Сквозная аналитика: четыре способа настроить и как выбрать свой

Сквозная аналитика связывает рекламные расходы с фактическими оплатами и показывает, какой канал окупается. Настроить ее можно в Яндекс Метрике, во встроенном модуле CRM, в готовом сервисе или в BI-системе. Первые три варианта запускаются быстрее, BI нужен, когда оплаты и продажи разнесены по нескольким системам.

Зачем сводить данные в одну цепочку

Рекламный кабинет видит клики и заявки, CRM видит сделки, учетная система видит оплаты. Пока эти данные находятся в разных системах, рекламу оценивают по стоимости лида. И нередко оказывается, что кампания с самым дешевым лидом приводит много заявок и почти ни одной оплаты, а канал с дорогим лидом окупается.

Сквозная аналитика склеивает данные по меткам. UTM-метка или номер из коллтрекинга попадает в CRM вместе с заявкой, и любую оплату можно проследить назад до объявления.

В итоге появляются показатели, которых нет ни в одной системе по отдельности. Например:

1. стоимость покупателя (CAC),
2. доля рекламных расходов в выручке (ДРР),
3. окупаемость рекламы (ROMI),
4. доход с клиента за все время (LTV).

Четыре способа построить сквозную аналитику

1. Яндекс Метрика + CRM

Метрика принимает расходы на рекламу и заказы из CRM и показывает выручку по источникам трафика. Сервис бесплатный, и для компании, где клиент приходит через сайт, этого часто хватает. Но клиенты из офлайна, маркетплейсов и по рекомендации в отчеты не попадают, а свою логику показателей в Метрику не добавить.

2. Встроенная аналитика CRM

В Битрикс24 и части других CRM есть собственный модуль сквозной аналитики. Он забирает расходы из рекламных кабинетов и сохраняет в карточке клиента путь от первого касания до сделки. Удобно, если все продажи уже идут через эту CRM.

Ограничения важно знать заранее. Источник сохраняется, только если заявка пришла через CRM-форму или виджет. Коллтрекинг в Битрикс24 статический, один номер на источник, а выручка берется из сумм сделок, а не из оплат в 1С.

3. Готовые сервисы

Roistat, Calltouch и CoMagic объединяют коллтрекинг, интеграции с рекламой и CRM и готовые отчеты по ROMI и ДРР. Запуск занимает несколько недель и не требует разработки. За скорость платят гибкостью. Что считать продажей и как делить выручку между каналами, решает логика сервиса. Оплаты из 1С и офлайн-продажи приходится догружать отдельно, а абонентская плата растет вместе с трафиком.

4. BI-система над хранилищем данных

Данные из рекламных кабинетов, счетчика, коллтрекинга, CRM и 1С каждую ночь собираются в хранилище данных, а дашборды строятся в Yandex DataLens, Power BI или других платформах.

Главное отличие от остальных способов в том, что правила расчета задает компания, а выручка берется из той же системы, что и в финансовой отчетности. При этом коллтрекинг и счетчик все равно нужно настраивать отдельно. Запуск BI занимает от месяца, а решение необходимо поддерживать.

На тех же данных можно строить отчеты, которых нет в готовых сервисах. На дашборде ниже рядом с выполнением плана по клиентам в каждом канале стоит когортный анализ. Он показывает, какая доля новых клиентов покупает снова и какой LTV накапливает каждая когорта.

Второй пример собран в Power BI. В одной таблице здесь вся цепочка от показов до среднего чека по годам и кварталам, а рядом источники лидов и динамика цены лида.

С чего начать до выбора инструмента

Ни один способ не восстановит источник заявки, если он потерялся по дороге в CRM. Поэтому сначала стоит проверить сам сбор данных.

1. Единая UTM-разметка. Метки заполняют по одному шаблону и пишут в них ID кампаний, а не названия. Иначе переименование кампании разрывает ее историю.
2. Все обращения попадают в CRM с источником. Формы передают метки, звонки идут через коллтрекинг, чаты подключены к CRM. Звонок на личный номер менеджера для аналитики потерян.
3. Порядок в CRM. Сделки не создают вручную в обход заявок, повторные обращения не плодят дубли, статусы обновляются вовремя.
4. Понятно, где фиксируется оплата. Если деньги учитываются в 1С, а в CRM стоит только сумма сделки, нужен инструмент, который забирает данные из учетной системы.

Одна ловушка встречается при любом инструменте. Если клиент оставляет заявку в январе, а платит в апреле, отчет за январь покажет кампанию убыточной. При длинном цикле сделки выручку привязывают к месяцу, в котором пришел клиент, и сравнивают каналы по когортам.

Какой способ выбрать

1. Путь клиента начинается на сайте, а сделка закрывается в CRM. Хватит Яндекс Метрики.
2. Заявки, звонки и сделки уже ведутся в Битрикс24. Логично начать со встроенной аналитики.
3. Много звонков и рекламных каналов, а оплата фиксируется в CRM. Подойдет готовый сервис.
4. Оплаты в 1С, есть офлайн или маркетплейсы, сделка длится месяцами. Нужна BI-система.

Способы не исключают друг друга. Часто компании начинают с Метрики или сервиса, а когда воронка усложняется, подключают их как источники для хранилища и BI.

Итог

Сквозная аналитика показывает, сколько денег приносит каждый рекламный канал. Начинать стоит с проверки того, как собираются данные, а инструмент выбирать по тому, где фиксируется оплата и сколько систем участвует в продаже.

Примеры того, как сквозная аналитика работает в BI, смотрите в кейсах VSL-BI.