Сквозная аналитика: связали 93% заказов с визитами в Метрике

Z51.ru — интернет-магазин игровых кресел и периферии— обратился с запросом:

«Нужно, чтобы данные о заказах из RetailCRM были видны в Яндекс Метрике вместе со стоимостью каждого заказа».

На первый взгляд — простая интеграционная задача. На практике — это настройка полноценной сквозной аналитики в e-commerce: с точной атрибуцией заказов, связкой с визитами и сохранением клиентских идентификаторов (ClientID).

Почему это критично для бизнеса

Без этой связки невозможно:

- понимать, какие рекламные каналы реально приносят выручку;

-анализировать, какие источники трафика эффективны в продаже, а не только по кликам;

-корректно перераспределять маркетинговый бюджет;

-строить воронку продаж от первого касания до заказа.

Этап 1. Проверка: куда исчезают заказы

Чтобы разобраться, где именно рвётся связка, мы:

- Выгрузили внешние ID заказов из CRM;

- Получили сырые логи Метрики через Yandex LogsAPI;

- Сопоставили данные с помощью Python-анализа.

Вывод:

Большинство заказов в Метрику доходят, но:

- часть имеют некорректные внешние ID;

- часть — не содержит ClientID, и Метрика не может связать их с визитами.

Этап 2. Передача ClientID с сайта в CRM

Задача — добиться покрытия 90–100% заказов, связанных с визитами. Для этого мы реализовали передачу идентификатора пользователя (ClientID) в профиль клиента в CRM.

Что сделали:

- Проверили корректную установку счётчика Метрики на всех страницах (включая личный кабинет).

- Добавили JS-код для получения ClientID через yaCounter.getClientID().

- Создали скрытое поле на форме заказа, в которое подставляется ClientID.

- Настроили передачу этого значения в CRM при оформлении заказа.

- При авторизации пользователя реализовали автоматическое обновление ClientID в профиле клиента.

Зачем всё это:

ClientID — ключевой идентификатор, который позволяет Метрике понять: этот пользователь из визита = этот заказ из CRM.

Без него аналитика остаётся слепой.

Этап 3. Обработка нестандартных сценариев

Повторные заказы:

Клиенты часто оформляют заказы после входа в личный кабинет. Мы обеспечили автоматическое обновление ClientID и для этого сценария.

Некорректные внешние ID:

Выявили заказы с повреждёнными внешними идентификаторами. Передали информацию в разработку клиента и устранили расхождения.

На первом этапе мы реализовали базовую настройку сквозной аналитики с помощью готового коннектора из маркетплейса RetailCRM. Это позволило отправлять заказы из CRM в Метрику. Однако вскоре стало понятно, что одного этого шага недостаточно.

По итогам тестового периода с 25 ноября 2024 по 1 декабря 2025 года Яндекс Метрика отобразила только 438 заказов, в то время как в самой RetailCRM их было зарегистрировано 845.

Таким образом, после настройки сквозной аналитики при помощи одного из готовых коннекторов из магазина модулей RetailCRM нам удалось увидеть в Метрике менее 52% от общего числа заказов.

Такое расхождение — частая история: Метрика показывает только те заказы, которые она смогла связать с конкретными визитами пользователей. Также важно помнить, что спам-заказы не учитываются в столбце «Все заказы» в отчетах Метрики, а отсутствие уникального идентификатора клиента (ClientID) делает атрибуцию невозможной для части заказов.

Чтобы подтвердить, что информация из CRM действительно поступает в Метрику, но не всегда связывается с визитами, мы провели техническую проверку:

Выгрузили уникальные внешние ID заказов.

Запросили «сырые» данные при помощи Яндекс LogsAPI и обработали их при помощи Python.

После анализа результатов выяснилось: практически все заказы из CRM передаются в Метрику, но часть из них имеет некорректные внешние ID — именно они не попадали в отчеты.

Следующий шаг — реализация и проверка результатов. О них расскажем дальше.

Цель — повысить процент связки заказов с визитами до 90-100%. Для этого реализовали передачу ClientID в профиль клиента в RetailCRM.

Что сделали технически:

Убедились, что счетчик Метрики корректно установлен на всех страницах сайта, включая личный кабинет.

Добавили JavaScript-код для получения ClientID с помощью метода:

Создали скрытое поле на форме заказа, куда автоматически подставляется ClientID, который затем записывается в профиль клиента в CRM.

Настроили отправку формы так, чтобы вместе с данными заказа в RetailCRM передавался и ClientID.

При входе пользователя в личный кабинет сайта реализовали автоматический апдейт профиля клиента в CRM — с сохранением ClientID в нужном поле.

Почему это важно:

1. Проверка отображения заказов в Метрике

Зачем: чтобы понять, действительно ли заказы не доходят до Метрики или теряются при связывании с визитами.

Что дала: выявили, что заказы приходят, но многие из них остаются «анонимными» — без визита, к которому их можно привязать.

2. Добавление ClientID в CRM

Зачем: ClientID — это «мост» между визитом на сайте и заказом в CRM. Без него аналитика не может сопоставить одно с другим.

Что дало: Метрика начала видеть, что конкретный пользователь из рекламы совершил заказ — и может учитывать это в отчетах, где фигурируют данные из CRM.

3. Автоматическое сохранение ClientID в профиле клиента CRM

Зачем: чтобы передавать ClientID автоматически при каждом оформлении заказа.

Что дало: исключили человеческий фактор, обеспечили стабильную работу механизма.

4. Обновление данных при входе в личный кабинет

Зачем: некоторые клиенты оформляют заказы после авторизации, без прохождения полной формы. Чтобы не терять их, важно сохранить ClientID и в этом сценарии.

Что дало: повысили охват — теперь даже повторные заказы авторизованных клиентов можно связать с источником трафика.

5. Исправление ошибки с внешними ID

Зачем: в части заказов в RetailCRM обнаружились некорректные внешние ID. Это не мешало передаче данных в Метрику напрямую, но затрудняло анализ и сопоставление заказов в разных системах. Исправление было важно для чистоты аналитики и внутреннего порядка в данных.

Что дало: устранили потенциальные неточности при анализе и облегчили сверку данных между CRM и Метрикой.

Поле ClientID, доступное при выгрузке отчета по заказам из RetailCRM, должно содержать соответствующие данные.

Примерный алгоритм действий:

1. Создать в RetailCRM отдельное поле в профиле клиента, в которое будет передаваться ClientID.

2. Добавить в форму заказа на сайте скрытое поле для ClientID.

3. Получить ClientID из Метрики с помощью метода getClientID.

4. Присвоить скрытому полю значение ClientID.

5. Изменить процесс отправки формы, чтобы ClientID сохранялся в профиле клиента в RetailCRM.

6. Убедиться, что при передаче данных о заказе из CRM в Метрику, ClientID включается как часть информации о клиенте, что позволяет Метрике связать заказ с визитом.

Важно: ClientID в Метрике хранится в cookie с названием _ym_uid сроком на два года и создается при первом визите с нового устройства. Его значение представляет собой целочисленный идентификатор (например, 1528651862599277088).

После внедрения этой логики провели дополнительную проверку на выборке заказов: убедились, что ClientID корректно передается в CRM и затем отображается в выгрузках по заказам. Это позволило значительно увеличить процент заказов, которые Метрика способна связать с визитами благодаря встроенным алгоритмам.

Сложности возникшие за время работы:

Ошибка на стороне CRM: часть заказов имела некорректные внешние идентификаторы. Мы вовремя обнаружили это и передали информацию клиентской разработке.

Тонкая настройка передачи ClientID: чтобы избежать потерь данных, важно было передавать его не только при оформлении заказа, но и при входе клиента на сайт. Иначе аналитика снова будет неполной.

После внедрения передачи ClientID и устранения технических ошибок нам удалось почти полностью закрыть разрыв между данными CRM и Метрики:

До доработки: в Яндекс Метрике отражалось менее 52% заказов из RetailCRM.

После внедрения ClientID: корректно отображается более 93% заказов.

Факт: по данным за февраль 2025 года — 2008 заказов в RetailCRM, 1873 заказа в Метрике.

Такой результат означает, что теперь клиент видит почти все заказы из CRM в сквозной аналитике. А главное — эти данные можно фильтровать по источникам трафика, кампаниям и ключевым словам, то есть принимать решения на основе достоверной картины, а не предположений.

Настройка сквозной аналитики превратилась из технической задачи в работающий инструмент для управления маркетингом. Это позволяет Z51.ru более точно оценивать эффективность каналов, перераспределять бюджеты и управлять воронкой продаж с опорой на реальные показатели выручки.