Почему недостаточно использовать Google Analytics для измерения эффективности источников трафика

Для маркетолога крайне важно быстро погрузиться в имеющиеся данные, касающиеся поведения потенциальных и действительных клиентов, и сделать на их основе вывод - откуда приходит наибольшее количество клиентов, какие пути трафика наиболее эффективны, какую статью расходов на рекламу нужно увеличить, а какую сокращать как можно быстрее. 

Основывая свои решения на данных, получаемых от Google Analytics, то есть на данных о визитах на страницу аудитории и т.д., вы можете сделать массу выводов и принять решения, но стоит задаться вопросом, не будут ли эти выводы в большом количестве случаев поверхностными и недостаточно основанными на фактическом материале. 

Google Analytics позволяет пользователям оперировать большим количество данных по активности покупателей на сайте магазина, например, учитывать визиты, время нахождения на странице и т. д. Но при этом в некоторых случаях бывает не очевидно, какие именно изменения в проведении рекламной кампания повлияли на снижение или повышение продаж, невозможно определить точную сумму доходов или расходов от того или иного шага, например, от использования нового набора ключевых слов или смены рекламного канала. Ведь принимая во внимание только данные от Google Analytics, мы можем упустить из вида огромное количество фактической информации, которая крайне существенна для получения полной картины. Например, это могут быть такие данные, как офлайн продажи, информация, полученная менеджерами из телефонных разговоров и чатов с клиентами, данные из CRM с подтверждёнными конечными статусами заказов и суммами сделок. 

Данные Google Analytics не позволяют в точности отслеживать поведение покупателей. К примеру, человек, изучивший товар на сайте интернет-магазина может не совершить онлайн покупку и уйти с сайта. Но затем он приходит в магазин и приобретает понравившийся товар (такой эффект получил название ROPO). Если ориентироваться на данные исключительно по онлайн активности, можно прийти к выводу, что создание сайта магазина неэффективно и вкладывать средства в его улучшение нецелесообразно, ведь покупатели не оформляют заказ, а просто уходят, получив информацию. Однако, если визит на сайт будет связан в данных с последующей покупкой в магазине, это возможно сделать, например, если покупатель будет использовать один и тот же адрес электронной почты при авторизации на сайте и для получения скидки в магазине, то станет очевидно, что затраты на улучшение сайта впрямую влияют на повышение продаж.  

Принимая решение, специалист хочет опираться на точные цифры, руководствуясь конкретными показателями рентабельности, а не приблизительными, особенно если речь идёт о масштабных рекламных действиях и больших объёмах продаж. Ещё одним аспектом, который не нравится многим маркетологам, является то, что данные по тому или иному рекламному каналу, в частности расходы и доходы по нему, нельзя получить оперативно, «на сейчас». Приходится тратить время и проводить иногда достаточно сложные расчёты, чтобы принять решение об изменениях в рекламной кампании. Время и немалое, не говоря уже о дополнительных расходах, также займёт и создание собственной аналитической системы, приближенной к реалиям деятельности конкретного магазина и учитывающей все нюансы его работы, чего, к сожалению, система от Google не делает.

Данные Google Analytics, таким образом, необходимо связывать с данными из CRM торговой точки. В таком случае информация уже становится более полной и онлайн активность покупателей может быть рассмотрена в соединении с их офлайн активностью, конкретным потоком продаж и связанных с ними расходов предприятия. Это может быть сделано как вручную, что потребует немалых временных и финансовых вложений, либо с помощью коннектора приложений, вроде ApiX-Drive.