Как развиваются инструменты аналитики

Кто-то называет сквозную аналитику главной магией интернет-маркетинга, позволяющей в разы увеличивать эффективность рекламы. Общемировой тренд делать бизнес на основе данных привел к активному использованию этого маркетингового инструмента. Продвинутые компании уже не ориентируются только на позиции сайта или количество трафика, а оперируют такими показателями, как ROI, LTV, ARPU и т.д.

Сквозная аналитика продолжает бурно развиваться. На каком этапе мы находимся сейчас, и что нас ждет в будущем?

Технологии и мир постоянно усложняются. Осознав необходимость строить маркетинговые стратегии не вслепую, а на основе данных, компании начали собирать и исследовать уже накопленную информацию. Но обрабатывать и использовать ее на все 100% до сих пор умеют далеко не все.

Неумение грамотно обрабатывать и использовать полученную информацию связано с недостатком компетенций у самих компаний и сложностью существующих на рынке решений для анализа данных. Специалисты продолжают учиться работать с данными, в маркетинге становятся востребованы статистические и математические знания сотрудников. При этом разные отрасли требуют разного подхода к построению сквозной аналитики.

Мы в CoMagic продолжаем активно развивать направление аналитики, ориентируясь, в первую очередь, на наших клиентов и их потребности. 2017-й год был посвящен интеграциям с ключевыми игроками российского сегмента CRM-систем. Мы построили полноценный базис для сквозной аналитики, включающий двустороннюю связь (в CRM - обращения, из CRM - сделки).

Каждая интеграция создана и развивается не по шаблону, а с учетом специфики пользователей конкретной CRM. Например, недавно была доработана интеграция с amoCRM: стала возможной передача сделок на произвольных ее этапах.

Больше прозрачности

Наш сервис делает прозрачным весь путь клиента от первого взаимодействия с рекламой до момента совершения сделки. В ближайшем будущем мы прогнозируем еще более тщательную работу с аудиторией: ориентация на потребности, гиперсегментация, автоматизация таргетирования на определенный сегмент. Все это будет повышать эффективность рекламы и, конечно, без аналитики такая работа невозможна.

Больше данных

Компании будут собирать еще больше данных из еще большего количества источников. Например, статистика в разрезе разных категорий продуктов или услуг: в медицине это анализы, первичный осмотр, терапевтические услуги и т.д. Таким образом, для каждой услуги будет построена своя воронка продаж. Контроль движения лидов по каждой воронке позволит понять, как улучшить взаимодействие с клиентом и на выходе увеличить прибыль компании.

Новые метрики

Генерация большего количества данных неминуемо приведет к появлению новых метрик. Уже сегодня существует более двух десятков метрик для отслеживания эффективности маркетинга, и дальше их количество будет только расти. Они будут рождаться исходя из особенностей бизнеса или потребностей конкретной компании. Это может быть коэффициент вернувшихся клиентов, коэффициент лояльности постоянных клиентов и т.д.

Инструмент как услуга

Собрать и обработать все необходимые данные достаточно сложная и объемная задача. Поэтому рекламные агентства все чаще предлагают своим клиентам не только ведение рекламных каналов, но и полное построение систем аналитики. Это выгодно и клиентам – так они видят реальную отдачу от затрат на рекламу, и агентствам – расширяется список оказываемых ими услуг. Таким образом, взаимодействие между заказчиком и агентством становится прозрачнее, увеличивается доверие между ними.

Агентства будут наращивать экспертность в этой области. А мы, в свою очередь, продолжим быть для них надежным партнером для сотрудничества.

Машинное обучение, роботы, искусственный интеллект. Все это уже не кажется нам просто сюжетом научно-фантастического фильма. Новые технологии постепенно внедряются во все сферы бизнеса и, похоже, пора признать: мы уже живем в мире будущего. Как повсеместная технологизация влияет на исследование маркетинговых данных?

Машинное обучение

Количество данных постоянно растет и их обработка занимает все больше времени и сил. Машинное обучение уже сейчас берет на себя часть этой работы, но не без участия человека или логики, выстроенной человеком.

В мелких компаниях технологии замещают часть отсутствующих компетенций. Например, уже появляются сервисы, которые с помощью машинного обучения дают рекомендации по оптимизации рекламы. В более крупных компаниях скорее всего маркетологу самому придется копать глубже и налаживать процессы сквозной аналитики, применяя новые технологии.

Пример использования машинного обучения для аналитики – технология SmartTag. Модуль речевой аналитики слушает, анализирует, тегирует и совершенствуется в процессе работы: обучается новой терминологии и становится точнее. В результате работа по прослушиванию и классификации звонков автоматизирована, а сквозная аналитика дополнена новыми характеристиками звонков.

Одно из направлений машинного обучения, также уже успешно применяемое в маркетинге – это предиктивная аналитика.

Предиктивная аналитика

Если описание уже произошедших событий показывает описательный (дескриптивный) анализ, то прогнозированием будущих данных – предиктивный или прогностический. Анализируя ретроспективные данные, она определяет потенциальные риски и возможности. В результате оценка и прогнозирование будущих результатов более четкие и достоверные.

На основе анализа активности покупателя формируется прогноз его дальнейшего поведения. Исходя из этого прогноза принимаются конкретные маркетинговые действия: персональный ретаргетинг, индивидуальная рассылка, адаптивный контент на сайте и т.д.

Уже существуют технологии, позволяющие успешно применять прогностическую модель, и в будущем они продолжат наращивать популярность. Предсказательные модели смогут рекомендовать каналы для инвестиций, на основе анализа рентабельности прошлых вложений, а также строить развернутые прогнозы работы этих каналов.

Marketing automation

Еще пока немногие российские маркетологи знают об этом подходе, и еще меньше могут внедрить его в работающий бизнес. Тем не менее, автоматизация – следующий весомый шаг в развитии маркетинга.

На Западе автоматизация успешно применяется для решения таких задач, как: отслеживание перемещений клиента по сайту (Site tracking), автоматическое начисление баллов за целевые действия (Lead scoring), персонализация email-маркетинга, создание триггерных цепочек писем и их автоматическая рассылка и т.д.

Как автоматизация повлияет на инструменты аналитики? Ускоренная загрузка данных из одной системы в другую, установка ставок, оптимизация процессов анализа и т.д. Новые характеристики с помощью Lead scoring дополнят отчеты аналитики данных, а автоматизация email-рассылки сделает процесс Lead Nurturing («взращивание», «воспитание» потенциальных клиентов) непрерывным и результативным.

Благодаря новым технологиям возможности аналитики постоянно растут. Машинное обучение приходит на помощь при работе с большими данными. Описательная аналитика дополняется предиктивной. Сервисы аналитики вместо представления данных будут давать выводы, прогнозы и рекомендации к действиям. Автоматизация играет важную роль в эволюции сквозной аналитики, как одного из ключевых инструментов маркетинга.

Компании продолжат собирать и учиться обрабатывать информацию. Будут развиваться специалисты, управляющие данными процессами, будут развиваться сами сервисы. Их количество продолжит расти, конкуренцию им составят агентства, а в ближайшем будущем – и CRM системы, которые уже начали разрабатывать и внедрять модули маркетинга. Компании, которые смогут предложить выстраивание системы аналитики под ключ, будут выигрывать. Равно как и компании, активно пользующиеся данной услугой.

Какой вывод можно сделать из всего вышесказанного? Сквозная аналитика не просто меняется, а активно развивается в сторону еще более функционального и полезного инструмента. Нас ждет много всего интересного – держите руку на пульсе!