Обычно реклама работает «как-то». Без настроенной аналитики ты не поймешь, работает ли инструмент в плюс, в ноль или в минус. А если в минус, то что можно сделать, чтобы работал в плюс.

За трафик ты платишь деньги, иногда тысячи долларов в месяц, но нужно ли их тебе платить — непонятно.

Даже в маленьком магазине из пяти человек 80% заказов могут быть от сотрудника. Что говорить о больших магазинах, где одних продавцов может быть с десяток? На сайт ходят сотрудники разных отделов. Некоторые продавцы оформляют заказы через сайт. Ты думаешь, что это покупки клиентов, а это просто паразитный внутренний трафик, который надо минусовать. Но ты радуешься: покупают же!

Они говорят вам, что нагнали много-много трафика и все должно быть хорошо. А что это за трафик? Может быть, это трафик аферистов CPA-шников, который и так бы купил? Может быть, это контекст или SEO на распроданные товары в вашем магазине? Трафик идет, платить надо, а продаж нет и быть не может. Агентство может обманывать вас годами, а ты и знать не будешь.

Человек зашел на ваш сайт, подписался на рассылку, открыл ваш оффер — и не купил. Но через месяц зашел на сайт через адресную строку и купил. Ты подумаешь, что это покупка по прямому заходу. А на самом деле — это сработал тот источник, который дал email. Но ты никогда этого не узнаешь.

Для сквозной аналитики и подсчета ROI нужно структурировано хранить данные о пользователях, расходную и доходную часть.

Расходы на рекламу мы храним в Google Analytics. OWOX BI Pipeline импортирует расходы из рекламных систем ежедневно.

Доходную часть и данные о пользователях мы храним в 2 местах: Google Analytics и CRM-системе. Почему два хранилища? Google Analytics удобен для ежедневной работы специалистов по рекламе. CRM более удобен, если нужно пересчитать данные (например, с учетом изменений статусов заказа или изменения курса валют) или посчитать долгосрочную эффективность (например, отчеты об LTV с учетом источника привлечения пользователя или эффективность рекламы без учета отмененых заказов по независящим от маркетинга причинам).

Построение отчетов, графиков и подсчет ROI мы делаем в Excel и системах визулизации Google Data Studio, Microsoft Power BI, Metabase и др.

Да, без него мы не сможем ничего сделать. Это должен быть человек, который знает Javascript, сможет разобраться с массивами dataLayer, понимает основы работы с cookies. И знает, как устроен ваш сайт или CMS система. Мы можем помочь с составлением вакансии на Upwork, например.

Обычно, мы выдаем 1-2 технических задания для программистов в неделю. А скорость внедрения уже зависит от того, насколько быстро и точно они внедрят наши детальные задания.
Рекорд по срокам внедрения — 1 день на внедрение Measurement Protocol. Антирекорд с программистами из Индии— месяцев 6. В среднем, точные и правильные данные можно анализировать спустя 2 месяца (1 месяц на внедрение и 1 месяц на сбор данных).

Да, мы консультируем высоконагруженные проекты со сложной системой учета и успешно внедряем для них аналитику.

Да, у нас есть регулярное сопровождение по аналитике от 700$ в месяц. Мы контролируем подрядчиков, чтобы они правильно «метили» рекламу, анализируем их работу и источники трафика и ставим ТЗ на аналитику новых лендингов и механик.