Оставить заявку

Блог Finepromo

Передача офлайн конверсий в Google Analytics

0 комментариев 408 просмотров 19 августа 20

Передача офлайн конверсий в Google Analytics

В настоящее время не существует решения для отслеживания офлайн-конверсий с достойным уровнем точности. Имеется ввиду полный уход в офлайн, например, покупка в точке продаж. Даже если покупателя, как это часто бывает, к приходу в магазин подтолкнуло посещение сайта, узнать об этом наверняка можно только у самого покупателя, что довольно проблематично в терминах полноты и точности информации. Частично атрибуцировать такие конверсии можно с помощью системы промокодов или опросов, есть даже решения, позволяющие считывать информацию по онлайн-деятельности пришедших в магазин покупателей, если у них на устройстве включен wi-fi. Но все эти способы показывают лишь часть реальной картины, а без должной оценки точности это может привести к ложным выводам и неправильным решениям. 

Несмотря на то, что рассматриваемый способ может помочь в размещении подобных данных в знакомый серо-синий интерфейс Analytics, задачи распределения трафика он решает только на уровне онлайн/офлайн. 

Получается, речь пойдет не про офлайн-конверсии в традиционном понимании, а про конверсии совершенные вне сайта, но все еще в отслеживаемом онлайн пространстве. Приведем простой пример: 

 

Вы представляете магазин дизайнерской мебели со средним чеком 100к. При таких заказах нужно учитывать все пожелания клиента и работать в рамках Ecommerce, по сути как интернет-магазин самообслуживания, не получится. На сайте есть форма заявки, в которой покупатель оставляет свои данные для дальнейшей связи с персональным менеджером. Заполнение и отправку этой формы можно легко отследить в Analytics, затем система атрибуцирует каждый лид и мы получим довольно подробную картину нашего конверсионного трафика. 
Все данные с формы отправляются в CRM-систему, и далее менеджеры ведут сделку и заносят всю дополнительную информацию вручную.
В итоге схема формирования покупки выглядит следующим образом:

Но данных по лидам в Analytics недостаточно для анализа доходности того или иного канала, а в CRM зачастую не хватает данных об источниках. Возникает потребность в связке данных. 

Способов связать такие данные довольно много, мы рассмотрим самый базовый из них — передача офлайн-конверсий в Google Analytics. Связка базируется на уникальном идентификаторе посетителя, который присваивается каждому новому (по мнению Analytics) посетителю и остается за ним при всех последующих посещениях. 

Идентификатор выглядит вот так: GA1.2.816521234.1594368187

Основная задача — передать этот Client ID или cid в CRM-систему. Чаще всего его прикрепляют к форме заказа и он попадает в CRM со всеми другими данными потенциального покупателя. 

Теперь система передачи аналитики обзавелась очень важным дополнением:

 

Теперь каждая сделка в CRM-системе может быть привязана к конкретному набору характеристик, сеансов и действий на странице, принадлежащим пользователю с определенным Client ID. 

Передача данных реализуется через протокол передачи статистических данных Google Analytics (Measurement Protocol). Подробнее о работе можно прочитать в официальной справке.

Мы лишь расскажем, что будет получено в итоге. 

Отправлять офлайн-конверсии можно в привязке к конкретному действию, в нашем примере отправим конверсию, когда сделка в CRM-системе получает статус “Завершена успешно”. Вместе с офлайн-конверсией можно отправлять дополнительные параметры, как и в обычной конверсии, например, сумму заказа. Client ID, который мы упоминали ранее тоже отправляется вместе с конверсией в Analytics, далее система сама прикрепляет конкретную конверсию к конкретному пользователю. Теперь система выглядит так:

Какие преимущества мы получаем: 

  1. Возможность оценить доходность по всем возможным срезам в Analytics; 
  2. Возможность считать прибыль и ориентироваться на ROI или ДРР; 
  3. Возможность построения полноценной воронки с таким горлышком: 
    … -> Заявка на сайте (лид) -> Покупка завершена
  4. Возможность оценивать качество приведенных лидов; 

Возможность использования уникальных инструментов Analytics, например, сравнение моделей атрибуции в разрезе дохода. 

Отрицательные стороны: 

  1. Нетривиальная настройка, требующая дальнейшей проверки результата;
  2. Дата и время конверсии соответствуют времени отправки этих данных в Analytics, задавать время нельзя — соответственно образуется задержка между фактом конверсии и временем конверсии, которое зафиксирует Analytics; 
  3. Автоматические стратегии в Google Ads не умеют работать с такими конверсиями, их смущает временной лаг из пункта 2. 

 

Отслеживать таким образом можно практически любые данные, которые клиент фиксирует на своей стороне; в рамках нашего примера, скажем, отправлять не сумму дохода, а уже рассчитанную прибыль с каждой покупки. Отправлять не только успешные сделки, но и сделки с отрицательным результатом, например, возврат товара или отмена сделки на ранних этапах по инициативе одной из сторон. Также можно отправлять дополнительные параметры, которые помогут разделить завершенные покупки на группы практически по любому принципу. 

В целом, офлайн-конверсии помогают проводить глубокий анализ и оптимизацию, а при не слишком сложной системе работы с заказами могут стать основой полноценной сквозной аналитики на базе удобной системы Google Analytics.

 

Для настройки аналитики вы всегда можете обратиться в наше агентство — позвоните по номеру телефона, указанному на сайте, или оставьте заявку через форму!

408 просмотров 0 комментариев


Что еще почитать по этой теме

Видео в Яндекс Директе: новые форматы 19 ноября 2020

В блоге Яндекса сообщается, что в Директе появились новые форматы — видео в текстово-графических объявлениях и вертикальные ролики. Модель оплаты при использовании такого формата — оплата за клики. Для размещения будут доступны все площадки РСЯ. Добавить видео в...

Разработка Finepromo: выявление тренда. Часть 2 12 ноября 2020

В предыдущей статье мы затронули анализ временных рядов, который помогает выявить сезонность. Продолжаем тему и расскажем о том, как выявить тренд.Помимо сезонности может также присутствовать и трендовая составляющая. Под трендом будем понимать общее направление графика,...

Разработка Finepromo: выявление сезонности. Часть 1 30 октября 2020

Анализ временных рядов — далеко не самая простая часть работы аналитика, однако, если овладеть этим инструментом, то из полученных данных можно прогнозировать число конверсий и оптимизировать расходы. В статье будут показаны результаты применения простейших математических моделей анализа временных...

Новые статьи и кейсы от Finepromo каждый месяц

Мы свяжемся с вами в течении одного рабочего дня.

Заказать создание лэндинга и контекстной рекламы

Мы свяжемся с вами в течении одного рабочего дня.

Бесплатный аудит

Мы свяжемся с вами в течении одного рабочего дня.

Заказать рекламу в Google

Мы свяжемся с вами в течении одного рабочего дня.

Cоздание продающих страниц


Спасибо.

Ваша заявка принята!