Визуализация пути клиента через все точки касания

Почему last click врёт и что с этим делать

Мы часто сталкиваемся с ситуацией, когда маркетологи используют модель атрибуции Last click. Она приписывает всю заслугу последнему каналу перед покупкой. Например, клиент увидел баннер в VK, через неделю загуглил бренд, кликнул по объявлению в Яндекс.Директ и совершил покупку. Last click скажет: всё благодаря Яндекс.Директору. А VK получит 0. Мы проанализировали кампанию одного из наших клиентов. В ней были задействованы VK Ads и Яндекс.Директ. Бюджет на VK Ads составлял 100 000 рублей, на Яндекс.Директ — 200 000 рублей. Конверсия из объявления VK Ads в посещение сайта составила 3%, из объявления Яндекс.Директа — 5%. Однако модель Last click показала, что все конверсии пришли из Яндекс.Директа. Мы рекомендовали клиенту использовать модель атрибуции, которая учитывает вклад всех каналов в покупку. После перехода на модель атрибуции с учётом всех каналов клиент увидел, что VK Ads также приносит конверсии. Он перераспределил бюджет в пользу VK Ads и увеличил количество новых клиентов. Мы используем сквозную аналитику на платформе VECTRALABS. Она позволяет отслеживать путь клиента от первого взаимодействия с брендом до покупки. Мы видим, какие каналы приводят клиентов, какие кампании работают эффективно, а какие — нет. Мы интегрируем VECTRALABS с Яндекс.Диреkt, Google Ads, VK Ads, amoCRM, Битрикс24, 1С, Tilda. Это позволяет нам собирать данные из разных источников и анализировать их. Мы используем UTM-метки для отслеживания эффективности кампаний. Мы рекомендуем использовать сквозную аналитику для оптимизации маркетинговых кампаний. Она позволяет точно определить, какие каналы приносят клиентов, и перераспределить бюджет в их пользу. Мы видим, что это помогает нашим клиентам увеличивать количество новых клиентов и повышать ROI.

Воронка продаж — это не рисунок, а цифры

Наша команда часто сталкивается с недопониманием того, как работает воронка продаж. Многие видят в ней лишь красивую схему, не осознавая, что это инструмент для анализа и оптимизации бизнес-процессов. Мы используем воронку продаж для отслеживания эффективности каждого этапа — от первого контакта до закрытия сделки. Например, при 10 000 визитах на сайт мы получаем 300 заявок (конверсия 3%), затем квалифицируем 150 лидов (50% от заявок), назначаем 45 встреч (30% от квалифицированных лидов) и закрываем 20 сделок (44% от встреч). Каждый процент конверсии — это деньги. Если мы увеличим конверсию заявок с 3% до 4% при бюджете 300 000 рублей, то получим дополнительно 100 заявок в месяц. Это может привести к росту продаж и увеличению прибыли. Мы рекомендуем использовать UTM-метки для отслеживания эффективности рекламных кампаний в Яндекс.Директ, Google Ads и VK Ads. Это позволяет нам точно знать, какие каналы приносят лиды и сделки. Наша команда интегрирует данные из рекламных кабинетов, CRM-систем (amoCRM, Битрикс24) и других инструментов в платформу сквозной аналитики VECTRALABS. Это даёт нам полную картину эффективности маркетинговых усилий. Мы анализируем воронку продаж и выявляем узкие места. Например, если конверсия из заявки в встречу низкая, мы можем оптимизировать процесс квалификации лидов или улучшить предложение. Используя данные воронки продаж, мы можем более эффективно распределять бюджет. Например, если мы видим, что реклама в Яндекс.Директ приносит больше лидов по более низкой стоимости, чем реклама в VK Ads, мы можем увеличить бюджет на Яндекс.Директ. Мы также используем данные воронки для расчёта стоимости лида и клиента. Например, если мы потратили 300 000 рублей на рекламу и получили 1000 лидов, то стоимость лида составит 300 рублей. Если из этих лидов мы закрыли 20 сделок, то стоимость клиента составит 15 000 рублей. Анализируя воронку продаж, мы можем принимать обоснованные решения и оптимизировать маркетинговые усилия. Это позволяет нам увеличивать продажи и прибыль.

Аналитика трафика для роста вашего бизнеса

Мультиканальная атрибуция: какой канал привёл клиента

AI-отчёты: автоматические выводы из данных