Маркетинг

Сквозная аналитика: как понять, что именно приносит результат

Содержание
Представьте: клиент увидел ваш пост в соцсети, потом нашел статью через поиск, позже кликнул на рекламный баннер, подписался на рассылку, получил письмо, перезвонил по номеру с сайта и только потом купил. Кто «виноват» в этой продаже? Соцсеть? Поисковик? Баннер? Email? Менеджер?
Стандартные отчеты по последнему клику уверенно скажут: «менеджер!» или «Email!». Но это иллюзия. Проблема «темных касаний» — невозможности увидеть и правильно оценить вклад всех этапов пути клиента — ведет к неэффективному распределению маркетингового бюджета.
Решение — сквозная аналитика (End-to-End Analytics). Это инструмент, который прослеживает весь путь пользователя от первого взаимодействия с брендом до финального целевого действия (покупки, оплаченной заявки и т. д.) через все каналы и устройства, атрибутируя вклад каждого касания. Ее цель — не просто сбор данных, а получение ответа на вопрос: какие маркетинговые инвестиции реально приносят деньги?

Чем сквозная аналитика лучше обычных отчетов?

Традиционная аналитика часто работает с данными в изоляции: отчеты по рекламе — в рекламном кабинете, данные по сайту — в Яндекс. Директ, информация о сделках — в CRM. Сквозная аналитика ломает эти барьеры. Ее суть — в объединении данных из всех источников (рекламные системы, сайт/приложение, CRM, колл-трекинг, email-сервисы, даже данные офлайн-визитов) в единую, связную цепочку для каждого клиента или анонимного пользователя. Это позволяет увидеть не разрозненные точки, а цельный путь (customer journey). Ключевое отличие — использование продвинутых моделей атрибуции, которые распределяют «заслуги» за конверсию не только на последний клик, а между всеми значимыми касаниями на пути.

Что нужно для построения системы

Создание работающей сквозной аналитики — комплексная задача. Вот ее фундаментальные компоненты:
1. Точный сбор данных. Настройка чёткого отслеживания всех ключевых взаимодействий пользователя на сайте/в приложении (тегирование), интеграция с рекламными кабинетами (API), надежное подключение CRM (чтобы видеть сделки и их стоимость), настройка колл-трекинга (сопоставление звонков с онлайн-источниками), подключение email-рассылок. Любой пропущенный канал искажает картину.
2. Идентификация пользователя. Одна из самых сложных технических задач. Как понять, что человек, зашедший с телефона на статью, и человек, купивший позже с ноутбука — это один клиент? Используются методы: присвоение User ID (если пользователь авторизован), анализ поведения (probabilistic matching), использование сторонних идентификаторов (где это разрешено).
3. Единое хранилище (Data Warehouse). «Сердце» системы. Сюда стекаются, очищаются и структурируются данные из всех источников.
4. Модели атрибуции. Алгоритмы, распределяющие «ценность» конверсии между касаниями. Важно понимать их различия:
  • Last Click: вся слава последнему каналу (просто, но искажает реальность).
  • First Click: вся слава первому каналу (редко используется).
  • Linear: равные доли всем касаниям в пути.
  • Position-Based (U-образная): большая доля первому и последнему касанию, остальное — поровну середине (более справедливо).
  • Data-Driven (основанная на данных): самая объективная. Использует алгоритмы машинного обучения для анализа исторических путей и определения реального вклада каждого канала на основе его влияния на конверсию. Золотой стандарт, но требует большого объема данных.

Какие боли бизнеса лечит сквозная аналитика?

Внедрение сквозной аналитики дает ответы на критически важные для бизнеса вопросы, которые раньше оставались без точного ответа:
  • Эффективность Каналов. Не «сколько лидов принес Директ?», а «сколько реальных, оплаченных клиентов привлек Директ, учитывая его роль на всем пути, и какова их пожизненная ценность (LTV)?».
  • Реальный ROI. Расчет истинной окупаемости инвестиций в каждый маркетинговый канал, кампанию или даже конкретное объявление, учитывая все затраты и конечную прибыль от привлеченных через них клиентов.
  • Оптимальные пути клиента. Какие последовательности каналов (маршруты) чаще всего приводят к высокой конверсии или привлечению самых ценных клиентов? Где клиенты «отваливаются»?
  • Влияние офлайн. Как онлайн-реклама стимулирует офлайн-звонки и продажи? Как офлайн-активности (мероприятия, ТВ) влияют на онлайн-трафик и конверсии?
  • Устранение узких мест. Где на пути от первого касания до покупки происходят самые большие потери потенциальных клиентов?
В этой статье говорится о нашей услуге

Как подойти к внедрению: практические советы

Внедрение требует системного подхода.
1. Четко определите цели и KPI. Что для бизнеса значит «результат»? Продажи? Стоимость лида? LTV? Без понимания целей невозможно настроить аналитику правильно.
2. Составьте карту пути клиента (Customer Journey Map). Определите все возможные точки входа и этапы взаимодействия, которые нужно отслеживать. Что считать значимым касанием?
3. Выберите инструмент или подход. Оцените варианты:
  • SaaS-платформы (Calltouch, Roistat, OWOX BI, Funnel. io и аналоги). Быстрый старт, удобный интерфейс, встроенные интеграции, но могут быть ограничения по кастомизации и стоимости на больших объемах данных.
  • Кастомное решение на основе BI + Data Warehouse. Максимальная гибкость и контроль, но требует серьезных технических ресурсов и экспертизы. Критерии выбора: необходимые интеграции, поддержка нужных моделей атрибуции (особенно Data-Driven), стоимость владения, масштабируемость, качество поддержки.
4. Инвестируйте в качественную настройку сбора данных. Это фундамент. Неточное тегирование, пропущенные UTM-метки, некорректная интеграция CRM — гарантия ложных выводов. Привлекайте опытных специалистов.
5. Верифицируйте данные постоянно. Регулярно проверяйте, что данные из разных источников сопоставимы и корректно стекаются в хранилище. Настраивайте алерты на аномалии.

Инсайты: что часто умалчивают

Даже самая продвинутая сквозная аналитика не может отследить 100% касаний. «Темные касания» (dark touchpoints) — личные рекомендации, офлайн-разговоры, просмотр почты без кликов, взаимодействия в мессенджерах без отслеживаемых ссылок — остаются за кадром. Сквозная аналитика дает самую полную и точную картину из технически возможных, но она не всесильна. Принимая решения, помните об этих «слепых зонах» и дополняйте данные качественными опросами клиентов.
Каналы, работающие «в верху воронки» (Top of Funnel — TOFU) — контент-маркетинг, образовательные вебинары, органический поиск, брендированная реклама — часто крайне недооценены в отчетах по последнему клику. Они «разогревают» аудиторию, формируют доверие, но редко бывают последним касанием. Сквозная аналитика, особенно с моделями Data-Driven или Position-Based, демонстрирует их критическую важность для генерации спроса и подготовки аудитории к конверсии, которую затем «приписывают» себе каналы «низа воронки» (ретаргетинг, контекст по бренду). Игнорирование этого ведет к перекосу бюджета в пользу «жадных» каналов и деградации входящего потока в долгосрочной перспективе.

Подводные камни сквозной аналитики

  • Garbage In — Garbage Out (GIGO). Некорректные или неполные данные на входе гарантированно дадут ложные, а то и опасные выводы на выходе. Качество данных — не пункт в чек-листе, а непрерывный процесс и абсолютный приоритет.
  • Война моделей атрибуции. Не существует единственно «правильной» модели. Last Click переоценивает конечные каналы, Linear может нивелировать вклад ключевых касаний. Выбор модели должен диктоваться спецификой бизнеса, длиной и сложностью цикла продаж. Анализ по нескольким моделям дает более сбалансированное понимание. Data-Driven — предпочтительна, но требует данных и зрелости системы.

Примеры

1. E-commerce. Для маркетплейсов с огромными рекламными бюджетами сквозная аналитика — не инструмент, а система жизнеобеспечения. Она позволяет понять:
  • Как реклама в VK, Яндекс. Директ и телеграм-каналах влияет не только на первые покупки, но и на повторные (LTV).
  • Какие комбинации каналов (например, «соцсети -> поиск -> ретаргетинг») генерируют самых лояльных покупателей.
  • Как офлайн-реклама (наружка, ТВ) стимулирует скачивание приложения и онлайн-заказы.
  • Реальный ROI партнерских программ и cashback-сервисов.
2. 1С (B2B / услуги с длинным циклом). Здесь путь клиента может длиться месяцами с десятками касаний. Сквозная аналитика помогает:
  • Оценить вклад контента (статьи, вебинары) в генерацию качественных лидов, которые в итоге доходят до оплаты.
  • Определить, какие каналы (контекст по В2В-запросам, LinkedIn, отраслевые СМИ) привлекают клиентов с высоким средним чеком.
  • Проанализировать влияние работы менеджеров продаж (звонки, письма) на конверсию лидов в сделки.
  • Оптимизировать бюджет между «разогревом» (TOFU/MOFU) и «закрытием» (BOFU).

Заключение: от догадок к данным, от данных к действиям

Сквозная аналитика — это фундаментальный сдвиг в понимании эффективности маркетинга. Она превращает разрозненные данные в стратегический актив, позволяя видеть истинную картину влияния каждого рубля инвестиций. Это инструмент для перехода от интуитивных решений и «войн кабинетов» к обоснованной оптимизации бюджета, увеличению ROI и пониманию своего клиента.
Ключ к успеху — в осознании, что это долгосрочная инвестиция, требующая внимания к качеству данных, правильному выбору инструмента и модели атрибуции, а также пониманию ее возможностей и ограничений. Начните с постановки конкретных бизнес-вопросов, на которые должна ответить ваша сквозная аналитика, и инвестируйте в качественную настройку.
Закажите бесплатный аудит уже сегодня! Наши эксперты тщательно проанализируют ваш сайт, выявят все слабые места и предоставят рекомендации по их устранению. Это ваш шанс повысить эффективность вашего онлайн-присутствия и увеличить поток клиентов.
Заявка на услугу
«Бесплатный аудит»
Оставьте заявку, и наш менеджер свяжется с вами
Статьи на сайте