UTMSTAT. Сквозная и бизнес аналитика.

ОБНОВЛЕНИЯ 1. Источник теперь можно привязать и к utm-меткам. Полезно когда источник экзотический и автоматически не всегда его можно определить, но вы расставили свои метки, например example.com/?utm_source=yandex_map utm_source=yandex_map можно привязать к яндекс картам и любой клик с этой меткой будет засчитываться как яндекс карты. -- 2. Сделали форму Задать вопрос (сверху, рядом с балансом). Задавайте все вопросы туда, там спрашивается вся необходимая информация для быстрого решения проблемы и создается тикет. -- 3. Теперь можно задавать формат названия лида/сделки c помощью макросов в настройках экспорта CRM. Наш стандартный формат крайне полезен для поиска виновных почему сервис "не работает" и не рекомендуем его менять, но тем не менее возможность появилась. -- 4. И прекрасное обновление - БИДДЕР! Суть грамотно настроенной сквозной аналитики - получить правдивые цифры по стоимости лида (CPL) и окупаемости (ROMI) на основе данных из CRM в разрезе рекламных источников и рекламных кампаний. Настроенный UTMSTAT прекрасно считает эти параметры и следующий логичный шаг - автоматитизировать принятие решений по управлению рекламой на основе эти данных. Зная трафик, конверсию, расходы и правдивый CPL, можно автоматически рассчитывать ставки, чтобы с учетом текущей конверсии, получался требуемый CPL и unit-экономика сходилась. Для этого и сделан биддер. Работает он просто: Задаете CPL исходя из вашей unit-экономики, например 300 руб и диапазон допустимых ставок, например 10-50 руб за клик. Далее биддер исходя из текущей статистики за указанный период (1-30 дней), раз в час пересчитывает ставки чтобы уложиться в CPL. Такой вариант гораздо лучше, чем директолог будет на глаз делать ставки, а дальше как пойдет. Биддер пока тестируем, полноценный релиз будет в начале июля. Пока работает только с Яндекс Директом, в биддер кампании можно зайти из главного отчета - справа от кампании. UI не идеальный, к июлю причешем. Только осторожно, тестируйте на одной кампании. Замечания и пожелания пишите на support@utmstat.com, уникальный шанс получить нужный вам биддер через 2 недели бесплатно. -- 5. Бонус. Статья на VC про стриминг данных в ClickHouse https://vc.ru/tribuna/133956-striming-dannyh-iz-servisa-skvoznoy-analitiki-v-clickhouse

Простой пример, почему сквозная аналитика уровня UTMSTAT (которая собирает свою статистику) в целом то обязательна и почему Google Analytics с Метрикой весьма приближенная аналитика. За май в UTMSTAT было X регистраций. Не просто цифра, а именно записей в CRM, можно пощупать и посчитать руками. В Яндекс Метрике их 1.39X (на 39% больше) В Google Analytics их 1.15X (на 15% больше) Цель самая классическая, на страницу "Спасибо". Справедливости ради, местам по дням совпадение 1 к 1, но кто захочет каждый день смотреть и разбираться как так получилось? Ведь по Яндекс Метрике регистрации вообще прут, маркетинг работает, только кейсы успевай писать 🙂 А ТЕПЕРЬ НЕМНОЖКО ВЫВОДОВ: 1. Погрешность метрики и аналитикса получается 15-40% на простой цели, а что на сложных, требующих азов JS? Умножим погрешность на кривизну рук? 2. Если бы я не имел CRM и не знал бы сколько там реально регистраций, не знал бы о погрешности. 3. Инструменты основанные на данных GA также имеют погрешность от 15%, привет Power BI, Google Data Studio и особенно платным сервисам, которые "профессионально" строят аналитику на базе GA. И это мы еще не касаемся качества сырых данных кривой разметкой. 4. Там где по метрике и ga ROI показывается как 15-40%, может быть 0, а там где 0 и надежды - хороший минус 🙂 ФАТАЛЬНЫЙ НЕДОСТАТОК ЯНДЕКС МЕТРИКИ И GOOGLE ANALYTISC (ТУТ СТРАЗУ И GDS С POWER BI): При всей своей прекрасности и мощи, они не могут строить реалтайм отчеты на базе продаж из вашей CRM. Это связано с техническими ограничениями высоконагруженных сервисов, поэтому остаются варианты - приблизительно трекать события и одноразово с ошибками загружать продажи, которые не всегда можно отменить :). ФАТАЛЬНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО СЕРВИСОВ СКВОЗНОЙ АНАЛИТИКИ УРОВНЯ UTMSTAT (КОТОРЫЕ СОБИРАЮТ СВОЮ СТАТИСТИКУ): Нет нагрузок в виде мирового трафика, поэтому можно сместить фокус в сторону удобства клиента, а не максимальной оптимизации и вытекающие ограничения. Поэтому отчеты строятся в реалтайме на базе продаж из CRM, цифры предельно точные и все можно пощупать и проверить до уровня конкретной сделки. Ну и не забываем, для самых отчаянных есть стриминг данных в ClickHouse.

Обновления 1. В захватчике форм поля можно сделать обязательными 2. В Амо можно передавать источник 3. Из атрибуции можно исключать источники, например сайты приема платежей, чтобы они не учавстовали в статистике 4. Пополнение баланса в Яндексе через не через почту, а через заявку на сайте. 5. В панель отладки добавили информацию о коллтрекинге и email трекинге, теперь проще понять почему не подменяется. Бонус, статья как правильно выбирать онлайн-курсы, местами совсем все плохо. https://vc.ru/hr/131558-chto-ne-tak-s-onlayn-obrazovaniem-v-tom-chisle-dlya-programmistov

Шикарное обновление UTMSTAT, которое поставит точку в вопросе, чья аналитика сквознее. Добавили возможность стримить все данные из UTMSTAT на свой кластер(виртуалка) на ClickHouse. Теперь вы можете посмотреть что (должно быть) под капотом практически у любого сервиса аналитики. Прямой доступ в ClickHouse обнуляет необходимость в разработке своих коннекторов и парсеров API по сбору и хранению данных. UTMSTAT все что нужно уже собирает, нормализует и отдает в идеальном формате для аналитики. Можно просто подключиться к БД - через табикс, другим сервисом, приложением, и строить любые отчеты, используя все возможности SQL ClickHouse. Собственно типовые дашборды уже реализованы в UTMSTAT, но если нужно что-то специфичное, то прямой доступ к данным - это идеальный вариант. ЧТО ЗА ДАННЫЕ? Клики, события, расходы, заявки/продажи в 2-х атрибуциях. Все прошито client id метрики, аналитикса и фейсбука, поэтому данные совместимы с выгрузками из этих сервисов. Сделали тестовый сайт и доступ в БД, чтобы оценить как работает. Приглашаем на тест. Подробное описание и демо проект здесь - https://hello.utmstat.com/clickhouse

Добавили возможность купить номера 8800, теперь у нас полный комплект для коллтрекинга: - в UTMSTAT: 8800, городские и мобильные номера с поддержкой СМС. Покупаешь и используешь, без лишних настроек АТС. - если хотите «свои» номера, то для вас поддержка 6-ти телефоний: Zadarma, Mango Office, Sipuni, Binotel, OnlinePBX, Гравител

У нас есть идея дасть доступ ко всей статистике, которая хранится в ClickHouse, полностью снимая необходимость в дорогостоящей собственной разработке по сбору данных, так как данные одинаковы для любого сайта/бизнеса и нет смысла делать 1000 разных реализаций работы с API. Клики, события, расходы, заявки, продажи - все связано через client id метрики и аналитикс. Далее данные можно выгрузить в тот же Power BI и Google Data Studio, склеивать с выгрузками из метрики и аналитикс по client id. Преимущество наших данных в том, что у в UTMSTAT строгий автоматический контроль за входящим трафиком и нет бардака в UTM-метках и связи между данными. Другие сервисы не контролируют входящий трафик, заставляя исправлять ошибки, а пытаются работать с тем, что есть. Как получить доступ? Развернуть образ БД ClickHouse в Яндекс.Облаке и UTMSTAT по вашим проектам будет складывать данные туда. Разумеется образ только ваш, посторонних проектов там физически не будет - полная приватность и безопасность. Будет стоить чуть дороже. За возможность получать данные в БД с прямым доступом придется доплатить 9900. Это значительно дешевле, чем ежемесячно платить зарплату программисту на поддержку костылей.

Новая статья на VC. Свежий обзор зарплат в IT. Прошелся парсером по HH в 54 категориях. https://vc.ru/u/223450-alexey-laptev/127676-komu-platyat-400-000-rub-mes-obzor-zarplat-v-it-za-may

Обновления: 1. Добавлены лид-формы ВКонтакте, также уже есть лиды формы Facebook, теперь полное покрытие соцсетей. 2. В настройках полей AMOCRM добавлен новый макрос {type} - тип заявки. Это может быть звонок, онлайн-чат, API(форма) и другие. Нужно тем, кто строит дополнительную аналитику на стороне CRM. 3. Новая статья на VC про исследование аудитории телеграм-каналов - https://vc.ru/social/126052-rynok-i-auditoriya-23-495-kanalov-v-telegrame

Праздничный опрос. Думаем стоит ли делать коннекторы с Power BI, Google Big Query и Google Data Studio. В utmstat собраны все данные по клиентам: клики, события, заявки, продажи, расходы. В отличие сырых данных метрики, аналитикса, в utmstat строгий контроль за входными данными и все связано через стандартные id, а не случайные utm-метки. А также все связано с продажами с точностью до номера сделки в CRM, а не условной конверсии. Это позволяет строить максимально точную и автоматическую аналитику без ручного маппинга данных. Типовые параметры для связи данных: - номер кампании - номер группы - номер объявления - номер фразы - client id яндекса - client id гугла - client id utmstat + некоторые другие Выжато максимум из того что можно технически сделать по сбору данных "для себя". Благодаря завязке на client id яндекса и гугла, данные utmstat совместимы с выгрузками из метрики и аналитикса.

Обновления: 1. В тестовом режиме добавлены лид формы Facebook, при подключении, нужно будет указать страницу с формой. 2. Добавлен Getcourse, с помощью захватчика форм и вебхука на платеж, удалось прикрутить сквозную аналитику 3. Добавлена телефония Гравител

Небольшой кейс как можно оценить уровень аналитики и возможный уровень маркетинга с помощью utmchecker на примере Hoff. Hoff частый гость на конференциях по сквозной аналитике, наверно там все идеально, смотрим... 1. Реклама в ящике гугла https://utmstat.com/utm-check/203a8613673d2c90afadcf97382ca732 - аудит - 9%, меток нет, только gclid. Окей, наверное там google analytics и gds вдоль и поперек. Гугл по gclid вытаскивает информацию. 2. Реклама в поиске яндекса https://share.getcloudapp.com/L1u77WPz - рекламное объявление в тесте https://utmstat.com/utm-check/96025a1c3e986381a73afdb9cea6c1dd - аудит - 0%(ноль), нет ничего, даже yclid. Без yclid метрика с трудом поймет откуда трафик, не говоря уже о внешних аналитиках. А вот тут уже не понятно как google analytics получает данные из трафика яндекса до ключа. Ну не руками же они склеивают все. Хотя не удивлюсь. 3. Смотрим конкурента Hoff https://utmstat.com/utm-check/e84f41b751919ef5a3dfe1d70b50e26f - тут 82%, все хорошо. Правда почему то стоит и роистат и коллтач, зачем? Кто кому пришел на замену? Самые внимательные увидят что с роистат не так 🙂 Но тут все ок, нормальный сквозняк в целом. ВЫВОД: Скорее всего не досмотрели или забили, поэтому наслово верить себе и подрядчикам нельзя, на больших объемах порядок может обеспечить только автоматический контроль. Учитывая объемы Hoff и наверняка большой рекламных бюджет, такое поверхностное отношение к аналитике может стоить миллионы рублей как слитых на не эффективные рекламные каналы, так и упущенные точки роста на основе данных. КАК ИЗБЕЖАТЬ ТАКИХ ГРУБЫХ И ДОВОЛЬНО ОЧЕВИДНЫХ ОШИБОК? В utmstat сделан робот, который контролирует трафик и найдет проблему в одном клике из миллиона. Но такой фокус нельзя провернуть, если работать на базе счетчика google analytics. Поэтому если какой-то сервис не имеет своего счетчика, готовьтесь терять деньги на не компетентности подрядчиков.

Кст, у нас появился новый инструмент для быстрого аудита подрядчиков - utmchecker. В него можно вставить рекламную ссылку и сразу получить оценку, насколько подрядчик умеет в аналитику. Например: https://utmstat.com/utm-check/7bbb335ea1a295fb824b21bea4d80ca9 - реклама битрикс24 https://utmstat.com/utm-check/a3e4af587df347928d67830006002676 - реклама нетологии В обоях случаях данных не достаточно, чтобы четко свести расходы и продажи из CRM, но уверен, подрядчик обещал много лидов и даже отсутствие аналитики этому не помешает. 🙂 Тем не менее, когда клиент реально занинтересован в эффективности рекламы - сквозная аналитика выкручивается на максимум сразу же. Без выводов.

Сделали пожалуй одно из лучших УТП, которое можно выжать из сквозной аналитики. ПРОБЛЕМА НА РЫНКЕ Большей части рынка с бюджетами до 1-2 млн руб/мес достаточно свести трафик/расходы и продажи из CRM в паре типовых атрибуций, по полученным данным оптимизировать маркетинг и все будет хорошо. Рокетсайнс в виде ML-атрибуций, персональных дашбордов не даст критического роста продаж, максимум - приятную экономию бюджета на больших объемах. Но эта экономия может легко компенсироваться стоимостью настройки. Так вот проблема на рынке в том, что даже простую задачу по сведению данных и их анализу многие маркетологи/аналитики не могут нормально решить. Уже не говорим про настройку отчетов. Даже когда даешь список явных проблем в виде отчета робота - список не смотрят и не исправляют, а потом идут жалобы что сквозная аналитика не работает - не работает тут прокладка между монитором и стулом. То есть на лицо откровенное забивание на аналитику, грешат этим в первую очередь наемные маркетологи. У владельцев бизнеса другая проблема - они более-менее следят за аналитикой в том объеме который понимают, но могут не видеть явных проблем рядом - не хватает элементарных технических знаний. Как результат - могут сливаться сотни тысяч рублей в явный минус и никакой реакции со стороны маркетолога. РЕШЕНИЕ Продавать не инструмент, а результат его работы. Ценность сквозной аналитики не в возможностях строить какие-то дашборды, а дать список точек роста или проблем. Вот это и надо покупать. А всю техническую часть отдать тем, кто реально в ней разбирается в аналитике - ее разработчикам. У них явное преимущество: они разрабатывали все отчеты, соединяли сервисы и точно понимают что для чего нужно, в отличие от рядового маркетолога с минимум технических знаний. ЧТО ПРЕДЛАГАЕТ UTMSTAT Берем на себя настройку, доводку, консультации в чате и самое главное - еженедельные отчеты о том, где проблемы: - какие рекламные кампании работают, какие нет и что надо докрутить - где проблемы на сайте с конверсией, не важно сколько стоил сайт, там могут быть глупые ошибки UI режующие конверсию, потому что дизайнеры/программисты обычно не в курсе с какой целью делается интерфейс. - какие менеджеры плохо продают Вроде кажется просто, но чтобы получить корректные данные по этим 3-м пунктам, нужно довести до идеала сбор данных, а это еще пара десятков смежных отчетов, на которые вам НЕ нужно будет смотреть. СКОЛЬКО СТОИТ От 4900 руб в месяц. Высокий уровень автоматизации и четкий план действий позволяет. Это дешевле чем просто доступ к некоторым "лидерам" рынка со всеми вытекающими выше проблемами. UTMSTAT vs GOOGLE ANALYTICS Уверен некоторые сейчас подумали, что зачем это все, есть же GOOGLE ANALYTICS. UTMSTAT не является заменой GOOGLE ANALYTICS, он является волшебной коробкой и поддержкой первой линии, которая нормализует трафик перед отправкой в GOOGLE ANALYTICS. Страхуя от многих технических ошибок при прямом подключении GOOGLE ANALYTICS к сайту. Базовые задачи проще и дешевле решить через UTMSTAT, а если хочется строить свои дашборды, то в GOOGLE ANALYTICS уже будут систематизированные данные. В UTMSTAT все данные прошиты в том числе google client id, поэтому данные совместимы и работа идет в единой системе координат. На ленде на схеме показано как работает. https://hello.utmstat.com/data-driven-agency

3 новые статьи-инструкции 1. https://utmstat.com/blog/chto-takoe-reklamnye-istochniki-i-kak-rabotaet-treking-v-utmstat/ - статья про рекламные источники и виды трекинга в UTMSTAT. От обычного по client id, до тегов, текста и контактов. Прочитайте и картинка сложится, что где полезно. 2. https://utmstat.com/blog/kak-rabotaet-crm/ - новая статья про логику работы с CRM. Написал заново более понятно, с учетом типовых вопросов и последних обновлений. 3. https://utmstat.com/blog/kak-pravilno-zadavat-voprosy-v-podderzhku/ - инструкция как правильно задавать вопросы в поддержку, чтобы получать ответы в минимальные сроки.

Обновления 1. Добавлена возможность привязывать рекламный источник к тексту в заявке. Актуально когда заявки приходят не из условного Google Ads, а из стороннего сервиса или заведена вручную. Теперь можно завязаться на отличительные черты в тексте, например слово Wantresult в названии и все такие заявки будуть падать в источник Wantresult. По хорошему такое делается через теги, но в битриксе их нет. Пока поддерживается поле Title и utm-метки. Если все настроить, то количество заявок без источника должно быть близко к 0. Только в этом случае начинается сквозная аналитика. При необходимости расширим поля и CRM, пишите на support@utmstat.com 2. Добавлена возможность принимать вебхуки из CRM и создавать заявки только если в заявке выбранное поле равно определенному значению. Актуально когда 10 сайтов на разную тематику и все валится в одну CRM, а в сквозной аналитике нужны только заявки с конкретного сайта из общей кучи. Получается воронка на базе любого поля, например url сайта. Пока сделано для битрикса, остальные CRM на очереди.

Пятничная сквозная аналитика каршеринга https://vc.ru/transport/119286-skvoznaya-analitika-karsheringa-i-kak-on-vliyaet-na-predpochtenie-v-pokupke

Обновления 1. В тестовом режиме добавлена выгрузка расходов в Google Analytics. Выгружаются все расходы раз в сутки. Инструкция - https://utmstat.com/blog/import-rashodov-v-google-analytics/ 2. Обновлен калькулятор стоимости сервиса. Теперь он считает стоимость сервиса на 9 месяцев вперед, включая настройку под ключ + весь рассчет можно скачать в виде коммерческого предложения в формате PDF. У части клиентов возникали сложности с пониманием сколько будет стоить сервис на дистанции - решено. 3. Удаленные заявки теперь можно восстаналивать. 4. Новая статья на VC. Объяснил на языке непонимающего владельца бизнеса выгоды и точки роста бизнеса при использовании CRM и сквозной аналитики. Если у вас не складывается картинка зачем это все нужно или нет волшебной ссылки, которую можно кинуть руководителю чтобы он все понял, то эта статья для ваc. https://vc.ru/marketing/117756-kakaya-vygoda-ot-crm-i-skvoznoy-analitiki-prostoe-obyasnenie-dlya-vladelca-biznesa-ot-razrabotchika