирменным стилем компании.

Все начинается с фильтров. Все визуализации фильтруются по 4 критериям:

И автосервисы делают аналитику

  • Дата
  • Направление деятельности: покупал клиент услуги, товары или и то, и другое
  • Источник трафика: позволяет выделить статистику только после переходов на сайт с выбранного источника (платного или бесплатного)
  • Поиск / сети: дополнительный фильтр для контекстной рекламы, позволяет разделить переходы из поисковой выдачи и рекламной сети, что важно из-за разницы в стоимости и конверсиях для переходов с разных площадок.

Фильтры сквозные и действуют сразу на оба блока, о которых расскажем далее.

Блок дашборда «Маркетинг»

Содержит общую информацию о расходах на маркетинг и доходах компании, а также метрики, касающиеся непосредственно привлечения: количество на разных этапах воронки, конверсии и стоимость привлечения.

  • Расход — суммарные расходы на канал за выбранный период. Причем, в случае, когда канал в фильтре не выбран, учитываются как бюджеты на контекстную рекламу, так и прочие маркетинговые расходы.
  • Доход — суммарный объем продаж с выбранного канала за период. Позволяет как увидеть картину в целом, так и отслеживать доход с определенных источников.
  • ДРР — доля рекламных расходов в объеме продаж.

Показатель над графиком агрегирует данные за все выбранные месяцы, а график дает возможность отследить изменения в динамике.

И автосервисы делают аналитику

Далее следуют графики общей статистики по количеству, стоимости и конверсиям, а также воронка продаж. Над каждом графиком можно переключаться между этапами воронки по кнопкам, чтобы отследить динамику количества кликов или узнать, как менялась стоимость за заявку.

На часть графиков наложены плановые показатели, которые заказчик вводит вручную в Google-документе. Линия плана позволяет легко визуально отследить, какой месяц был лучше, а какой хуже с точки зрения выполнения плана.

И автосервисы делают аналитику

Справа от графика динамики конверсий расположена воронка: визуализация дает возможность сходу оценить, сколько лидов доходит до продажи, а сколько «отваливается» в процессе и, что не менее важно, на каком этапе это происходит.

Кроме прочего команда маркетологов отслеживает динамику брендовых запросов из Wordstat, которые также выведены на дашборд. Данные для графика ежемесячно вводятся заказчиком в Google-таблицу, откуда они автоматически подгружаются в систему.

И автосервисы делают аналитику

Блок дашборда «Продажи и клиенты»

Второй блок включает детальную аналитику продаж в связке с маркетингом. На первом плане 7 ключевых показателей:

И автосервисы делают аналитику

  1. Заказы — количество продаж в выбранном периоде;
  2. Новые клиенты — количество клиентов, которые совершили первую покупку в выбранном периоде. При настроенной фильтрации показывает количество новых клиентов, которые были привлечены через выбранный канал;
  3. CAC — стоимость привлечения нового клиента: делим расходы на количество новых клиентов в выбранном периоде;
  4. AOV — средний чек: здесь все понятно;
  5. ARPU — средний доход с клиента за выбранный период: делим суммарный объем продаж за период на количество уникальных клиентов, которые совершали покупки в этом периоде. Показывает, сколько в среднем приносит один клиент за период;
  6. CAC / AOV — доля стоимости привлечения клиента в среднем чеке. Поможет понять, окупается ли привлечение клиента после первой покупки.
  7. CAC / ARPU — доля стоимости привлечения клиента в доходе, который клиент приносит за выбранный период. Поможет понять, окупается ли привлечение клиента в течение выбранного периода.

Далее следует график прироста клиентской базы: показывает, сколько новых клиентов появилось в каждом месяце, и позволяет сравнивать месяцы с точки зрения успешности привлечения. Чтобы понять, в каком месяце клиент был привлечен, ввели показатель «Дата первого заказа». Для каждого клиента это самая ранняя дата с его именем в таблице фактов по заказам. Когда в справочник клиентов добавлена дата первого заказа, остается только посчитать их количество в каждом месяце.

И автосервисы делают аналитику

В динамике отслеживается доход, средний чек (AOV) и средний доход с клиента (ARPU). На графиках автоматически приводится сравнение показателя с соответствующими значениями прошлого года, что позволяет учесть сезонность бизнеса при анализе.

Кроме того, графики дохода и среднего чека дополнены кнопкой переключения между первой и не первой покупкой. Для расчета мер первых покупок все также используем дату первой покупки, которую добавили для каждого клиента. Средний чек по первым и не первым покупкам показывает, когда в среднем клиенты тратят больше: впервые или при повторных покупках. В случае с доходом это решение дает понимание, откуда компания получает больше: с новых клиентов или с возврата старых. Когда считаем доход с первых покупок за соответствующий период прошлого года, на меру накладывается сразу 2 дополнительных условия и выглядит она уже так:

Доход_новые прошлый год = 
VAR min_d_tmp =
    MIN ( 'Calendar'[Date] )
VAR min_d =
    DATE ( YEAR ( min_d_tmp ) - 1, MONTH ( min_d_tmp ), DAY ( min_d_tmp ) )
VAR max_d_tmp =
    MAX ( 'Calendar'[Date] )
VAR max_d =
    DATE ( YEAR ( max_d_tmp ) - 1, MONTH ( max_d_tmp ), DAY ( max_d_tmp ) )
VAR tbl_cl =
    FILTER (
        'спр Клиенты',
        'спр Клиенты'[Дата первого заказа] >= min_d
            && 'спр Клиенты'[Дата первого заказа] <= max_d
    )
VAR list_cl =
    SELECTCOLUMNS ( tbl_cl, "Клиент", [Клиент] )
VAR sum_purch =
    CALCULATE (
        SUM ( 'Заказы (сервис)'[Сумма заказ наряда] ),
        FILTER(
            ALL('Заказы (сервис)'),
             'Заказы (сервис)'[Дата начала] >= min_d 
             && 'Заказы (сервис)'[Дата начала] <= max_d 
             && 'Заказы (сервис)'[Клиент] IN list_cl
    ))
RETURN
    sum_purch

Завершает дашборд воронка возврата к повторным покупкам. Если воронка сильно «худеет» уже ко 2 этапу, то клиенты не хотят возвращаться повторно. А значит компании следует поработать над удержанием.

И автосервисы делают аналитику

Несмотря на то, что подобный дашборд уже можно назвать серьезным шагом для небольшой компании, команда автосервиса не планирует останавливаться на достигнутом, а команда Datmark всегда с радостью поддерживает стремление клиента развиваться.

Хорошо еще, когда клиент остается довольным и воодушевленным:

«Я оцениваю очень высоко уровень компетентности специалистов компании. У них есть опыт, экспертность, понимание задач клиента и они не боятся браться за сложные задачи. Мне было очень комфортно с ними работать в рамках этого проекта. Мы сделали не только то, что хотели, но даже больше. У нас большие планы по развитию проекта. С большим удовольствием будем рекомендовать коллег из Datmark всем своим коллегам, потому что их работа невероятно ценна для компании».

Артем Чирков, директор по маркетингу DAS

Уже сейчас мы работаем над развитием системы, чтобы углубить аналитику. Планируем добавить сводные таблицы по клиентам и их заказам, чтобы пользователь мог еще глубже погрузиться в изучение продаж. Они будут включать данные по дате, сумме заказа (с разбивкой на товары и услуги), источнику привлечения, а также марку и модель обслуживаемого автомобиля.

В конечном счете

Важен первый шаг. Вам может казаться, что вы еще не готовы, но стоит сдвинуться с места и вас повлечет вперед. И мы сейчас не о психологических приемах, а именно о процессе внедрения аналитики в компании. Чтобы начать не нужно особенных знаний, огромных вложений и дополнительного отдела в штат. Нужно только знание бизнес-процессов, готовность развиваться и желание работать эффективнее, а также команда партнеров, готовых развивать ваш бизнес вместе с вами.

Оставить комметарий