Как дилеру построить сквозную аналитику и повысить strike rate

Однако у сети Fresh Auto есть лайфхак на этот случай. Когда это заметили, то все лиды разбили на три группы: «нецелевой», «целевой авто» и «целевой сервис». Пример нецелевого лида: вам звонит потенциальный клиент и уточняет адрес дилерского центра. Ему неинтересно слушать информацию об акциях и предложениях. В таком случае нет смысла навязывать ему диалог – по такому обращению нет смысла создавать рабочий лист.

К «целевому сервис» в автомобильной сети Fresh Auto отнесли те лиды, которые относятся по вопросам сервисного обслуживания автомобиля. Их изначально вели в системе 1С, и по ним не стали создавать рабочие листы.

В сквозной аналитике как раз и создали три вида этих лидов, чтобы узнать долю «целевых авто». Через настройку пользовательских столбцов в автомобильной сети Fresh Auto трансформировали воронку. И получилось, что по такому периоду в отчете получили 52 сервисных лида, 15 нецелевых и 159 – целевые авто.

Так удалось сократить разницу между рабочими листами и уникально-целевыми лидами до девяти. Эти 9 лидов могли не попасть в сквозную аналитику по нескольким причинам:

• банальный глюк системы, лид не попал по API в отчеты – здесь стоит раз в месяц проводить синхронизацию;
• человеческий фактор: сотрудник колл-центра по какой-то причине не добавил его в рабочий лист.

В таком случае обращаются в отчет «Журнал лидов». Если по кому-то из них не проставлен тег, то звонок прослушивают и определяют его группу. Затем у оператора выясняют причину, почему обращение не отнесли к какой-либо группе.

Следили за всем маркетингом и продажами

В автомобильной сети настроили Дашборды под себя и отслеживали именно то, что им было нужным: видеть не только конверсию на разных этапах, но и стоимость лида. Так и появились несколько воронок. Первая – показывает трафик с контекстной рекламы, где стоимость лида составляет 2 047 рублей. Вторая – это воронка по всему интернет-трафику, и стоимость – 938 рублей. Третья – вообще весь трафик, включая офлайн, где цена сделки – 5 906 рублей.

Увидели и улучшили работу отдела продаж

В автомобильной сети Fresh Auto составили отчет, который показывает конверсию каждого менеджера на каждом этапе воронки. Например, отсюда видно, что Оксана работает более эффективно: у нее конверсия выше, чем в среднем по отделу. А вот Павел немного недотягивает. Это позволяет руководителю отдела продаж судить по конкретным результатам и своевременно корректировать работу отдела.

Проводили когортный анализ

Все мы знаем, что лиды могут снова конвертироваться в сделки в другие периоды. И раньше, чтобы получить такую информацию, приходилось залезать в CRM, проверять сделки и метчить их с коллтрекингом. Но хорошо, что сейчас у маркетологов есть автоматизация. Со сквозной аналитикой достаточно выбрать период и увидеть, сколько апрельских лидов конвертировались в сделки в другие месяцы. Например, здесь аналитика показала, что внушительная доля выручки в октябре пришла от апрельских лидов. Подробнее про отчет Когорты анализ в Calltouch можно почитать по ссылке.

Анализировали путь клиента

Маркетинг не может обойтись без исследования клиентского пути: где он узнал про дилера, как на это повлияла контекстная реклама и какой канал стал финальным для обращения. И в автомобильной сети Fresh Auto использовали для этого отчет «Многоканальные последовательности», который работает по модели атрибуции ассоциированных конверсий. Например, это позволяет оценить влияние контекстной рекламы и других источников на путь пользователя.

Так и выяснили, что для обращения в дилерский центр пользователю обычно требуется 3-6 касаний. Но бывает цепочка из 10 касаний и больше, как это показано ниже – такое встречается редко. Здесь примечателен тот факт, что точкой входа был контекст, а финалом – прямой переход.

Улучшали контекстную рекламу

Специалисты по контекстной рекламе автомобильной сети Fresh Auto оценивают кампании с помощью сквозной аналитики. А все потому что в отчеты можно добавить теги и уже знакомые нам группы лидов «нецелевой», «целевой авто» и «целевой сервис». Вот, как это выглядит в отчетах по Яндекс.Директу.

Сопоставив все эти данные, контекстологу проще понимать, какие кампании работают, какие отключать, какие ключевики добавлять. И соответственно оптимизировать и бюджет, и получать больше отдачи от кампаний.

Также эффективным оказался функционал тепловой карты. Она показывает распределение трафика по периодам: как по дням недели, так и часам. Это помогает сделать выводы о наиболее удачных периодах показов рекламы. Тепловая карта позволяет одновременно не скликивать рекламный бюджет и при этом улучшить результаты.

Например, эта тепловая карта говорит нам о том, что период с 12:00 по 13:00 воскресенья был самым продуктивным – пришло 7 целевых лидов по авто. Также неплохо показал себя отрезок с 10:00 до 15:00 среды – за это время в дилерский центр поступило 20 лидов, который заинтересовала покупка машины.

Изучили трафик с устройств

В автомобильной сети выяснили из сквозной аналитики, что большая часть лидов из группы «целевой авто» поступает из мобильных устройств. Клиенты интересуются и обращаются за покупкой авто через смартфоны, хотя доля ПК-пользователей остается весомой.

Чего удалось добиться со сквозной аналитикой

В итоге удалось снизить стоимость лида на 23% в среднем на всех проектах автомобильной сети Fresh Auto. Также в компании смогли повысить планку по strike rate – 4-6+%. Помимо этого, добились возможности оперативной корректировки рекламных кампаний, а также научились перераспределять деньги в наиболее эффективные рекламные каналы. Что не менее важно, в Fresh Auto оптимизировали работу отдела продаж и построили планы на будущее.

В дальнейшем планируется по направлениям автомобили с пробегом и сервису построить более сложную систему аналитики. Для этого потребуется интеграция базы данных с CRM и визуализация с помощью Power BI. К этому подключат и Calltouch – вот тогда получится не двойная, а уже тройная интеграция.