Все эти системы генерируют огромные объемы разрозненных, разноформатных данных, которые нужно где-то хранить и структурировать. При чем для эффективной аналитики и планирования важны как real-time отчеты, так и исторические данные.
- Важность сквозной аналитики
Сквозная аналитика должна объединять данные маркетинга, продаж и финансов в единую цепочку, позволяя проследить путь клиента от первого клика до выручки.
На практике чаще всего маркетинг отчитывается по своим метрикам (клики, показы, заявки, стоимость лида), а продажи — по своим (сделки, выручка, средний чек, конверсия). Каждый отдел формально показывает результат, но никто не может однозначно ответить, какие совместные усилия принесли реальную эффективность.
- Разное понимание метрик у разных отделов
Маркетингу и продажам важно определиться и прийти к единому мнению, что считать лидом, какой лид считается целевым, то есть квалифицированным MQL(marketing qualified lead), а какой SQL(sales qualified lead) и, на каком этапе сделка или продажа товара/услуг считается завершеннойвыигранной.
Без единого словаря метрик и бизнес-логики в отчеты коммерческого блока неизбежно попадут противоречивые данные.
- Необходимость прогнозной аналитики
Выгрузки из информационных систем чаще всего позволяют получить лишь ретроспективные отчеты, которые показывают то, что уже произошло.
Коммерческому блоку важно понимать, что будет завтра - прогнозировать продажи, вероятность достижения плана, загрузку каналов, иначе бюджеты будут тратиться впустую.
Все эти потребности может закрыть внедрение BI-инструментов, которые позволят объединить данные маркетинга и продаж в наглядные дашборды – интерактивные панели, визуализирующие ключевые коммерческие метрики.
Зачем компании нужна система бизнес-аналитики?