Как аналитика помогла клинике получить ROMI 476%
Недостаточно знать, сколько заявок приносит реклама. Для клиники важно понимать, какие обращения превращаются в записи и доход. На этом принципе мы построили аналитику для клиники пластической хирургии «Композит» и достигли ROMI 476%.
Проблема на старте
У клиники не было достоверной статистики по обращениям и звонкам. Поэтому рекламные кампании оценивались по неполным данным из Яндекс Метрики и Google Analytics: было видно количество действий, но не их реальное качество.
Единая система аналитики
Мы связали Google Analytics, Яндекс Метрику, коллтрекинг CoMagic, BigQuery и Power BI. Такая связка объединила данные о рекламных источниках, сайте, звонках и записях на приём в одном контуре.
Для настройки контекстной рекламы использовали динамический коллтрекинг: он показывает, какая кампания, объявление или ключевое слово привели к конверсии. Для SEO и контент-маркетинга применяли статический коллтрекинг.
Что показывает коллтрекинг
Маркетолог тегирует звонки, а данные автоматически попадают в отчёты. Мы видим не только число обращений, но и частые вопросы, возражения пациентов, эффективность операторов и долю звонков, которые завершились записью.
От данных к решениям
В BigQuery хранятся сырые данные из систем аналитики и коллтрекинга. Power BI превращает их в понятные дашборды: в них можно сравнить рекламные кампании, источники пациентов и стоимость лида записи.
Мы также видим многоканальные конверсии — все касания человека с рекламой, сайтом и социальными сетями до обращения в клинику. Это помогает корректировать бюджет и снижать стоимость заявки, не жертвуя качеством пациентов.
Результат
Вместо оценки маркетинга по кликам клиника получила прозрачную картину всей воронки: от запроса и звонка до записи на приём. ROMI достиг 476%, а решения по продвижению стали приниматься на основе данных о реальных обращениях.
Вывод
Аналитика — это не финальный отчёт после запуска рекламы, а рабочий инструмент управления. Когда данные о рекламе, звонках и продажах соединены, команда быстрее находит эффективные связки и масштабирует их.