Cквозная веб-аналитика в B2B и сетях дилеров

На сегодняшний день в России слабо проработана задача повышения продаж через интернет в дилерских / филиальных сетях. Зато маркетинговая группа «Комплето» в своем бизнес-портфеле имеет единственные в России проекты полноценного построения интернет-маркетинга в крупных дилерских сетях (от 150 до 500 дилеров). Такие кейсы включают в себя полноценный комплекс всех инструментов интернет-маркетинга, телефонии, внедрение CRM-системы в сквозную веб-аналитику для контроля продаж у дилеров.

В этой статье мы коснемся только части этого комплекса, а именно — измерения эффективности продаж через интернет, когда эти самые продажи производятся не напрямую вами, а сетью ваших дилеров/филиалов.

Надо сказать, что в современной России счетчики Google Analytics установлены лишь на 20% сайтов (хотя Google Analytics не является лучшей системой веб-аналитики и никак не приспособлена к работе с дилерскими сетями), цели и события используют вовсе единицы, не говоря уже о выгрузке данных, их анализе и стыковке с телефонией и CRM-системой.

В рамках темы веб-аналитики мы поделимся реальными кейсами, которые мы реализовали на практике.

Как увеличить эффективность рекламы?

Из всего рекламного комплекса сегодня чаще всего используется контекстная реклама, SEO и ретаргентинг (ремаркетинг). Важно понимать, что рабочих инструментов и каналов рекламы гораздо больше (около 15), но зачастую проблема заключается не в рекламном инструменте, а в том, как он используется в разрезе цикла принятия решений клиентом. Вы можете сколько угодно отправлять клиенту письма вроде: «Купи!», «Скидка!», «Бесплатно!», «Суперновинка!», но если его стадия принятия решения потенциальным клиентом не соответствует вашему объявлению, вы ничего не добьетесь. Ваша реклама будет неэффективна.

Нельзя влиять на клиентов, находящихся на разных этапах жизненного цикла, одними и теми же рекламными каналами и измерять их идентичными метриками и KPI!

Первый шаг в борьбе за увеличение вашей прибыли — определение стадии принятия решения клиента.

Стадии принятия решения о покупке (на примере товара «сайдинг»):

1) Человек в принципе не определился с материалом для облицовки фасада, т.е. выбирает между категориями из разных конкурентных полей (камень, панели, штукатурка, краска, дерево или вообще решает оставить все, как есть);
2) Потенциальный клиент более-менее определился, что он хочет сайдинг, но не понимает, какой тип купить;
3)Клиент не знает, какой производитель определенного вида сайдинга ему нужен;
4) Клиент не знает, какой цвет выбрать;
5) Клиент определился, что хочет купить, но не определился с точкой продаж;
6) Клиент решил, что будет делать монтаж самостоятельно;
7) Клиент решил доверить монтаж профессиональной бригаде;
8) Пользователь со всем определился и готов оплатить заказ.

Таким образом, веб-аналитика не может быть универсальной, т.к. она должна быть разной на разных этапах жизненного цикла клиентов.

Есть и другие проблемы, еще не решенные на российском рынке.

Проблема 1. Веб-аналитика — это не просто измерение воронки продаж на сайте!

Многим кажется, что единственное предназначение веб-аналитки – измерение так называемой воронки продаж на сайте, но на самом деле ее не существует. Почему? Когда мы говорим о воронке продаж, надо сразу подумать, на каком этапе своего жизненного цикла находится клиент. О какой воронке мы говорим? О прямых продажах или продажах через сеть дилеров? Офлайн-продажи или онлайн? Рекомендательные, когда клиент вас советует, продажи от разного спроса, повторные продажи – все они по-разному анализируются.

Проблема 2. Нельзя измерять эффективность рекламы только по ROI!

Следующая проблема – использование неверных показателей эффективности. Есть ловушка, в которую попадает большинство начинающих интернет-маркетологов, агентств и клиентов: при увеличении конверсии и при снижении ее стоимости в какой-то период доходность начинает падать – так называемая конверсионная переоптимизация. Приходят нецелевые клиенты, беспокоят ваш колл-центр, тратят время менеджеров. В процессе могут быть убытки, возвраты, иски и т.д.

 

Из разных каналов приходят клиенты разного качества, покупают разные товары разных ценовых категорий, поэтому в зависимости от конверсии коэффициент ROI может плавать от сугубо положительного до резко отрицательного. Причем вы не всегда сможете проконтролировать, в какой момент это происходит.

 

Даже считая жизненную ценность клиента (упрощенно – сумму денег, которую он вам принес за все время), мы часто сталкиваемся с тем, что рынок имеет ограниченный размер, особенно в сложных товарах и услугах. Высокодоходных клиентов ограниченное количество. Прибыльность клиента может сильно варьироваться. Даже при одинаковой пожизненной стоимости разные когорты клиентов могут быть разноприбыльными. Это тоже необходимо учитывать.

 

Проблема 3. Нельзя ориентироваться на разовую первичную продажу!

Еще одна проблема подхода к веб-аналитике в интернет-маркетинге в России – ориентация на разовую первичную продажу. Почему-то интернет-маркетологи в России, когда добиваются первичной продажи, считают свой долг выполненным и ничего больше не предпринимают. В определенных отраслях это оправдано, но не в B2B и в сложных рынках.

Как правило, первичная продажа – это только начало длительного цикла клиента.

Вот почему глобально никакой одной большой воронки продаж на сайте нет. Есть действия до воронки продаж, есть действия после – и в каждом случае используются свои инструменты интернет-маркетинга, свои аналитические возможности.

Проблема 4. Нужна веб-аналитика до продаж!

В России мало, кто знаком с термином «до продажи», хотя это именно та отправная точка, которая позволяет провести глубокий анализ эффективности вашего бизнеса. Здесь требуется связка с учетными системами продаж, например, внедрение CRM-системы. Нужна персонифицированная система, которая позволит произвести структурную веб-аналитику до момента продажи.

От теории — к практике. Разберем принцип работы в интернете компании с дилерской сетью.

Как выглядит схема работы в интернете компаний с дилерской сетью?

• Главный сайт компании (как правило, брендовый) может продавать товар напрямую, но такая ситуация встречается нечасто. Как правило, заказ осуществляется у дилера.
• На сайте есть телефон, а также кнопка «Купить» (правда, она весьма условна, поскольку предполагает лишь предзаказ).
• Затем дилер заказывает товар с завода или склада и доставляет его.
• Возможно, потребуются дополнительные замеры или предоплата.
• После этого последуют финальная оплата от клиента и отгрузка.
• Затем звонок поступает в колл-центр, в котором обязательно работает CRM-система. Электронная заявка поступает в систему. Мы разработали специальную систему отсева и приема электронных заявок (об этом ниже). Туда же поступают звонки и заявки, поступившие через сайт.
• Дилер осуществляет заказ со склада, завода или предприятия и удовлетворяет звонок или электронную заявку.
• После этого конечный потребитель получает товар.

Связка IP-телефонии, CRM-системы и колл-трекинг

У каждого дилера в современном мире есть как минимум магазин (точка, офис) и сайт (разного качества и уровня, но все же есть). С сайта поступают заказы, которые централизовано складируются в систему. Чтобы построить такую схему, сначала необходимо разобраться с телефонией. Для этого у нас в Комплето есть партнер (телеком-оператор), с которым мы выстраиваем телефонию у наших клиентов. Эта система работает на базе максимально управляемого и адекватного по стоимости Asterisk. Вся телефония переводится на IP-базу. Также мы можем подключать к Asterisk сотовые телефоны, удаленные офисы, организовывать сетки бесплатных звонков по России внутри сети, делать переадресации или записи разговоров.

Таким образом, сначала необходимо сформировать телефонное ядро системы, расписать маршрутизацию звонков, принципы обработки вызовов. После этого следует приступить к обработке вызовов, чтобы звонки определялись, уходили, куда нужно, идентифицировались хотя бы на IP-телефонах и отмечались на телефонном сервере. Телефония стыкуется с CRM, после чего CRM система согласовывается с веб-аналитикой, делается расширенная отчетность по рекламным каналам вплоть до жизненных циклов клиентов. Затем происходит финальная интеграция с различными бизнес-системами:

• системами бронирования остатков,
• складами,
• календарями замерщиков,
• 1С – дополнительными сервисами, которые позволяют гораздо точнее произвести отчетность (иногда – еще до продаж).

Как работает система веб-аналитики, интегрированная с 1C и CRM?

Очень упрощенная схема выглядит так: есть сайт (или система сайтов, связанных с помощью аналитики в единую сеть), генерирующий заинтересованных посетителей. Потенциальные клиенты попадают в систему подогрева лидов, определяющую стадии принятия решения. В итоге формируются обращения в CRM системе. Из сайта, системы подогрева лидов и CRM данные поступают в Google Analytics, который связан с Google Tag Manager. С помощью этой системы идет управление рекламными компаниями, в том числе любыми медийными, контекстными, ретаргетинговыми и обязательно email-маркетинговыми компаниями. Мы бьем не наобум по ключевым запросам, сформированному спросу, а имеем возможность ловить клиента на любой стадии принятия решения. Готовые к оплате клиенты отмечаются в 1С, данные об оплате отправляются, фиксируются – таким образом, формируется полная картина по стадийности. Google Tag Manager управляет рекламными компаниями, определяет стадию. Как правило, на этом этапе мы еще используем Piwik.

Система аналитики медийной рекламы

Достаточно упрощенная система для медийного канала email-маркетинга выглядит подобным образом: есть поисковые системы, рекламные системы, Google Tag Manager и какой-то сервис, который шлет цепочки писем. Письма продуманы строго в соответствии со стадиями: каждому письму, каждой стадии соответствует посадочная страница и свой комплект баннеров. Как только человек видит баннеры, переходит на страницы, подписывается на письма, явно интересуется конкретной стадией (они необязательно происходят последовательно!), мы можем его обнаружить. После этого наша цель – закрыть оставшиеся стадии. Мы имеем четкие данные о клиенте: его стадию принятия решения, региональность, почту, имя, Facebook-id, дату получения писем, подписок и т.д.

Есть также визуальная градация, когда видно, на каком этапе какие действия были произведены и соответствует ли поведение пользователя заранее продуманному нами сценарию.

CRM-система, разработанная специально под задачи клиента

Мы испробовали множество CRM систем и поняли их сильные и слабые стороны. Работая над проектом для сложного клиента, мы осознали необходимость создания своей CRM системы. Так появилась наша усовершенствованная и адаптированная CRM-система для нашего клиента.

Система имеет вкладки «Дилеры», «Отчеты». Здесь все предусмотрено для максимальной отчетности по сетке дилеров. В системе отображаются и сохраняются рекламные каналы, статусы звонков, типы переадресаций. При входящем звонке происходит автооткрытие карточки во всплывающем окне, в нем можно оставить комментарий к заказу.

В окне определяется телефон. Если карточка по данному номеру телефона уже была заведена и клиент уже существует, открывается карточка ранее созданного клиента.

Сюда подтягивается рекламный канал, с которого пришел человек, а также история его интернет-активности. Из звонка в колл-центр операторы создают интернет-обращение, связанное с системой бронирования со склада, которую мы также писали для данного клиента.

Как работает связка с системой бронирования?

Когда заказ попадет дилеру, он заказывает продукцию к себе в дилерский салон (магазин, офис). Клиент отдает ему деньги. В итоге мы увидим, какая продукция была заказана, поставлена и оплачена. Более того, все обращения состыковываются с календарями замерщиков (написаны нами), потому что данная продукция предполагает снятие замеров у первоначального клиента.

Есть еще третья составляющая – монтаж. В этом случае заказ идет в специальную монтажную систему, где можно увидеть занятость монтажника (система также полностью написана нами).

Таким образом, можно сделать сквозную веб-аналитику от обращения на сайт до замера, монтажа и финальной оплаты.

Зачем нужна интеграция CRM-системы и веб-аналитики?

Связка CRM системы и веб-аналитики дает нам данные об отправке всех заказов по телефону. Данные можно загрузить не только в CRM, но и обратно в систему веб-аналитики, например, в Google Analytics для построения отчетов прямо в ней.

Особенность системного подхода к электронному маркетингу заключается в том, что не существует плохих или хороших рекламных каналов: любой из них необходимо тестировать. Имея настроенную сквозную аналитику, можно четко проверять любые каналы, тестировать любые ходы. Соответственно, конверсию можно измерять по городам, регионам, дилерам, можно посчитать стоимость замера по каждому рекламному каналу.

Получается, мы видим сильно упрощенный бизнес-процесс. Он выглядит следующим образом:

На этапах «Передача дилеру» и «Контроль обработки удовлетворенности» происходит целая сложная система (замерщики, отгрузки, система бронирования, закрытие заявки).

Специальная закладка в CRM-системе: «Дилеры»

Особенность дилерских сетей в том, что многие дилера не хотят или не умеют работать добросовестно, а потому их нужно постоянно контролировать, особенно, если это не монобрендовые дилеры (мультибрендовые – те, которые продают не только вашу продукцию). Возникает необходимость контролировать, насколько качественно они обрабатывают заказы. Так, когда мы внедрили нашу веб-аналитику в дилерских сетях, сразу же раскрыли случаи «подсовывания» клиентам продукции конкурентов, пропуск звонков и хамство по телефону.

Рейтинг дилеров: заставляем сеть работать!

Что входит в понятие рейтинга дилера? Это может быть любой набор условий: действительно ли он прошел какие-то обучающие курсы, действительно ли принимает нужное количество звонков без пропущенных, есть ли у него сертифицированный монтаж, имеет ли необходимую численность персонала в регионе и т.д. Можно сделать любой скоринг (балльная система), в зависимости от результатов которого распределять заказы по дилерам по-разному (например, выше балл — больше процент заказов).

Система работы с рекламациями, связанная с отдельно отстроенным процессом работы с отзывами в интернете

Здесь мы рассказывали, как по-настоящему системно выстраивать работу с отзывами в интернете. Система работает на основе специальных таблиц и, как ни странно, на основе ручного труда, потому что еще никто не научился автоматически работать с отзывами и кластеризовывать их по видам проблем и типам самих отзывов.

В разработанную нами CRM-систему «подтягиваются» все отзывы – и в итоге у нас получается очень интересная система: собираются жалобы с сайта, с телефонного канала, а также найденные в интернете. В случае с позитивными отзывами — они складируются для выкладки на сайт и соц.сети, а вот с негативом нужно правильно работать. Для этого создается задача в CRM-системе, ей присваивается номер обращения. После этого запускается бизнес-процесс обработки рекламации.

Как распределяются заказы в дилерских сетях?

Давайте разберемся, как работает система, которая особым образом распределяет электронные заявки по сети дилеров. Представьте: у вас есть головной сайт, на который вы тратите много денег, чтобы привлекать туда клиентов. Сайт не продает, он только представляет товары и услуги. Заказы каким-то образом должны распределяться по регионам, дилерам и филиалам по России. У дилеров есть свои сайты, которые они могут продвигать сами. Дилеры также получают заказы через них.

Получается, что должна быть некая электронная система, которая собирает заказы по всем регионам России и каким-то образом распределяет их по дилерам.

Что мы сделали в этой системе? Когда с головного или дилерского сайта приходит заказ, он попадает в эту систему и распределяется между дилерами. Это может быть любой алгоритм, например, как мы это называем, «такси»: заказы просто падают в очередь, дилеры выбирают их в порядке «кто успел первым взять в работу».

Или же может быть алгоритм «приоритетного распределения», который предполагает большее количество заказов для дилеров, у которых лучше рейтинговый балл или имеется сертификация.

При желании могут быть настроены любые алгоритмы. Когда дилер получает заказ, он не видит контактных данных клиента. Клиент при подаче заявки пишет имя, телефон и почту. В системе же дилер не видит контактную информацию клиента. При нажатии на кнопку «Принять заказ» наш телефонный сервер Asterisk делает обратный звонок клиенту и соединяет голосовой канал с дилером. После этого заказ считается закрепленным за дилером, и мы отслеживаем его качество. Если же заказ не был принят (кнопка в системе не нажата в течение любого установленного времени), то он уходит другому дилеру. При этом контактная информация – имя, телефон и почта – не разглашаются и дилер не сможет сам повторно перехватить заказ.

Имея эту информацию, мы можем в автоматизированном режиме через определенный промежуток времени посредством триггерных email-рассылок отправлять на почту вопросы о качестве обслуживания: был ли выполнен заказ, как он был выполнен, понравился ли дилер, не обманул ли, понравилось ли качество обслуживания. Это позволяет эффективно контролировать работу дилеров, не привлекая при этом целый штат менеджеров.

В заключение…

Таким образом, для B2B-компаний и дилерских сетей сквозная веб-аналитика не просто желательна, а остро необходима. Несмотря на то, что в России данному аспекту не уделяется достаточно внимания, интернет-аналитика – именно тот инструмент, который позволяет максимально эффективно выстраивать процесс продаж, наращивая прибыль и оптимизируя работу.

Уровень проникновения веб-аналитики в России критически низок!

Помните: даже если вы встроите на свой сайт простейшую систему веб-аналитики и начнете изучать эффективность ваших действий и рекламных кампаний, вы станете лучше 80% компаний в России.