Бюджет на рекламу тратится, лиды вроде есть, а понять, какой канал принес деньги, а какой просто сжёг — невозможно. Или канал, который «нравится», получает бюджет, а канал, который «не понравился» месяц назад, отключается — и вместе с ним могут отключиться и лучшие клиенты.
Сквозная аналитика — это инструмент, который помогает понять, какой рекламный канал действительно окупается. Он соединяет все данные в одну систему, где видно не абстрактные клики, а конкретные рубли: сколько потратили, сколько заработали и на чём именно.
Содержание статьи
Что такое сквозная аналитика простыми словами
Сквозная аналитика — это система, которая объединяет данные из рекламных кабинетов, сайта и CRM и позволяет отследить путь клиента от первого клика по баннеру до повторной покупки.
Каждый клик несёт в себе метку (UTM), которая запоминает, откуда пришёл человек. Дальше эта метка путешествует вместе с заявкой: человек оставил телефон — метка записалась в CRM, менеджер заключил сделку — сумма чека «прилипла» к тому же самому источнику. В итоге в одном отчёте сходятся два вида денег: потраченные на рекламу и полученные от продаж.
Система сквозной аналитики — это не один сервис, а связка инструментов, которая отвечает на три вопроса: откуда пришёл клиент, сколько он принёс денег и окупилась ли его привлечение.
В чём отличие сквозной аналитики от классической веб-аналитики
Веб-аналитика, например, Яндекс Метрика или Google Analytics, помогает понять, что человек сделал на сайте. Она видит сам визит, просмотренные страницы, оставленную заявку.
Сквозная аналитика показывает все, что было дальше. Заявка, которую засчитала Метрика, может не дозвониться до менеджера, оказаться конкурентом, зависнуть на неделю и отвалиться. А может конвертироваться в чек на 400 000 ₽ и вернуться через полгода ещё три раза. Веб-аналитика этого не увидит — для неё заявка уже успех. Сквозная аналитика показывает всю историю: выкупили или нет, на какую сумму, с какой маржой.
| Вопрос | Что видит веб-аналитика (Метрика) |
Что видит сквозная аналитика |
|---|---|---|
| Откуда пришёл лид? | Источник визита и заявки | Источник визита, заявки и всей последующей сделки |
| Окупилась ли реклама? | Не отвечает — только количество заявок | Да: расходы на канал против выручки сделок с него |
| Повторные покупки | Не видит — считает каждую заявку отдельно | Видит: сколько покупок и сколько денег принёс клиент |
Отсюда и ловушка веб-аналитики: канал может давать дешевые заявки, из которых не покупает никто, а дорогой канал — приводить редких, но жирных клиентов. По числу заявок первый «лучше», по деньгам — наоборот. Без сквозного анализа этого не разглядеть.
Из каких элементов состоит система сквозной аналитики
Сквозная аналитика собирается из пяти деталей:
Рекламные кабинеты — источник затрат. Яндекс Директ, VK Реклама, таргет — сюда стекаются расходы по каждому каналу. Это «вход» в систему: без данных о тратах считать окупаемость нечего.
Сайт и UTM-метки — точка касания. Каждая ссылка в рекламе помечается UTM-меткой — набором параметров вроде utm_source=yandex. Метка запоминает канал, кампанию и даже конкретное объявление. Дальше она передаётся по цепочке дальше.
Коллтрекинг — инструмент для отслеживания звонков. Часть клиентов не заполняет формы, а звонит. Коллтрекинг подменяет номера телефонов на сайте так, что каждый звонок привязывается к источнику: человек позвонил с объявления в Директе — система это знает и записывает в отчёт.
CRM-система — статусы сделок. Заявка попадает в amoCRM или Битрикс24 вместе со своей меткой. Менеджер ведёт сделку, и в системе фиксируется финальный статус: «успешно реализовано» и сумма чека. Без CRM сквозная аналитика превращается в обычную лидогенерацию со статистикой.
Аналитический дашборд — точка сборки. Все данные стягиваются в один отчёт: Roistat, «Коллтрекинг» от Яндекса, собственные дашборды в Power BI. Именно на дашборде появляется график «потратили — заработали» по каждому каналу.
Какие метрики позволяет отслеживать сквозной анализ
Каждая метрика в отдельности отвечает лишь на часть вопросов — объёмную картину эффективности вложений в маркетинг даёт только их совокупность. При этом есть базовый набор показателей, на который смотрят чаще остальных.
ROI и ROMI (окупаемость инвестиций). Главный показатель: сколько рублей вернулось на каждый вложенный в рекламу рубль. ROMI 200% означает, что на каждый рубль маркетинга бизнес получил два сверху.
CAC — стоимость привлечения клиента. Не стоимость заявки, а стоимость клиента: сколько потратили на канал, поделённое на число реальных сделок с него. Канал с дешёвыми заявками может иметь дорогих клиентов — и наоборот.
LTV — пожизненная ценность клиента. То есть сколько денег клиент принесёт за всё время сотрудничества с ним. Сквозная аналитика, в отличие от веб-аналитики, видит повторные покупки — а значит, может честно посчитать LTV по разным каналам. За канал, который приводит клиентов с высоким LTV, уже стоит переплатить за привлечение.
Но, конечно, смотреть эти метрики нужно вместе. CAC без LTV, например, довольно неинформативен. Можно радоваться дешёвым клиентам, которые уходят после первой покупки, и недооценивать дорогих, которые сидят годами.
Как настроить сквозную аналитику (на примере сервисов Яндекса)
Базовую связку можно собрать своими руками. Вот минимальный алгоритм:
Шаг 1. Настроить цели в Яндекс Метрике. Задайте цели: отправка формы, клик по телефону, переход на страницу «Спасибо». Без целей Метрика видит трафик, но не заявки.
Шаг 2. Прописать UTM-метки во всех рекламных объявлениях. В Директе метки проставляются автоматически (галочка «Автоматическая разметка»), в остальных кабинетах — вручную через генератор UTM. Главное правило: единый стандарт названий кампаний.
Шаг 3. Подключить коллтрекинг. Если клиенты часто звонят, без коллтрекинга не обойтись. Встроенный коллтрекинг Яндекса бесплатен, но отслеживает звонки только с рекламы в Директе. Для полноценной сквозной аналитики (чтобы видеть звонки из SEO, соцсетей и других карт) лучше подключить сторонний динамический коллтрекинг (например, Calltouch, Mango Office или UIS), который легко интегрируется с Метрикой.
Шаг 4. Настроить интеграцию с CRM. Данные о заявках должны попадать в amoCRM или Битрикс24 с с сохранением уникального идентификатора пользователя (ClientID). Это делается через API или готовые коннекторы: большинство CRM имеет штатные интеграции с Метрикой и коллтрекингом. Важный момент — дисциплина менеджеров: если статусы сделок заполняются через раз, аналитика будет считать деньги по неполной картине.
Шаг 5. Собрать отчёт. В Яндекс Метрике перейдите в специальный блок «Сквозная аналитика». Там доступны готовые отчеты, например, «Источники, расходы и ROI». Система сама сведет данные в таблицу «канал → расходы → сделки → выручка → ROI», избавив вас от ручного сведения таблиц.
Кому не нужна сквозная аналитика
Микробизнесу с одним каналом рекламы и десятью заказами в месяц внедрение дорогого софта очевидно нерентабельно. Если у вас один источник трафика, а окупаемость считается вручную в Excel, платить за дашборд, чтобы увидеть очевидное, странная инвестиция.
Не нужна сквозная аналитика и бизнесу, где сделки единичные и крупные: один проект в полгода не даёт статистики для выводов. Здесь работают личные отношения и прямой учёт — CRM по плюс минус.
Система начинает окупаться, когда у вас есть примерно два-три канала рекламы и несколько десятков сделок в месяц. До этой точки можно обойтись руками, после — автоматизировать.
Частые вопросы (FAQ)
Сколько стоит внедрение системы? Диапазон огромный. Минимальный вариант — встроенная «Сквозная аналитика» Метрики с целями и связка с CRM через готовые коннекторы. Это практически бесплатно — вы платите только своим временем (или за сторонний коллтрекинг, если у вас много звонков не из Директа). Промежуточный вариант — специализированные сервисы типа Roistat или Calltouch. Подписка обойдется примерно от 6,5–15 тысяч рублей в месяц в зависимости от объема трафика и количества телефонных номеров. Корпоративное решение — собственные кастомные дашборды (например, на BI-платформах) и сложная интеграция данных по API. Это потребует от сотен тысяч рублей только на этапе внедрения и оплаты работы аналитиков.
Можно ли сделать сквозную аналитику в Excel? Да, если это малые объёмы. Выгрузите данные о тратах из рекламных кабинетов, список сделок из CRM с колонкой «источник» и соберите сводную таблицу. По каналам будут видны расходы, выручка и ROMI. Excel-версия не даёт автоматизации и работает в реальном времени — но как первый инструмент «а есть ли у нас вообще окупаемость» — отличный старт.
Сколько времени нужно, чтобы увидеть первые результаты? Первую связку — Метрика, UTM, коллтрекинг, CRM — реально собрать за неделю. Но данные станут осмысленными не раньше, чем пройдет полный цикл сделки. До этого момента выводы будут преждевременными.
Хотите быть в курсе последних новостей и трендов из мира интернет-маркетинга? В числе первых узнавать о новых диджитал-инструментах и маркетинговых механиках, а также получать советы от реальных профессионалов — маркетологов крупных компаний и практикующих топ-экспертов?
Подписывайтесь на наши каналы в VK(@marketing.education) и Telegram (@maed_online_marketeer) и получайте в свою ленту новостей самую актуальную, проверенную, интересную и полезную информацию о диджитал-продвижении.
