Интеграция Google Universal Analytics и CRM-системы (на примере Salesforce)

Сбор наиболее полной информации о клиентах (будущих и настоящих) и правильная ее обработка – запорука успеха любого серьёзного бизнеса. И если вы храните данные о ваших клиентах в специально отведенном надежном месте – значит, вы их действительно цените.

CRM (customer relation management) – это система автоматизации взаимодействий с потенциальными и существующими заказчиками (клиентами). Она заключается в использовании программных комплексов для организации, автоматизации и синхронизации работы различных отделов компании (продажи, маркетинг, отдел поддержки клиентов и техподдержка).

Получение в такую систему данных о полном пути потенциального или оформившегося клиента, его поведении перед отправкой данных через вашу лид-форму (от англ. — lead — вести, приводить) и другие данные об истории взаимодействия клиента с вашим сайтом/приложением является неоценимо важным.

Именно для этого и необходима интеграция данных Google Analytics с вашей CRM. Иначе, не получая таких данных о клиентах, ваша компания не сможет собрать и обработать информацию о том, какие маркетинговые усилия превращают ваших посетителей в клиентов наиболее эффективно, как корректно выставить атрибуцию конверсий, как более эффективно распределить бюджет и правильно определить маркетинговую стратегию компании.

Интергация Google Analytics и crm Salesforce

Для решения данной проблемы мы и будем совмещать данные между Google Analytics и Salesforce. Отмечу сразу, что для получения успешных результатов в итоге вам будет необходимо: а) — полное и правильное понимание всего процесса, б) — помощь программиста (JavaScript).

UPDATE — лучше заменить использование скрипта старого счетчика аналитики на другое решение, к примеру — Sourcebuster.js и сделать подобное описанному ниже, но забирая все необходимые данные из скрипта его прописанными методами. Также, будьте внимательны с параметром Host при использовании отслеживания траффика, гуляющего между основным доменом и поддоментами — не установив его верно, вы будете терять информацию об источнике если посетитель перейдет с домена на поддомен и наоборот. Скоро я опишу подробнее такое решение.

Весь процесс заключается в использовании данных Google Analytics в вашей CRM и будет сведен к следующим шагам:

  • Добавление дополнительных полей в CRM-систему для наших новых данных
  • Вычленение необходимых данных (VisitorID, Medium, Source, Campaign, Content, Term, Count of Sessions, Count of Pageviews) из куки _ga, которая цепляется посетителю сайта от Google Analytics (старой версии счетчика, не Universal)
  • Отправка этих данных через лид-форму вашего сайта в Salesforce

Обратный процесс (использование данных из SF в GA) даст возможность анализировать все поведенческие и статистические аспекты, доступные в Google Analytics, конкретно тех пользователей, которые отправили вашу лид-форму.

План этих шагов следующий:

  • Добавление в Google Analytics 2 Пользовательских параметров (для VisitorID и его Статуса)
  • Выгрузка данных из Salesforce (ID посетителя, статус лида)
  • Загрузка этих данных в Google Universal Analytics посредством нового функционала GA под названием Импорт данных (Data Import)

Отдельно отмечу важность еще одного шага, служащего связующим звеном в этих процессах. При отправке данных из куки _ga о посетителе в Salesforce (VisitorID и другие), также необходимо отправить данный VisitorID в Google Analytics (где предварительно уже создан для него отдельный Пользовательский параметр). Он и будет связующим звеном в этих группах данных.

Ну, ближе к делу.

Скачиваем и подключаем скрипт на всех страницах вашего сайта. Вся основная магия будет выполняться данным скриптом. Ниже инструкции и пояснения к работе данного скрипта. Его необходимо будет отредактировать или переписать полностью под реалии вашего сайта.

Скачать gasalesforce.js

Отправка данных в CRM-систему (здесь на примере Salesforce)

Добавление дополнительных полей в CRM-систему для наших новых данных

В нашей CRM мы должны добавить 8 новых полей:

  • Visitor ID – уникальный идентификатор пользователя, постоянный, не идентифицируемый персонально.
  • Medium – маркетинговый канал, по которому прибыл пользователь на сайт, характеризует тип трафика. Возможные варианты — “organic”, “cpc”, “referral” и “email”
  • Source – источник реферального перехода. Возможные варианты – “google.com”, “facebook.com” и “direct”.
  • Campaign – обозначение маркетинговой кампании (то, как она была обозначена источником перехода)
  • Content – дополнительный идентификатор кампании, ее содержание.
  • Term – запрос, использованный при поиске (для источника google organic или cpc).
  • Count of Sessions – количество визитов на сайт включая текущую сессию.
  • Count of Pageviews – количество просмотренных страниц до момента отправки лид-формы.

Добавление скрытых полей в лид-форму

После создания новых полей в базе данных CRM, мы, воспользовавшись функционалом Salesforce Web-to-Lead, получаем готовый код для вставки в нашу форму. Эти скрытые поля и отправят информацию в CRM в тот момент, когда пользователь заполнит и отправит форму.

Вычленение необходимых данных

Определение для пользователя параметра Visitor ID

Значение этого поля можно получить из CMS сайта (phpsessionid к примеру) либо можно использовать другой постоянный идентификатор пользователя, который будет прицеплен к каждому уникальному пользователю, посетившему сайт. В нашем скрипте (ссылка для скачивания ниже) мы взяли данный идентификатор напрямую из куки _ga Google Analytics, которую он сам и устанавливает для пользователя. Программисты JavaScript легко найдут и прочитают это в скрипте.

Важное примечание: данный уникальный идентификатор вы должны отправлять в Google Analytics в специально созданный для него Пользовательский параметр (об этом ниже). Именно этот идентификатор и станет тем связующим звеном, по которому мы сопоставим данные из Salesforce и Google Analytics, так как для каждого лида он будет отправлен в и в GA, и в SF.

Определение данных для Сессии и Кампании

В том же скрипте мы получаем данные для полей Medium, Source, Campaign, Content, Term, Count of Sessions, Count of Pageviews и создаем для них 7 новых переменных source, medium, term, content, campaign, visit_count и pageview_count.

Передача значений переменных в скрытые поля

На данном этапе мы должны корректно передать значения полученных переменных source, medium, term, content, campaign, visit_count, pageview_count в скрытые поля с тем, чтобы пользователь отправил их вместе с личными данными в лид-форме.

В итоге получаем желаемые данные в виде отчетов в Salesforce для дальнейших оптимизаций маркетинговых усилий.

Salesforce данные о переходах

Передача данных из Salesforce в Google Analytics

Добавление пользовательских параметров

На этом этапе процесса мы воспользуемся сравнительно новым и интересным функционалом, позволяющим отправлять пользовательские данные в Google Analytics – Импорт данных (Data import).

Это позволит нам загрузить в Google Analytics данные о пользователях (потенциальных клиентах!), полученные в Salesforce, и объединить их с существующими данными GA для создания общего — мощного и всеобъемлющего — отчета.

Подробнее об Импорте данных в справке Google

  1. создайте 2 Пользовательских параметров в Google Analytics – Visitor ID, Status – с параметром «Область действия – Пользователь».
  2. создайте новый Набор данных в разделе «Импорт данных» (Администратор – ‘нужный Аккаунт и Ресурс’ – Импорт данных – создать набор данных). В типе расширяемых данных выберите «Пользовательские данные» и назовите Набор данных «Lead Status». Выберите необходимые Представления, в которых вы хотите видеть данные.
    Схема набора данных:
    Ключ: Custom Dimensions > Visitor ID
    Импортируемые данные: Custom Dimensions > Lead Status
    Переопределить данные обращения: Да
    Сохраняем.
  3. экспорт данных из Salesforce в табличном виде с помощью Export Report
    экспорт данных из Salesforce
  4. загрузка готовых данных. В Импорте данных, нажав на «Схема набора данных» — «Получить схему», вы увидите схему, которая должна озаглавить данные. Это будет запись типа: ga:dimension2,ga:dimension3В итоге у вас должен получиться табличный файл CSV cразделителем «запятая» (comma separated file) следующего содержания:
    ga:dimension1,ga:dimension2
    1546835412.1422546121,Qualified
    1740634213.1422549245,Qualified
    1077644631.1422545181,Qualified
    1439420074.1422602556,Unqualified
    1774351096.1422547123,Unqualified
    387556847.1422545939,Qualified

    На вкладке «Управление загрузками» в Импорте данных выберите Добавить файл и загрузите ваш подготовленный файл.

  5. создайте Пользовательский Отчет. Так как Пользовательские параметры не отображаются в стандартных отчетах Google Analytics, вам необходимо будет создать Пользовательский Отчет: Переходите в «Настройка» — Добавить отчет – вводите Название, и выбираете наши 2 Пользовательских параметра, а также добавляете необходимые метрики Аналитики.
    Примечание: загруженные данные должны быть обработаны перед тем, как они могут появляться в отчетах. После этого должно пройти до 24 часов прежде чем загруженные данные будут связанны с данными о пользователях.

Теперь вы сможете анализировать поведение отдельно тех пользователей, которые стали вашими клиентами, потенциальными клиентами, либо тех, сделка по которым не состоялось.

Отмечу, что данное руководство — мое понимание и опыт применения на практике инструкций из статьи от E-nor, с некоторыми отличиями — в моем скрипте присутствуют необходимые шаги для сеттинга переменных в скрытые поля формы, обозначение и отправка Пользовательского параметра VisitorID мы сделали на странице «Спасибо за обращение» (внедрили в коде Universal Analytics объявление нашей пользовательской переменной

ga('set', 'dimension1', fcid);
ga('send', 'pageview'); )

С пониманием данного процесса и применением необходимых настроек, вы можете даже отправить информацию об источнике перехода на сайт клиента, оформившего покупку, в базу данных вашего интернет-магазина или в любое другое место — банально выслать вместе с почтовым сообщением о заказе. Подходите креативно и с пониманием к тому, что эти данные способны вам дать. А ведь это неоценимая информация о ваших клиентах! Удачных вам интергаций и аналитик!