Analytics

Utm-метки в сквозной аналитике: особенности и проблемы

Utm-разметка для систем сквозной аналитики — тёмный лес или страшный кошмар специалиста?

Ни то ни другое — если сразу придерживаться правил и логики. Да, большинство компаний задумывается о том, что хорошо бы отслеживать коммуникации с клиентом с самого начала. Но происходит это, лишь когда появляется необходимость в сквозной аналитике.

И речь идёт не о том, имеются ли у компании правила разметки для любого из каналов коммуникации. Речь о том, чтобы связать эти каналы воедино и иметь прозрачную структуру utm-меток во всех каналах сразу. И это действительно важная задача.

Чем раньше вы начнёте прорабатывать этот момент, тем лучше. Потратьте сейчас время, изучите базовые правила формирования utm-меток, проведите аудит данных и другие шаги на пути к созданию правильной utm-разметки. А когда бизнес уже будет стабильно расти и внедрение сквозной аналитики станет очевидным — на руках уже будет необходимая история развития.

Что такое сквозная аналитика

Принцип сквозной аналитики заключается в отслеживании полного пути клиента от момента первого касания до последнего взаимодействия. Это позволяет получить реальную картину бизнеса, узнать какие маркетинговые усилия приносят наибольшую прибыль и оптимизировать затраты.

Главной особенностью сквозной аналитики является учёт реально полученной прибыли. Лиды здесь — всего лишь промежуточный этап. Нас интересуют реальные продажи с их стоимостью. Тогда при оценке каждого канала, кампании и даже конкретного объявления/письма можно оценить их эффективность — отношение затрат к прибыли.

Рассмотрим пример. Запускаем две рекламных кампании в одной рекламной системе. В личном кабинете мы видим такую статистику:

Затраты

Количество лидов

Стоимость лида

Кампания 1

1000

100

10

Кампания 2

2000

250

8

Кампания 2 привела больше лидов, причём стоимость одного лида дешевле. Делаем выводы, что, инвестируя больше во вторую кампанию, получим больше прибыли.

Подтвердить или опровергнуть эту теорию и помогла бы сквозная аналитика, с помощью которой мы можем узнать, сколько лидов конвертировалось в покупателей.

Рассматривая данные из CRM в разрезе этих двух кампаний, мы бы увидели вторую и более важную часть, которая ранее не была доступна:

Затраты

Количество лидов

Стоимость лида

Количество продаж

Конверсия в продажу

Кампания 1

1000

100

10

50

50%

Кампания 2

2000

250

8

25

10%

Оказывается, большинство лидов из кампании 2 холодные, а большую прибыль принесла нам кампания 1.

И это самый примитивный пример пользы от сквозной аналитики. На самом деле возможностей оптимизировать затраты и работу открывается куда больше. Можно найти узкие места воронки продаж, усовершенствовать клиентский путь, определить для своего бизнеса наиболее прибыльные каналы продвижения и многое другое.

В качестве источников информации выступают всевозможные каналы коммуникации и системы отслеживания:

  • рекламные кабинеты,

  • социальные сети,

  • коллтрекинг,

  • системы веб-аналитики,

  • сайт,

  • CRM,

  • email-маркетинг,

  • другие источники.

  • UTM-метки и их цель

    UTM-метки — это набор специальных параметров и их значений, которые добавляются к основному адресу. В сквозной аналитике метки служат инструментом отслеживания эффективности маркетинга от первичных затрат до получения прибыли, они помогают воспроизвести весь путь пользователя:

    http://www.example.com/?utmsource=google&utmmedium=cpc&utmcampaign=BF&utmterm=blackfriday&utm_content=toplink

    Существует 5 основных меток и общепринятые варианты значений.

    Utm_source

    Используется для обозначения источника перехода.

    Возможные варианты:

    yandex/google/facebook/vkontakte

    Придерживайтесь единого формата: facebook, Facebook и fb — это разные метки и в итоге статистика с одного источника будет разбросана на несколько записей, что усложняет аналитику.

    Utm_medium

    Используется для обозначения канала или типа рекламного трафика.

    Возможные варианты:

    cpc/cpa/social/email/sms

    Utm_campaign

    Используется для обозначения кампании. Варианты написания значений произвольные, но для составных значений метки необходимо придерживаться установленного внутри компании стандарта.

    Например, в метке должна быть указана дата, аудитория и название кампании, которое состоит из нескольких слов. Для разделения разных групп можно использовать вертикальную черту, а для разделения слов внутри одной группы использовать дефис:

    utm_campaign=20112020|lal|black-friday

    Разделители могут быть практически любыми (кроме & — он используется для соединения нескольких utm-меток). Главное условие: разделители смысловых групп и слов внутри группы обязательно должны быть разными.

    К тому же необходимо придерживаться единого формата записи: если передаётся дата, то всегда в формате ddmmyyyy, если время, то в формате hhmmss и так далее.

    Всё это необходимо для получения корректных данных при дальнейшем анализе. Любая, даже незначительная, ошибка может привести к потерям и выбросам в данных.

    Например, вы решили в качестве разделителя смысловой группы использовать длинное тире «—»:

    utm_campaign=20112020—lal—black-friday

    На основании этих правил был написан алгоритм обработки метки, чтобы извлекать разные группы значений.

    Но произошла ошибка и вместо длинного тире «—» использовали два дефиса «—». Теперь получить из метки отдельно дату, аудиторию и название кампании в автоматическом режиме не получится, ведь такой разделитель не был учтён в работе алгоритма. Такая ошибка привела не только к увеличению ручного труда, но и к потере данных.

    Utm_term

    Дополнительная метка, которая поможет детализировать информацию. Обычно используют для обозначения ключевой фразы или названия объявления.

    Utm_content

    Ещё одна дополнительная метка, которая позволяет идентифицировать содержимое, если все предыдущие метки одинаковы. Её можно использовать в A/B-тестах или определить с её помощью наиболее эффективное месторасположение ссылки.

    Основные правила сбора меток

    Необходимо:

  • соблюдать синтаксис меток;

  • использовать единые стандарты для одинаковых типов значений;

  • соблюдать регистр;

  • корректно разделять при необходимости смысловые группы в значениях меток;

  • не задавать слишком длинные названия для utm-меток (не более 8 Кб).

  • Подробнее о utm-метках читайте в нашей статье.

    С чего начать формировать utm-метки в сквозной аналитике

    Обязательно определите цели и задачи, которые должна решать сквозная аналитика. Выберите необходимые срезы для анализа данных. Спроектируйте кампании таким образом, чтобы они удовлетворяли выше установленным требованиям. Исходя из этого продумайте utm-разметку.

    Но для создания utm-меток в сквозной аналитике бывает недостаточно просто знать принципы их заполнения.

    Многие компании построили омниканальную коммуникацию со своими клиентами. А это значит, что необходимо объединять данные с десятков источников.

    И даже если сейчас вы используете всего 2–3 источника, то через некоторое время их станет больше — и уследить за всем станет тяжелее.

    Ещё тяжелее контролировать ситуацию, когда маркетингом занимаются разные агентства/команды, и они достаточно часто меняются. У каждого есть свои нюансы работы и варианты, как правильнее.

    Чтобы избежать ошибок и путаницы в разметке, а также обезопасить свои процессы при смене ЛПР или агентств, я предлагаю на начальных этапах построения utm-разметки регламентировать работу. Для каждого типа канала создайте документ, в котором детально пропишите правила формирования значений utm-меток. Обязательно проверяйте соответствие значений меток между системами.

    Пример регламента для email/push-канала:

    
      Utm-метки в сквозной аналитике: особенности и проблемы

    Бывают задачи, когда сквозная аналитика строится для нетипичных задач бизнеса. Дать конкретные рекомендации для всех таких случаев невозможно, так как следует рассматривать каждый случай отдельно.

    Например, в определённых обстоятельствах можно присваивать значение utm-метки не по назначению, чтобы отследить важный для бизнеса показатель. Но не советую экспериментировать с этим самостоятельно, лучше обратиться к специалистам.

    Динамические параметры utm-меток в сквозной аналитике

    Многие сервисы предоставляют возможность использовать динамические параметры при формировании utm-меток. У каждого сервиса собственный набор возможных значений динамических параметров, которые позволяют автоматически подставлять в utm-метку соответствующее значение.

    Документация для некоторых сервисов:

    Яндекс.Директ

    Фейсбук

    ВКонтакте

    Польза для маркетологов неоценима: динамические utm-метки помогают сократить ручной труд и уменьшают вероятность ошибок из-за человеческого фактора.

    А в аналитике всё не так радужно.

    Динамические utm-метки в сквозной аналитике могут создавать ряд проблем

    Нет возврата динамических параметров

    Как правило, такие сервисы не возвращают значения динамических параметров через собственное API.

    Рассмотрим любой рекламный сервис. Для сквозной аналитики необходимо знать затраты на этот канал и статистику по объявлениям. Эти данные хранятся в рекламном кабинете.

    В объявлениях как значения меток используются динамические параметры:

    http://www.example.com/?utmsource={source}&utmmedium={medium}&utmcampaign={campaignname}

    При переходе по данной ссылке динамические значения заменяются на реальные и в системы аналитики или CRM передаются корректные значения.

    Но при попытке получить статистику с рекламного кабинета по этим объявлениям API возвращает метки без подстановки. Чтобы обойти эти ограничения, потребуется самостоятельно подставлять значения динамических параметров. Это легко сделать с основными динамическими значениями: названием кампании, id кампании, названием групп объявлений или конкретных креативов и так далее.

    Сложность возникает при использовании таких динамических параметров, которые вообще не передаются по API. Для Яндекс.Директа одно из таких значений — {position} — позиция объявления в блоке, для Фейсбука — {placement} — название плейсмента или {sitesourcename} — краткое обозначение источника. В некоторых случаях можно воспользоваться ручной подстановкой меток или включить значения этих параметров в другие utm-метки. Например, для Фейсбука значение параметра {sitesourcename} можно записать в названии кампании при условии, что внутри данной кампании реклама будет транслироваться на указанный источник.

    Значения динамических параметров не изменяются при редактировании данных

    При создании объявления с динамическими метками система запоминает их значения и использует для подстановки. В дальнейшем, если вносить какие-либо изменения в это объявление (поменять название объявления или кампании и так далее), то значения динамических параметров останутся первоначальными.

    Из этого следует очень важное правило для построения сквозной аналитики: нельзя редактировать никакие креативы, содержащие динамические параметры. Только создавать новые. Это же правило касается email-рассылок с динамическими параметрами.

    Что ещё стоит помнить про utm-метки в сквозной аналитике

    1. Отсутствие или некорректность необходимых меток приведут к тому, что часть данных не получится атрибутировать.

    2. Одинаковые метки для разных кампаний/объявлений приведут к удвоению данных.

    3. Частые ошибки в utm-разметке ведут к увеличению затрат на сквозную аналитику, т. к. требуют более частого вмешательства аналитиков.

    4. Изменения в utm-разметке влекут изменения в процессе сквозной аналитики.

    Related posts

    «Мобильный контент» бесплатно, без смс и регистраций. Подробности мошенничества от Мегафона

    admin

    Коронавирус: опасная иллюзия смертности

    admin

    Простите, пользователи macOS, но Apple зашла слишком далеко

    admin

    Leave a Comment