Часто эффективность контекстной рекламы оценивают по количеству кликов или заявок. Однако в современном омниканальном мире потенциальный клиент проходит через несколько точек взаимодействия с брендом, прежде чем совершить покупку. Чтобы понять, какие кампании действительно влияют на доход, важно соотносить рекламные усилия с реальными бизнес-результатами. Сквозная аналитика помогает получить полное представление о том, какой вклад реклама вносит в прибыль компании.
Софья Ершова, Web-аналитик департамента контекстной и медийной рекламы Demis Group, рассказала на примерах, как правильно выбранные KPI и качественная отчетность позволяют значительно повысить доход.
Сквозная аналитика: быстрый старт или глубокая настройка
Если важно быстро запустить аналитику с минимальными настройками, стоит обратить внимание на готовые платформы вроде Roistat. Они автоматически агрегируют данные из рекламных каналов, веб-аналитики, CRM и телефонии, оставляя бизнесу только задачу анализа отчетов и корректировки маркетингового бюджета.
Плюсы: широкий спектр тарифных планов и готовых функций, возможность быстро начать работу без сложной настройки.
Минусы: трудности при подключении нестандартных CRM и периодические перебои в синхронизации с рекламными платформами.
Если бизнес требует индивидуального подхода или в команде есть аналитик, оптимальным решением станет Power BI. Этот инструмент дает возможность строить сложные отчеты, детализированные воронки, рассчитывать unit-экономику и сегментировать показатели по каналам и моделям атрибуции.
Особенности: Power BI требует правильной настройки базы данных, регулярного обновления и контроля корректности связей. Без специалиста поддерживать отчеты проблематично.
Преимущества: максимальная гибкость — можно отслеживать любые показатели без ограничений стандартных решений.
От первого взаимодействия до реальной ценности клиента
Аналитика сама по себе не увеличивает прибыль — это инструмент, который показывает, какие действия реально работают. Просто собирать данные недостаточно: важно выделять показатели, которые напрямую влияют на доход компании.
На старте многие ориентируются на CPL (стоимость лида) или CPO/CPS (стоимость заказа/продажи). Но эти цифры отражают лишь первое касание клиента и могут создавать иллюзию успеха. Истинная ценность проявляется в том, как реклама формирует долгосрочные отношения с клиентом: повторные покупки, удержание и суммарный доход. Для многих компаний ключевой метрикой становится LTV — пожизненная ценность клиента.
Сквозная аналитика позволяет смотреть дальше поверхностных метрик. Она помогает отслеживать дополнительные показатели, строить сложные омниканальные воронки и применять разнообразные модели атрибуции. При анализе контекстной рекламы стоит учитывать:
- конверсию не только первого, но и повторного клиента;
- роль кампании на каждом этапе воронки;
- конечный LTV и реальный вклад в доход.
Покупка редко происходит с первого клика:
- сначала клиент сталкивается с брендом в соцсетях;
- затем переходит по контекстной рекламе;
- позже возвращается через email-рассылку или push-уведомление;
- и в конечном итоге совершает покупку.
Сквозная аналитика дает возможность отследить каждый шаг клиента по всей воронке, понять, какой канал запустил интерес, а какой укрепил доверие. Без нее легко пропустить ключевые моменты, и даже успешная кампания может перестать приносить результаты, если убрать контекст — воронка начинает «проседать».
Например, заявки из Директа могут стоить 900 руб., почти в два раза дороже лидов из соцсетей. Но анализ LTV спустя несколько месяцев показывает: клиенты с контекста приносят больше прибыли за весь цикл. Это позволяет перераспределять бюджет в пользу каналов с долгосрочной отдачей.
Также аналитика помогает понять, что оффер в соцсетях может привлекать заявки лишь за счет скидок, а не ценности продукта. Дешевый лид приводит к продаже, но чтобы клиент стал постоянным, важно акцентировать внимание на других преимуществах.
Чтобы реально повысить отдачу от рекламы, стоит:
- внимательно проверять работу сайта и эффективность отдела продаж;
- анализировать, насколько ваше предложение выгодно и привлекательно на фоне конкурентов;
- постоянно экспериментировать с новыми инструментами, форматами и подходами, внедряя все, что может улучшить результат.
Как снизить стоимость лидов
На конкретных кейсах можно увидеть, как выявлять самые прибыльные сегменты, оценивать каналы и принимать решения, основанные на реальных данных, а не догадках.
Пример: продажа оборудования
Проект оказался достаточно сложным: сделки растягивались на 10-30 рабочих дней, а часть лидов поступала через визитки сотрудников, email и мессенджеры. Контекстная реклама привлекала заявки, но многие из них «зависали» в CRM и не доходили до менеджеров вовремя.
Чтобы навести порядок, мы внедрили систему тегирования: сразу отделяли качественные заявки от спама и привязывали источники трафика к конкретным менеджерам и этапам сделки. Дополнительно аудит с тайным покупателем выявил слабые места в отделе продаж и позволил скорректировать процесс взаимодействия с клиентами.
Для устранения разрыва между рекламой и продажами были выполнены ключевые шаги:
- настройка передачи UTM-меток и ClientID в CRM;
- учет оффлайн-конверсий;
- три месяца аккумулирования статистики без глобальных изменений, чтобы данные стали максимально точными.
Результаты анализа показали:
- заявки из РСЯ доходили до продажи через 20+ дней, при этом средний чек был выше среднего;
- 42% сделок начинались с товарных объявлений — они становились первым касанием;
- кампания на Поиске генерировала много лидов, но лишь 24% доходили до сделки, что делало ее неэффективной по прибыли.
После переработки структуры аккаунта доход вырос на 7% уже в первый месяц и на 19% за полгода без увеличения рекламного бюджета, а управление процессом стало прозрачным и управляемым.
Пример: доставка еды
Чтобы реально понять ценность каждого клиента на протяжении всего пути — от первого клика до финального заказа, мы задействовали Power BI. Каждое взаимодействие пользователя отслеживалось через комбинацию ClientID, userID и контактного телефона, что позволило сократить долю неопределенных пользователей до минимальных 3%.
Данные из всех рекламных источников собирались в единую панель и анализировались по множеству параметров: тип кампаний, форматы объявлений, таргетинг, устройства, площадки, социально-демографические характеристики, креативы и бюджетная стратегия. Дополнительно учитывались день и время показов, включая смены поваров, чтобы видеть реальную активность аудитории.
Благодаря продуманной структуре базы данных и тесной координации с командой клиента, за два месяца удалось перераспределить бюджет: самые результативные сегменты усилили, слабые — отключили. Итог впечатляет: при тех же расходах доход вырос на 18%.
Заключение
Вести контекстную рекламу без сквозной аналитики — все равно что управлять сложным механизмом с завязанными глазами. Вы двигаетесь, не понимая, что реально приносит результат. Когда данные из рекламных каналов, CRM и продаж собираются в единую систему, появляется полная картина: легко увидеть, какие инвестиции окупаются, а какие — теряются. Это не просто графики и таблицы, а важный инструмент стратегического планирования, оптимизации маркетинга и контроля бизнес-процессов.
На нестабильном рынке такая интеграция превращает интуитивные решения в управляемую стратегию: бюджет направляется туда, где каждый потраченный рубль приносит прибыль. Вы точно понимаете, какие каналы двигают продажи и где стоит усиливать ресурсы для максимальной отдачи.
