BI-аналитика (Business Intelligence)

BI-аналитика (Business Intelligence) – это сбор данных компании из разных систем в одном месте и их наглядное представление в отчётах и дашбордах. Цель простая: чтобы руководитель видел бизнес целиком и принимал решения по цифрам, а не по ощущениям.

Знакомая картина: трафик лежит в Метрике, расходы в кабинете Директа, звонки в коллтрекинге, сделки в CRM, деньги в 1С. Каждая система честно отвечает на свой вопрос. А на главный, какой канал приносит прибыль и сколько стоит клиент, не отвечает ни одна. Чтобы на него ответить, кто-то раз в месяц сводит выгрузки в Excel, и к моменту, когда таблица готова, цифры уже устарели. BI решает именно эту задачу: данные собираются автоматически, связываются между собой и обновляются без ручной работы.

Пять слоёв BI-системы

Любая BI-система, от самодельной до корпоративной, состоит из одних и тех же слоёв:

1. Источники. CRM, учётная система, рекламные кабинеты, Метрика, коллтрекинг, таблицы.
2. Загрузка. Данные забирают через API или готовые коннекторы по расписанию: раз в день, раз в час.
3. Хранилище. Все данные складывают в одну базу, например ClickHouse или PostgreSQL. Здесь же их чистят: убирают дубли, приводят названия к одному виду.
4. Модель данных. Таблицы связывают между собой: заявку с рекламной кампанией, сделку с заявкой, оплату со сделкой. Здесь же задают формулы метрик.
5. Визуализация. Графики, таблицы и дашборды с фильтрами по периоду, каналу, менеджеру, филиалу.

Самая трудная часть почти всегда четвёртая. Нарисовать график легко, а вот связать звонок из коллтрекинга со сделкой в CRM и оплатой в 1С без общего идентификатора не получится. Ещё раньше нужно договориться о терминах: если маркетинг называет лидом любое обращение, а отдел продаж только квалифицированное, цифры двух отделов в отчёте не сойдутся. И уберите ручной ввод там, где можно: человек, который вносит данные руками, рано или поздно пропустит неделю.

Чем BI шире сквозной аналитики

Эти понятия часто путают. Сквозная аналитика отвечает на один вопрос: сколько денег принёс каждый рекламный канал. Она ведёт клиента от клика по объявлению до оплаты. BI шире: в ней можно анализировать продажи, склад, финансы, работу отделов. Сквозную аналитику часто строят как раз на BI-инструменте.

На чём строят отчёты: DataLens, Looker Studio, Power BI

Для визуализации чаще всего используют Yandex DataLens, Looker Studio (бывший Google Data Studio) и Microsoft Power BI, есть и отечественные BI-платформы. DataLens Яндекс описывает как сервис визуализации и анализа данных: в нём можно собрать и отдельный график для проверки гипотезы, и полноценный дашборд для всей команды. Он подключается, например, к ClickHouse, к данным Метрики через Logs API и к CSV-файлам.

Небольшой компании для начала хватает таблицы, куда данные попадают автоматически, и одного дашборда. Корпоративные платформы с отдельным хранилищем нужны, когда источников больше пяти и отчёты смотрят десятки людей. Но программу выбирают последней: сначала выпишите вопросы, на которые отчёты должны отвечать, и только потом смотрите, какой сервис подключается к вашим источникам.

Когда BI нужна, а когда рано

• Данные лежат в трёх и более системах, и сводка вручную занимает дни.
• Есть CRM, в которой менеджеры действительно ведут сделки.
• Решения о бюджете принимаются регулярно и на заметные суммы.
• Заявки не фиксируются, звонки не записываются, в CRM пусто. Сначала наведите порядок в учёте, иначе дашборд покажет красивую ерунду.

Кто делает BI, на чём и за какой срок

Что показывать на маркетинговом дашборде

• Расход по каналам и кампаниям.
• Заявки и цену заявки по каждому каналу.
• Сделки, выручку и стоимость привлечения клиента.
• Окупаемость: ROMI по каналам и динамику по месяцам.

Хороший дашборд отвечает на вопросы, по которым принимают решения: куда добавить бюджет, что отключить, где теряются заявки. Если график ни на какое решение не влияет, его можно убрать. Какие показатели взять за цели, поможет определить статья KPI.

Как в effi свели Метрику, CoMagic и 1С в один отчёт

Для клиники effi мы связали данные по схеме: сайт, Яндекс Метрика, коллтрекинг CoMagic и Бит.УМЦ, систему управления медцентром на базе 1С. Итоговый отчёт показывает по каждому каналу количество заявок, количество продаж и сумму продаж. С такими данными решения о бюджете принимаются по выручке, а не по числу кликов. По итогам проекта стоимость обращения снизилась в 3 раза. Подробнее в кейсе effi.

Свести рекламу, звонки, CRM и продажи в один отчёт помогает проектирование и внедрение системы сквозной аналитики. На этих данных строится и ведение контекстной рекламы: бюджет идёт туда, где окупается.

Источники

• Yandex Cloud: описание сервиса DataLens
• Кейс E.BAEV: effi

См. также: ROI, Google Analytics, CAC (стоимость привлечения клиента), CRM-система.