Этап 1. Брифование и аудит процессов
Еще до разработки дашборда необходимо определить, кто будет им пользоваться и какие задачи решать. Только зная, на какие вопросы должен ответить дашборд, возможно определить, какие метрики и параметры необходимо собирать. Также на этом этапе необходимо определить формулы расчетных показателей и стандартизировать их. Таким образом получится избежать ситуации, когда отдел продаж и отдел маркетинга по-разному рассчитывает и интерпретирует ROMI, CAC и прочие подобные показатели. Пока не будет достигнуто понимание между департаментами внутри компании заказчика, никакая автоматизация аналитики не поможет улучшить результат.
Этап 2. Аудит систем сбора данных
Важно еще до запуска сбора данных и разработки аналитического дашборда проанализировать и доработать системы сбора статистики:
системы аналитики (Яндекс Метрика или Google Analytics). Статистика должна собираться по всем страницам сайта, всем рекламным лендингам и доменам. В системе аналитики должны собираться данные по всей воронке, в том числе по промежуточным этапам оформления заявки. Если речь идет о e-com-проекте, важна корректная работа и электронной торговли.
системы коллтрекинга. Необходимо собирать данные по объему звонков с сайта, картографических сервисов и других площадок, где представлен ваш бизнес. При этом важно настроить динамический коллтрекинг, что позволит отслеживать эффективность контекстной рекламы вплоть до поискового запроса.
рекламные кабинеты. Необходимо проверить корректность utm-разметки и передачи таких параметров, как utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term и utm_content.
дополнительные каналы коммуникаций. Следует проверить, каким образом отслеживаются обращения в мессенджеры компании, и на этапе проектирования архитектуры предусмотреть необходимые доработки, чтобы ни один из каналов коммуникации с клиентами не оставался без отслеживания.
CRM. Ключевым элементом аналитики является определение источника продаж. Чтобы бизнес мог оптимизировать и масштабировать рекламные активности, важно отслеживать, какой рекламный формат и канал приводит конверсионную и лояльную аудиторию, а не пустые заявки. Для этого необходимо передавать clientID из системы аналитики (Яндекс Метрики или Google Analytics) в CRM-систему.
Этап 3. Разработка технического задания
Описываем, что ожидаем получить в рамках автоматизации аналитики. ТЗ должно включать описание задействованных метрик, параметров, формул расчетных показателей, а также описание, как будут связываться данные из разных систем. На этом этапе регламентируем используемые технологии и ресурсы, необходимые для поддержки работоспособности аналитики.
Этап 4. Реализация проекта аналитики и техническая поддержка
Запускаем сбор данных и разработку прототипа в соответствии с ТЗ и запросами заказчиков. Здесь может потребоваться несколько итераций доработок по обратной связи от специалистов, которые в итоге будут использовать аналитику как рабочий инструмент. И это нормально, когда в процессе реализации необходимо скорректировать визуализацию или дополнить данные, главное, что это не противоречит договоренностям на предыдущих этапах.
Этап 5. Внедрение автоматизированной аналитики и обучение
Чтобы работа прошла не зря, важно обучить сотрудников аналитике и внедрить бизнес-процессы, основанные на автоматизации. Разработанное аналитическое решение должно стать центром принятия решений в области маркетинга и привлечения клиентов. Например, вы можете регламентировать, что на собрании отдела продаж данные по эффективности менеджеров отслеживаются именно по автоматическому отчету, прочие вручную собранные данные не считаются показательными.
Для успешного внедрения автоматизированной аналитики и обучения сотрудников необходимо выполнить несколько ключевых шагов:
Подготовка персонала: обучите сотрудников работе с новыми аналитическими инструментами. Проведите обучающие семинары и тренинги, чтобы персонал понимал, как использовать данные для принятия решений.
Внедрение аналитических инструментов: разверните необходимое программное обеспечение и инфраструктуру для сбора и анализа данных. Убедитесь, что все системы работают корректно и взаимодействуют друг с другом.
Разработка автоматизированных бизнес-процессов: создайте автоматизированные процессы сбора, анализа и отчетности данных. Например, установите автоматическую выгрузку данных из различных источников и создание отчетов на их основе.
Мониторинг и оптимизация: после внедрения следите за работой системы, чтобы убедиться, что она функционирует эффективно. Оптимизируйте процессы при необходимости, чтобы повысить эффективность аналитики.
Измерение результатов: оцените эффективность внедренных изменений. Сравните полученные результаты с поставленными целями и проанализируйте, что можно улучшить.
Постоянное развитие: развивайте свои аналитические возможности и обновляйте аналитические инструменты в соответствии с изменяющимися потребностями вашего бизнеса и рынка. Внедрение автоматизированной аналитики и обучение сотрудников позволят вашей компании эффективнее использовать данные для принятия стратегических решений и достижения поставленных целей.
Заключение
Грамотная автоматизация аналитики и обучение сотрудников позволит увеличить отдачу от маркетинговых вложений, спрогнозировать прибыль бизнеса, находить точки роста конкретного продукта или выбрать наиболее успешную стратегию по запуску новых услуг. Важно ответственно отнестись к каждому этапу внедрения автоматизации и тщательно спланировать процесс до запуска работ. Также секретом успешного внедрения станет активное взаимодействие с сотрудниками, которые в итоге будут пользоваться инструментом, ведь именно они являются источником ценных инсайтов.
