Сквозная аналитика: что это, как настроить и использовать для роста дохода в 2026 году

Что такое сквозная аналитика и как она работает в маркетинге

Сквозная аналитика — это система, которая объединяет в единый поток информацию из рекламных кабинетов, CRM, коллтрекинга, рассылок по электронной почте и других источников. Она фиксирует каждый шаг пользователя: от первого касания с объявлением до момента, когда деньги поступают на расчётный счёт компании.

Как работает сквозная аналитика на практике?

1. Посетитель кликает по объявлению в Директе, изучает каталог и закрывает сайт.
2. Через неделю он возвращается из органической выдачи, звонит менеджеру и оформляет заказ по телефону.
3. Обычный веб-счётчик фиксирует лишь два визита и ноль покупок.
4. А вот сквозная аналитика связывает оба посещения с конкретной сделкой в CRM и показывает, что продажу инициировала именно контекстная реклама.

Основные плюсы сквозной аналитики

Такой подход к сбору статистики имеет массу преимуществ:

1. Учёт реальной выручки, а не промежуточных конверсий. Рекламодатель видит не просто количество заполненных форм, а фактические поступления в кассу.
2. Точная оценка каждого канала. Становится очевидным, какой источник трафика генерирует прибыль, а какой — только расходы.
3. Обучение рекламных алгоритмов на качественных данных. Автостратегии Директа получают сигналы о реальных покупателях и привлекают похожую аудиторию.
4. Контроль доли рекламных расходов. Предприниматель получает возможность увеличивать бюджет, удерживая ДРР на заданном уровне.
5. Прозрачность для руководства. Собственник видит всю воронку продаж (от показов до оплаченных счетов) на единой панели.

Для наглядности приведём пример: электронная коммерция Метрики фиксирует оборот с рекламного трафика на уровне 1,97 млн рублей за месяц, а сквозная система по тому же периоду показывает почти 5,7 млн. Разница — почти в 3 раза.

В чём преимущество систем сквозной аналитики перед электронной коммерцией в Яндекс.Метрике

Метрика — полезный, но не самый функциональный инструмент. Вот три ситуации, где её данных категорически не хватает:

1. B2C с высоким процентом отказов

Посетители добавляют товар в корзину, но не оформляют заказ. Или оформляют, но не оплачивают. Метрика в любом случае фиксирует «покупку», несмотря на то, что компания денег не получает.

2. B2B с множеством каналов коммуникации

Клиент переходит на сайт, но заказ делает по телефону, электронной почте или в мессенджере. Электронная коммерция эти конверсии не отслеживает, а потому занижает реальный доход.

3. Мультиканальное продвижение

Когда трафик идёт из контекста, таргета, SEO, публикаций в СМИ и блогерских интеграций, информации получается слишком много — и Метрика не способна свести воедино расходы и доходы по всем направлениям.

Вот почему бизнесу, который хочет управлять рекламой на основе цифр, а не догадок, критически важно подключить полноценную сквозную аналитику и связать в единую систему обращения, сделки и факты оплаты.

Что бывает, когда у сайта нет сквозной аналитики

Пока бизнес опирается на данные из Яндекс.Метрики или рекламного кабинета, ему кажется, что картина более-менее ясна: есть трафик, есть заявки, есть расходы. Но на практике этой информации почти всегда недостаточно. Компания видит лишь верхнюю часть воронки, а всё, что происходит дальше (оплата, возврат, повторная покупка) остаётся за пределами отчётов.

Из-за этого компания сталкивается со множеством проблем:

1. Доход нельзя привязать к источнику трафика, потому что без связи сделки с первым касанием невозможно понять, какой именно канал привёл клиента к покупке.
2. В отчётах отражается не весь объём обращений, так как значительная часть заявок поступает не через формы на сайте, а по телефону, почте и в мессенджерах.
3. Рекламные алгоритмы обучаются не на тех сигналах — вместо действительно качественных обращений в систему попадают спам, случайные отправки форм и нецелевые контакты.
4. Количество заявок ошибочно принимают за финансовый результат, хотя большой объём обращений сам по себе не означает роста продаж и выручки.
5. Маркетинг, отдел продаж и руководство смотрят на разные цифры, поэтому в компании нет единого понимания, какие каналы работают эффективно, а где бизнес теряет доход.
6. Бюджет распределяется неэффективно — деньги направляются не в реально прибыльные источники, а в привычные кампании или случайные тесты.
7. Без точного понимания стоимости сделки и окупаемости рекламы увеличивать бюджеты становится попросту опасно.
8. Сложно найти слабые места внутри воронки, поскольку без единой системы учёта невозможно точно определить, на каком этапе теряются клиенты.

Как мы улучшили показатели после подключения электронной коммерции

Теория убеждает не всех — поэтому разберём три реальных проекта МАКО, где внедрение сквозных данных кардинально поменяло результат.

Кейс: как без Яндекс.Метрики увеличить доход интернет-магазина на 30%

К нам обратился поставщик весового оборудования для бизнеса, который не мог определить, насколько эффективно работает контекст и можно ли безопасно увеличивать бюджет. Проблема заключалась в неполноте данных: покупатели оставляли заявки разными способами (через корзину, по телефону и в чатах), а учёт вёлся общей суммой — без разбивки по каналам.

Дополнительную сложность создавал цикл сделки — путь клиента занимал около двух недель, в течение которых пользователь мог несколько раз вернуться на сайт, позвонить, написать менеджеру и только потом оформить заказ.

Чтобы решить эти проблемы, решили настроить сквозную аналитику на базе CallTouch и связать её с RetailCRM, в которой уже работал клиент. Это позволило увидеть реальную структуру обращений и оптимизировать рекламу не по формальным конверсиям, а по фактическим продажам.

На основании полученных данных команда:

• обучила автостратегии, объединив объединила часть кампаний для накопления статистики;
• перераспределила бюджет в пользу товарных кампаний и динамических объявлений;
• отключила смарт-баннеры, которые не принесли ни одной продажи.

Уже через 4 месяца после внедрения новой схемы:

• Число заявок из контекста выросло на 28% — с 495 до 636.
• Доход с рекламного трафика достиг 5,27 млн рублей — плюс 30% к стартовому значению.
• Рекламный бюджет вырос почти вдвое (до полумиллиона рублей), хотя ДРР осталась на уровне 9%.

Кейс: как сквозная аналитика принесла производителю промышленных резервуаров 5+ млрд рублей выручки

Поскольку вся аналитика ограничивалась подсчётом входящих заявок, производитель промышленных ёмкостей не мог оценить финансовую отдачу от контекстной рекламы и принять окончательное решение о подключении/отключении Директа.

Мы предложили настроить сквозную аналитику и отслеживать не только визиты на сайт и отправленные формы, но также звонки, письма, статусы сделок в CRM и суммы оплат.

Сейчас результаты проекта поражают:

• Каждое четвёртое обращение — целевое.
• Каждая пятая заявка завершается оплатой.
• ДРР составляет менее 0,5%.

Такой эффект стал возможен благодаря балансу подходов: обширное семантическое ядро для максимального охвата и отсев нецелевого трафика из мобильных приложений и РСЯ в нерабочие часы.

А ведь именно аналитические данные позволили зафиксировать успешные обращения и передать их в Директ, чтобы обучить на них алгоритмы и повысить результативность всего проекта.

Кейс: как завод генераторов обучил алгоритмы на качественной аналитике и увеличил заявки в 5,6 раза

У производителя дизельных генераторов аналитика существовала лишь номинально: CRM фиксировала первичные обращения через формы и звонки, однако значительная часть сделок заносилась менеджерами вручную — без указания источника.

Совместно с маркетологом и отделом продаж завода перестроили процессы:

• выстроили чёткий регламент работы со сделками в CRM;
• довели долю заявок с понятным источником до 50-60% (вместо 30-40% ранее);
• определили критерий квалифицированного обращения.

Полученную информацию начали передавать в Яндекс.Метрику. Алгоритмы получили чёткий сигнал о том, какая аудитория приносит реальные сделки, — и начали привлекать именно её.

И результат не заставил себя ждать:

• Проект получил 202 заявки по 2 265 рублей.
• Количество обращений выросло в 5,6 раза.
• CPL снизилась почти втрое.

➤ Посмотреть все кейсы МАКО

Какие метрики показывает сквозная аналитика

Полноценная аналитическая система раскрывает показатели на каждом уровне воронки:

• CPL — стоимость одного обращения с учётом всех каналов;
• CPO — затраты на один оформленный заказ;
• ДРР — отношение бюджета к выручке;
• ROAS — возврат на каждый вложенный в рекламу рубль;
• LTV — совокупный доход от одного клиента за весь период сотрудничества;
• конверсия — процент перехода от визита к обращению, от обращения к сделке, от сделки к оплате;
• атрибуция касаний — вклад каждого рекламного канала в итоговую продажу.

Без сквозной аналитики большинство этих метрик приходится считать вручную или не считать вовсе, теряя возможность принять осознанное решение о распределении бюджета.

Популярные инструменты построения сквозной аналитики

1. Roistat

Облачная платформа с широким набором интеграций: Яндекс.Директ, VK Реклама, amoCRM, Битрикс24, 1С и десятки других сервисов. Позволяет строить мультиканальную атрибуцию, отслеживать когортный анализ и формировать отчёты по любым срезам воронки.

2. CallTouch

Изначально известен как система коллтрекинга, однако включает полноценный модуль сквозной аналитики. Удобен для проектов, где значительная часть конверсий происходит по телефону.

3. Callibri

Сервис отслеживает звонки, обращения в онлайн-чате и по электронной почте. Имеет крайне простой интерфейс, а потому подходит малому и среднему бизнесу.

4. К50

Платформа для крупных рекламодателей с большим количеством кампаний. Автоматизирует управление ставками, собирает данные из CRM и формирует детальные отчёты (даже на уровне ключевых фраз).

5. Самописные решения на базе Google BigQuery или ClickHouse

Вариант для компаний с собственной командой аналитиков. Даёт полный контроль над статистикой, но требует серьёзных ресурсов на разработку и поддержку.

Ответы на частые вопросы

Сколько времени занимает внедрение сквозной аналитики?

Всё зависит от готовности инфраструктуры:

• если CRM настроена, базовую версию можно запустить за 2-3 недели;
• если нужны кастомные доработки, потребуется 3-4 месяца.

Как настроить сквозную аналитику без доступа к CRM?

Многие предприниматели опасаются открывать доступ к CRM. В этом случае мы начинаем с отслеживания звонков и писем, чтобы продемонстрировать на цифрах масштаб «невидимых» конверсий.

Подходит ли сквозная аналитика небольшим интернет-магазинам?

Да, особенно если магазин работает с несколькими каналами привлечения клиентов и принимает заказы не только через корзину. При этом есть решения с доступными тарифами и бесплатным аналитическим модулем (например, CallTouch).

Какой эффект стоит ожидать после внедрения сквозной аналитики?

Как показывает практика, доход взлетает минимум на 20% — всё определяется нишей, качеством рекламы и степенью «слепоты» прежней аналитики.

Теперь вы знаете, что сквозная аналитика — это не модный маркетинговый термин, а рабочий инструмент, который меняет качество управленческих решений. Она превращает рекламный бюджет из статьи расходов в измеримую инвестицию.

Попробуйте внедрить описанные подходы самостоятельно или обратитесь в МАКО — проведём аудит текущей аналитики и выстроим систему, которая покажет реальную отдачу от каждого вложенного рубля.