Налаштування аналітики для компанії виробника

#CRM   |  #LeadBox  |  #Google Analytics 4  |  #Аналітика  |  #Дашборди  

Мітра-пак – фабрика пакування повного виробничого циклу, що спеціалізується на пакованні преміум класу для ринків України, Європи, США та інших країн.

Більше 120 конструкцій паковання, 150+ видів матеріалів. Все це покликано для того щоб створювати унікальний продукт за бажанням та вимогами клієнта.

Що було ДО співпраці:

МЕТА яку поставив перед нами клієнт:

Яке рішення обрали:

Показники ПІСЛЯ співпраці:

Угод мають джерело трафіку та відображаються в аналітиці
60 %

Етапи налаштування аналітики  ефективності джерел трафіку:

Загалом в незалежності від CRM-системи та підключених сервісів, етапність дій, які потрібні для впровадження аналітики, виглядає усюди майже однаково. Є чіткі чотири кроки, які потрібно виконати. А вже що саме в них робити – залежить якраз від сервісів, в яких працює компанія, та даних, які вона хоче отримувати.

Отже кроки:

Для початку перевіряємо все, через що може прийти нам запит від клієнта і намагаємось максимально автоматизувати потрапляння таких запитів в CRM через інтеграції та додаткові сервіси. Якщо це дзвінок, то має бути підключена IP-телефонія. Якщо замовлення із сайту, то передача заявки має бути по API. Якщо рекомендація, то звісно тут менеджер внесе все руками, головне мати обов’язкові для заповнення поля.

Важливо, що ці дані мають збиратися в однакові поля у всіх угодах. 

В даному випадку теж допомагають автоматизації самих CRM-систем та додаткові сервіси.

Якщо угоди створюються по дзвінку, то окрім IP-телефонії потрібен коллтрекінг сервіс. Якщо угоди створені з сайту – то контролюємо, що передається джерело трафіку в кожну. Якщо угода створена руками, то поля джерела мають бути або обов’язковими для заповнення, або ж заповнюватися автоматично.

Дані зібрали і перевірили, що є джерела трафіку в одних і тих самих полях у всіх угодах. Визначаємо далі, які події хочемо відправляти в аналітичну систему: 

– створення угоди 

– переміщення на певні етапи воронки 

– виграш угоди 

– програш угоди 

Та які параметри з кожною подією хочемо передавати в аналітику. Наприклад “бюджет” для виграних угод і “причину відмови” для угод, що були програні. Підключаємо сервіс, який передасть все це в ГА4. В залежності від звіту, який хочемо створити, можна налаштовувати  передачу в аналітику ще й витрати на рекламу.

Перевіряємо, що всі дані прийшли в аналітику і будуємо звіт в самій аналітиці або ж виносимо дані у підключений сервіс візуалізації: Looker / PowerBI або інші. 

Чим допоміг LeadBox в цьому завданні?

Функціонал LeadBox в даному кейсі був потрібен і допоміг закрити питання всіх кроків, окрім самої візуалізації.

На першому кроці, ми налаштували через LeadBox передачу заявок з сайту, так як напряму з сайту передавалась не повна інформація.

На другому кроці ми встановили скрипт LeadBox на сам сайт, щоб мати можливість визначити у всіх запитах не тільки джерела промарковані utm_мітками, але й звичайні – типу органіки гугл, прямих переходів та реферальних переходиів з інших сайтів. 

На кроці три ми налаштувати відправку даних з CRM-системи в Google Analytics 4.  Поєднавши LeadBox з автоматизацією самого KeepinCRM, ми змогли налаштувати різні сценарії відправки даних в залежності від того, чи має угода Google Client ID, чи – ні Співставили через панель адміністратора  LeadBox дані, які отримали з KeepinCRM з даними, які відправляємо в GA4 (тут якраз змогли налаштувати використання ID угоди замість Google Client ID для угод створених руками).

ЩО БУЛО ЗРОБЛЕНО:

За 3 тижні ми зробили такий пул робіт:

Приклади аналітики:

Що варто пам’ятати при налаштувані аналітики?

Плануєте досягти більшого результату?

Ми підберемо рішення для того, щоб розкрити фінансовий потенціал вашого відділу продажів на повну.