Как построить сквозную маркетинговую воронку с нуля

В большинстве компаний недостатка в маркетинговых данных нет.

Рекламные кабинеты показывают охват, показы и клики. CRM-платформы – количество отправленных сообщений, доставок и открытий. Сайт и мобильное приложение фиксируют переходы и действия пользователей. Продуктовые системы содержат информацию о заявках, покупках и оформленных услугах.

Но при попытке понять, какая рекламная активность действительно принесла бизнесу результат, часто возникают сложности.

Данные находятся в разных системах, кампании называются по-разному, клиенты не всегда однозначно идентифицируются, а подразделения используют разные определения конверсии. В результате маркетолог видит отдельные фрагменты клиентского пути, но не понимает картину целиком.

Решить эту проблему помогает сквозная маркетинговая воронка.

Однако ее построение — это не просто подключение BI-системы и создание красивого дашборда. Сквозная аналитика начинается значительно раньше: с определения бизнес-цели, описания клиентского пути и согласования единой логики работы с данными.

Вместе с цифровым маркетологом, экспертом Совкомблога и Халва Медиа Екатериной Степановой разберем, как подойти к построению такой системы с нуля.

Что такое сквозная маркетинговая воронка

Сквозная маркетинговая воронка — это система, которая связывает все этапы клиентского пути: от первого контакта с рекламной коммуникацией до целевого действия и финансового результата.

В упрощенном виде она может выглядеть так:

Целевая аудитория → рекламный контакт → переход → заявка → оформление продукта → активация → повторное использование → доход

Конкретный состав этапов зависит от бизнеса.

Для интернет-магазина основным результатом может быть покупка. Для сервиса с подписной моделью — оплата подписки и ее продление. Для финансовой компании — оформление продукта и совершение клиентом целевого действия.

Например, открытие брокерского счета не обязательно означает, что клиент начал инвестировать. Поэтому при построении сквозной воронки важно не останавливаться на технической конверсии и определить действие, которое действительно создает ценность для бизнеса.

С чего начинается проблема

Представим компанию, которая использует несколько каналов коммуникации:

1. email;
2. SMS;
3. push-уведомления;
4. баннеры в мобильном приложении;
5. контекстную и таргетированную рекламу;
6. собственные площадки и партнерские размещения.

Каждый канал формирует собственную статистику.

В одной системе маркетолог видит количество отправленных сообщений и переходов. В другой — заявки. В третьей — оформленные продукты. Финансовый результат рассчитывается отдельно на основании транзакционных данных.

При этом одна и та же кампания может называться в разных системах по-разному. Например, в CRM-платформе — invest_push_july, в базе заявок — campaign_1547, а в аналитическом отчете — «Инвестиции. Июль».

Формально все необходимые данные есть. Но связать их между собой невозможно без дополнительной ручной работы.

В результате маркетинговая аналитика часто ограничивается верхними этапами воронки:

1. сколько сообщений отправили;
2. сколько пользователей их открыли;
3. сколько было переходов;
4. какой CTR показал креатив.

Эти показатели важны, но сами по себе не отвечают на вопрос об эффективности бизнеса.

Высокий CTR не гарантирует большое количество продаж. А кампания с относительно низкой кликабельностью может привести более качественную и активную аудиторию.

Поэтому первая задача сквозной аналитики — перейти от оценки отдельных рекламных показателей к оценке полного клиентского пути.

Шаг 1. Определить бизнес-вопрос

Распространенная ошибка — начинать проект с обсуждения будущего дашборда. Прежде чем проектировать визуализацию, необходимо определить, какие решения бизнес должен принимать на основании данных.

Например:

1. какие каналы приводят больше активных клиентов;
2. какие кампании стоит масштабировать;
3. на каком этапе воронки теряется большая часть аудитории;
4. какие сегменты лучше реагируют на конкретное предложение;
5. сколько стоит привлечение одного клиента;
6. окупаются ли затраты на рекламу;
7. какое предложение формирует больший дополнительный результат.

Одна и та же воронка не всегда может одинаково хорошо отвечать на все вопросы. Если основная задача — контролировать стоимость привлечения, потребуется информация о расходах. Если необходимо оценить качество привлеченных клиентов — данные об их дальнейшем поведении. Если компания хочет измерять дополнительный эффект коммуникаций — контрольные группы или эксперименты.

Проект стоит начинать с формулировки нескольких конкретных бизнес-вопросов. Например: какие маркетинговые кампании приводят больше всего клиентов, совершивших первую целевую операцию в течение 30 дней после рекламного контакта?

Такая формулировка сразу задает итоговое целевое действие, период измерения, объект сравнения, необходимый состав данных.

Шаг 2. Определить конечную конверсию

Следующий вопрос – что именно считать результатом кампании.

В маркетинговой воронке может быть несколько уровней конверсии.

Коммуникационная конверсия

Показывает реакцию пользователя на сообщение:

1. открытие;
2. клик;
3. переход на посадочную страницу;
4. просмотр предложения.

Продуктовая конверсия

Показывает оформление продукта или услуги:

1. отправка заявки;
2. регистрация;
3. открытие счета;
4. оформление договора;
5. подключение подписки.

Бизнес-конверсия

Показывает действие, которое создает ценность для компании:

1. покупка;
2. пополнение счета;
3. первая операция;
4. повторное использование продукта;
5. получение дохода от клиента.

Часто компании останавливаются на продуктовой конверсии. Например, считают результатом количество открытых продуктов.

Но это может создавать искаженную картину. Две кампании способны привести одинаковое количество оформлений, но клиенты из первой начнут активно пользоваться продуктом, а клиенты из второй — нет.

Поэтому конечная точка воронки должна быть связана не только с фактом оформления, но и с дальнейшей активностью.

При этом необязательно сразу строить максимально длинную цепочку. На первом этапе можно выбрать одну основную конверсию и несколько промежуточных.

Например:

Такой подход помогает одновременно оценивать итоговый результат и понимать, на каком этапе возникает проблема.

Шаг 3. Описать клиентский путь

До начала технической разработки необходимо схематично описать путь клиента.

Допустим, запустили кампанию по продвижению нового продукта. Клиентский путь может выглядеть следующим образом:

1. Клиент попал в целевую аудиторию.
2. Получил рекламную коммуникацию.
3. Сообщение было доставлено.
4. Клиент открыл сообщение.
5. Перешел на посадочную страницу.
6. Ознакомился с условиями.
7. Начал оформление продукта.
8. Завершил оформление.
9. Совершил первое целевое действие.
10. Продолжил пользоваться продуктом.

Для каждого этапа необходимо определить, какое событие подтверждает его прохождение; в какой системе хранится это событие; по какому идентификатору определяется клиент; какая дата используется; сколько времени может пройти между этапами; может ли клиент пройти этап несколько раз.

Например, этап «открыл сообщение» может фиксироваться в CRM-платформе, «начал оформление» — в мобильной аналитике, «оформил продукт» — во внутренней продуктовой системе, а «совершил первую операцию» — в транзакционной базе.

Уже на этом этапе обычно выявляются пробелы:

Важно сначала построить логически правильный путь, а уже затем проверять, существуют ли данные для его измерения. Иначе воронка будет отражать не реальный клиентский путь, а только те события, которые компании проще всего получить.

Шаг 4. Связать клиента между системами

Одна из самых сложных задач сквозной аналитики — определить, что пользователь, увидевший рекламу, перешедший на сайт и впоследствии оформивший продукт, один и тот же человек.

Для этого используются разные идентификаторы: номер заявки или телефона, cookie, идентификатор сессии и т. п. 

При работе с персональными данными обычно применяются внутренние или обезличенные идентификаторы. Номер телефона или email не должны бесконтрольно передаваться между системами и использоваться в открытом виде.

В идеальной ситуации у компании есть единый клиентский идентификатор, который можно связать с событиями во всех системах. На практике такая возможность есть не всегда.

Например, до авторизации пользователь может определяться по cookie или устройству, а после авторизации — по внутреннему идентификатору клиента. Тогда потребуется отдельная логика, которая свяжет анонимную сессию с авторизованным пользователем.

Дополнительную сложность создает использование нескольких устройств. Клиент может увидеть рекламу на компьютере, перейти на сайт, а завершить оформление уже в мобильном приложении.

Поэтому при проектировании воронки нужно заранее определить:

1. какие идентификаторы используются на каждом этапе;
2. как они связываются между собой;
3. какая доля клиентов может быть потеряна;
4. какие ограничения есть у полученного результата.

Без единого ключа сквозная аналитика превращается в несколько отдельных отчетов, которые невозможно достоверно соединить.

Шаг 5. Ввести единую разметку кампаний

Даже при наличии качественных клиентских данных сквозная аналитика не заработает, если маркетинговые кампании нельзя однозначно определить.

У каждой активности должен существовать уникальный идентификатор, который передается по всей цепочке:

планирование кампании → формирование аудитории → отправка коммуникации → переход → заявка → целевое действие → отчетность

Кроме идентификатора полезно фиксировать стандартный набор атрибутов:

1. продукт;
2. направление;
3. канал;
4. формат;
5. сегмент;
6. оффер;
7. креатив;
8. дата запуска;
9. целевое действие;
10. ответственное подразделение;
11. наличие тестовой и контрольной групп.

Например, недостаточно назвать кампанию «Инвестиции август». В течение августа может проходить несколько активностей по разным продуктам, сегментам и каналам.

Лучше использовать структурированную систему:

продукт_сегмент_канал_оффер_дата

При этом не столь важно, как именно выглядит шаблон. Важнее, чтобы он был единым, использовался всеми участниками процесса, содержал необходимые признаки, не менялся после запуска кампании и сопровождался справочником значений.

Часто полезно создать централизованный реестр маркетинговых активностей. В нем фиксируются параметры кампании еще до запуска, а затем уникальный идентификатор передается во все системы.

Это позволяет избежать ситуации, когда аналитик после завершения кампании вручную пытается понять, какие записи в разных источниках относятся друг к другу.

Шаг 6. Определить окно конверсии

Клиент не всегда совершает целевое действие сразу после рекламного контакта.

Он может перейти по ссылке сегодня, изучить предложение через несколько дней, а оформить продукт через неделю.

Поэтому необходимо определить окно конверсии — период, в течение которого действие клиента связывается с кампанией.

Например:

1. переход — в течение одного дня после коммуникации;
2. заявка — в течение семи дней;
3. оформление — в течение 14 дней;
4. первая операция — в течение 30 дней.

Единого правильного окна не существует. Оно зависит от сложности продукта, продолжительности принятия решения, частоты рекламных контактов, специфики канала и накопленного поведения клиентов.

Слишком короткое окно занизит результат кампании. Слишком длинное может приписать рекламе действия, которые клиент совершил бы сам.

Поэтому правила должны быть зафиксированы заранее и одинаково применяться ко всем сравниваемым кампаниям.

Шаг 7. Решить вопрос атрибуции

Клиент редко взаимодействует только с одной коммуникацией. Он может увидеть рекламный баннер, получить email или сам зайти в приложение.

Какому каналу засчитать результат? Это задача атрибуции.

Есть несколько распространенных подходов.

Первое касание

Результат получает канал, который первым познакомил клиента с предложением.

Подход полезен, когда необходимо оценить источники первоначального интереса.

Последнее касание

Результат получает последний канал перед конверсией.

Это простая и понятная модель, но она может переоценивать коммуникации, которые находились ближе всего к оформлению.

Линейная модель

Вклад распределяется между всеми касаниями.

Она учитывает весь путь, но предполагает, что каждое взаимодействие было одинаково важным.

Модель с учетом времени или позиции

Больший вес получают первые, последние или наиболее близкие к конверсии контакты.

Экспериментальная оценка

Часть аудитории получает коммуникацию, а контрольная группа — нет. Затем сравнивается конверсия между группами.

Последний подход особенно важен для CRM-маркетинга.

Атрибуция отвечает на вопрос: «Какая коммуникация находилась на пути клиента к целевому действию?»

Контрольная группа отвечает на другой вопрос: «Совершил бы клиент это действие без коммуникации?»

Допустим, среди получателей кампании конверсия составила 5%, а среди контрольной группы — 4%.

Формально кампания связана со всеми 5% конверсий. Но дополнительный эффект коммуникации составляет около одного процентного пункта.

Именно этот прирост помогает оценить реальную ценность маркетингового воздействия.

Шаг 8. Создать единый паспорт метрик

После объединения данных нередко возникает новая проблема: разные команды по-разному трактуют показатели.

Например, под «конверсией в заявку» могут понимать:

1. долю заявок от всех клиентов в аудитории;
2. долю заявок от доставленных сообщений;
3. долю заявок от переходов;
4. долю уникальных клиентов, оставивших заявку;
5. количество заявок, включая повторные.

Все расчеты формально могут быть корректными, но значения будут различаться.

Поэтому для основных показателей стоит создать паспорт метрик.

Для каждой метрики фиксируются название, бизнес-смысл, формула расчета, знаменатель, источник данных, правила дедубликации, окно конверсии, период обновления, известные ограничения и владелец метрики.

Например:

Конверсия в активацию — доля уникальных клиентов из целевой аудитории кампании, которые совершили первое целевое действие в течение 30 дней после коммуникации.

Такая формулировка позволяет избежать споров и делает отчет воспроизводимым.

Шаг 9. Построить витрину данных

После согласования бизнес-логики можно переходить к технической реализации.

Упрощенная архитектура может выглядеть так:

Рекламные и CRM-системы → хранилище данных → обработка и объединение → маркетинговая витрина → BI-дашборд

В маркетинговую витрину обычно попадают:

1. параметры кампаний;
2. состав целевых аудиторий;
3. рекламные контакты;
4. переходы;
5. заявки;
6. оформленные продукты;
7. целевые операции;
8. расходы;
9. доход;
10. признаки сегментов;
11. тестовые и контрольные группы.

Главная задача витрины — подготовить данные таким образом, чтобы пользователю отчета не приходилось каждый раз самим соединять десятки таблиц.

В ней уже должны быть реализованы: связь кампаний с клиентами, дедубликация, окна конверсии, правила атрибуции, расчет основных метрик и единые справочники.

Только после этого имеет смысл проектировать дашборд.

Что должно быть в итоговом дашборде

Хороший дашборд не просто показывает цифры. Он помогает быстро понять, где возникла проблема и какое решение можно принять.

В базовой версии можно выделить несколько разделов.

1. Общий результат

количество запущенных кампаний, размер целевой аудитории, количество целевых действий, конверсия, расходы, стоимость привлечения, дополнительный эффект.

2. Сквозная воронка

Например:

1 000 000 клиентов в аудитории → 900 000 доставленных сообщений → 80 000 переходов → 12 000 заявок → 8 000 оформлений → 3 000 активаций

Важно показывать не только абсолютные значения, но и конверсию между соседними этапами.

Именно это позволяет увидеть, где происходит основная потеря.

3. Сравнение каналов

Email, SMS, push, баннеры, платная реклама, другие каналы. Сравнивать их нужно не только по кликам, но и по конечной бизнес-конверсии.

4. Анализ сегментов

Например:

1. новые и действующие клиенты;
2. активные и неактивные пользователи;
3. продуктовые сегменты;
4. разные уровни клиентской ценности;
5. группы по предыдущему поведению.

5. Анализ кампаний, офферов и креативов

Этот блок помогает определить, какие предложения работают лучше, какие форматы приводят более качественную аудиторию и какие кампании стоит повторить или масштабировать.

6. Тестовые и контрольные группы

Здесь можно показывать конверсию в тестовой группе, естественную конверсию в контрольной группе, дополнительную конверсию, дополнительное количество целевых действий и стоимость дополнительного результата.

Пример: почему одного CTR недостаточно

Рассмотрим условный пример двух кампаний.

Если оценивать только CTR, кампания A выглядит значительно успешнее.

Но итоговая конверсия в активного клиента составляет:

1. кампания A — 0,2%;
2. кампания B — 0,4%.

Вторая кампания привела в два раза больше активных клиентов при вдвое меньшем количестве переходов.

Возможные причины:

1. более релевантная аудитория;
2. более точное описание продукта;
3. меньше случайных кликов;
4. лучшее соответствие предложения ожиданиям клиента.

Этот пример показывает, почему оптимизация только верхних этапов воронки способна привести к неверным решениям.

Основные ошибки при построении сквозной аналитики

Выделили восемь ключевых ошибок.

Ошибка 1. Начинать с дашборда

Красивый отчет не решит проблему, если показатели рассчитываются по-разному, события отсутствуют, а кампании невозможно связать между системами.

Ошибка 2. Считать клик основным результатом

Клик показывает интерес, но не всегда приводит к реальному бизнес-действию.

Ошибка 3. Не определять единую конверсию

Без согласованного определения каждое подразделение будет считать эффективность по-своему.

Ошибка 4. Использовать разные названия кампаний

Это приводит к ручному объединению данных и ошибкам.

Ошибка 5. Не учитывать повторные касания

Клиентский путь часто состоит из нескольких коммуникаций. Присвоение результата одному случайному контакту может искажать выводы.

Ошибка 6. Не использовать контрольные группы

Без них сложно понять, какая часть конверсии произошла благодаря кампании, а какая — естественным образом.

Ошибка 7. Не контролировать качество данных

Даже правильно спроектированная система может давать ошибочные выводы из-за:

1. пропущенных событий;
2. дублирования клиентов;
3. задержки загрузки данных;
4. ошибок в разметке;
5. изменения справочников;
6. сбоев в передаче идентификаторов.

Ошибка 8. Пытаться сразу построить идеальную систему

Проект затягивается, количество требований растет, а пользователи долго не видят результата.

Эффективнее начинать с минимальной версии.

Как запустить минимальную версию

Для первого этапа достаточно выбрать:

1. один продукт;
2. один клиентский сценарий;
3. несколько основных каналов;
4. одну конечную конверсию;
5. единый идентификатор кампании;
6. фиксированное окно конверсии;
7. базовый набор показателей.

Например:

Цель: определить, какие CRM-каналы приводят больше активированных клиентов.

Каналы: push, email и SMS.

Воронка: аудитория → доставка → переход → оформление → активация.

Окно конверсии: 30 дней.

Основные показатели: конверсия, стоимость активации, дополнительная конверсия относительно контрольной группы.

После запуска минимальной версии систему можно постепенно развивать: добавлять новые продукты, подключать расходы, оценивать повторное поведение и т. п.

Сквозная аналитика как продукт

Сквозную аналитику нельзя считать разовым отчетом, который один раз разработали и передали маркетингу. Она развивается вместе с бизнесом. Появляются новые каналы, продукты, этапы клиентского пути и способы взаимодействия. Меняются правила расчета, требования к данным и бизнес-приоритеты.

Поэтому у системы должны быть владелец, понятный процесс развития, контроль качества данных, документация, очередь улучшений и обратная связь от пользователей.

В зрелой модели сквозная аналитика становится основой не только для отчетности, но и для управления маркетингом.

Она позволяет:

1. перераспределять ресурсы между каналами;
2. находить неэффективные этапы клиентского пути;
3. выбирать более релевантные аудитории;
4. тестировать предложения;
5. оценивать дополнительный эффект коммуникаций;
6. прогнозировать результаты кампаний;
7. персонализировать взаимодействие с клиентом.

Вывод

Сквозная маркетинговая воронка — это не набор графиков и не единый отчет со всеми возможными показателями. А система, которая связывает маркетинговые активности с реальным поведением клиента и бизнес-результатом.

Ее построение начинается с нескольких базовых вопросов:

1. Какое решение мы хотим принимать?
2. Что считаем конечной конверсией?
3. Как выглядит клиентский путь?
4. Как связываем клиента между системами?
5. По каким правилам относим результат к кампании?
6. Как оцениваем дополнительный эффект маркетинга?

Если ответы на эти вопросы согласованы, техническая реализация становится значительно понятнее. Если нет — даже самый красивый дашборд останется набором разрозненных цифр.

Поэтому начинать построение сквозной аналитики стоит с простого вопроса: «Какое действие должен совершить бизнес, увидев итоговую воронку?»