Сквозная аналитика и отчётность для B2B

Что даёт сквозная аналитика

Сквозная аналитика — это связка из рекламных кабинетов, веб-аналитики, CRM и BI-инструмента, которая показывает весь путь клиента: от показа рекламного объявления до поступления денег на счёт. Вместо трёх отдельных отчётов (директолог показывает CPL, маркетолог — трафик, бухгалтерия — выручку) вы получаете единый дашборд, где каждый рубль, вложенный в канал, отслеживается до конкретной сделки.

Главный вопрос, на который отвечает сквозная аналитика: сколько реально стоит рубль выручки в каждом канале (ROMI, ДРР). Второй по важности: какие каналы работают в синергии — где контекст «готовит» клиента, которого закрывает ретаргетинг VK или органический поиск.

Для B2B с циклом сделки от 1 недели сквозная аналитика не «nice to have», а базовая инфраструктура: без неё любое решение о перераспределении бюджета делается по last-click данным, что обычно приводит к отключению самых ценных верхушек воронки.

Когда подходит:

• у вас 2+ рекламных канала, и вы хотите понимать их реальный вклад;
• цикл сделки от недели — last-click в Метрике вас обманывает;
• есть CRM, где ведутся лиды и сделки (AmoCRM, Bitrix24, HubSpot);
• маркетинговый бюджет от 200 000 ₽/мес — ниже аналитика тоже нужна, но дешевле купить простые дашборды, чем кастомную интеграцию.

Когда НЕ подходит:

• один канал, короткий цикл сделки, 20 лидов в месяц — хватает базовых отчётов Метрики;
• нет CRM и процессов квалификации — сначала нужно внедрить воронку продаж, потом аналитику;
• нет человека, который будет смотреть отчёты — красивый дашборд, который никто не открывает, это потраченные деньги.

Что входит в пакет

Анализ и стратегия

• Аудит текущей аналитики: счётчики Яндекс.Метрики, GA4, GTM, рекламные пиксели, события в CRM.
• Интервью с собственником и маркетологом: какие решения принимаются по данным сейчас, каких данных не хватает.
• Карта метрик: что считаем, на каком уровне воронки, с какой частотой обновления.
• Event-модель: какие действия пользователя на сайте и в CRM считаются значимыми, как они связаны между собой.
• Выбор архитектуры: простой стек (Метрика + CRM + Google Sheets) или полноценный (Метрика + GA4 + GTM + CRM + DataLens/Looker).
• План миграции от текущего состояния к целевому — обычно 3–4 недели.

Настройка

• Установка и проверка корректности Яндекс.Метрики и GA4 через Google Tag Manager.
• Настройка целей в Метрике и событий в GA4 — на каждый значимый шаг пользователя (просмотр страницы, клик по кнопке, отправка формы, нажатие на телефон).
• UTM-стратегия: единый формат меток для всех каналов, автоматизация разметки в рекламных кабинетах.
• Интеграция CRM (AmoCRM, Bitrix24, HubSpot) с аналитикой через API и webhooks — чтобы данные о сделках, суммах, этапах возвращались в систему.
• Настройка коллтрекинга (Calltouch, Comagic) — атрибуция звонков к рекламным источникам.
• Настройка event-tracking для квизов, чат-ботов и других конверсионных инструментов.

Дашборды и визуализация

• Основной дашборд в Yandex DataLens или Google Looker Studio — всё сводится в единый экран, обновление раз в сутки.
• Разрезы: по каналам, кампаниям, креативам, ключевым словам, устройствам, гео, временным промежуткам.
• Метрики: расход, клики, лиды, CPL, MQL, SQL, встречи, сделки, выручка, ROMI, ДРР, LTV, когортный retention.
• Отдельные дашборды для собственника (фокус на деньги и ROMI), маркетолога (фокус на воронку и CPL) и директолога (фокус на креативы и ставки).
• Настройка алертов на аномалии: резкое падение трафика, CPL × 1.5, аномально низкая конверсия.

Аналитика и отчётность

• Когортный анализ: как клиенты, пришедшие в марте, конвертируются через 1, 3, 6 месяцев.
• Атрибуция: сравнение last-click, first-click и data-driven моделей по одним и тем же данным.
• Еженедельные и ежемесячные отчёты с выводами: что делать, а не просто «вот цифры».
• Обучение команды клиента работе с дашбордами — 2 дня воркшопов после запуска.

Кто ведёт ваш проект

Аналитикой занимается специалист-подрядчик Media Ads под управлением проджект-менеджера. Проджект пишет ТЗ на дашборды совместно с маркетологом и собственником клиента, чтобы ни одна метрика не была «красивой, но бесполезной». Архитектурные решения — простой или сложный стек, выбор BI-платформы — принимает CEO Илья Сайков с учётом размера бизнеса клиента и реальной потребности.

Принцип work-to-result: проект не считается закрытым, пока клиент не пользуется дашбордами еженедельно и не принимает по ним решения. Мы делаем 2 дня воркшопов с командой клиента (маркетолог + собственник + отдел продаж) — показываем, как читать данные, какие вопросы задавать, как интерпретировать аномалии.

Все счётчики, доступы, дашборды оформляются на стороне клиента. Забрать проект у нас и передать внутреннему аналитику или другому подрядчику можно в любой момент — всё документируется в процессе работы.

Для кого

Собственники B2B 20–500 сотрудников, которым надоело смотреть разрозненные отчёты от директолога, таргетолога и бухгалтерии и сводить их в Excel. Мы собираем систему, где собственник за 5 минут видит общую картину: куда вложили, сколько получили, где точка роста.

Директора по маркетингу в компаниях с зрелой маркетинговой функцией, где нужно принимать решения на основе данных, а не интуиции. Сквозная аналитика — обязательная инфраструктура для любого performance-маркетинга в B2B.

Маркетологи и финансовые директора, которым нужен единый источник правды о маркетинговых затратах и их окупаемости. После внедрения — одна ссылка на дашборд вместо еженедельных разборок «почему цифры не сходятся».

Стоимость и сроки

Настройка сквозной аналитики под ключ — от 120 000 ₽ за проект (фиксированная цена, не подписка). В стоимость входят: аудит, проектирование, установка счётчиков, интеграция с CRM, 3 дашборда в DataLens или Looker Studio, обучение команды.

Сложные интеграции (нестандартные CRM, мультидоменные проекты, интеграция с 1С, кастомные ETL-пайплайны) — от 200 000 ₽. Подписка на BI-платформу — у Yandex DataLens есть бесплатный тариф, у Looker Studio тоже; платные возможности — от 0 до 3 000 ₽/мес.

Сроки — 6–7 рабочих дней для базового стека (Метрика + CRM + Google Sheets). Полноценный стек с DataLens и data-driven атрибуцией — 3 недели.

Ежемесячное сопровождение (мониторинг, правки, новые дашборды по запросу) — от 30 000 ₽/мес. Часто входит в пакет комплексной лидогенерации.

Типичные ошибки в нише

1. Last-click атрибуция для B2B с долгим циклом. Собственник смотрит в last-click отчёт, видит: «контекст принёс 80% лидов, ретаргетинг — 15%, SEO — 5%». Отключает SEO и SMM как «неокупаемые». Через полгода контекст дорожает, SEO не генерит органику, воронка рушится. Правильно: data-driven атрибуция, которая считает вклад каждого канала по всей цепочке касаний. Для B2B это обязательно — обычно вклад верхушки воронки (SEO, SMM, контекст на охват) в итоговые сделки 30–50%.

2. Аналитика без связи с CRM. Метрика показывает 500 лидов, CRM — 120 сделок. Цифры не сходятся, никто не понимает почему. Оказывается, 380 «лидов» в Метрике — это спам, дубли, некачественные заявки. Мы сводим данные: каждый лид в CRM связан с рекламным источником через UTM и Client ID Метрики — и в отчётах появляется метрика «квалифицированный лид (SQL)», а не просто «заявка».

3. Дашборды на 50 метрик, которые никто не смотрит. Классика: команда сделала красивый дашборд в Tableau/Power BI на 8 страниц, отчитались перед собственником, через 3 недели никто не открывает. Наш подход: 3 уровня дашбордов — для собственника (5 цифр: деньги, ROMI, рост), для маркетолога (воронка по каналам), для директолога (глубокая операционка). И KPI на то, что дашборд реально используется — метрика «количество открытий в неделю».

4. Отсутствие когортного анализа в LTV-нишах. Компания с повторными продажами (EdTech, подписки, B2B с сервисной моделью) меряет только CPL, игнорируя LTV. В итоге «дорогой» канал с высоким CPL, но приводящий клиентов с большой пожизненной ценностью, выглядит невыгодным. Мы настраиваем когортный анализ в DataLens/Looker: видим, как клиенты из каждого канала ведут себя через 3, 6, 12 месяцев — и оптимизируем на LTV/CAC, а не на CPL.

Почему Media Ads

Сквозная аналитика — одно из ключевых направлений Media Ads с 2020 года, когда в комплекс услуг добавили Яндекс.Директ и Google Ads. Без неё нет комплексной лидогенерации и нет SEO-продвижения с адекватной оценкой окупаемости — поэтому мы знаем, как строить аналитику именно для performance-маркетинга B2B. Основатель Илья Сайков (ilyasaykov.ru) разрабатывает архитектуру для крупных проектов лично.

Команда — 25 специалистов, каждый проджект глубоко понимает не только маркетинг, но и работу с данными. ООО «Медиа Эдс», ИНН 9722028812, ОГРН 1227700557127, работа по договору с закрывающими документами. Средний срок сотрудничества клиента с агентством — 3 года, и аналитика — обычно первое, что клиенты забирают с собой при смене подрядчика. Именно поэтому мы строим её прозрачно и на инструментах клиента, а не в своих закрытых системах.