Аналитика модулі

CRM-аналитика: сатылымдар туралы мәліметтер бір дашборда

Менеджерлердің конверсиясы, лидтерді өңдеу жылдамдығы, орташа чек, мәміле циклі — amoCRM және Битрикс24-тен автоматты түрде.

Аналитикасыз CRM — жадтау кітапшасы

Менеджерлер мәмілелерді жүргізеді, бірақ ешкім үрдістердің тиімділігін талдамайды.

4 сағ

Бірінші контакт лидпен — норма 5 минут болған кезде конверсия 3 есе жоғары

35%

сделок «Ойланып жатыр» кезеңінде follow-up-сіз тоқтатылады

×2

Ең жақсы және ең нашар менеджерлер арасындағы конверсияның айырмасы — бірақ РОП бұны көрмейді

CRM-аналитика қалай жұмыс істейді

amoCRM және Битрикс24-мен тікелей интеграция — деректер сағат сайын жаңартылады

1

CRM-ны қосу

amoCRM немесе Битрикс24-мен API интеграциясы. Барлық мәмілелер, контакттер және воронка кезеңдері автоматты түрде жүктеледі.

2

Менеджерлердің дашборды

Конверсия, орташа чек, өңдеу жылдамдығы, контакттер саны — әрбір менеджерге арналған.

3

Кезеңдердің аналитикасы

Воронканың әрбір кезеңіндегі орташа уақыт. Мәмілелер қандай кезеңде тұрақтанады, әр ауысу қанша тұрады.

4

Табыстың болжамды мәні

Пайплайндегі ағымдағы мәмілелер негізінде — айлық жабылудың болжамы, кезеңдер бойынша ықтималдық.

CRM-аналитика не береді

Лидтерді өңдеу жылдамдығының нақты уақыттағы бақылауы
Конверсия мен орташа чек бойынша менеджерлердің рейтингі
Воронка кезеңдерінің ең үлкен жоғалтпаларының анықталуы
Пайплайн негізіндегі табыстың болжамы
Реклама шығындары мен соңғы сатылымдар арасындағы байланыс
Конверсия төмендеген кезде автоматты аларты

Кімге CRM-аналитика қажет

Сатып алу бөлімі 2 менеджерден басталатын кез келген бизнес үшін

Сатып алу бөлімі

5+ менеджер, 100+ мәмілелер/ай. Ұйымдастырушылық тиімділікті, мәліметтер негізіндегі ынталандыруды бақылау.

Мүлік

Ұзақ цикл, ірі чектер. Әрбір жоғалтылған мәміле — жүздеген мың рубльдер.

Автодилерлер

Звонки → визит → тест-драйв → мәміле. Әрбір кезеңдегі конверсия өте маңызды.

Пайдалы мақалалар

Почему маркетинг без аналитики — деньги на ветер

Без сквозной аналитики маркетолог не видит полной картины эффективности рекламных кампаний. Компания может тратить значительные суммы на разные каналы, но не понимать, какие из них приносят продажи. Рассмотрим пример компании, которая тратит 500 000 рублей в месяц на четыре канала: Яндекс.Директ, Google Ads, VK Ads и SEO. Яндекс.Метрика показывает 200 заявок, но неизвестно, какой канал приносит продажи. В результате 40% бюджета уходит на каналы с нулевой конверсией в деньги. Без сквозной аналитики невозможно точно определить, какие каналы и кампании приносят наибольшую отдачу. Это приводит к неэффективному распределению бюджета и потере прибыли. С помощью сквозной аналитики можно связать данные из разных источников и получить полную картину эффективности маркетинговых кампаний. Например, можно увидеть, сколько лидов и продаж приносит каждый канал, какое количество денег тратится на каждый лид и какую прибыль приносит каждая продажа. На практике мы видим, что компании, использующие сквозную аналитику, могут сократить расходы на рекламу и увеличить прибыль. Например, один из наших клиентов, используя сквозную аналитику, смог снизить стоимость лида с 1 500 рублей до 1 000 рублей и увеличить количество продаж на 20%. Мы рекомендуем всем маркетологам использовать сквозную аналитику для оптимизации рекламных кампаний и повышения эффективности маркетинга. Это позволяет принимать обоснованные решения на основе данных и добиваться лучших результатов.

Подробнее

Шаг 1: UTM-разметка всех рекламных каналов

Мы используем UTM-метки для отслеживания эффективности рекламных кампаний. Они помогают понять, какие источники и каналы приносят больше всего клиентов. Мы добавляем метки к URL-адресам рекламных объявлений. Основные параметры: utm_source (источник трафика, например, yandex, google, vk), utm_medium (канал, например, cpc, cpm, email), utm_campaign (название кампании), utm_content (идентификатор объявления). Пример полной ссылки: https://example.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=spring_sale&utm_content=banner1. Мы рекомендуем использовать одинаковые регистры для utm_source. Например, yandex, а не Yandex. Это поможет избежать дублирования данных в аналитике. Мы часто находим ошибки в UTM-разметке: разные регистры, забытые метки на баннерах, отсутствие меток на email-рассылках. Чтобы стандартизировать разметку в команде, мы создаём шаблоны URL с метками для разных кампаний и каналов. Мы также проводим регулярные проверки и аудиты UTM-меток, чтобы убедиться, что все ссылки правильно размечены. Мы используем Яндекс.Метрику и Google Analytics для анализа данных с UTM-метками. Мы отслеживаем конверсии, стоимость лида и другие ключевые показатели эффективности (KPI). Например, мы можем увидеть, что кампания в Яндекс.Директ принесла 100 лидов по цене 500 рублей за лид, а кампания в VK Ads — 80 лидов по цене 400 рублей за лид. Мы также интегрируем данные из Яндекс.Метрики и Google Analytics с нашей платформой сквозной аналитики VECTRALABS. Это позволяет нам получить более полное представление о воронке продаж и эффективности маркетинговых каналов. Мы можем увидеть, какие каналы и кампании приводят к наибольшему количеству сделок и доходам. Мы рекомендуем всем маркетологам использовать UTM-метки для отслеживания эффективности своих кампаний. Это поможет вам оптимизировать бюджет и повысить ROI.

Подробнее

Аналитиканы іс жүзінде сынау

Нақты мәліметтермен демо-дашборды ашып көріңіз немесе тарифтерді салыстырыңыз.