Веб аналитика VS сквозная аналитика: в чем отличия и что лучше?

г. Минск, ул. Старовиленская, 100, 4 этаж, пом. 1

Аналитика digital-маркетинга, вопреки множеству классных и разнообразных инструментов, сложная и часто вызывает много вопросов. Некоторые из них:

  • Что такое и чем отличаются веб- и сквозная аналитика?
  • Какие недостатки у веб-аналитики?
  • Обязательно ли нужна сквозная аналитика?

В этой статье разберёмся с этими нюансами!

Что такое веб-аналитика?

Веб-аналитика — это отслеживание и анализ пользователей на сайте. С помощью таких инструментов веб-аналитики, как Метрика и Google Analytics (далее GA4), можно узнать:

  • с какого источника пришёл пользователь — поиск, прямые заходы, реклама и др.;
  • какие страницы посещал пользователь;
  • через сколько времени после первого визита сконвертировался и т. д.

Существуют и другие инструменты веб-аналитики: Openwebanalytics, Statcounter, ReactFlow и т. д.

Хотя возможности этих инструментов отличаются и имеют некоторые преимущества, они в основном платные и большинству сайтов не нужны.

Чаще всего бизнесу хватает функционала бесплатных Метрики и GA4. К тому же они надёжные и постоянно обновляются. Данные сайта находятся в безопасности и не передаются третьим лицам.

Интерфейс Яндекс.Метрики и Google Analytics

Основная задача веб-аналитики

Веб-аналитика позволяет понять, сколько и какого качества лидов (заявок) приносит каждый маркетинговый канал (SEO, реклама, крауд-ссылки и т. д.).

Например, в Метрике вы можете узнать, что реклама в прошлом месяце принесла 45 лидов, SEO — 90 лидов, а ссылки — ещё 25 штук.

Отчет «Источники-сводка» в Метрике, показывающий количество достижений целей и конверсии по каждому источнику

Но тут есть один нюанс, который очень важен — модель атрибуции (способ присвоения конверсий источникам).

Выбор модели атрибуции в Метрике
Примеры атрибуций в Яндекс.Метрике

Как работает атрибуция?

Чтобы понять, что это такое (атрибуция), рассмотрим гипотетическую заявку на бронь ресторана.

Скорее всего пользователь перед тем, как оставить заявку на сайте, заходил на него несколько раз. Например: из поиска, потом по ссылке на сайте-каталоге, а в конце зашёл по рекламе в соцсетях и заполнил форму.

Цепочка посещений сайта клиентом до заявки
Цепочка посещений сайта клиентом до заявки

В зависимости от того, какой канал во всей цепочке считать источником конверсии, система покажет разные данные.

Так в нашем примере, если выбрать модель атрибуции «Последний переход», то каналам-источником конверсии будет реклама. А если выбрать «Первый переход», то — поиск.

Как работает атрибуция
Как работает атрибуция

Есть ещё и другие модели атрибуции, но для понимания темы хватит двух базовых — последний и первый переходы.

А в чем проблема?

Многие бизнесы считают, что если им приходит заявка с рекламной UTM-меткой (меткой для отслеживания источника трафика), то это точно сработала именно она. Но по факту это может быть заявка, первоисточник которой — SEO.

Отдел продаж читает заявку с рекламы, т.к. она имеет UTM-метку, но её первоисточник (без которого заявки могло не быть!) — SEO
Отдел продаж читает заявку с рекламы, т.к. она имеет UTM-метку, но её первоисточник (без которого заявки могло не быть!) — SEO

И, когда в CRM или на почту подают заявки с UTM-метками и без, нельзя сказать, что первые — заявки исключительно с рекламы, а вторые — с SEO.

Конечно, с помощью веб-аналитики вы сможете посмотреть, сколько заявок в обезличенном виде принёс каждый канал, просматривая разные отчёты и переключая модели атрибуции. Но определить путь конкретной заявки от конкретного человека, нельзя.

Т.е. вам приходят заявки с сайта, а вы не знаете их настоящие источники, даже если у них есть UTM-метки. Какие-то лиды конвертируются в клиентов сразу, какие-то через долгое время, а какие-то будут мусорными. И вы не узнаете, какие именно каналы приносят лучшие и худшие лиды.

Что происходит с заявками дальше: стали ли они клиентами, какой у них чек, как долго принимали решения и т. д. — веб-аналитика не отслеживает. А это нужно, чтобы просчитать прибыль, полученную с каждого канала, его окупаемость, определить, стоит ли его дальше использовать.

Как решить проблему?

Если маркетинговых каналов и заявок мало, то сконветировавшихся клиентов и каналы, которые их привели, можно попробовать сопоставить вручную (но это сомнительный вариант).

Предположим: ваш бизнес предполагает большие чеки и каждый клиент на вес золота. В месяц у вас 10−15 лидов. Когда приходит лид, вы можете зайти в GA и по времени заявки от пользователя найти его цепочку до конверсии:

Цепочки конверсий в GA4
Цепочки конверсий в GA4

В таком случае вы точно знаете, какой канал послужил первоисточником конкретной заявки и можете соотнести затраты на маркетинговый канал и прибыль с этого клиента.

Например, может оказаться, что 5 заявок принесла реклама (на неё вы потратили 300 $) и 10 — принесло SEO (тратите 150 $ в месяц).

Но в большинстве случаев измерить эффективность каналов самостоятельно трудно и проблематично, чаще всего даже невозможно. Максимально корректно это могут сделать только инструменты сквозной аналитики.

В чем суть сквозной аналитики?

Она соединяет данные веб-аналитики с данными о пользователях после того, как они конвертировались на сайте. Но работает она только, если у вас есть CRM, в которую подают заявки.

Таким образом, вы уже смотрите не на то, сколько канал приносит лидов, а на то, сколько он приносит клиентов!

Чтобы сквозная аналитика работала ещё лучше, к ней можно подключить рекламные системы, email и call-трекинг. Тогда система будет ещё точнее отражать текущее состояние интернет-маркетинга.

Что объединяет сквозная аналитика (на примере ROIstat)
Что объединяет сквозная аналитика (на примере ROIstat)

Когда у вас настроена сквозная аналитика, вы точно знаете всю цепочку каждого лида до заявки и его историю после. Дополнительно система сама рассчитывает прибыль с каждого канала, его окупаемость (ROI), цену заявки и клиента и т. д.

Что измеряет сквозная аналитика (на примере ROIstat)
Что измеряет сквозная аналитика (на примере ROIstat)

Сравнение веб и сквозной аналитики

Веб-аналитика

Сквозная аналитика

Что отслеживает

Путь пользователя на сайте до заявки (до того, как он стал лидом)

Весь путь клиента (до и после того, как он стал лидом) до покупки, начиная с первого касания с сайтом.

Метрики

Количество заявок, конверсия в заявку по каналам, CPL (CPL)

Количество клиентов, конверсия в клиента по каналам, CPO (cost per order), ROI, ROMI

Данные

Со счётчиков на сайте и с родственных рекламных систем: Метрика добавляет данные с Директа, GA4 — с Google Ads.

Из систем веб-аналитики (Метрика и GA4), рекламных систем, систем email и call-трекинга, CRM.

Самый популярный инструмент сквозной аналитики в СНГ — ROIstat. Среди других известных Calltouch, Callibri, Alytics, StreamMyData.

Что лучше?

На вопрос, что лучше: веб-аналитика или сквозная — чаще всего ответ в пользу второй, т.к. она позволяет более объективно судить об эффективности маркетинга. Тем не менее иногда от неё лучше отказаться:

  • когда это большие траты для компании (сквозная аналитика — недешёвое удовольствие);
  • когда заявок мало — траты на дополнительную аналитику нецелесообразны.

Существуют ли альтернативы?

1) Во-первых, можно считать вручную, о чем мы писали выше.

Преимущества:

  • бесплатно.

Недостатки:

  • подойдёт только для малого объёма данных;
  • трудно и проблематично.

2) Для интернет-магазинов есть альтернатива — ecommerce-аналитика в Метрике, с помощью которой можно дополнительно отслеживать статистику покупок.

Кроме обычных данных о пользователях, таких как визиты, время сеанса, отказы, в Метрику поступают данные об их казаках (выручка, количество купленных товаров). У вас появляется возможность определить доход от каналов.

Преимущества:

  • бесплатно.

Недостатки:

  • только для интернет-магазинов;
  • не позволяет отслеживать статистику по расходам на каналы* — только на Директ, т.к. это родственная рекламная система.

*Расходы на остальные каналы можно загрузить отдельно.

3) Ручной импорт расходов по каналам и доходов по целям в Метрику.

Важно! Загружать расходы на рекламу в Директе не нужно — она подгрузится автоматически, если Метрика и рекламный кабинет на одном Яндекс-аккаунте.

Кроме этого можно загрузить оффлайн-конверсии.

Преимущества:

  • бесплатно;
  • при корректной и полной загрузке данных может стать полноценной сквозной аналитикой.

Недостатки:

  • необходимо вносить данные вручную и делать это регулярно;
  • трудности в создании загрузочного файла.

4) Интеграция Метрики с сервисами, рекламными системами и CMS из списка: 1С-Бритрикс, WordPress, OpenCart, Meta Ads, Google Ads, Vk Ads, Битрикс 24.

Преимущества:

  • бесплатно;
  • данные подгружаются автоматически;
  • при подключении интеграции с Битрикс24 можно реализовать полноценную сквозную аналитику.

Недотстатки:

  • трудности в подключении сервисов (необходимы специальные навыки);
  • мало интеграции (например, на момент написания статьи нельзя интергрировать популярные сервисы и CRM: AmoCRM, RetailCRM, Мегаплан, Мой склад и т. д.)

5) Создание дашбордов в Looker Studio и Data Lens. Это сервисы анализа данных от Google и Яндекс соответственно. В них вы можете объеденить данные веб-аналитики и свои данные о заказах (из Google-таблицы, из файла CSV/XLS, из BI-систем и т. д.), составить отчеты и дашборды под свои нужны.

Преимущества:

  • бесплатно;

  • хорошая визуальная кастомизация: разные диаграммы и таблицы, внешнее оформление отчётов (в Looker можно менять шрифты и цвета);
  • можно создавать свои метрики.

Недостатки:

  • сложность настройки и объединения данных.

Как видите, тема сквозной и веб-аналитики действительно сложная. Если у и вас есть вопросы по нашему материалы, будем рады ответить. А ещё мы занимаемся продвижением в интернете: делаем SEO, запускаем контекстную и таргетированную рекламу, разрабатываем продающие сайты. Оставляйте заявку и мы вас проконсультируем!

Узнать стоимость и условия

* — поля, обязательные для заполнения
г. Минск, ул. Старовиленская, 100, 4 этаж, пом. 1