Вкладывая деньги в рекламу сайта или интернет-магазина, владелец ресурса вполне ожидаемо хочет знать, какую прибыль принесет это вложение. Что и понятно: покупка рекламы – это инвестиция в увеличение продаж. Есть точные суммы инвестиций, значит, должны быть и точные цифры по приросту прибыли.

Для точного результата анализа надо снизить погрешность анализируемых данных

Для получения этих сумм и нужна сквозная аналитика. Хотя, конечно, только на сборе данных ее задачи не ограничиваются – она помогает автоматизировать отчетность, корректировать настройки кампаний, чтобы влиять на конверсию, получить представление об эффективности разных кампаний и т. д.

Но в первую очередь это все-таки сбор информации о том, насколько успешно работает реклама. И для любого бизнеса очень важно, чтобы погрешность этих цифр была минимальной (иначе рекламная тактика и стратегия погрузятся в хаос). А чтобы минимизировать погрешность, нужно контролировать, какие данные использует выбранная система аналитики. Точнее, все ли она вводные считает при оценке результативности компаний.

Как показывает практика, собирает она далеко не всю информацию. Но сам софт в этом, конечно, не виноват. Виноват человеческий фактор, с которым надо и можно бороться. Как? Для начала, исключив топ-3 самых популярных ошибок.

Разные способы UTM-разметки

Практически каждый мануал по продвижению сайта настаивает на правильной разметке. И все равно ей уделяется минимум внимания. Оплошности здесь могут быть самые разные:

  • метки могут вообще не использоваться в отдельных кампаниях;
  • или не используются динамические параметры, которые помогают свести итоги разных кампаний в единую таблицу;
  • нередко настройщики проводят непонятные эксперименты с метками utm_source и utm_medium, то присваивая им любые значения, вместо стандартных, то меняя их местами.

Итог во всех случаях один – путаная база для анализа и его неверный результат. Решить проблему помогут сервисы автоматизации процесса разметки, встроенные в систему кол-трекинга, и контроль разметки в кампаниях Яндекс.Директа (некоторые из них приходится размечать вручную).

Отсутствие единой логики названия кампаний

Используя сквозную аналитику, стоит и алгоритм называния кампаний тоже сделать сквозным. Это значит, что слово «холодильники» на транслите всегда должны писаться, как holodilniki, а не варьировать от holod до icebox в разных кампаниях. То же касается коммерческих слов типа brand (который именуют то brend, то name_brand) и последовательности информации, которое содержит название кампании.

Как показывает практика, набор данных может включать (именно в такой последовательности):

  • категорию товара (holodilniki);
  • тип кампании (poisk, rsya);
  • регион (spb, msk).

Причем если вы уже начали называть столичный регион стандартным обозначением msk, не стоит в новой кампании переходить на moskow или moskwa.

Данные для анализа

Чтобы получить точную сумму прибыли от продаж – параметра, который считается путем вычитания из выручки понесенных расходов, – нужно обеспечить внесение правильных цифр и выручки, и расходов в систему. С первым экспликатом проблем нет. А вот затраты часто вводятся без учета уплаченного НДС. Или по дороге к анализу теряется комиссия за перевод, которая увеличивает размер издержек.

В итоге прибыль получается либо искусственно заниженной, либо завышенной. На малых объемах затрат это не так уж сильно сказывается. Но если обороты большие, и вложения в рекламные кампании многотысячные, это серьезно искажает реальную картину. Всегда проверяйте, правильно ли подтягиваются данные о расходах, чтобы не обманываться насчет доходов.