6. Настройка сквозной аналитики
Не все заявки одинаково полезны. Это известный факт для тех, кто хоть раз использовал в проектах сквозную аналитику. Когда накопилось достаточно данных по заявкам в CRM, мы решили проанализировать заявки по каким запросам чаще идут дальше по воронке.
Цикл сделки у клиента примерно равен 5-7 месяцам. С такой задержкой трудно быстро оптимизировать кампании по продажам. Совместно с руководством компании было выделено несколько этапов воронки, которые квалифицировали бы лида как горячего. К сожалению, на рынке сервисов сквозной аналитики мы не смогли найти устраивающее нас решение, так как хотели видеть в одном отчете срезы по нескольким этапам и их стоимость.
Мы решили настроить связку Тильды, АмоCRM и Google Analytics. Сложность была в том, что стандартно AmoCRM умеет передавать только первый и последний шаги воронки, т.е. получение первичной заявки и конечное закрытие сделки. Отследить перемещение заявки в Google Analytics не представлялось возможным.
Мы тщательно изучили вопрос, переговорили с несколькими интеграторами сквозной аналитики. В итоге нашли простой и достаточно бюджетный вариант реализации сквозной аналитики.
Для этого использовали ALBATO. Сам сервис выступает промежуточным агрегатором данных с последующей передачей этих самых данных в сторонние сервисы.
Но чтобы передавать данные о заявках в Analytics необходимо было "пробрасывать" в AmoCRM ClientID. С этим были сложности. Стандартная форма AmoCRM некорректно отображается в Тильде, а стандартная форма Тильды не передает Client ID.
Мы привлекли к этой задаче программиста и разработали собственный скрипт, который передавал CID вместе со стандартной формой Тильды в АмоCRM.
В итоге можно видеть вот такой отчет с возможностью детализации до кампании или ключевого слова.