Сквозная аналитика Mango Office

Продукт
Разработчики: Mango Office (ранее Манго Телеком)
Дата премьеры системы: август 2018
Дата последнего релиза: 2019/03/06
Технологии: BI

Содержание

2019: Интеграция с JivoSite. Ручная маркировка звонков. Расширенная веб-аналитика

6 марта 2019 компания «Манго Телеком», российский оператор облачных коммуникаций для бизнеса, объявила о расширении функциональности своего сервиса сквозной аналитики. Платформа получила прямую интеграцию с чатами JivoSite, обновленную маркировку лидов, а также расширенную веб-аналитику.

Интеграция с JivoSite

В отличие от других распространенных сервисов, Mango Office дает возможность обрабатывать не общий массив текстовых обращений, прошедших через инвентарь бизнес-чатов JivoSite, а факты коммуникации в разбивке по каналам: чат на сайте, социальные сети, мессенджеры, сообщения из поисковой выдачи «Яндекс.Диалоги». Это позволяет четче прослеживать связь маркетинговых инициатив с реакцией потенциальных клиентов и получать более глубокие инсайты для усиления стратегий в разных каналах, утверждают в «Манго Телеком».

Ручная маркировка звонков

Компании с относительно небольшим объемом лидов и, как следствие, с возможностью тщательной оценки каждого обращения получили в свое распоряжение инструмент тегирования звонков в коллтрекинге. Возможность вручную маркировать звонки и корректировать при необходимости автоматическую квалификацию лидов позволяет поднять качество анализа эффективности рекламы.

Веб-аналитика внутри

Еще одно крупное изменение после апдейта: аналитическая платформа Mango Office начала учитывать данные о поведении пользователей на сайте, для которого включена сквозная аналитика. Автоматически в отчеты добавляется статистика по типам устройств, состоявшимся сеансам, доле новых пользователей, глубине просмотра, коэффициенте отказа. Эта информация полезна для понимания целого пула проблем. Например, если выделить мобильный трафик и оценить для него уровень конверсии, то относительно низкие (против других) коэффициенты могут указывать на некорректное отображение посадочных страниц на смартфонах.

В свою очередь, высокий уровень отказов (процент пользователей, которые закрыли сайт сразу после перехода по рекламе) может свидетельствовать о нецелевом рекламном трафике и необходимости провести ревизию его источников. С обновлением аналитической платформы Mango Office за данными веб-аналитики не потребуется обращаться к другим ресурсам — их можно исследовать в комплексе с маркетинговыми метриками и записями CRM, что упростит работу маркетолога.

2018

Обновления в части обмена данными с CRM

22 ноября 2018 компания «Манго Телеком» представила обновление сервиса сквозной аналитики, включающее возможности для компаний, которые используют большой коммуникационный инвентарь и работают с длинными циклами продаж.

По информации компании, технически платформа получила усовершенствования в части обмена данными с CRM, затрагивающие как процедуру сбора событий из CRM, так и их классификацию.

Очередные механики позволяют экспортировать сделки в сквозную аналитику вне зависимости от того, как записи о них создавались в CRM — инструментами, предлагаемыми разработчиками CRM, или любыми другими системами для приема обращений. Это обеспечивает максимальную полноту данных и, как следствие, более высокую точность итоговых отчетов.

tГрафик отчета «Сквозная аналитика»

Одновременно введена классификация статусов сделок. Ранее анализ учитывал лишь успешно завершенные сделки, и отчеты строились только на основе сведений о них. Обновленная аналитика работает с более широким набором характеристик и формирует отчеты по всем созданным в CRM сделкам суммарно, по сделкам в работе у продавцов, по успешно завершенным и по отмененным сделкам. Это увеличивает детализацию performance-показателей — таких, как качество лидов и уровень воронки, а также уточняет некоторые синтетические метрики: скорость принятия обращений в работу продавцами, скорость закрытия сделок и другие параметры, важные для оценки эффективности в компаниях с длинным циклом продаж.

Таблица отчета «Сквозная аналитика»

Возможность рассматривать массив сделок в разрезе по статусам помогает выявлять более глубокие закономерности не только в маркетинге, но и в продажах. Например, если при схожих значениях индикаторов качества привлечения разные продукты или услуги показывают разный уровень конверсии в продажи, это может свидетельствовать о недостаточном уровне подготовки продавцов по тому или иному направлению.

На ноябрь 2018 года аналитика MANGO OFFICE отслеживает более 50 индикаторов.

Запуск

Сквозная аналитика MANGO OFFICE была представлена в августе 2018 года. Подробнее об этом здесь. Сервис отслеживает звонки, заказы звонков, формы обратной связи, веб-чаты, сообщения в социальных сетях и мессенджерах.

По словам представителей компании, при использовании коммуникационных инструментов MANGO OFFICE в CRM по зафиксированным обращениям автоматически создаются не только соответствующие сделки, но и производится их закрепление за ответственными менеджерами. При анализе коммуникации сопоставляются с данными рекламных площадок и сведениями из систем учета. В результате пользователь получает оценку эффективности каналов привлечения и доходности от инвестиций в продвижение, а также — данные, на основании которых можно найти пути улучшения бизнес-результатов.

Важное преимущество MANGO OFFICE — минимальное семплирование данных. Накопленные аналитикой сведения обрабатываются полностью, не ограничиваясь для экономии ресурсов допустимо достоверным фрагментом статистики.



СМ. ТАКЖЕ (1)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год

  Qlik (QlikTech) (65, 445)
  SAP SE (94, 302)
  Прогноз (36, 302)
  IBM (69, 290)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (2, 226)
  Другие (805, 1098)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 38)
  Qlik (QlikTech) (3, 29)
  SAP SE (9, 24)
  IBM (5, 8)
  Oracle (5, 8)
  Другие (44, 60)

  Объединенное кредитное бюро (ОКБ) (4, 13)
  Qlik (QlikTech) (4, 13)
  SAP SE (6, 12)
  IBM (7, 9)
  Novo BI (Ново Би Ай) (3, 8)
  Другие (34, 59)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год

  QlikView - 394 (354, 40)
  Prognoz Platform - 293 (283, 10)
  Deductor - 225 (225, 0)
  IBM Cognos - 153 (57, 96)
  Visary (Визари АИС) - 93 (93, 0)
  Другие 1151

  Visary (Визари АИС) - 38 (38, 0)
  QlikView - 21 (18, 3)
  Qlik Sense - 8 (8, 0)
  SAP BusinessObjects - 8 (2, 6)
  SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP BW/4HANA) - 4 (4, 0)
  Другие 72

  Visary (Визари АИС) - 8 (8, 0)
  ОКБ: Скоринг Бюро - 8 (6, 2)
  QlikView - 7 (3, 4)
  Qlik Sense - 6 (6, 0)
  SAP Business Intelligence (SAP BI) - 4 (2, 2)
  Другие 72