«‎Разница прибыли в 3 раза!»: как правильно настроить бизнес-аналитику, и почему web-аналитики уже не хватает

Рецепт эффективной BI-аналитики крупных маркетинговых проектов на основе реальных кейсов.

BI-аналитика (бизнес-аналитика) — инструмент для сбора и анализа большого массива данных. Их визуализация с помощью дашбордов позволяет принимать правильные решение в бизнесе быстрее.

Потребность в бизнес-аналитике увеличивается по мере роста количества данных в проектах. Например, когда ручной сбор и анализ данных становится трудозатратным, или растет количество ошибок в проектах.

При внедрении BI-дашбордов могут быть две проблемы:

• дашборды не удовлетворяют реальных потребностей бизнеса;
• показатели на дашбордах не вызывают доверие.

Давайте разберемся, как решать эти проблемы.

Как BI-аналитика позволила агентству взять ответственность за конечную прибыль клиента.

BI-дашборд начинается задолго до подключения к данным, составления визуализаций и мониторинга эффективности.

BI-отчету предшествует сквозная аналитика, которая передает данные по эффективности рекламных кампаний в виде прибыли, как правило из веб-аналитики.

Мы же метчим данные кампаний с конечной прибылью, которую подтягиваем из 1С помощью коннекторов.

Почему это важно?

В нашем кейсе прибыль из веб-аналитики и бухгалтерская прибыль из 1С отличаются в три раза! Потому что в конечной прибыли учитываются все возвраты, промокоды, но самое главное — факт оплаты и доставки. А для веб-аналитики, если вы перешли на страницу оплаты — вы заплатили.

Настройка такого отчета позволяет привязать KPI агентства к конечной прибыли. И чтобы ей управлять, мы проводим большое количество быстрых тестов на сайте.

Проверка последней гипотезы в главном меню показала, что «‎распродажи до 50%»‎ генерируют на пять процентных пунктов больше выручки, чем «‎скидки до 50%»‎.

Если ориентироваться на веб-аналитику при планировании, можно упустить значительную часть реальной выручки. Например, вклад смарт-баннера — 40% по веб-аналитике, а в конечных деньгах — всего 26%. Обратная история с ремаркетингом в ВК: разница по прибыли из веб-аналитики и 1С — 12 и 29% соответственно.

Никита Шевченко, project manager

Но не стоит сразу резать каналы, которые не генерируют прибыль напрямую. Для правильной оценки вклада инструментария в конечную прибыль нужно оценить эффективность по всей модели атрибуции.

Например, доля динамических объявлений при первом переходе составляет 23%, а при конечном — всего 5%. Этот инструмент наполняет верх воронки и косвенно влияет на конечную прибыль.

Совместная работа клиента + веб-аналитика + BI-аналитика = продуктовая аналитика в дашбордах.

Отчет показывает большое количество точек роста для увеличения конечной прибыли клиента.

Например, шкафы стали нестабильно пользоваться спросом — попали в группу Z (XYZ-анализ). Это триггер для дальнейшего погружения в аналитику и изменений в категории «Шкафы».

Дашборд подсвечивает отклонения в реальном времени, что помогает минимизировать финансовые потери.

Как с помощью BI-аналитики спрогнозировать выполнение плана по продажам на Wildberries.

Аналитики любят работу с маркетплейсами за огромное количество данных, на которых можно сделать классную аналитику.

Но основная проблема отчётов по маркетплейсам — массивность данных, которые невозможно отслеживать в ручном режиме. Это мешает эффективно анализировать и прогнозировать продажи.

Чтобы решить эту проблему, мы реализовали отчёты, в реальном времени, показывающие выполнение плана продаж при сохранении настроек. Отчёты сами подсвечивают товарные единицы, на которые нужно обратить внимание — и склады, в которых скоро закончатся товары.

Для углубления нашей аналитики мы сотрудничаем с внешними сервисами: забираем информацию по продажам конкурентов, статистику по позициям, ключевым фразам и объёмы категорий.

Такой отчет позволяет строить предиктивную наглядную модель, сравнивать себя с рынком и видеть отклонение от плана в разрезе категории или отдельного товара.

В разработке BI-отчетности в первую очередь нужно четко определить какую проблему мы решаем и держим в фокусе.

Как правило, для решения задачи недостаточно разработки дашбордов — важно подключать веб- и продуктовую аналитику, тесно взаимодействовать с клиентом, чтобы получать данные по итоговым продажам.

Если у вас остались вопросы по BI-аналитике, ее внедрению и оптимизации, вы можете задать их в комментариях или написать нашему эксперту Никите.

Источник: vc.ru