Сквозная аналитика — это сбор данных о клиентах от первого клика до покупки. Она помогает понять, какие каналы приносят заказы, сколько стоит лид и где можно сэкономить рекламный бюджет в BYN. В статье объясню, как собрать такие данные в RetailCRM и оценить результат на реальных примерах белорусских магазинов и сервисов.
Что именно измерять и зачем это важно
Пример: небольшой минский магазин одежды рекламируется в соцсетях и через контекст. Владелец видит входящие заявки, но не понимает, какая кампания приносит прибыль. Сквозная аналитика связывает рекламный клик с заказом в CRM: источник, кампания, ключевое слово, сумма покупки, возвраты.
Как сделать: настройте обязательные поля в карточке сделки — источник, utm_campaign, utm_source, стоимость заказа в BYN, статус возврата. Это даст таблицу, где можно считать CPL, средний чек и ROI по каналам.
Сбор данных: UTM, коллтрекинг и интеграции
Пример: салон красоты в Гомеле получает записи по телефону и через мессенджеры. Часть клиентов пришли с таргета, часть — из локального поиска. Без сквозки трудно понять, какие кампании приводят реальных клиентов.
Как сделать: введите сквозную схему UTM для всех рекламных объявлений и посадочных страниц. Для звонков подключите коллтрекинг и связку с CRM, чтобы в карточке сделки сохранялся источник звонка. Пошаговый гайд по настройке меток и цепочке «клик→сделка» можно найти в материале про настройку UTM‑меток и сквозную аналитику в OLChat.
Оценка эффективности и сокращение бюджета
Пример: интернет‑магазин бытовой техники в Бресте тратит много на рекламные кампании с низким коэффициентом конверсии. Аналитика по CRM показала, что одна кампания приносит много кликов, но низкий LTV покупателей.
Как сделать: рассчитайте стоимость лида и ROI по каждому каналу. Отфильтруйте каналы, где стоимость привлечения выше среднего чека с учётом возвратов и наценки. Поможет материал о расчёте ROI и оптимизации стоимости лида в CRM. На основе данных уменьшите ставки или перенаправьте бюджет в каналы с лучшим ROI.
Практический сценарий: локальная кампания для кафе в Минске
Пример: кафе запускает промо на завтраки для офиса по соседству. Сделали таргет и геокампанию. В CRM создали тег «завтраки» и поле «акция». После недели кампании видно, какие объявления привели посетителей, сколько повторных заказов и средний чек.
Как сделать: добавьте промо‑тег в заказ, сегментируйте клиентов по тегам и посчитайте LTV по сегменту «завтраки». Уберите объявления с низким конвертом, увеличьте частоту для тех, кто вернулся хотя бы раз.
Типичные ошибки
- Нет единых правил наименования UTM‑меток — данные расплывчатые.
- Не связывают звонки и веб‑формы с CRM — теряются офлайн‑заказы.
- Не учитывают возвраты и скидки при расчёте ROI.
- Слишком много каналов без анализа — бюджет расходуется хаотично.
- Отсутствие регулярной проверки корректности интеграций и полей в карточках.
3 шага, которые можно сделать на неделе:
- Прописать правила UTM для всех текущих кампаний и обновить ссылки в рекламных кабинетах.
- Добавить в карточку сделки обязательные поля: источник, utm_campaign, стоимость в BYN, тег акции; связать коллтрекинг с CRM.
- Посчитать CPL и ROI за последний месяц по 2–3 ключевым каналам и снизить ставки в тех, где ROI отрицательный.
Полезные ссылки: подробная инструкция по настройке UTM‑меток и сквозной аналитике в OLChat, а также методика для расчёта ROI и оптимизации стоимости лида.