Сквозная аналитика в туризме: какие данные объединить, чтобы оценивать прибыльность каналов продаж

Сквозная аналитика в туризме связывает рекламные расходы, заявки из CRM, оплаты, отмены, возвраты, скидки и комиссии, чтобы довести расчет до прибыли канала. Рекламный кабинет считает результат до заявки или онлайн-покупки. В туризме на этом ничего не заканчивается: заказ могут не оплатить, отменить или вернуть, а из выручки еще придется вычесть скидки и комиссии. Поэтому сквозная аналитика для туристического бизнеса полезна, только если доводит расчет до маржинальной прибыли по каждому каналу. Число лидов и объем выручки здесь промежуточные цифры.

Какие данные связать

В сквозной модели сходятся:

• рекламные расходы и источники трафика;
• заявки и статусы обработки из CRM;
• бронирования и фактические оплаты;
• отмены и возвраты;
• скидки и комиссии посредников;
• маржинальность конкретного заказа.

Если выпадает хотя бы одно звено, канал оценивается по неполной картине. Канал с большим числом заявок может проигрывать по прибыли, если его заказы чаще отменяют или продают со скидкой.

Единый идентификатор заказа и клиента

Без общего идентификатора клиента или заказа данные рекламных систем, CRM и учета надежно не сопоставить. Единый идентификатор должен сохраняться на всем пути, от визита до закрытия сделки.

Как может выглядеть такая структура, видно по документации Google Analytics 4. Для покупки и возврата можно передавать идентификатор транзакции, стоимость, валюту, налог, доставку и состав заказа, а для позиций заказа еще и скидку. По этим полям маркетинговый источник связывается с финансовыми параметрами сделки. При этом скидка в GA4 передается на уровне позиций и не вычитается автоматически из цены, поэтому скидку на весь заказ нужно отдельно распределить по позициям или учесть в отчетности. Возврат, переданный с идентификатором транзакции, связывается с исходным заказом. Чтобы отнести его к маркетинговому каналу, источник заказа нужно отдельно сохранять и объединять с данными о возвратах в отчетности.

Необработанные события GA4 можно экспортировать в BigQuery и объединить с другими источниками данных через SQL-запросы. Экспорт в BigQuery — один из способов собрать в одном месте трафик, статусы из CRM и финансовые показатели.

Продажи, которые закрываются вне сайта

В туризме значительная часть продаж проходит по телефону или через менеджера. Если рекламная система видит только заявку, под заявки она и оптимизируется.

Google Ads позволяет импортировать офлайн-конверсии из CRM, в том числе такие продажи, и связывать их с рекламными кликами через GCLID (идентификатор клика Google Ads) или хешированные пользовательские данные. Вместе с конверсией можно передать ее денежную ценность. Передача денежной ценности позволяет оптимизировать рекламу по стоимости подтвержденных продаж, а не по числу заявок, но только если такая конверсия выбрана основной целью кампании и включена стратегия назначения ставок по ценности конверсий — «Максимальная ценность конверсии» или «Целевая рентабельность инвестиций в рекламу» (Target ROAS).

В Яндекс Метрике для этого есть отчет «Источники, расходы и ROI»: он сопоставляет заказы из CRM с расходами на продвижение. Ограничение в том, что прибыль считается только по заказам, которые удалось связать с визитами в Метрике. Чем хуже связаны идентификаторы, тем больше продаж остается за рамками расчета.

Что вычитать из выручки

Выручка заказа только начало расчета. Скидки, отмены и возвраты при нормальной передаче данных можно учесть на уровне заказа. С комиссиями и вознаграждениями посредников сложнее всего.

В исследовании Европейской комиссии о гостиничной дистрибуции отмечено, что каналы продаж трудно сравнивать между собой. Комиссию онлайн-агентств бронирования (OTA) можно напрямую отнести к бронированию, а скидка при продаже через оптовика может не отражаться как отдельная комиссия. Если не учесть такую скидку как издержку, канал будет выглядеть выгоднее, чем есть на самом деле. Поэтому стоимость каналов нужно привести к сопоставимому виду.

Модель атрибуции выбирают до сравнения

Атрибуция определяет, какому источнику достанется кредит за конверсию. В Google Analytics модель влияет не только на распределение этого кредита, но и на исторические и будущие данные о выручке. Каналы стоит сравнивать при одной модели: зафиксировать ее заранее и не менять в середине периода.

Яндекс Метрика учитывает историю визитов на разных устройствах, но история визитов завершается, если между визитами прошло 90 дней или больше. Если в пути клиента от первого контакта до покупки был такой перерыв, начало цепочки может не попасть в расчет. Насколько это критично для туризма, зависит от продукта и цикла принятия решения. Оценок на этот счет в источниках нет.

Для первого взгляда подойдет отчет «Источники заказов». В нем есть количество покупок, общая выручка, средняя выручка на покупку и источники самых доходных заказов. Но выручка в этом отчете еще не прибыль.

Персональные данные

Объединение CRM, рекламных и клиентских данных означает обработку персональных данных. В России согласие на обработку должно быть конкретным, предметным, информированным, сознательным и однозначным. Оператор обязан иметь возможность подтвердить, что получил согласие или располагает иным законным основанием.

Прежде чем передавать данные из CRM в рекламные системы, например хешированные пользовательские данные для офлайн-конверсий, нужно понимать, на каком основании они обрабатываются и как это подтвердить.

Минимальный дашборд

Для турагентства, туроператора и отеля логика одна: по каждому каналу виден не только объем заявок и выручки, но и маржинальная прибыль. Минимальный набор показателей по каналу:

1. рекламные расходы;
2. число заказов, связанных с источником;
3. выручка по оплаченным заказам;
4. скидки, отмены и возвраты;
5. комиссии и вознаграждения посредников;
6. маржа по заказу и итоговая прибыль канала.

Акценты при этом разные. Турагентству прежде всего нужно связать с рекламными источниками заявки, которые закрывает менеджер, поэтому на первый план выходят офлайн-статусы из CRM и денежная ценность подтвержденных продаж.

Туроператору стоит отдельно учитывать вознаграждения посредников и скидки, иначе собственные и партнерские каналы не сравнить по прибыльности.

Отель сопоставляет прямые бронирования с продажами через OTA и оптовиков. При агентской модели OTA комиссия начисляется за проданный номер и привязана к бронированию. При merchant-модели, которую применяют оптовики и некоторые OTA, стоимость канала выражается в разнице между оптовой и розничной ценой и может быть незаметна, поэтому ее лучше вводить в расчет отдельной строкой.

Порядок внедрения

1. Определить единый идентификатор заказа и клиента и проверить, что он передается между сайтом, CRM и учетом.
2. Настроить передачу покупок и возвратов с финансовыми полями.
3. Наладить выгрузку офлайн-статусов и стоимости продаж из CRM в рекламные системы.
4. Зафиксировать модель атрибуции и период сравнения.
5. Добавить в расчет скидки, комиссии, отмены и возвраты.
6. Проверить основание для обработки персональных данных на каждом этапе передачи.

В итоге такая аналитика отвечает на один вопрос: сколько прибыли приносит каждый канал после всех вычетов. Насколько точен ответ, зависит от того, какую долю заказов удалось связать с источником.