Контакты
Время работы:
с 10:00 до 19:00
E-mail:
Заказать звонок
Оставить заявку
logo
Кейс: сквозная аналитика для Tilda-сайта и нестандартной CRM

Кейс: сквозная аналитика для Tilda-сайта и нестандартной CRM

8 минут на чтение
278
Мы привыкли, что сквозная аналитика востребована в крупном ритейле, и для ее обеспечения используются большие сложные CRM. Однако этот кейс демонстрирует, что связь транзакций и источников лидов интересует всех, кто хочет грамотно подходить к маркетингу. Даже модных блогеров, чьи сайты созданы на Tilda, а используемая CRM ограничена в функционале.

В агентство MediaNation обратилась онлайн-школа стилиста Насти Ерасовой – «Разборки в моде» с задачей настройки системы аналитики, которая позволяла бы оценивать доход от рекламной активности. Школа предлагает курсы, марафоны, вебинары, посвященные теме моды и стиля.

«Разборки в моде»

Онлайн обучение проходит на платформе GetCourse. Помимо организации и проведения самих занятий, платформа предлагает свою CRM-систему, которая дает возможность принимать платежи, сегментировать клиентов, анализировать продажи и ключевые показатели.

Платформа

Казалось бы, этого достаточно для того, чтобы получить внятную аналитику. Однако система не позволяет определить источник продажи, и, как следствие, эффективность рекламных каналов.

"Для продвижения онлайн-школы мы используем несколько рекламных каналов, эффективность которых хотели бы оценивать. Поэтому главной задачей, с которой мы обратились в агентство, было получение данных по транзакциям и доходам с этих транзакций, учитывая специфику инструментов, с которыми мы работаем – сайт, созданный на Tilda, и CRM – GetCourse"
2222imgonline-com-ua-Resize-bUuvW2wUN0zxMX9.jpg
Настя ЕрасоваСоздатель проекта
 MediaNation разделила работу на два этапа:

  • реализовать сбор данных аналитических систем (Google Analytics и Яндекс.Метрики) на стороне CRM–сервиса GetCourse;
  • реализовать передачу данных об оплаченных заказах из CRM в Google Analytics и Яндекс.Метрику.

Аудит инструментов и оценка возможных сценариев передачи данных

Первое решение, которое напрашивалось, – собирать данные о транзакциях через коды электронной торговли, установленные на страницах «Корзина», «Оплата», «Спасибо за заказ».

Но это решение не удалось реализовать. Во-первых, несмотря на то, что после оплаты услуг онлайн-школы через Robokassa и PayPal пользователи могли вернуться на сайт (через редирект или нажав на кнопку «Вернуться в магазин»), это делали не все. Клиенты часто закрывали страницу системы оплаты, так и не перейдя к финальной странице «Спасибо за заказ».

Во-вторых, хотя переход на финальную страницу «Спасибо за заказ» и был возможен, выяснилось, что на ней не было полезной информации – ни номера заказа, ни оплаченной суммы. Добавить такие данные через разработчиков было нельзя и соответственно нельзя было их получить автоматически с помощью какого-либо скрипта.

Учитывая эти ограничения, мы решили собирать необходимые нам данные в CRM-системе GetCourse и передавать их в системы аналитики.

GetCourse позволяет работать с информацией по трафику и цепочкам взаимодействия пользователей. Однако многие данные собираются не так, как привыкли маркетологи, работая с традиционными аналитическими системами. Например, в базовом профиле пользователя источником трафика указывается домен сайта, а параметр канала – реферальный трафик. Это не позволяло оценить источники переходов на сайт и эффективность различных рекламных каналов.

Профиль пользователя

Несмотря на это, с профилем можно было работать, внеся в алгоритм сбора данных некоторые изменения.

Этап 1: сбор данных о заказе

Регистрационная форма – точка сбора данных о клиенте (имя-емейл-телефон). Нам было необходимо, чтобы в ней дополнительно собиралась корректная информация об источнике перехода на сайт, а также данные аналитических систем.

Мы создали код на Javascript, который во время регистрации дополнял информацию о клиенте и был расположен внутри контейнера Google Tag Manager. В результате стало возможно собирать идентификаторы аналитических систем из cookies браузера, а именно: ClientID Google Analytics, ClientID Яндекс.Метрики, ClientID Fаcebook, а также данные на всех уровнях UTM–меток (utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content и utm_term) из URL-адреса. Отметим, что внешний вид регистрационной формы, которую видит клиент, не изменился, т.к. передача данных была реализована через дополнительные скрытые поля внутри заявки.

Конечно, конструктор Tilda позволяет также вставлять свои собственные javascript-коды. Но мы решили прибегнуть к проверенному инструменту – Google Tag Manager – который ускорил и упростил решение задачи, и тем самым снизил для заказчика стоимость наших услуг.

Сбор данных о заказе

Рис. 1: Пример дополнительных скрытых полей в регистрационной форме. GetCourse

Часть кода в Google Tag Manager

Рис. 2. Часть кода в Google Tag Manager, который показывает, по каким правилам будут обработаны данные и переданы в соответствующие поля регистрационной формы.

В итоге необходимые данные об источниках перехода появились в CRM в карточках клиентов и их заказах.

Карточка клиентаРис. 3. Карточка клиента с созданными дополнительными полями. GetCourse

Страница с заказами

Рис. 4 Страница с заказами и созданными дополнительными полями. GetCourse.

На этапе разработки скрипта для передачи данных в поля форм мы столкнулись со следующей проблемой: страница сайта и всплывающее окно регистрационной формы находились на разных поддоменах третьего уровня (domain.site.ru), что не позволяло передавать данные через cookies. Эта проблема была связана с кросс-доменным ограничением (Same Origin), цель которого – безопасность при работе с вкладками браузера. Мы пытались решить эту проблему через Cross-Origin Resource Sharing (CORS) на стороне GetCourse, но техподдержка платформы не смогла нам в этом помочь. Однако мы нашли выход. Поскольку лендинг и форма заявки находились на поддоменах третьего уровня, все ограничения можно было снять, добавив на оба сайта код document.domain = 'site.com'. Так мы и сделали: код был прописан в наш основной скрипт, который запускался на каждом поддомене через Google Tag Manager.

Основной сайт и всплывающее окно

Рис. 5. Основной сайт и всплывающее окно (iframe) регистрационной формы на другом поддомене с консолью отладки Google Tag Manager.

Благодаря доработке скрипт из всплывающего окна (iframe) может прочитать cookies внешнего сайта и получить данные по UTM-меткам.

Читайте также
Как А/Б-тестирование заявки на звонок увеличило конверсию на 17%. Кейс

Этап 2: передача данных о заказе

Следующим шагом стало создание алгоритма, по которому данные из CRM передавались на сервер MediaNation для дальнейшей обработки. Мы использовали функционал «Процессы» в платформе GetCourse, в котором описали правила передачи информации о состоявшихся оплатах.

Передача данных о заказе

Рис. 6. Визуальное отображение внутреннего функционала «Процессов» (правил передачи данных) с указанием сайта, на который будут отправляться данные из CRM.

В данном случае использовался сервер с техническим доменом MediaNation, который собирал отправленные данные.

В итоге общая схема сбора и передачи информации выглядела следующим образом:

Схема сбора и передачи информации

  1. Google Tag Manager запускал скрипт для записи в поля форм данных об идентификаторах аналитических систем и UTM-метках.
  2. Данные пользователей сайта и их конверсии передавались в аналитические системы. Но не передавались данные по доходу и транзакции.
  3. Данные о заказе, клиенте и источнике перехода на сайт передавались в CRM GetCourse.
  4. GetCourse передавал данные на сервер MediaNation, где они преобразовывались в соответствующий каждой аналитической системе (Google Analytics и Яндекс.Метрике) формат.
  5. Преобразованные данные отправлялись в каждую систему аналитики по своими протоколам:

  • передача данных в Google Analytics через Measurement Protocol;
  • передача данных в Яндекс.Метрику через офлайн–конверсии.

На стороне аналитических систем данные по трафику пользователей «склеивались» (через идентификаторы ClientID) с их транзакциям и отображались в отчетах.

В итоге

Нам удалось дополнить существующие отчеты в CRM GetCourse, разобраться в протоколах передачи данных на сторону аналитических систем и увидеть в отчетах данные о доходах.

Отчет Google Analytics

Рис. 7. Отчет из системы Google Analytics по транзакциям и доходам

Отчет Яндекс.Метрики

Рис. 8. Отчет Яндекс.Метрики о факте передачи данных по конверсиям (транзакциям) и их ценность (доход)

Решение поставленных задач помогло сделать шаг навстречу идеальной системе сквозной аналитики, когда в аналитических системах есть подробные данные об источниках лидов и совершенных ими оплатах. Все это поможет в дальнейшем улучшать показатели бизнеса.

Хотите получать статьи и новости в удобном формате? Подписывайтесь на наш Телеграм-канал.  

Материалы по теме
Диспетчер тегов Google Tag Manager: как использовать и для чего
Маркетинговая аналитика во времена COVID-19 – опыт Google
Мы привыкли, что сквозная аналитика востребована в крупном ритейле, и для ее обеспечения используются большие сложные CRM. Однако этот кейс демонст...