Работа с источниками: частые ошибки или почему ничего не сходится?

Иногда маркетологи и предприниматели сталкиваются с тем, что данные по источникам сильно отличаются. А это ставит в неловкое, а иногда даже щекотливое положение. Происходит это из-за ошибок, вызванных невнимательностью или особенностями сбора аналитики. Из-за этого есть риск, что маркетинговая стратегия может быть неправильно оптимизирована. Или наоборот «сломана», когда все и так работает хорошо. Из этой статьи вы узнаете про частые ошибки при работе с источниками. Знание о них поможет вам избегать их в дальнейшем. 

Неправильные UTM-метки или их отсутствие

Когда для контекстной рекламы из ссылки убирают utm-метку cpc, в мире грустит один маркетолог. Например, из-за невнимательности или спешки маркетолог не позаботился о разметке для рекламного объявления в поисковой выдаче. В итоге отчёты говорят, что непонятно откуда пришли тысячи клиентов. И все как один говорят, что узнали о вашем продукте через контекстную рекламу и Яндекс.Карты. Но на руках нет статистики о том, какой источник принес больше всего лидов. 

Да и анализ площадок размещения говорит, что от размещения на Яндекс.Картах не могло набраться столько трафика. В итоге рождается противоречие – как так возможно? А дело в некорректной utm-разметке. Соблюдайте правила разметки и оформляйте рекламные ссылки правильно. 

Исчезновение скрипта  

Чтобы отследить источник перехода, на сайт устанавливается скрипт. С его помощью собирается статистика по лидам и сессиям. Это в особенности актуально для тех сфер бизнеса, где сбор клиентов происходит через звонки и формы. Итак, представим ситуацию. К сайту подключен динамический коллтрекинг, идут звонки, отдел продаж занят работой, а на руках нет информации по источникам. «Источник не определен» по всей таблице – это способ вызвать паническую атаку у маркетолога. 

Без скрипта подключение динамического коллтрекинга теряет всякий смысл. Ведь как определить эффективность источников лидов без самого идентификатора?

Яндекс.Метрика vs Google Analytics 

Любой уважающий себя сайт, который занимается продажами, используют веб-аналитику от Яндекс.Метрики и Google Analytics. Но когда маркетологи анализируют отчёты сервисов, то сталкиваются с разными цифрами по одним и тем же показателям. Например, процент и количество отказов. Яндекс может показывать, что их около 1%, а Google Analytics утверждает, что их больше 10%. Кому в таком случае верить? Дело в том, что системы используют разные методики подсчёта. А если говорить об определении источника, то тут еще интереснее. 

Как известно, Яндекс и Google – конкуренты, и поэтому сервисы веб-аналитики не включают данные по источникам переходов их рекламных систем. То есть, вы не увидите в отчетах Яндекс.Метрики количество сессий с контекстной рекламы Google – так же и наоборот. Аналогично с Яндекс.Директ и Google Ads. Поэтому маркетологам приходится вручную импортировать статистику из аккаунтов, что чревато ошибками. 

Разные модели атрибуции

Есть несколько правил определения источника, и они называются модели атрибуции: последний непрямой или последнее взаимодействие. Перед формированием отчёта в системах аналитики важно указать на принцип его формирования.

Последнее взаимодействие – по факту последнего источника перехода, это может быть реклама в Яндекс.Директе или вообще прямой переход из закладок. А последний непрямой – укажет на тот источник, который в итоге привел к вам клиента. То есть сначала пользователь кликнул на рекламу товара в КМС Google и взял время на принятие решения о покупке. 

Спустя время снова вводит поисковой запрос, но кликает по странице товара уже не из рекламы, а по органической нерекламной выдаче. В таком случае модель атрибуции присудит приз рекламе в КМС Google. И поэтому статистика по моделям атрибуции отличается, и из-за этого данные не сходятся. 

Войны клонов

К сожалению, мир бизнеса пока не полностью избавлен от недобросовестной конкуренции. Боты могут так накручивать показатели сессий, отчего конверсия падает вниз. А еще бывают случаи, когда в компанию совершают звонки те номера, которые вызывают большие сомнения. Также вносит в лепту и случайное скликивание рекламных объявлений. Из-за этого не сходятся плановые показатели. Здесь не может быть ошибок со стороны маркетолога, если кампании настроены под целевой и качественный трафик.

Что делать, чтобы избежать неточностей 

Однако сегодня технологии помогают маркетологам избежать большинство ошибок. 

• Автоматизируйте сбор статистики – это исключает человеческий фактор. Сегодня автоматизация безошибочно справляется с большим количеством задач: от корректировки ставок в контекстной рекламе до импорта данных из других платформ, включая CRM-систему. Отчёты Calltouch по сквозной аналитике и коллтрекингу собираются автоматически – долой бесконечные правки в таблицах Excel;
• Интегрируйте все площадки, с которыми взаимодействует ваш бизнес, будь это CRM-система, Яндекс.Директ или Google Tag Manager. А в связке с автоматизации импорта вы получаете мощный инструмент определения источника. Важно во время интегрировать все инструменты, чтобы получать только самые актуальные данные по источникам;
• Проверяйте наличие скрипта на сайте для корректного сбора статистики. Особенно после выхода новых лендингов и редизайна – он мог быть случайно удалён. В отчётах Calltouch как раз есть такой функционал;
• Защищайте бизнес от нецелевых и сомнительных звонков с помощью Антифрода. Calltouch Антифрод укажет на недобросовестные рекламные площадки, которые накручивают лиды;
• Учитывайте специфику вашего бизнеса и средний цикл принятия решений. Если что-то не сходится, то обратите внимание на модель атрибуции;
• Используйте Яндекс.Метрику и Google Analytics вместе. Хоть это и конкурирующие продукты и считают некоторые метрики по-разному, но они отлично дополняют друг друга. 
• Динамический коллтрекинг Calltouch укажет источник звонка с точностью выше 96%. Если у более чем 4% звонков не определен источник, то за свой счет добавим новые номера.