Сквозная аналитика: как понять, какая реклама приносит деньги
Дешёвые заявки ещё не означают прибыльную рекламу
Представим две рекламные кампании.
Кампания А
100 заявок по 1 000 ₽.
Расход — 100 000 ₽.
Кампания Б
50 заявок по 1 600 ₽.
Расход — 80 000 ₽.
Если смотреть только на CPL, первая кампания выглядит победителем.
Но добавим продажи.
Из кампании А компания получила 5 клиентов.
Из кампании Б — 10.
Стоимость привлечённого клиента получается:
А: 100 000 / 5 = 20 000 ₽.
Б: 80 000 / 10 = 8 000 ₽.
А если добавить средний чек, маржинальность и повторные покупки, разница между каналами может стать ещё заметнее.
Именно эту проблему решает сквозная аналитика: она связывает маркетинговый источник не только с заявкой, но и с дальнейшим движением клиента до сделки и выручки.
В результате бизнес отвечает не на вопрос:
«Откуда пришло больше лидов?»
А на гораздо более важный:
«Какая реклама в итоге принесла нам деньги?»
Что такое сквозная аналитика простыми словами
Сквозная аналитика — это система, которая объединяет данные маркетинга и продаж по всей воронке клиента.
Вместо нескольких независимых отчётов компания получает единую картину.
Рекламный кабинет показывает расходы и клики.
Сайт — поведение посетителей и заявки.
CRM — дальнейшее движение лида.
Учётная система или CRM — фактические продажи и выручку.
Сквозная аналитика связывает эти события между собой настолько, насколько позволяют используемые системы и качество данных.
Почему рекламного кабинета недостаточно
Google Ads, Яндекс Директ, VK Реклама и другие платформы хорошо показывают собственную часть пути пользователя.
Например:
показы → клики → конверсии.
Но для бизнеса конверсия рекламной платформы не всегда равна продаже.
Человек мог:
оставить форму;
оказаться нецелевым;
не ответить менеджеру;
получить КП;
отказаться;
купить через две недели.
Для рекламной системы заявка уже могла считаться успешной конверсией.
Для бизнеса денег ещё нет.
Поэтому оптимизация исключительно по CPL может приводить к ситуации, когда маркетинг становится «эффективнее», а продажи — нет.
Какие вопросы должна закрывать сквозная аналитика
Хорошо настроенная система позволяет ответить минимум на следующие вопросы:
сколько компания потратила на каждый источник;
сколько заявок получила;
сколько из них оказалось целевыми;
сколько дошло до продажи;
сколько стоил клиент;
какую выручку принёс канал;
как отличаются рекламные кампании;
какие продукты покупают клиенты из разных источников;
где лиды теряются после рекламы.
Для более зрелой аналитики добавляются маржа, повторные продажи и LTV.
Именно здесь маркетинговая аналитика начинает становиться частью финансовой модели бизнеса.
Шаг 1. Определите, какие данные нужно связать
Не начинайте со сравнения сервисов сквозной аналитики.
Сначала определите архитектуру данных.
Обычно нужны четыре блока.
Рекламные расходы
Сколько потрачено на конкретный канал, кампанию и период.
Источник обращения
Откуда пришёл конкретный клиент.
Для сайта здесь используются UTM-метки и другие доступные идентификаторы источника.
Данные CRM
Что произошло с заявкой после передачи в отдел продаж.
Финансовый результат
Состоялась ли продажа и какую выручку она принесла.
Минимальная цепочка:
источник → заявка → CRM → сделка → сумма продажи.
Без неё полноценной сквозной аналитики не получится.
Шаг 2. Настройте UTM-метки и передачу источника
Одна из базовых задач — сохранить происхождение заявки.
Например:
utm_source — источник;
utm_medium — тип трафика;
utm_campaign — рекламная кампания;
utm_content — объявление или креатив;
utm_term — дополнительный параметр, часто используемый для ключевой фразы или другой детализации.
Когда пользователь оставляет заявку, доступные данные об источнике должны передаваться вместе с контактом в CRM.
Тогда вместо:
«Заявка с сайта»
можно получить:
«Google Ads → Search → Campaign X → конкретное объявление».
Но UTM-метки — только один элемент атрибуции. Пользователь может взаимодействовать с несколькими каналами, очищать cookies, менять устройства или обращаться позже другим способом. Поэтому источник нельзя воспринимать как абсолютно безошибочную истину.
Шаг 3. Свяжите сайт с CRM
Если сайт знает источник клиента, а CRM его теряет, цепочка разрывается.
При отправке формы в CRM полезно передавать:
контактные данные;
страницу обращения;
интересующий продукт;
UTM-параметры;
доступные идентификаторы сессии или источника;
дату и время обращения.
CRM становится местом, где маркетинговая информация соединяется с дальнейшей историей продажи.
Если заявки копируются сотрудниками вручную, часть данных неизбежно может потеряться.
Поэтому интеграция сайта с CRM — один из базовых элементов сквозной аналитики.
Шаг 4. Подключите остальные каналы обращений
Не все клиенты отправляют форму на сайте.
Они могут:
позвонить;
написать в мессенджер;
отправить email;
обратиться через рекламную лид-форму;
написать в социальную сеть.
Если сайт отслеживается идеально, но половина продаж начинается в других каналах, аналитика всё равно будет неполной.
Поэтому нужно решить, как каждый значимый канал будет попадать в общую систему.
Для звонков может использоваться коллтрекинг.
Для рабочих мессенджеров — интеграция с CRM.
Для рекламных лид-форм — автоматическая передача заявки вместе с доступными данными источника.
Цель одна:
максимально сократить количество клиентов, происхождение которых бизнес вообще не может определить.
Шаг 5. Настройте правильные статусы CRM
Допустим, источник каждого обращения известен.
Но в CRM есть только:
Новый → В работе → Успешно.
Этого недостаточно для нормального анализа.
Полезнее видеть реальные этапы:
Заявка → квалифицирован → контакт → встреча → КП → переговоры → продажа.
Теперь рекламные источники можно сравнивать не только по лидам.
Например:
Источник А
100 заявок → 30 квалифицированных → 5 продаж.
Источник Б
70 заявок → 45 квалифицированных → 12 продаж.
Так становится видно, что проблема первой кампании может быть не в количестве обращений, а в их качестве.
Шаг 6. Считайте CPL, но не останавливайтесь на нём
CPL показывает стоимость лида:
CPL = рекламные расходы / количество лидов.
Например:
100 000 ₽ расходов / 100 заявок = 1 000 ₽ за лид.
Метрика полезная.
Но сама по себе она не отвечает на вопрос об эффективности бизнеса.
Если 80% этих заявок нецелевые, низкий CPL может вводить в заблуждение.
Поэтому следующим уровнем становится стоимость квалифицированного лида.
Шаг 7. Считайте стоимость клиента — CAC
Упрощённо для анализа конкретного рекламного канала:
Стоимость привлечения клиента = расходы на привлечение / количество новых клиентов.
Например:
150 000 ₽ рекламных расходов.
15 новых клиентов.
150 000 / 15 = 10 000 ₽.
Для полноценного CAC бизнеса могут учитываться не только рекламные расходы, но и другие затраты на маркетинг и продажи. Поэтому важно заранее определить, какую именно методику вы используете и сравнивать периоды одинаково.
Именно здесь дешёвая реклама иногда внезапно оказывается дорогой.
Шаг 8. Добавьте выручку и ROMI
Следующий уровень — понять, сколько денег вернул маркетинг.
Связанные с ней продажи принесли 600 000 ₽ выручки.
Если использовать выручку в упрощённом расчёте:
(600 000 − 200 000) / 200 000 × 100% = 200%.
Но здесь есть важная проблема.
Выручка ≠ прибыль.
Если у бизнеса высокая себестоимость, оценка только по выручке способна сильно исказить картину.
Поэтому при возможности лучше анализировать маркетинг относительно валовой прибыли или другой финансовой базы, подходящей бизнес-модели, и явно фиксировать методику расчёта.
Шаг 9. Не забывайте про LTV
Представим два рекламных источника.
Из первого клиенты покупают один раз.
Из второго первая продажа обходится дороже, но клиенты остаются на год и регулярно покупают снова.
Если анализировать только первую оплату, второй канал может выглядеть хуже.
Если учитывать LTV — ценность клиента за весь период отношений, картина может поменяться.
Особенно важно учитывать LTV для:
подписочных моделей;
SaaS;
клиник;
образования;
сервисных компаний;
e-commerce;
регулярных B2B-услуг.
Сквозная аналитика становится особенно ценной, когда бизнес способен связать источник первого привлечения с дальнейшей ценностью клиента.
Пример: какой рекламный канал на самом деле выгоднее
Рассмотрим модельный пример.
Канал А
Расход: 120 000 ₽.
Лиды: 120.
Продажи: 6.
Выручка: 300 000 ₽.
Получаем:
CPL = 1 000 ₽.
Стоимость клиента = 20 000 ₽.
Канал Б
Расход: 150 000 ₽.
Лиды: 75.
Продажи: 15.
Выручка: 750 000 ₽.
Получаем:
CPL = 2 000 ₽.
Стоимость клиента = 10 000 ₽.
Если маркетолог оптимизируется только по стоимости заявки, он может начать сокращать канал Б.
Но бизнесу выгоднее именно он.
Вот почему фраза:
«Мы снизили CPL на 30%»
сама по себе почти ничего не говорит о финансовом результате.
Гораздо важнее:
«Как изменение CPL повлияло на стоимость клиента, выручку и экономику канала?»
Шаг 10. Анализируйте не только каналы, но и кампании
«Google приносит клиентов» — слишком широкий вывод.
Внутри одного источника могут находиться:
разные кампании;
аудитории;
ключевые запросы;
объявления;
посадочные страницы;
продукты;
география.
Одна кампания может стабильно приносить продажи.
Другая — дешёвые, но нецелевые заявки.
Поэтому аналитика должна позволять постепенно проваливаться:
Уровень детализации зависит от объёма данных и возможностей используемых рекламных систем.
Почему сквозная аналитика иногда показывает неправильные данные
Подключить дашборд недостаточно.
Если исходные данные плохие, красивый график просто визуализирует ошибки.
Частые проблемы:
Менеджеры не закрывают сделки в CRM.
Продажа состоялась, но система об этом не знает.
Источник перезаписывается.
Первоначальный канал клиента теряется.
Дубли клиентов.
Один человек существует как несколько сделок.
Не учитываются звонки или мессенджеры.
Часть продаж выпадает из анализа.
Разные системы используют разные правила атрибуции.
Рекламный кабинет и CRM могут приписывать одну продажу разным источникам.
Не учитываются возвраты или отмены.
Выручка выглядит выше фактической.
Поэтому перед принятием решений данные необходимо проверять.
Атрибуция: почему не всегда можно точно определить «виновника» продажи
Реальный путь клиента может выглядеть так:
увидел рекламу → ушёл → прочитал статью → вернулся через поиск → подписался → через неделю написал напрямую → купил.
Кому принадлежит продажа?
Первой рекламе?
Органическому поиску?
Последнему прямому обращению?
Однозначного ответа нет.
Для этого существуют разные модели атрибуции.
Поэтому сквозная аналитика не должна создавать иллюзию математической абсолютной точности.
Её задача — дать бизнесу достаточно качественные данные для более обоснованных решений, понимая ограничения трекинга и выбранной модели атрибуции.
Какие показатели я бы вывел собственнику
Не нужно строить дашборд из 70 графиков.
Для управленческого уровня часто достаточно видеть:
Расходы на маркетинг
→ сколько вложили.
Лиды
→ сколько обращений получили.
Квалифицированные лиды
→ сколько соответствуют целевой аудитории.
Продажи
→ сколько реально купили.
CPL
→ стоимость заявки.
Стоимость клиента / CAC
→ сколько стоит привлечение покупателя по выбранной методике.
Выручка
→ сколько принесли продажи.
Маржинальный или валовый результат
→ если эти данные доступны.
ROMI
→ окупаемость маркетинговых инвестиций по принятой формуле.
LTV
→ сколько клиент приносит за жизненный цикл, если бизнес может корректно его рассчитывать.
И обязательно:
конверсия между основными этапами воронки.
Так становится понятно не только какой канал слабый, но и почему.
Как внедрять сквозную аналитику поэтапно
Не обязательно сразу строить огромную data-инфраструктуру.
Начните с минимально полезной версии.
Этап 1.
Приведите в порядок UTM-разметку и правила определения источника.
Этап 2.
Свяжите формы сайта и основные каналы обращений с CRM.
Этап 3.
Настройте реальные этапы воронки и дисциплину данных.
Этап 4.
Передавайте суммы успешных сделок.
Этап 5.
Объедините расходы рекламных систем и результаты CRM.
Этап 6.
Проверьте качество данных вручную на выборке реальных клиентов.
Этап 7.
Создайте управленческий дашборд.
Этап 8.
После накопления данных добавляйте более сложные показатели: маржу, LTV, повторные продажи и дополнительные модели атрибуции.
Так система растёт вместе со зрелостью бизнеса.
Где здесь помогает автоматизация и AI
Основная сквозная аналитика строится не на AI, а на качественных данных и интеграциях.
Но AI может помочь на следующем уровне.
Например:
анализировать причины проигранных сделок;
группировать обращения по качеству;
находить аномалии в показателях;
анализировать звонки;
классифицировать лиды;
готовить резюме по изменениям метрик;
искать повторяющиеся причины падения конверсии.
Например, руководитель может получить не только:
«Конверсия кампании снизилась».
А более полезный вывод:
«Количество лидов осталось прежним, но выросла доля обращений с неподходящим бюджетом. Основной рост произошёл в кампаниях X и Y».
Но такой анализ имеет смысл только тогда, когда исходные данные достаточно качественные.
Чек-лист сквозной аналитики
□ Рекламные кампании имеют понятную UTM-разметку.
□ Источник заявки передаётся в CRM.
□ Звонки и основные рабочие каналы учитываются настолько полно, насколько это возможно.
□ CRM содержит реальные этапы воронки.
□ Фиксируются квалифицированные лиды.
□ Успешная сделка содержит сумму продажи.
□ Рекламные расходы можно связать с источником.
□ Рассчитывается CPL.
□ Рассчитывается стоимость клиента / CAC по единой методике.
□ Каналы сравниваются по продажам и выручке.
□ При возможности учитывается маржа.
□ Для повторных продаж анализируется LTV.
□ Понятно, какая модель атрибуции используется.
□ Данные CRM регулярно проверяются на качество.
Если бизнес знает стоимость заявки, но не знает стоимость клиента по рекламному источнику, полноценной сквозной аналитики у него, скорее всего, ещё нет.
Часто задаваемые вопросы
Что такое сквозная аналитика?
Это система анализа, которая связывает маркетинговые источники с дальнейшим движением клиента по воронке продаж и финансовым результатом. Она позволяет оценивать рекламу не только по кликам и заявкам, но и по клиентам, выручке и другим бизнес-показателям.
Как настроить сквозную аналитику?
Начните с корректного определения источников и UTM-разметки, затем передавайте заявки в CRM, фиксируйте движение по воронке и суммы продаж. После этого данные CRM можно объединять с расходами рекламных систем.
Чем сквозная аналитика отличается от веб-аналитики?
Веб-аналитика в основном показывает поведение пользователей на сайте и онлайн-конверсии. Сквозная аналитика продолжает путь после заявки и связывает маркетинговый источник с CRM, продажами и финансовым результатом.
Как понять, какая реклама приносит деньги?
Сравнивайте каналы не только по CPL. Для каждого источника нужно видеть количество квалифицированных лидов, продажи, стоимость клиента, выручку и, когда возможно, маржинальность и LTV.
Нужна ли сквозная аналитика малому бизнесу?
Не всегда нужна сложная дорогая система. Но если компания использует несколько рекламных каналов и регулярно тратит деньги на привлечение клиентов, базовая связь источник → лид → продажа → выручка уже может существенно улучшить качество решений.
Что читать дальше
Если сначала необходимо разобраться с самой воронкой, используйте статью «Как провести аудит воронки продаж и найти точки потери клиентов».
Если данные теряются между сервисами — «Как связать сайт, CRM и мессенджеры в единую систему продаж».
Для работы с качеством данных в отделе продаж — «Как настроить CRM так, чтобы менеджеры действительно ей пользовались».
А следующим логичным шагом будет материал «Как рассчитать стоимость привлечения клиента и понять, окупается ли маркетинг».
Главный вывод
Рекламный кабинет отвечает на вопрос:
«Что произошло с рекламой?»
Бизнесу нужен другой ответ:
«Что произошло с деньгами после того, как мы заплатили за рекламу?»
Для этого нужно связать:
расходы → источник → заявку → квалификацию → продажу → выручку → прибыльность клиента.
Только после этого можно объективнее решать, какой канал масштабировать, какой оптимизировать, а какой отключить.
В BIRCH мы связываем маркетинг, сайт, CRM и аналитику в единую систему, чтобы решения принимались не по количеству лидов в рекламном кабинете, а по движению клиентов и финансовому результату.
Если вы можете за минуту назвать CPL каждой рекламной кампании, но не можете сказать, сколько клиентов и денег каждая из них принесла бизнесу, следующий шаг — не обязательно увеличивать рекламный бюджет. Сначала стоит связать маркетинг с продажами.