Настройка аналитики для компании производителя

#CRM   |  #LeadBox  |  #Google Analytics 4  |  #Аналитика  |  #Дашборды  

Митра-пак – фабрика упаковки полного производственного цикла, специализирующаяся на упаковке премиум класса для рынков Украины, Европы, США и других стран.

Более 120 конструкций упаковки, 150+ видов материалов. Все это призвано создавать уникальный продукт по желанию и требованиям клиента.

Что было ДО сотрудничества:

ЦЕЛЬ, которую поставил перед нами клиент:

Какое решение избрали:

Показники ПІСЛЯ співпраці:

Сделок имеют источник трафика и отражаются в аналитике
60 %

Этапы настройки аналитики эффективности источников трафика:

В целом независимо от CRM-системы и подключенных сервисов, этапность действий, необходимых для внедрения аналитики, выглядит везде почти одинаково. Есть четкие четыре шага, которые нужно выполнить. А уж что именно в них делать — зависит как раз от сервисов, в которых работает компания, и от данных, которые она хочет получать.

Таким образом шаги:

Для начала проверяем все, через что может прийти нам запрос от клиента и стараемся максимально автоматизировать попадание таких запросов в CRM через интеграции и дополнительные сервисы. Если это звонок, то должна быть подключена IP-телефония. Если заказ с сайта, то передача заявки должна быть по API. Если рекомендация, то, конечно, менеджер внесет все руками, главное иметь обязательные для заполнения поля.

Важно, что эти данные должны собираться в одинаковые поля во всех сделках. 

В данном случае тоже помогают автоматизации самих CRM-систем и дополнительные сервисы.

Если сделки совершаются по звонку, то кроме IP-телефонии требуется коллтрекинг сервис.

Если сделки созданы с сайта – то контролируем, что передается источник трафика в каждый.

Если сделка создана руками, то поля источника должны быть либо обязательными для заполнения, либо заполняться автоматически.

Данные собрали и проверили, что есть источники трафика в одних и тех же полях во всех сделках. Определяем далее, какие события хотим отправлять в аналитическую систему:

– создание сделки 

– перемещение на определенные этапы воронки 

– выигрыш сделки 

– проигрыш сделки 

И какие параметры с каждым событием хотим передавать в аналитику. Например “бюджет” для выигранных соглашений и “причину отказа” для проигранных соглашений. Подключаем сервис, который передаст все это в ГА4. В зависимости от отчета, который мы хотим создать, можно настраивать передачу в аналитику еще и расходы на рекламу.

Проверяем, что все данные пришли в аналитику и строим отчет в самой аналитике или выносим данные в подключенный сервис визуализации: Looker / PowerBI или другие.

Чем помог LeadBox в этой задаче?

Функционал LeadBox в данном кейсе был нужен и помог закрыть вопрос всех шагов, кроме самой визуализации.

На первом шаге, мы настроили через LeadBox передачу заявок с сайта, так как напрямую с сайта передавалась не полная информация.

На втором шаге мы установили скрипт LeadBox на сам сайт, чтобы иметь возможность определить во всех запросах не только источники промаркированные utm_метками, но и обычные – типа органики гугл, прямых и реферальных переходов с других сайтов.

На шаге три мы настроить отправку данных с CRM-системы в Google Analytics 4. Соединив LeadBox с автоматизацией самого KeepinCRM, мы смогли настроить различные сценарии отправки данных в зависимости от того, имеет ли сделка Google Client ID или нет. Сопоставили через панель администратора LeadBox данные, которые получили из KeepinCRM с данными, отправляемыми в GA4 (здесь как раз смогли настроить использование ID сделки вместо Google Client ID для сделок созданных руками).

ЧТО БЫЛО СДЕЛАНО:

Через 3 недели мы сделали такой пул работ:

Примеры аналитики:

Что следует помнить при настройке аналитики?

Планируете добиться большего результата?

Мы подберем решение для того, чтобы раскрыть финансовый потенциал вашего отдела продаж по полной.