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.
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:
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:
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.
В нашей CRM мы должны добавить 8 новых полей:
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.
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.
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.
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.
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.
ga:dimension1,ga:dimension2
1546835412.1422546121,Qualified
1740634213.1422549245,Qualified
1077644631.1422545181,Qualified
1439420074.1422602556,Unqualified
1774351096.1422547123,Unqualified
387556847.1422545939,QualifiedНа вкладке «Управление загрузками» в Импорте данных выберите Добавить файл и загрузите ваш подготовленный файл.
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!