В статье разбираемся, какие вызовы существуют в управлении бюджетом и как построить систему аналитики, которая позволит получать максимальную отдачу от инвестиций в маркетинг
Содержание
Основные вызовы в управлении маркетинговым бюджетом
Как построить систему маркетинговой аналитики, которая окупает вложения
Примеры, как аналитика помогла в принятии решений и росте бизнеса
Советы бизнесу
Закрытый клуб для предпринимателей ДС Премиум
Об эксперте
Николай Валиотти – основатель и CEO компании LEFT JOIN, которая занимается консалтингом в области данных. Среди клиентов – крупные российский и зарубежные компании (Лента, Sinergetic, Wing и др.)
Компания: LEFT JOIN
Год основания: 2019
Команда: 30 человек
Социальные сети: Телеграм-канал LEFT JOIN, личный Телеграм-канал
Основные вызовы в управлении маркетинговым бюджетом
Одной из ключевых проблем маркетологов является неточность и разрозненность данных. Если информация о пользователях собирается в разных системах без единого подхода, сложно оценить эффективность рекламных кампаний. Это приводит к лишним затратам и отсутствию возможности точно выявить работающие и неэффективные стратегии. Рассмотрим основные вызовы:
Отсутствие единой системы метрик. Если в компании нет четко определенных и согласованных ключевых показателей эффективности (таких как ROI — возврат на инвестиции, CAC — стоимость привлечения клиента, LTV — пожизненная ценность клиента и другие), то сложно оценить, насколько успешными и эффективными являются маркетинговые вложения. Без такого инструмента анализ расходуемых средств теряет свою объективность, а результаты могут быть неадекватными.
Фрагментарность данных. Часто данные из разных источников, таких как социальные сети, контекстная реклама, email-рассылки и др., анализируются отдельно друг от друга. Это создаёт трудности при комплексной оценке и сравнении всех маркетинговых каналов. Каждый канал может показывать позитивные результаты, но без комплексного анализа взаимодействия всех источников информации трудно понять реальную эффективность и роль каждого из них в общей картине.
Ручная обработка информации. Еще одной серьезной проблемой является отсутствие автоматизации процессов обработки данных. В случае, когда сбор данных происходит вручную, сотрудники компании тратят значительное количество времени на простую агрегацию информации, что отвлекает их от более важных задач, таких как анализ данных, выявление закономерностей и стратегическое планирование. Это снижает общую эффективность работы маркетингового отдела и может привести к ошибочным выводам.
Отсутствие сквозной аналитики. Важно отслеживать полный путь клиента, начиная от первого взаимодействия с брендом до совершения покупки. Без интегрированной системы сквозной аналитики, которая позволяет отслеживать все этапы пути клиента, маркетологи не могут точно определить, какие каналы и стратегии действительно приводят к конверсии, а какие оказываются неэффективными. Это также затрудняет оценку качества взаимодействия с клиентом и понимание того, какие моменты пути требуют улучшений.
Как построить систему маркетинговой аналитики, которая окупает вложения
Шаг 1. Определение ключевых KPI
На первом этапе необходимо определить, какие показатели будут использоваться для оценки эффективности маркетинговых кампаний. KPI должны быть четко привязаны к целям бизнеса и помочь в объективной оценке каждого действия.
В таблице несколько примеров таких показателей.
| Показатель | Что позволяет определить |
| ROI (Return on Investment) — возврат инвестиций | Позволяет понять, сколько прибыли принес каждый вложенный в маркетинг рубль, что является основным индикатором успешности рекламных стратегий |
| CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения клиента | Помогает оценить, сколько компании стоит привлечение одного нового клиента, учитывая все затраты на маркетинговые активности |
| LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента | Измеряет суммарную прибыль, которую компания может получить от одного клиента за весь период его взаимодействия с брендом |
| CTR (Click-Through Rate) — кликабельность объявлений и контента | Измеряет процент пользователей, которые нажали на рекламное объявление или контент, после того как увидели его. Высокий CTR говорит о привлекательности рекламы и ее способности привлекать внимание целевой аудитории |
| CPL (Cost Per Lead) — стоимость привлеченного лида | Помогает оценить, сколько компания тратит на привлечение одного потенциального клиента (лида), который проявил интерес к продукту или услуге |
Очень важно, чтобы выбранные KPI соответствовали стратегическим целям бизнеса, были четко измеримыми и достижимыми.
Шаг 2. Настройка сбора данных из всех источников
Для точной аналитики необходимо интегрировать данные из всех маркетинговых инструментов: CRM-систем, рекламных платформ, веб-аналитики и социальных сетей. Это позволит получить полное представление о том, как клиенты взаимодействуют с брендом.
Применение UTM-меток, тегов, событий и других методов идентификации поможет корректно учитывать источники трафика и отслеживать поведение пользователей на сайте и в мобильных приложениях.
Шаг 3. Автоматизация обработки данных
Современные аналитические платформы способны автоматически собирать, обрабатывать и визуализировать данные, значительно сокращая временные затраты на рутинные процессы. Это позволяет маркетологам быстрее анализировать ключевые показатели, выявлять тренды и оперативно адаптировать стратегии продвижения вместо того, чтобы тратить время на непосредственную работу с данными.
Шаг 4. Визуализация данных для оперативного анализа
Создание интерактивных дашбордов позволит быстро оценивать эффективность маркетинговых каналов и корректировать стратегии в реальном времени. При этом важно, чтобы визуализация была интуитивно понятной и доступной для всех заинтересованных сторон — от маркетологов до руководства компании. Существует множество инструментов, в том числе бесплатных, использование которых может это обеспечить: например, Power BI, Google Data Studio, Tableau.
Шаг 5. Регулярный анализ и корректировка стратегий
Аналитика должна быть не разовым проектом, а постоянным процессом. Регулярный анализ данных поможет адаптироваться к изменениям рынка и потребностей аудитории.
Важно тестировать гипотезы, проводить A/B-тестирование и оценивать влияние различных маркетинговых активностей на бизнес-результаты.
Примеры, как аналитика помогла в принятии решений и росте бизнеса
Приведем несколько примеров из нашей практики.
Пример 1. Simple — приложение для трекинга питания, которое предоставляет персонализированные рекомендации по питанию и помогает пользователям следовать методике интервального голодания. Компания инвестировала в маркетинг на американском рынке, однако не могла оценивать рентабельность каналов и эффективность рекламных кампаний.
Для решения этой проблемы мы выстроили комплексную систему атрибуции, которая включала автоматизированные аналитические дашборды. Проанализировали потоки данных, разработали инфраструктуру для сбора и хранения информации, и интегрировали аналитические отчеты.
В результате — значительное снижение расходов на маркетинг за счет отказа от неэффективных каналов, улучшенная стратегия лидогенерации и более точная оценка рентабельности рекламных кампаний.
Пример 2. Refocus — эдтех-проекта. На старте проекта было много разных источников данных: рекламные кабинеты, CRM, LMS (Learning management system — система управления обучением), оплаты, рефанды, контакты студентов. Данные хранились в Google Таблицах. У каждого отдела — маркетинг, продакт, продажи — свои таблички и метрики. Все считается менеджерами вручную.
Мы оцифровали маркетинг, продажи и продуктовое направление, автоматизировали сбор данных. В результате, смогли сравнивать маркетинговые кампании в моменте и оперативно принимать решения по оптимизации. Прибыль выросла с 50 000 до 1,2 млн долл. США за 1 год.
Пример 3. E-commerce-проект, посвященный женскому здоровью. Мы разработали комплексный дашборд, который интегрирует данные из ключевых маркетинговых и продажных платформ компании. В результате смогли выявить наиболее прибыльный канал — email-маркетинг. Теперь клиент может направить больше усилий на развитие этого направления и увеличить прибыль.
Пример 4. Онлайн-платформа мастер-классов MentorShow – внедрили систему аналитики, которая позволила оценивать успех каждого курса и преподавателя. Благодаря автоматизированному сбору и обработке данных они получили детализированные отчеты о вовлеченности пользователей, частоте отказов и удовлетворенности контентом. В результате они смогли точнее планировать маркетинговые кампании — какие курсы продвигать более активно — и улучшить качество контента на основе объективных данных.
Советы бизнесу
Создавайте комплексную систему аналитики — интегрируйте данные со всех маркетинговых платформ, CRM и аналитических инструментов, чтобы получить полную и объективную картину.
Используйте гибкие решения — выбирайте масштабируемые и адаптивные инструменты, которые можно легко модернизировать и расширять по мере роста компании.
Автоматизируйте сбор и обработку данных — внедряйте ETL-процессы, которые позволят минимизировать ошибки, сэкономить время и ускорить анализ данных.
Визуализируйте результаты — создавайте наглядные дашборды и отчеты с интерактивными фильтрами, что поможет быстрее выявлять тенденции, а также принимать стратегически обоснованные решения.
Регулярно анализируйте показатели — оценивайте эффективность кампаний, тестируйте гипотезы и корректируйте стратегии на основе актуальных данных.
Компании, которые инвестируют в аналитику, получают конкурентное преимущество за счет более точного таргетинга, персонализированного подхода к клиентам и эффективного распределения ресурсов. В результате бизнес становится более устойчивым к изменениям рынка и может быстрее реагировать на новые возможности для роста.
