Сквозная аналитика

Сквозная аналитика — это метод анализа эффективности маркетинга, позволяющий отслеживать весь путь клиента от первого касания с рекламой до совершения целевого действия (покупки, подписки, звонка и т. д.). В отличие от классической веб-аналитики, которая оценивает только взаимодействия на сайте, сквозная аналитика объединяет данные из разных каналов: рекламных платформ, CRM-систем, телефонии, платежных сервисов и других источников.

Зачем нужна сквозная аналитика?

Маркетологи и бизнесы используют сквозную аналитику для:

• Оценки реальной эффективности рекламных каналов — помогает понять, какие кампании приносят прибыль, а какие сливают бюджет.
• Оптимизации маркетинговых затрат — перераспределение бюджета в пользу наиболее прибыльных источников трафика.
• Анализа жизненного цикла клиента (LTV) — учет повторных покупок, возвратов и долгосрочной ценности клиента.
• Улучшения воронки продаж — выявление узких мест и точек отсева клиентов.

Как работает сквозная аналитика?

Система сквозной аналитики объединяет данные из различных источников:

1. Рекламные платформы (Google Ads, Facebook Ads, Яндекс.Директ и др.) — информация о рекламных расходах, кликах, показах.
2. Сайт или приложение — данные о поведении пользователя: страницы, заявки, конверсии.
3. CRM-система (Битрикс24, AmoCRM и др.) — информация о заявках, статусах сделок, оплатах.
4. Коллтрекинг — отслеживание звонков от клиентов, пришедших из рекламы.
5. Платежные системы (ЮKassa, PayPal, Сбербанк) — фиксация реальных оплат.

Данные из этих источников сопоставляются и формируют единую картину по каждому рекламному каналу.

Основные модели атрибуции

Сквозная аналитика использует различные модели атрибуции для определения вклада каждого канала в конечную конверсию:

• Последний клик — вся заслуга присваивается последнему взаимодействию перед конверсией.
• Первый клик — успех приписывается первому рекламному касанию.
• Линейная модель — вклад распределяется равномерно между всеми точками касания.
• U-образная модель — большее значение получают первый и последний клики.
• Алгоритмическая атрибуция — используется машинное обучение для определения наибольшего влияния.

Примеры использования

1. Интернет-магазин использует сквозную аналитику, чтобы определить, какие рекламные каналы приводят клиентов с самым высоким средним чеком.
2. Сервис онлайн-записи анализирует, какие источники трафика приводят к реальным бронированиям, а не просто к просмотрам страниц.
3. B2B-компания сопоставляет данные из рекламы и CRM, чтобы отследить, какие кампании приводят к заключению крупных контрактов.

Инструменты сквозной аналитики

• Google Analytics 4 — бесплатный инструмент с возможностью импорта данных из рекламных кабинетов.
• Яндекс.Метрика — включает коллтрекинг и интеграцию с рекламными сервисами.
• Roistat — специализированный сервис для автоматизации сквозной аналитики.
• OWOX BI — мощная система с глубокой интеграцией с Google BigQuery.
• Comagic — заточен под анализ звонков и лидов.

Заключение

Сквозная аналитика позволяет бизнесу принимать обоснованные решения, сокращать маркетинговые издержки и повышать рентабельность рекламы. В условиях многоканального маркетинга она становится незаменимым инструментом для точного измерения эффективности рекламных вложений.