Веб-аналитика отвечает за поведение пользователя на сайте: сессии, источники трафика, конверсии, A/B‑тесты. Сквозная аналитика соединяет маркетинг с продажами и деньгами: заявки в CRM, статусы сделок, выручку, маржинальность, LTV. По отдельности они полезны, но именно связка даёт управленческую оптику, где каждое креативное решение и каждая ставка в рекламе опираются на реальную прибыль. Ниже — пять причин, почему объединение веб- и сквозной аналитики должно стать стандартом вашего маркетинга.
1. Полная картина пути клиента и честная атрибуция
Без сквозной аналитики воронка обрывается на «отправил форму», а офлайн‑этапы — звонок, повторный контакт, допродажа — теряются. Связка с веб‑данными позволяет отследить путь от первого клика до оплаты и повторных покупок, а атрибуция распределяет ценность между каналами по‑взрослому, а не по «последнему клику».
- Склейка client_id/ga_session_id с lead_id/ deal_id в CRM.
- Учет звонков, чатов и офлайн‑встреч через коллтрекинг и UTM‑метки.
- Атрибуционные модели на основе статусов сделок и сумм оплат.
2. Решения на уровне бизнеса: от CTR к ROMI и марже
Клики и конверсии — это тактические метрики. Бизнес живёт CAC, CPL, CPA, CR к оплате, ROMI, ROI, LTV:CAC. Когда веб‑события объединены с финансовыми данными, бюджет распределяется по источникам, группам объявлений и ключам исходя из прибыли и возврата инвестиций, а не «где дешевле лид».
- Сравнение ROMI по кампаниям и сегментам аудитории.
- Оценка маржинальности по продуктам/категориям на уровне ключевых слов.
- Принятие решений «увеличивать/резать» бюджеты по фактам оплат.
3. Оптимизация рекламных систем на продажи, а не клики
Передача офлайн‑конверсий обратно в рекламные платформы (Google, Яндекс, VK, myTarget) через Enhanced Conversions/Offline Conversions/CRM-импорт меняет логику аукциона: алгоритмы учатся находить не «кликающих», а «покупающих». Это сокращает нецелевой трафик и ускоряет обучение стратегий tCPA/tROAS.
- Фиды конверсий с рева́лью и статусами сделок для автостратегий.
- Фильтрация лидов‑«мусора» (дубли, спам) на стороне CRM до импорта.
- Сегментация сигналов: первичная заявка, квалификация, оплата, допродажа.
4. Скорость реакции и управляемость ростом
Когда веб‑данные и CRM сходятся в одном дашборде, команда видит ежедневный P&L маркетинга. Вы замечаете, что новый креатив даёт много заявок, но проседает конверсия в оплату, и меняете таргетинг или оффер на следующий день, а не в конце месяца.
- Дэшборды: сводка по ROMI, CAC, CR к оплате, средний чек, маржа.
- Алерты по аномалиям: всплеск CPL, падение аппрува, рост доли отказов.
- Контроль SLA: скорость ответа, время до первого контакта и влияние на CR.
5. Гипотезы, сегментация и автоматизация, которые масштабируются
Связка открывает путь к коорт-анализу, RFM‑сегментации и look‑alike на основе «ценных» клиентов. Вы строите правила автоматического перераспределения бюджетов по прибыли, а креативы и лендинги тестируете на сегментах с наилучшим LTV, а не на «средней температуре».
- RFM и LTV‑сегментация для ремаркетинга и email/Push‑цепочек.
- Когортный анализ окупаемости по источникам и офферам.
- Автобюджетирование по целевому tROAS с учётом маржи.
- Единая схема UTM и идентификаторов (client_id/uid/click_id) во всех формах и звонках.
- Интеграция сайтов/приложений с аналитикой (GA4/Яндекс Метрика) и CRM/коллтрекингом.
- ETL-коннекторы или CDP для передачи данных и нормализации справочников.
- Импорт офлайн‑конверсий в рекламные системы с дедупликацией.
- Дашборды (Data Studio/Looker, Power BI, Tableau) и алерты.
«Главная ошибка — мерить эффективность по дешёвому лиду. В B2B и дорогих B2C решает качество, цикл сделки и маржа. Когда мы обучаем автостратегии на оплатах и валовой прибыли, растёт не только CR, но и средний чек: алгоритм находит аудитории, где ценность выше. Это невозможно без чистой склейки веб‑данных и CRM».
Эксперт: Анна Серебрякова, руководитель отдела аналитики в агентстве PerformanceCraft.
Как начать: план на 30 дней
- День 1–5: описать воронку, роли, KPI и согласовать словарь метрик.
- День 6–10: настроить передачу UTM и client_id в формы/звонки, включить коллтрекинг.
- День 11–15: интегрировать CRM, разметить статусы сделок и источники.
- День 16–20: собрать тестовый дашборд ROMI/CAC/CR к оплате по кампаниям.
- День 21–25: настроить импорт офлайн‑конверсий в рекламные системы.
- День 26–30: внедрить алерты, регламент качества данных и цикл гипотез.
Частые ошибки
- Несогласованные UTM и справочники источников — дубли и «прямой» трафик.
- Фокус на CPL вместо ROMI/LTV:CAC — неверные решения по бюджетам.
- Отсутствие дедупликации лидов и статусов — «накачанный» объём без продаж.
- Долгие задержки данных — автостратегии не учатся, гипотезы затягиваются.
- Нет ответственности за данные — никто не владеет качеством и процессом.
Итог: объединяя веб- и сквозную аналитику, вы синхронизируете маркетинг с деньгами, ускоряете принятие решений и учите рекламные системы оптимизироваться на прибыль. Это не проект «для галочки», а операционная система роста, где каждое действие измеримо в рублях.