СайтКрафт 
Тендеры и лиды
Информация
Привет, на связи Иван Костин, в Сайткрафте я отвечаю за контекстную рекламу и аналитику. Почти каждый проект у меня начинается с одной и той же сцены: Директ рапортует о сотне конверсий, Метрика насчитала семьдесят целей, а CRM за тот же месяц завела сорок сделок. Три отчёта, три правды, и по какой из них резать бюджет — непонятно. Если вы отвечаете за окупаемость трафика в онлайн-сервисе или на B2B-платформе, разберу, из каких четырёх блоков собирается стек сквозной аналитики, где по дороге теряются данные и как проверить, что дашборду вообще можно верить.
Почему Директ, Метрика и CRM никогда не сходятся?
Причина не в том, что какой-то из сервисов врёт. Каждый честно считает своё. Директ записывает конверсии по последнему клику внутри собственного кабинета. Метрика фиксирует визиты и достижения целей, причём модель атрибуции у неё может быть другой — по первому переходу или по последнему значимому. CRM видит сделки, но понятия не имеет, с какого объявления пришёл контакт, если метки по дороге потерялись.
На коротком цикле это раздражает. На длинном — ломает управление бюджетом полностью. Клиент онлайн-сервиса кликает по объявлению, уходит думать, через неделю возвращается по брендовому запросу, читает две статьи и оставляет заявку с третьего визита. По последнему клику вся заслуга достаётся брендовому поиску, хотя привёл человека совсем другой канал. Атрибуция трафика по одному касанию систематически недооценивает верх воронки.
Есть и вторая причина расхождений, менее очевидная: в трёх системах слово лид означает три разные вещи. Для Директа лид — достижение настроенной конверсии, для Метрики — цель, которая может срабатывать и на повторную отправку формы, для отдела продаж — заведённая карточка сделки. Пока определения не зафиксированы, спор о том, чья цифра правильная, не имеет ответа: правильные все, просто считают они разное.
Задача сквозной аналитики — связать рекламный расход, поведение на сайте, обращение и оплату в одну строку по каждой кампании. Тогда веб-аналитика перестаёт жить отдельно от продаж, и вы смотрите не на цену клика, а на стоимость квалифицированной заявки и продажи. Это и есть аналитика до выручки, ради которой всё затевается.
Стек сквозной аналитики для сервиса я всегда раскладываю на четыре блока плюс витрину сверху. Блоки склеиваются между собой по общим ключам: UTM-меткам, идентификатору кампании и ClientID из Метрики.
Два верхних блока — это классическая маркетинговая аналитика SaaS на уровне трафика. Третий нужен, если хотя бы часть заявок приходит голосом: без подмены номера звонок обезличен, и отслеживание лидов обрывается на полпути. Четвёртый блок, CRM, доводит цепочку до оплаты и отвечает на главный вопрос: какая кампания реально приводит покупателей, а какая копит заявки без единой оплаты.
Витрина сверху — дашборд маркетинга, который сводит все четыре блока и считает сквозные показатели: цену квалифицированной заявки, конверсию из квала в оплату, ДРР по каналам. Именно на эти цифры опираются, когда решают, куда добавить бюджет и что отключить.
Мой любимый лайфхак для первого дня работы со сквозными данными: откройте отчёт по кампаниям, отсортируйте его по числу продаж и только потом смотрите на цену заявки. Не наоборот. Порядок важен, потому что глаз привык хвалить кампании с дешёвыми лидами, а сортировка по оплатам мгновенно переворачивает картину.
Реальный проект, обезличу его до онлайн-сервиса с длинным циклом сделки. За период в Директе потрачено около 1,58 млн рублей, получено 107 квалифицированных заявок, средняя цена квала — около 14 800 рублей, продаж — 7. Из квала в оплату доходит 6,54 процента. Теперь смотрите, что делает сортировка: наверху оказываются кампании подороже в пересчёте на заявку, но с реальными сделками, а внизу — кампании с копеечными лидами и нулём оплат.
Зелёная цена заявки при нуле продаж — это замаскированный слив бюджета, просто отчёт рекламного кабинета его не показывает. Дальше механика простая: бюджет с нижних строк постепенно переливается в верхние, и через месяц-два вы сверяете, как поменялась стоимость продажи по проекту в целом.
Директ, Метрика и CRM показывают три разные картины, а решения приходится принимать на глаз. Подробный разбор с примерами и таблицами у нас в блоге.
Второй разрез, который я включаю в каждый datalens-дашборд, — расходы по типу трафика и категории таргетинга. Без него аналитика каналов трафика превращается в среднюю температуру: итоговая цена заявки по проекту скрывает, что внутри живут совсем разные механики выкупа.
Типичная картина онлайн-сервиса: основную долю бюджета съедает поиск по целевым запросам, потому что прямой спрос выкупается дороже всего. Ретаргетинг на этом фоне выглядит тонкой полосой, хотя заявки из него заметно дешевле. Означает ли это, что надо перелить всё в ретаргетинг? Нет: он догоняет тех, кого сначала привёл дорогой поиск, и без верхнего слоя быстро выгорает. Но видеть пропорцию нужно, иначе перераспределение делается вслепую.
Правило, которое экономит недели споров: любые сравнения кампаний ведите на одной модели атрибуции и по одному ключу — ID кампании. Стоит переименовать кампанию без фиксации ID, и история по ней разъезжается на две несклеиваемые ветки.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Настройка сквозной аналитики упирается в развилку: готовая система вроде Roistat или Calltouch с коробочными интеграциями — либо своя сборка на Яндекс DataLens поверх Метрики, коллтрекинга и выгрузок расходов. Я собирал и то и другое, поэтому сравню без глянца.
На скриншоте — как раз витрина на DataLens: рекламный бюджет, количество и стоимость квалов, продажи и конверсии по этапам воронки собраны в один экран. Суммы выручки и ДРР по этому клиенту закрыты сознательно: на длинном цикле прямая атрибуция за короткий период их искажает, сделки дозревают позже.
Часто хорошо работает гибрид. Готовую систему ставят на старте, чтобы за пару недель увидеть первые сквозные цифры, а месяцев через шесть, когда воронка обрастает этапами и появляется свой аналитик, переезжают на DataLens ради гибкости. Инструменты аналитики здесь вторичны, первичен вопрос: кто будет поддерживать модель данных.
Самая коварная ловушка сквозной аналитики SaaS живёт в помесячных отчётах. Расходы идут ровной ступенькой из месяца в месяц, а оплаты приходят рывками — спустя недели и месяцы после клика. Если делить бюджет июля на продажи июля, июль выглядит провалом, а октябрь чудом, хотя октябрьские сделки оплатили как раз июльские клики.
Лечится это когортами: продажи привязываются к дате первого касания, и дата оплаты для оценки трафика становится вторичной. Тогда каждый месяц трафика оценивается по сделкам, которые он в итоге принёс, сколько бы они ни зрели. В готовых системах когортный разрез есть не везде, и это, честно говоря, один из главных аргументов в пользу своей витрины для сервисов с циклом сделки от пары месяцев.
Иван Костин, Head of Performance в Сайткрафт
Смысл сквозной аналитики не в красивом дашборде, а в решениях, которые она разрешает принять. У меня уже первый месяц честных данных обычно находит две-три кампании, копящие дешёвые заявки без единой оплаты. Перекладываете их бюджет на кампании со сделками, и цена квалифицированного лида по проекту снижается без роста расходов. Хотите, разберу ваш стек и воронку на бесплатной консультации.
Внедрение я советую вести в такой последовательности. Не пытайтесь собрать всё за одну итерацию: каждый шаг сам по себе уже улучшает управляемость.
1. Опишите воронку словами: этапы от заявки до оплаты и что именно считается квалом. Пока определения квала нет на бумаге, любые цифры будут спорными.
2. Приведите в порядок Метрику: цели на отправку форм, корректные UTM на всех кампаниях, ClientID.
3. Подключите коллтрекинг с подменой номера, если есть звонки.
4. Свяжите обращения с CRM и зафиксируйте статусы квала и продажи.
5. Соберите выгрузки расходов и постройте витрину — готовым сервисом или на DataLens.
6. Верните офлайн-конверсии в Директ, чтобы автостратегии учились на оплатах вместо заявок.
А перед тем как доверять готовому дашборду, прогоните четыре сверки. Они ловят основную массу потерь данных.
1. Клики в Директе против визитов с рекламных меток в Метрике за тот же период. Расхождение больше 10-15 процентов — теряются метки или барахлит счётчик.
2. Отправленные формы в Метрике против обращений в коллтрекинге. Форм заметно больше — часть заявок приходит без источника.
3. Квалы и сделки в дашборде против ручного подсчёта в CRM за неделю. Здесь цифры обязаны сойтись до штуки.
4. У каждой продажи в витрине должен быть источник вплоть до кампании. Продажи без источника — дыра в передаче меток.
И держите в голове места, где данные рвутся чаще всего. Обращения без источника: звонок пришёл, а метка потерялась — закрывается коллтрекингом с передачей меток в CRM. Разные модели атрибуции в Директе и Метрике: цифры не сойдутся никогда, пока для всех отчётов не зафиксирована одна модель. Офлайн-конверсии, которые не вернулись в рекламный кабинет: сделка закрыта в CRM, а Директ об этом не узнал, и автостратегии продолжают оптимизировать заявки, хотя оплаты уже случились. Наконец, переименованные кампании без единого ID — история по ним разъезжается, и квартальные сравнения теряют смысл.
Если аналитики нет вообще, начните с бесплатного: цели и UTM в Метрике, затем коллтрекинг, затем ручная таблица связки обращение, квал, продажа по кампаниям. Даже ручной свод за месяц уже показывает, где заявки есть, а оплат нет. Через месяц-два на этих данных станет ясно, хватит ли готовой системы или пора строить витрину.
Чем сквозная аналитика отличается от Метрики?
Метрика — только один из четырёх блоков, поведение на сайте. Сквозная связка добавляет к ней расходы из Директа, обращения из коллтрекинга и сделки из CRM, доводя данные от показа до оплаты.
Обязателен ли коллтрекинг для онлайн-сервиса?
Зависит от доли звонков. Когда все заявки идут через формы, на старте можно обойтись без него. Как только появляются звонки, без подмены номера они теряют рекламный источник, и часть картины пропадает.
Сколько стоит настройка сквозной аналитики?
Готовая система — абонплата от нескольких тысяч рублей в месяц плюс подключение. Сборка на DataLens — в основном время аналитика на выгрузки и витрины: сам сервис в базовом объёме бесплатен.
Через сколько появится польза?
Первые решения по перераспределению бюджета — уже через месяц честных данных. Оценка продаж на длинном цикле требует горизонта в несколько месяцев: сделки дозревают.
Можно ли стартовать с таблицы в Excel?
Да, и я это регулярно советую. Ручной свод обращений, квалов и оплат по кампаниям за месяц показывает главное. Витрина нужна, когда каналов становится больше двух-трёх и таблицу тяжело обновлять руками.
Почему число лидов в Директе и CRM разное?
Разные определения лида плюс потеря меток. Директ считает конверсии в своём кабинете, CRM — заведённые сделки, а часть обращений приходит обезличенной. Сверка по ID кампании и UTM убирает большую часть расхождений.
