Мы уже очень долго занимаемся веб-аналитикой и накопили достаточно большой опыт.
Мы – одни из лидеров веб-аналитики в России по практическим результатам, а не по количеству сотрудников, получивших GA IQ. Мы первыми сделали телефонную аналитику, первыми связали телефон с CRM и персонифицированной веб-аналитикой, первые сказали, что Google Analytics — не идеальная система и предложили альтернативы.
Аналитика, в нашем понимании, — это венец любой интернет-маркетинговой системы.
Для многих веб-аналитика — это набор какого-то программного обеспечения, будь-то Google Analytics, Яндекс.Метрика или еще каких-то сервисов, которые собирают какие-то данные по сайту. Но это далеко не так. Почему же так поверхностно относятся к веб-аналитике? Почему не используют ценнейшие данные в стратегии бизнеса?
По нашему мнению, есть ряд достаточно серьезных проблем в массовой веб-аналитике, которые не позволяют многим использовать ее в полной мере.
Если вы хотите перейти к веб-аналитике, основанной на жизненном цикле клиента, и уйти от достаточно бессмысленного показателя ROI, необходимо серьёзно пересмотреть свой взгляд на измерения и интернет-маркетинг в целом.
Подробнее обо всех нюансах того, о чем написано выше, и конкретных решениях этих проблем, смотрите наши вебинары:
Современная веб-аналитика для B2B, связанная с CRM и телефонией.
Какой должна быть веб-аналитика.
Построение и повышение продаж через интернет.
Для того, чтобы персонализированная аналитика заработала, необходимо распутать клубок пути клиента и убедиться, что все взаимодействия с сайтом, звонки и другие обращения по разным каналам с разных устройств на самом деле осуществлял один и тот же человек.
Так называемая «склейка» профилей и персонификация направлена как раз на это. Чтобы записать в CRM-систему действия конкретного человека на сайте и в телефоне, необходимо определить, что даже с разных устройств, с разных браузеров, разных телефонов с нами контактировал один и тот же человек.
Давайте кратко рассмотрим несколько популярных способов «склейки», которые мы используем в своей практике для B2B-компаний, где циклы принятия решений всегда длительны, а многоканальность из 4-6 каналов — норма жизни (Яндекс.Метрика или Google Analytics в этих случаях абсолютно бесполезны).
Как только мы будем иметь на руках несколько записей о действиях каких-то людей (мы ещё не знаем, кто они) и увидим, что у этих записей есть общие поля (email, телефон, ФИО, cookie, openid и т.д. по списку выше), мы тут же скажем, что это был один и тот же человек, и произведём «склейку» разрозненных профилей в один. Вуаля!
Безусловно, чем больше способов используется, чем больше совпадений, тем точнее доверительная вероятность правильной и достоверной «склейки».