Продолжая использовать данный сайт, вы соглашаетесь на использование файлов Cookie.
Настройка сквозной аналитики: как связать маркетинг с продажами и перестать сливать бюджет на рекламу
Содержание:
- Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна бизнесу?
- CRM-система как основной источник данных для сквозной аналитики
- Аналитика по звонкам: статический и динамический коллтрекинг
- Аналитика по заявкам из соцсетей и мессенджеров: как отслеживать заявки в Telegram, WhatsApp, Вконтакте, MAX?
- Популярные сервисы сквозной аналитики: кому подходят, что отслеживают и как интегрируются с CRM-системами
- Нужна ли сквозная аналитика вашей компании прямо сейчас?
- Технические особенности интеграции сквозной аналитики с CRM-системой
Проблема большинства компаний кроется в том, что отдел маркетинга и отдел продаж говорят на разных языках и опираются на разные метрики. Маркетолог смотрит на клики, CTR и стоимость заявки, а РОП на конверсии по этапам воронки продаж, средний чек, выполнение плана по продажам. При этом в конечном итоге бизнесу важна только выручка и ROI (окупаемость инвестиций).
Знакомая картина? Маркетолог на совещании с гордостью презентует отчет: «В этом месяце мы снизили стоимость лида на 30% и привели 500 новых заявок!». Кажется, что всё супер, работа проделана, цифры на руках. Но тут слово берет РОП и встреча начинает играть новыми красками: «Из этих 500 заявок 400 - нецелевые, до звонка дошли 50 человек, а купили трое. У меня менеджеры выгорели обзванивать этот мусор».
В итоге маркетинг обвиняет отдел продаж в том, что они не умеют продавать, продажи обвиняют маркетинг в мусорных и спам-лидах. Кто прав, кто виноват? - вопрос риторический. Но факт остается фактом: рекламный бюджет каждый месяц увеличивается, а прибыль компании — нет.
Знакомая картина? Маркетолог на совещании с гордостью презентует отчет: «В этом месяце мы снизили стоимость лида на 30% и привели 500 новых заявок!». Кажется, что всё супер, работа проделана, цифры на руках. Но тут слово берет РОП и встреча начинает играть новыми красками: «Из этих 500 заявок 400 - нецелевые, до звонка дошли 50 человек, а купили трое. У меня менеджеры выгорели обзванивать этот мусор».
В итоге маркетинг обвиняет отдел продаж в том, что они не умеют продавать, продажи обвиняют маркетинг в мусорных и спам-лидах. Кто прав, кто виноват? - вопрос риторический. Но факт остается фактом: рекламный бюджет каждый месяц увеличивается, а прибыль компании — нет.
Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна бизнесу?
Сквозная аналитика — это система анализа данных, которая позволяет отслеживать взаимодействие пользователя с продуктом на всех этапах продаж: от первого касания до совершения покупки. То есть сквозная аналитика — это полноценная система учета, главной задачей которой является склеивание между собой данных из разных систем и источников:
Часто сквозную аналитику путают со стандартными отчетами в Яндекс.Метрике или Google Analytics. Но Метрика видит только то, что происходит до момента, как человек оставил заявку на сайте. Как только клиент нажал кнопку «Отправить», для классических систем аналитики он перестает отслеживаться. Заключил ли он договор? Оплатил ли счет? Вернул ли товар? Стандартные отчеты это не отслеживают и не отражают. Да, в Яндекс.Метрике есть отдельный модуль с настройкой сквозной аналитики, но об этом мы поговорим позже.
Главный вопрос, как работает сквозная аналитика и как склеиваются данные?
Чтобы система поняла, что условный Иван Иванович, который купил у вас оборудование на 500 000 рублей, — это тот самый парень, который три недели назад кликнул по объявлению «купить станок со скидкой» в Яндексе, — происходит магия сквозного ID (Client ID/visit ID)
- Рекламных кабинетов (Яндекс.Директ, VK Ads, Авито и др.) — здесь живут данные о том, сколько денег потратили на каждое объявление.
- Каналов коммуникации (сайтов, лендингов, соцсетей, мессенжеров, телефонии) — здесь фиксируется поведение пользователя (откуда пришел, что смотрел, какой оффер сработал, какую форму заполнил).
- CRM-систем (amoCRM/Битрикс24) — здесь живут реальные деньги: этапы сделок, отказы, оплаты и повторные продажи.
Часто сквозную аналитику путают со стандартными отчетами в Яндекс.Метрике или Google Analytics. Но Метрика видит только то, что происходит до момента, как человек оставил заявку на сайте. Как только клиент нажал кнопку «Отправить», для классических систем аналитики он перестает отслеживаться. Заключил ли он договор? Оплатил ли счет? Вернул ли товар? Стандартные отчеты это не отслеживают и не отражают. Да, в Яндекс.Метрике есть отдельный модуль с настройкой сквозной аналитики, но об этом мы поговорим позже.
Главный вопрос, как работает сквозная аналитика и как склеиваются данные?
Чтобы система поняла, что условный Иван Иванович, который купил у вас оборудование на 500 000 рублей, — это тот самый парень, который три недели назад кликнул по объявлению «купить станок со скидкой» в Яндексе, — происходит магия сквозного ID (Client ID/visit ID)
Рассмотрим на примере:
Шаг 1: Иван Иванович кликает по рекламе. Система сквозной аналитики тут же присваивает ему уникальную цифровую метку — Client ID.
Шаг 2: Иван Иванович ходит по сайту и оставляет заявку. В этот момент система автоматически привязывает его Client ID к его имени и телефону.
Шаг 3: Заявка падает в CRM-систему. Менеджер видит карточку сделки, внутри которой уже зашита эта цифровая метка.
Шаг 4: Менеджер ведет клиента по воронке, совершает продажу и переводит сделку на этап «Успешно реализовано». В бюджете сделки отображается чек, например, 500 000 рублей.
Шаг 5: Сервис сквозной аналитики забирает эти 500 000 рублей из CRM, сопоставляет с тем самым Client ID и смотрит, из какого рекламного источника пришел клиент, какое объявление сработало, какой поисковой запрос вводил клиент, какая сумма была потрачена на привлечение клиента, какая конверсия у данной рекламной кампании, какая маржинальность лидов.
Таким образом, сквозная аналитика позволяет собрать по каждому рекламному каналу:
Такой объемный массив данных позволяет:
Маркетологу:
Шаг 1: Иван Иванович кликает по рекламе. Система сквозной аналитики тут же присваивает ему уникальную цифровую метку — Client ID.
Шаг 2: Иван Иванович ходит по сайту и оставляет заявку. В этот момент система автоматически привязывает его Client ID к его имени и телефону.
Шаг 3: Заявка падает в CRM-систему. Менеджер видит карточку сделки, внутри которой уже зашита эта цифровая метка.
Шаг 4: Менеджер ведет клиента по воронке, совершает продажу и переводит сделку на этап «Успешно реализовано». В бюджете сделки отображается чек, например, 500 000 рублей.
Шаг 5: Сервис сквозной аналитики забирает эти 500 000 рублей из CRM, сопоставляет с тем самым Client ID и смотрит, из какого рекламного источника пришел клиент, какое объявление сработало, какой поисковой запрос вводил клиент, какая сумма была потрачена на привлечение клиента, какая конверсия у данной рекламной кампании, какая маржинальность лидов.
Таким образом, сквозная аналитика позволяет собрать по каждому рекламному каналу:
- Расход бюджета — сколько денег потрачено с точностью до объявления и даже ключевого слова.
- Показы и Клики — базовый объем трафика.
- CTR — кликабельность объявлений (отношение кликов к показам).
- CPC — реальная стоимость одного клика.
- CPL — стоимость одной заявки.
- CPA — стоимость привлечения реального заказа или целевого действия.
- CAC — итоговая стоимость привлечения одного платящего клиента (все затраты на канал, деленные на количество реальных покупателей).
- ROI / ROMI (Return on Investment / Marketing Investment) — окупаемость инвестиций в маркетинг. Показывает, сколько рублей чистой прибыли или выручки принес каждый вложенный в рекламу рубль.
- LTV — пожизненная ценность клиента. Сколько денег приносит один покупатель за все время работы с ним.
- Первичные и повторные продажи — важно разделять две эти категории продаж, чтобы понимать, обращаются ли клиенты вновь в компанию.
- Выручка по первичным и повторным продажам.
- Доля рекламных расходов (ДРР) — отношение затрат на рекламу к полученному доходу. Показывает, какой процент от выручки уходит на маркетинг.
Такой объемный массив данных позволяет:
Маркетологу:
- Оптимизировать бюджет на основе ROI (окупаемости инвестиций), а не CPL (стоимости лида). Представьте две рекламных кампании: первая приносит лиды по 500 рублей, а вторая — по 2 500 рублей. Без сквозной аналитики маркетолог отключит вторую как слишком дорогую. Но на деле окажется, что лиды по 500 рублей ничего не покупают (ROI равен нулю), а лиды по 2 500 рублей приносят сделки на миллионы (ROI — 400%). Сквозная аналитика позволяет распределять бюджет туда, где есть реальные деньги.
- Обосновывать и защищать рекламный бюджет перед собственником. Маркетологу больше не нужно оправдываться фразами: «Ну, зато у нас выросли охваты и CTR хороший». Он открывает дашборд и показывает: «Мы вложили в Яндекс.Директ 200 000 рублей, а на выходе в CRM получили закрытых сделок на 1 200 000 рублей». Цифры говорят сами за себя.
- Управлять LTV (жизненным циклом клиента). Если клиент думает по 3–6 месяцев или покупает у вас регулярно (как в B2B или eCommerce), маркетолог может отследить, какая именно реклама привела клиента, который останется с компанией на годы и принесет максимальную прибыль.
- Давать корректную обратную связь по заявкам отделу маркетинга: какие каналы дают заявки, которые реально доходят до продажи, какая реклама приводит клиентов с высоким средним чеком, где реклама приводит много обращений, но мало продаж, какие источники дают больше отказов и тд.
- Говорить с отделом маркетинга и руководством компании на одном языке - на языке цифр и показателях в деньгах.
CRM-система как основной источник данных для сквозной аналитики
CRM-система — это сердце сквозной аналитики. Именно из CRM мы можем получить корректные данные по продажам: количестве успешных сделок и их бюджетам. Поэтому важно понимать, что без настроенной CRM (amoCRM / Битрикс24) и её корректного ведения, сквозная аналитика — это просто слив денег на саму аналитику. Как обычно у нас любят делать в бизнесе: сделали, чтобы сделать. Если менеджеры не ведут сделки, забывают менять этапы или не фиксируют чеки — аналитика не покажет вам ничего дельного… Аналитика лишь собирает и склеивает данные, но генерируют эти данные ваши менеджеры по продажам. Поэтому держим у себя в голове, что первично, а что вторично. Сначала грамотная корректная настройка и ведение CRM, а уже потом её связка со сквозной аналитикой для отслеживания эффективности маркетинга.
Как и описывали ранее, чтобы связать два разных мира: мир онлайн-маркетинга и мир реальных продаж, — системам нужен общий знаменатель. Например, в Яндекс.Метрике им как раз и выступает Client ID (уникальная цифровая метка пользователя), который позволяет связывать все данные по клиенту. У других систем этот показатель может называться иначе.
Как и описывали ранее, чтобы связать два разных мира: мир онлайн-маркетинга и мир реальных продаж, — системам нужен общий знаменатель. Например, в Яндекс.Метрике им как раз и выступает Client ID (уникальная цифровая метка пользователя), который позволяет связывать все данные по клиенту. У других систем этот показатель может называться иначе.
Но есть одно «но» — это проблема «смерти» данных, когда аналитика иногда теряет клиентов. В идеальном мире клиент зашел с ноутбука, сразу оставил заявку и купил. В реальности все гораздо сложнее, и здесь кроется главная боль маркетологов — разрыв сессий (Cross-Device).
Представьте сценарий:
Представьте сценарий:
- Предприниматель Игорь едет в метро, листает Telegram и видит рекламу ваших услуг. Кликает, переходит на сайт с телефона. Система выдает его телефону Client ID №1. Игорь посмотрел сайт, вдохновился, но оставлять заявку на ходу неудобно. Он закрывает вкладку.
- Вечером Игорь садится за рабочий ноутбук, вбивает название вашей компании в Яндексе, переходит на сайт и оставляет заявку. Ноутбук — это другое устройство. Система выдает ноутбуку Client ID №2.
- Заявка улетает в CRM с меткой Client ID №2 (источник: органический поиск Яндекса). Реклама в Telegram кажется системе неэффективной, ведь с нее не было заявок.
Поэтому продвинутая сквозная аналитика использует логику склеивания данных сразу по трем метрикам: Client ID, номеру телефона или email. Плюс у Яндекса есть огромная база данных (Яндекс ID). Если Игорь на телефоне залогинен в Яндекс.Почте, Яндекс.Музыке или Навигаторе, а вечером на ноутбуке открывает Яндекс.Браузер или заходит в ту же почту — Яндекс уже знает, что этот телефон и этот ноутбук принадлежат одному человеку. Рекламные системы передают в сквозную аналитику обогащенные данные в зашифрованном виде (хешированные профили), помогая связать разные устройства одного пользователя, даже если он не оставлял контактов на вашем сайте.
Поэтому сквозная аналитика легко склеивает эти два профиля и Client ID в один и понимает, что первое касание было из Telegram, а конверсия случилась через Яндекс. Таким образом, вы видите реальный вклад каждого канала в продажу и не отключаете Telegram, который на самом деле генерирует верхнюю часть воронки.
Поэтому сквозная аналитика легко склеивает эти два профиля и Client ID в один и понимает, что первое касание было из Telegram, а конверсия случилась через Яндекс. Таким образом, вы видите реальный вклад каждого канала в продажу и не отключаете Telegram, который на самом деле генерирует верхнюю часть воронки.
Аналитика по звонкам: статический и динамический коллтрекинг
Не все клиенты любят заполнять формы на сайте и ждать, когда с ними свяжутся. Некоторые хотят получить ответ на свой вопрос здесь и сейчас, поэтому сразу напрямую звонят в компанию.
Для классической аналитики такой клиент — невидимка. Человек пришел с дорогой контекстной рекламы, позвонил, купил на миллион рублей, но в отчете маркетолога этот лид будет числиться как прямой заход.
Чтобы связать телефонный звонок с конкретным рекламным объявлением, используют коллтрекинг (технологию отслеживания телефонных звонков).
Коллтрекинг делится на два типа: статический и динамический.
1. Статический коллтрекинг (подходит для офлайна или крупных каналов).
Здесь все максимально просто: один рекламный канал = один постоянный номер телефона.
Вы покупаете у сервиса несколько виртуальных номеров и жестко закрепляете их за конкретными рекламными площадками. Например:
И когда клиент звонит на номер +7 (495) 111-XX-XX, система мгновенно понимает, что этот звонок с билборда. В amoCRM или Битрикс24 автоматически создается сделка, в которую сразу подтягивается Client ID.
Для классической аналитики такой клиент — невидимка. Человек пришел с дорогой контекстной рекламы, позвонил, купил на миллион рублей, но в отчете маркетолога этот лид будет числиться как прямой заход.
Чтобы связать телефонный звонок с конкретным рекламным объявлением, используют коллтрекинг (технологию отслеживания телефонных звонков).
Коллтрекинг делится на два типа: статический и динамический.
1. Статический коллтрекинг (подходит для офлайна или крупных каналов).
Здесь все максимально просто: один рекламный канал = один постоянный номер телефона.
Вы покупаете у сервиса несколько виртуальных номеров и жестко закрепляете их за конкретными рекламными площадками. Например:
- Номер +7 (495) 111-XX-XX вы печатаете на билборде у дороги.
- Номер +7 (495) 222-XX-XX указываете в карточке компании на Авито.
- Номер +7 (495) 333-XX-XX вшиваете в профиль Яндекс.Карт.
И когда клиент звонит на номер +7 (495) 111-XX-XX, система мгновенно понимает, что этот звонок с билборда. В amoCRM или Битрикс24 автоматически создается сделка, в которую сразу подтягивается Client ID.
Плюсы: Это дешево (нужно мало номеров) и идеально подходит для наружной рекламы, полиграфии, радио или крупных контентных площадок.
Минусы: Нулевая детализация для диджитал-маркетинга. Вы узнаете, что клиент пришел из Яндекс.Директа, но никогда не поймете, по какому именно объявлению или ключевому слову он кликнул.
Минусы: Нулевая детализация для диджитал-маркетинга. Вы узнаете, что клиент пришел из Яндекс.Директа, но никогда не поймете, по какому именно объявлению или ключевому слову он кликнул.
2. Динамический коллтрекинг (высший пилотаж для диджитала).
Если статический коллтрекинг закрепляет номер за одним конкретным каналом, то динамический закрепляет номер за конкретным посетителем сайта прямо в данную секунду.
Как это работает:
- Ольга (пришла по рекламе кондиционеров) видит номер +7 (495) 111-XX-XX
- Алексей (зашел из поиска) видит номер +7 (495) 111-XX-XX
В ту же секунду, как менеджер поднимает трубку, в CRM создается карточка сделки. И в нее уже автоматически зашиты все маркеры: ClientID, кампания, объявление и ключевое слово. Как только Игорь договорит и уйдет с сайта, этот номер освобождается и выдается следующему вошедшему пользователю.
Если статический коллтрекинг закрепляет номер за одним конкретным каналом, то динамический закрепляет номер за конкретным посетителем сайта прямо в данную секунду.
Как это работает:
- Вы покупаете пул из нескольких номеров.
- На сайт устанавливается специальный скрипт.
- Когда на сайт одновременно заходят три пользователя, система моментально подменяет номер телефона на странице для каждого из них:
- Ольга (пришла по рекламе кондиционеров) видит номер +7 (495) 111-XX-XX
- Алексей (зашел из поиска) видит номер +7 (495) 111-XX-XX
- Игорь набирает номер +7 (495) 111-XX-XX. Система сразу отслеживает, что этот номер сейчас видит на экране только Игорь. А у Игоря ClientID №543, и пришел он по ключевому слову "купить радиатор со скидкой в МСК".
В ту же секунду, как менеджер поднимает трубку, в CRM создается карточка сделки. И в нее уже автоматически зашиты все маркеры: ClientID, кампания, объявление и ключевое слово. Как только Игорь договорит и уйдет с сайта, этот номер освобождается и выдается следующему вошедшему пользователю.
Плюсы: Вы получаете детальную аналитику по каждому звонку: источник звонка, рекламная кампания, объявление, ключевое слово.
Минусы: Придется потратиться на покупку и обслуживания N-го количества номеров, зависит от объема ежедневного трафика на вашем сайте. Чем больше посетителей сайта, тем больше номер необходимо приобрести.
Подключать статический или динамический коллтрекинг — зависит от задач и бюджета вашей компании.
Минусы: Придется потратиться на покупку и обслуживания N-го количества номеров, зависит от объема ежедневного трафика на вашем сайте. Чем больше посетителей сайта, тем больше номер необходимо приобрести.
Подключать статический или динамический коллтрекинг — зависит от задач и бюджета вашей компании.
Аналитика по заявкам из соцсетей и мессенджеров: как отслеживать заявки в Telegram, WhatsApp, Вконтакте, MAX?
И всё же, сегодня большая часть заявок поступает не через формы на сайте, не через звонки, а через обращения в соцсетях и мессенджерах. Клиентам гораздо проще и психологически легче перейти в тот же Telegram и задать свой вопрос.
Но для классического маркетинга в такой ситуации клиент проваливается в черную дыру. Как только клиент нажимает на кнопку соцсети или мессенджера и уходит с вашего сайта, то его цифровая метка (Client ID) умирает, а в мессенджере у вас появляется просто новый диалог с абстрактным клиентом.
Главная техническая проблема упирается в конфликт идентификаторов:
Задача сервиса аналитики — склеить ID визита с ID мессенджера внутри CRM-системы, что на деле оказывается не так просто и имеет свои ограничения.
Для связывания сессии сайта с диалогом в мессенджере сервисы сквозной аналитики чаще всего используют либо собственные мультивиджеты (всплывающие кнопки на сайте), либо скрипты динамической подмены ссылок (когда код аналитики на лету переписывает ссылки в ваших собственных кнопках).
Но логика передачи данных кардинально отличается в зависимости от архитектуры самого мессенджера:
1. Telegram: Механика Deep Linking.
Здесь связка работает наиболее изящно через встроенный механизм глубоких ссылок Telegram.
Когда пользователь кликает на иконку Telegram в виджете от сквозной аналитики, то система считывает ID его текущего визита на сайте. Ссылка на бота динамически преобразуется и дописывает к себе ID клиента.
Какие есть проблемы и нюансы:
2. WhatsApp: Костыль с промокодированием текста.
WhatsApp технически закрыт и не умеет принимать скрытые параметры (?start=) при переходе по ссылке wa.me. Чтобы обойти это ограничение сервисы сквозной аналитики вынуждены использовать механику текстовых кодов.
При клике на иконку WhatsApp на сайте, виджет сервиса сквозной аналитики генерирует ссылку с подставленным текстом сообщения: wa.me/number?text=Здравствуйте!%20Мой%20код%2045912.... Когда клиент проваливается в чат, у него в поле ввода уже вбит этот системный текст. На стороне CRM- системы, — модуль аналитики ждет входящее сообщение, парсит его регулярным выражением, забирает цифры 2045912, связывает диалог с визитом на сайте и только потом создает чистую сделку в CRM.
Какие есть проблемы и нюансы:
3. Вконтакте: Прямая интеграция по API и переходы с сайта.
Если клиент пишет в сообщения вашей группы Вконтакте, кликнув по рекламе внутри самой соцсети, то в таком случае связка данных будет работать стабильно по API. Вы подключаете сервис сквозной аналитики к вашему рекламному кабинету Вконтакте и прописываете динамические UTM-метки для каждого рекламного объявления. Когда пользователь пишет в сообщения группы, — Вконтакте передает это событие через Callback API, далее сервис аналитики перехватывает его, считывает маркер объявления, забирает внутренний VK User ID и отправляет сделку в CRM.
Если клиент не переходил по платным объявлениям, а просто нашел вашу группу через поиск во Вконтакте, то сквозная аналитика зафиксирует этот лид как органический трафик из соцсетей.
Какие есть проблемы и нюансы:
Если клиент пришел из рекламы на сайт, а потом нажал на иконку Вконтакте, чтобы написать вам, — стандартная API-интеграция соцсети бессильна. Сервис сквозной аналитики попытается подставить код в текст сообщения через свой виджеты или скрипт подмены ссылок. Но на смартфонах этот метод дает до 30-40% потери данных из-за особенностей открытия мобильного приложения VK (параметры ссылки просто затираются при перенаправлении).
4. MAX: Сквозная верификация по номеру телефона.
С MAX логика сквозной аналитики строится не вокруг автоматической передачи номера телефона сайту, а вокруг диплинков и чат-бота.
Когда пользователь кликает на иконку MAX в виджете на сайте, система может сформировать специальную ссылку на чат-бота MAX с дополнительным параметром — например, с ID визита, Client ID, UTM-меткой или внутренним маркером заявки. Пользователь переходит в MAX, запускает бота, а бот получает этот параметр и передает его дальше в CRM или сервис аналитики.
Какие есть проблемы и нюансы:
Но для классического маркетинга в такой ситуации клиент проваливается в черную дыру. Как только клиент нажимает на кнопку соцсети или мессенджера и уходит с вашего сайта, то его цифровая метка (Client ID) умирает, а в мессенджере у вас появляется просто новый диалог с абстрактным клиентом.
Главная техническая проблема упирается в конфликт идентификаторов:
- На сайте главным маркером ID клиента является сессия браузера, привязанная к кукам.
- В мессенджерах и соцсетях идентификатором является внутренний ID пользователя самой платформы.
Задача сервиса аналитики — склеить ID визита с ID мессенджера внутри CRM-системы, что на деле оказывается не так просто и имеет свои ограничения.
Для связывания сессии сайта с диалогом в мессенджере сервисы сквозной аналитики чаще всего используют либо собственные мультивиджеты (всплывающие кнопки на сайте), либо скрипты динамической подмены ссылок (когда код аналитики на лету переписывает ссылки в ваших собственных кнопках).
Но логика передачи данных кардинально отличается в зависимости от архитектуры самого мессенджера:
1. Telegram: Механика Deep Linking.
Здесь связка работает наиболее изящно через встроенный механизм глубоких ссылок Telegram.
Когда пользователь кликает на иконку Telegram в виджете от сквозной аналитики, то система считывает ID его текущего визита на сайте. Ссылка на бота динамически преобразуется и дописывает к себе ID клиента.
Какие есть проблемы и нюансы:
- Если клиент кликнул по кнопке, у него открылось приложение Telegram, и в этот момент счетчик сквозной метрики на сайте зафиксировал цель «Переход в мессенджер». Но в самом Telegram пользователь не нажал кнопку «Старт» (отвлекся, передумал). В отчете аналитики этот лид уже засчитан, а в вашей CRM-системе пусто. Из-за этого возникает первое расхождение: в аналитике лидов больше, чем реальных сделок в amoCRM или Битрикс24.
- Механика работает, только если ваш чат-бот подключен к CRM строго через официальный коннектор сервиса сквозной аналитики. Если у вас настроен сложный бот на стороннем конструкторе (SaleBot, BotHelp и др.), он может перехватить команду /start, но не передать скрытый маркер визита дальше в систему аналитики. Таким образом, цепочка разорвется.
2. WhatsApp: Костыль с промокодированием текста.
WhatsApp технически закрыт и не умеет принимать скрытые параметры (?start=) при переходе по ссылке wa.me. Чтобы обойти это ограничение сервисы сквозной аналитики вынуждены использовать механику текстовых кодов.
При клике на иконку WhatsApp на сайте, виджет сервиса сквозной аналитики генерирует ссылку с подставленным текстом сообщения: wa.me/number?text=Здравствуйте!%20Мой%20код%2045912.... Когда клиент проваливается в чат, у него в поле ввода уже вбит этот системный текст. На стороне CRM- системы, — модуль аналитики ждет входящее сообщение, парсит его регулярным выражением, забирает цифры 2045912, связывает диалог с визитом на сайте и только потом создает чистую сделку в CRM.
Какие есть проблемы и нюансы:
- Часть пользователей может удалить предзаполненный текст или заменить его своим сообщением. Стоит клиенту удалить код — и аналитика безвозвратно теряет этот лид. Он прилетит в CRM и потом отобразится в аналитике как «Прямой заход», хотя на самом деле клиент перешел по рекламе из Яндекса.
- Сервисы сквозной аналитики требуют, чтобы входящий поток сообщений из WhatsApp шел через их собственные шлюзы. Но если у вас в компании уже настроен профессиональный агрегатор чатов (например, Wazzup, Chat2Desk или онлайн-чат Битрикс24), то они начнут конфликтовать за право перехвата сообщения. Сторонний агрегатор может просто не отдать текст сообщения сервису сквозной аналитики для парсинга кода.
- Если пользователь кликает на WhatsApp с компьютера, у него открывается web.whatsapp.com. Из-за долгой прогрузки веб-интерфейса механика автоматической подстановки текста срабатывает нестабильно, что резко увеличивает процент потери меток.
3. Вконтакте: Прямая интеграция по API и переходы с сайта.
Если клиент пишет в сообщения вашей группы Вконтакте, кликнув по рекламе внутри самой соцсети, то в таком случае связка данных будет работать стабильно по API. Вы подключаете сервис сквозной аналитики к вашему рекламному кабинету Вконтакте и прописываете динамические UTM-метки для каждого рекламного объявления. Когда пользователь пишет в сообщения группы, — Вконтакте передает это событие через Callback API, далее сервис аналитики перехватывает его, считывает маркер объявления, забирает внутренний VK User ID и отправляет сделку в CRM.
Если клиент не переходил по платным объявлениям, а просто нашел вашу группу через поиск во Вконтакте, то сквозная аналитика зафиксирует этот лид как органический трафик из соцсетей.
Какие есть проблемы и нюансы:
Если клиент пришел из рекламы на сайт, а потом нажал на иконку Вконтакте, чтобы написать вам, — стандартная API-интеграция соцсети бессильна. Сервис сквозной аналитики попытается подставить код в текст сообщения через свой виджеты или скрипт подмены ссылок. Но на смартфонах этот метод дает до 30-40% потери данных из-за особенностей открытия мобильного приложения VK (параметры ссылки просто затираются при перенаправлении).
4. MAX: Сквозная верификация по номеру телефона.
С MAX логика сквозной аналитики строится не вокруг автоматической передачи номера телефона сайту, а вокруг диплинков и чат-бота.
Когда пользователь кликает на иконку MAX в виджете на сайте, система может сформировать специальную ссылку на чат-бота MAX с дополнительным параметром — например, с ID визита, Client ID, UTM-меткой или внутренним маркером заявки. Пользователь переходит в MAX, запускает бота, а бот получает этот параметр и передает его дальше в CRM или сервис аналитики.
Какие есть проблемы и нюансы:
- Пользователь может нажать на иконку MAX на сайте, перейти в мессенджер, но не запустить бота и не написать сообщение. В аналитике при этом может сработать цель «Клик на мессенджер», но реального обращения в CRM не появится. Поэтому важно отдельно разделять клики по кнопке и фактические лиды из MAX.
- Маркер визита может потеряться, если бот или интеграция настроены неправильно. Если в ссылке на мессенджер MAX не передается payload, бот его не обрабатывает или CRM не сохраняет этот параметр в карточку сделки, то обращение попадет в CRM без источника. В результате заявка может отобразиться как прямой заход, органика или неопределенный источник, хотя пользователь изначально пришел с рекламы.
- Если пользователь открывает сайт из другого приложения, встроенный браузер может ограничивать работу cookies, UTM-меток и скриптов аналитики. Из-за этого сервису сложнее понять, откуда именно пришел клиент.
Популярные сервисы сквозной аналитики: кому подходят, что отслеживают и как интегрируются с CRM-системами
На российском рынке существует несколько популярных сервисов сквозной аналитики:
1. Roistat.
Roistat представляет собой классическую модель закрытого аналитического хранилища, которая агрегирует все данные на своих серверах. Отличительная особенность Roistat — это широкий выбор инструментов и возможностей, начиная от сквозной аналитики и коллтрекинга и заканчивая более мелкими опциями вроде ловца лидов и мультивиджетами.
1. Roistat.
Roistat представляет собой классическую модель закрытого аналитического хранилища, которая агрегирует все данные на своих серверах. Отличительная особенность Roistat — это широкий выбор инструментов и возможностей, начиная от сквозной аналитики и коллтрекинга и заканчивая более мелкими опциями вроде ловца лидов и мультивиджетами.
В основе работы Roistat лежит классический ETL-процесс (извлечение, преобразование и загрузка данных). Сервис выступает центральным хранилищем, объединяющим три независимых информационных слоя:
Основные возможности Roistat:
Интеграция с флагманскими CRM-системами (amoCRM/Битрикс24) является сильной стороной Roistat за счет готовых модулей расширения:
Как вы видите, плюсов у Roistat действительно много, но что по минусам? Главный минус — это высокий ценовой порог для входа. Тарифная сетка привязана к объему визитов на сайт. При высоком околоцелевом или информационном трафике стоимость подписки резко возрастает. Также требуется тщательная настройка сервиса под ваши задачи и дальнейшее обучение сотрудников, что делает систему мало подходящей для микро и малого бизнеса.
- Поведенческий слой (Веб-аналитика): Собственный счетчик Roistat, установленный на сайте, фиксирует каждый визит, присваивает пользователю уникальный Client ID и собирает цифровой след: источник перехода, UTM-метки, глубину просмотра и устройство.
- Финансовый слой маркетинга (Рекламы): Посредством официальных API-интеграций (доступно более 200 готовых коннекторов, включая Яндекс.Директ, VK Рекламу, Авито и др.) Roistat ежедневно скачивает точные данные о расходах, показах и кликах с детализацией до конкретного ключевого слова или баннера.
- Финансовый слой продаж (CRM): Интеграция с CRM-системами (amoCRM, Битрикс24 и др.) позволяет вытягивать реальный статус сделки, сумму оплаты, повторные продажи и причины отказов.
Основные возможности Roistat:
- Сквозная аналитика. Roistat формирует интерактивные табличные отчеты по 80+ метрикам, которые можно кастомизировать и гибко настраивать под свои задачи. Это позволяет оценивать эффективность каналов на основе чистой прибыли и показателей ROI. Также система позволяет отслеживать выручку по первичным и повторным продажам, что также важно, чтобы понимать, какая категория клиентов приносит больше продаж.
- Мультиканальная аналитика. Система моделирует ассоциированные конверсии и показывает полную цепочку касаний пользователя, если он сначала перешел с рекламы блогера, затем вернулся через контекст, а купил после перехода из таргетированной рекламы.
- Когортный анализ помогает оценивать поведение групп пользователей, совершивших первое касание в определенный промежуток времени. Инструмент незаменим в бизнесах с длинным циклом сделки (от 6 месяцев) для отслеживания повторных продаж и динамики изменения LTV.
- Коллтрекинг для отслеживания заявок по звонкам и их связке с онлайн-рекламой или офлайн-носителями.
- Речевая аналитика. Модуль искусственного интеллекта, который транскрибирует аудиозаписи разговоров менеджеров в текст и автоматически анализирует их на предмет нарушений скрипта, триггерных фраз, жалоб или слов-маркеров («дорого», «скидка») без необходимости прослушивания звонков вручную.
- Онлайн-чат для сайта и Мультивиджеты — это инструменты захвата лидов (кнопки мессенджеров, формы обратного звонка), которые работают на скрипте Roistat и гарантируют бесшовную передачу ID визита в CRM без риска потери меток на стыке сторонних плагинов.
- Управление ставками (биддер). Система пересчитывает стоимость клика на поиске каждые несколько минут, ориентируясь не на CTR или конверсию сайта, а на заданные бизнес-цели по окупаемости (ROMI) и маржинальности конкретных товаров в CRM.
Интеграция с флагманскими CRM-системами (amoCRM/Битрикс24) является сильной стороной Roistat за счет готовых модулей расширения:
- Двусторонняя синхронизация по расписанию. Сервис настраивает постоянный обмен данными. В сторону CRM уходит информация о маркетинговом источнике (записывается в системное поле roistat), а обратно в аналитику затягиваются финансовые показатели сделок.
- Работа со сложными воронками. Платформа умеет корректно считывать мультиворонки в Битрикс24 и amoCRM. Если лид сначала попадает в воронку квалификации, затем переходит в производство, а далее в регулярное обслуживание — Roistat видит это как единый жизненный цикл клиента, не дублируя сделки.
- Учет отказов. При настройке интеграции Roistat просит сопоставить стадии закрытия сделок. Если менеджер переводит сделку в статус «Не реализовано», система аналитики считывает ID причины отказа. Это позволяет маркетологу строить отчеты по «мусорным» кампаниям, которые дают высокий CPL на этапе заявки, но массово бракуются отделом продаж с тегом «Нецелевой/Спам».
Как вы видите, плюсов у Roistat действительно много, но что по минусам? Главный минус — это высокий ценовой порог для входа. Тарифная сетка привязана к объему визитов на сайт. При высоком околоцелевом или информационном трафике стоимость подписки резко возрастает. Также требуется тщательная настройка сервиса под ваши задачи и дальнейшее обучение сотрудников, что делает систему мало подходящей для микро и малого бизнеса.
2. UIS (CoMagic).
UIS представляет собой единую платформу, объединяющую виртуальную АТС (ВАТС), омниканальную систему связи, коллтрекинг и модуль сквозной бизнес-аналитики.
UIS представляет собой единую платформу, объединяющую виртуальную АТС (ВАТС), омниканальную систему связи, коллтрекинг и модуль сквозной бизнес-аналитики.
UIS реализует принцип работы в «едином окне», консолидируя три информационных потока:
Инструменты UIS делятся на аналитические модули и сервисы обеспечения прямой связи:
С функционалом познакомились, а что по минусам? Первое — это настройка отчетов. Первичный интерфейс требует обучения и достаточно сложной глубокой настройки. Второе — это полная привязка к экосистеме UIS, так как для раскрытия 100% потенциала сквозной аналитики, компанию желательно полностью перевести на их виртуальную АТС и телефонию, установить омнивиджет на сайт, что не всегда возможно. Достаточно сложно выстроить работу по передаче корректных данных из соцсетей и мессенджеров в CRM, может потребоваться длительная настройка и тестирование.
В целом, UIS является одной из самых сильных систем сквозных аналитик (наравне с Roistat), при этом с отличным соотношением “цена-качество”.
- Маркетинговые расходы (интеграции с рекламой). Сервис автоматически собирает данные по кампаниям, объявлениям и расходам из Яндекс.Директ, VK Рекламы, MyTarget, Авито и других платформ.
- Данные о коммуникациях. Скрипт UIS на сайте определяет источник сессии и связывает в единую цепочку все точки контакта. Все звонки, формы, заявки и чаты с одним и тем же клиентом объединяются в хронологический трек, даже если каналы общения менялись.
- Данные о продажах. UIS подтягивает из amoCRM, Битрикс24 или специализированных отраслевых систем данные о конверсиях по воронке продаж, бюджетах, стадиях сделок.
Инструменты UIS делятся на аналитические модули и сервисы обеспечения прямой связи:
- Коллтрекинг. Обладая собственной телекоммуникационной инфраструктурой и пулами номеров, UIS обеспечивает самый устойчивый на рынке статический и динамический коллтрекинг. Система динамически подменяет номера под каждого пользователя на сайте, сопоставляя телефонный звонок с сессией, вплоть до конкретного ключевого слова в Яндекс.Директ. Встроена автоматическая защита от спам-звонков, чтобы нецелевой мусор не искажал статистику конверсии. Также у виртуальной телефонии UIS сильно развита речевая аналитика с искусственным интеллектом. Нейросетевые модели расшифровывают речь в текст, анализируют основные метрики разговора и затем на основе этих данных уже строят дашборды, детальные отчеты по эффективности сотрудников, выставляют оценки звонкам и тд.
- Омниканальный чат-агрегатор. Собственные виджеты онлайн-чатов для сайта, формы сбора заявок и интеграции с мессенджерами работают на одном ядре со счетчиком аналитики, что минимизирует конфликты скриптов при передаче данных.
- Инструменты гибкой фильтрации и кастомизации отчетов. Интерфейс отчетов сквозной аналитики UIS оснащен глубоким набором контролей для маркетологов и руководителей: сравнение периодов, сегментация по типам и видам обращений, настройка измерений и столбцов. Вы сможете проводить когортный анализ, отслеживать доходы по первичным и повторным продажам и глубоко погружаться в данные по каждой совершенной продаже.
С функционалом познакомились, а что по минусам? Первое — это настройка отчетов. Первичный интерфейс требует обучения и достаточно сложной глубокой настройки. Второе — это полная привязка к экосистеме UIS, так как для раскрытия 100% потенциала сквозной аналитики, компанию желательно полностью перевести на их виртуальную АТС и телефонию, установить омнивиджет на сайт, что не всегда возможно. Достаточно сложно выстроить работу по передаче корректных данных из соцсетей и мессенджеров в CRM, может потребоваться длительная настройка и тестирование.
В целом, UIS является одной из самых сильных систем сквозных аналитик (наравне с Roistat), при этом с отличным соотношением “цена-качество”.
3. Яндекс.Метрика.
Яндекс.Метрика представляет собой бесплатную экосистемную модель сквозной аналитики, глубоко интегрированную в общую рекламную среду Яндекса.
Яндекс.Метрика представляет собой бесплатную экосистемную модель сквозной аналитики, глубоко интегрированную в общую рекламную среду Яндекса.
В основе работы сквозной аналитики Яндекс.Метрики лежит логика обогащения данных и сопоставления идентификаторов. Система объединяет информационные слои без построения сложного стороннего хранилища:
Основные возможности Яндекс.Метрики:
Из-за того, что система бесплатная, очевидно, что её функционал ограничен в сравнении с профессиональными узкопрофильными системами сквозной аналитики. Из минусов, первое — отсутствие встроенного коллтрекинга. Чтобы учитывать звонки в сквозной аналитике, вам придется отдельно покупать сторонний коллтрекинг (например, UIS) и настраивать цепочку интеграции между коллтрекингом, CRM и метрикой. Второе — ограниченная кастомизация и глубина отчетов. Вы не сможете построить сложные когорты под специфический бизнес, детально рассчитать долгосрочный LTV по годам или настроить мультиканальные модели атрибуции с кастомным распределением весов. И третье — платформа идеально работает с трафиком из Яндекса, но автоматическое сведение расходов из других источников (соцсети, мессенджеры, инфлюенс-маркетинг) требует ручных манипуляций или платных сторонних коннекторов.
- Поведенческий слой (Веб-аналитика). Базовый счетчик Метрики, установленный на сайте, фиксирует визиты и автоматически присваивает каждому посетителю маркер Client ID. Параллельно Яндекс сопоставляет пользователя со своим внутренним зашифрованным профилем (Яндекс ID), отслеживая его поведение на разных устройствах (Cross-Device).
- Финансовый слой маркетинга (Рекламы). Расходы, показы и клики из Яндекс.Директа подтягиваются в Метрику автоматически в режиме реального времени. Данные из сторонних рекламных кабинетов (VK Реклама, Авито и др.) загружаются либо вручную через CSV-файлы, либо через коннекторы сторонних интеграторов.
- Финансовый слой продаж (CRM). Метрика забирает данные напрямую из CRM-системы. В момент, когда клиент оставляет контакты, его Client ID передается в amoCRM или Битрикс24. При переходе сделки на новый этап или при её оплате CRM отправляет вебхук обратно в Метрику, передавая статус, ID сделки и сумму выручки.
Основные возможности Яндекс.Метрики:
- Отчеты по сквозной аналитике и ROI. Система формирует базовые наглядные отчёты («Источники, сочетающие расходы и доходы», «Директ, расходы и доходы»), где сопоставляются затраты на рекламу с реальной выручкой из CRM, автоматически рассчитывая ROI и ДРР.
- Автоматическое обучение рекламных кампаний. Собранные данные из CRM используются как цели в Яндекс.Директе. Вы можете настроить стратегию «Оптимизация конверсий» или «Целевая рентабельность инвестиций», и алгоритм Директа начнет самостоятельно повышать ставки для той аудитории, которая гарантированно платит в вашей CRM, и отсекать нецелевой трафик. Но такая автоматизация больше подходит для e-commerce, так как для эффективной работы необходимо, чтобы было более 10 достижений целей каждую неделю.
- Кросс-девайс аналитика (Cross-Device). Благодаря огромной базе авторизованных пользователей в экосистеме Яндекса (Почта, Музыка, Навигатор, Браузер), Метрика способна склеить визит Игоря, который днем листал рекламу со смартфона в метро, а вечером оставил заявку и купил товар с рабочего ноутбука. Сделка будет корректно отнесена к первоначальному рекламному объявлению.
- Анализ ценности клиентов. Метрика позволяет динамически передавать из CRM разную ценность для каждого этапа воронки. Например, этап «Квалифицирован» может весить 1 000 рублей, а этап «Успешно реализовано» — 50 000 рублей, помогая системе точнее распределять приоритеты в оптимизации рекламы.
Из-за того, что система бесплатная, очевидно, что её функционал ограничен в сравнении с профессиональными узкопрофильными системами сквозной аналитики. Из минусов, первое — отсутствие встроенного коллтрекинга. Чтобы учитывать звонки в сквозной аналитике, вам придется отдельно покупать сторонний коллтрекинг (например, UIS) и настраивать цепочку интеграции между коллтрекингом, CRM и метрикой. Второе — ограниченная кастомизация и глубина отчетов. Вы не сможете построить сложные когорты под специфический бизнес, детально рассчитать долгосрочный LTV по годам или настроить мультиканальные модели атрибуции с кастомным распределением весов. И третье — платформа идеально работает с трафиком из Яндекса, но автоматическое сведение расходов из других источников (соцсети, мессенджеры, инфлюенс-маркетинг) требует ручных манипуляций или платных сторонних коннекторов.
4. Calltouch.
Calltouch — один из крупнейших игроков на российском рынке, который эволюционировал из узкоспециализированного сервиса коллтрекинга в масштабную экосистему сквозной бизнес-аналитики.
Calltouch — один из крупнейших игроков на российском рынке, который эволюционировал из узкоспециализированного сервиса коллтрекинга в масштабную экосистему сквозной бизнес-аналитики.
Платформа собирает данные по классической трехслойной ETL-модели в едином окне: поведенческий слой, маркетинговый слой и слой продаж.
Основные возможности Calltouch:
Calltouch обладает удобными коннекторами для двусторонней интеграции с amoCRM и Битрикс24. Синхронизация работает без задержек и умеет автоматически склеивать дубли сделок, распределять лиды по разным воронкам и выгружать из CRM причины отказов для анализа нецелевого трафика.
Из минусов — у Calltouch достаточно сложный интерфейс с обилием профессиональных метрик, требующий обучения маркетологов. Плюс, по субъективному мнению, интерфейс очень устаревший и требующий серьезной переработки.
Основные возможности Calltouch:
- Глубокая кастомизация и гибкие дашборды. Интерфейс позволяет конструировать кастомные отчеты любой сложности. Доступны продвинутые срезы: отчет по сайтам-донорам, когортный анализ, типам продаж и тд.
- Многоканальные последовательности. Сервис показывает полную историю взаимодействий пользователя с компанией перед совершением покупки.
- Автоматическое тегирование звонков. Собственная продвинутая система речевой аналитики на базе машинного обучения позволяет не просто переводить речь в текст, но и самостоятельно определяет тип звонка (целевой/нецелевой, продажа/спам/жалоба) по тональности и ключевым фразам, проставляя автоматические теги.
- Лид-генерация и виджеты захвата: Встроенная линейка инструментов (форма обратного звонка, кнопки соцсетей, умные поп-апы «Ловец лидов»), которые работают на едином скрипте и гарантируют высокую точность передачи сессии.
- Оптимизатор рекламы. Сервис сквозной аналитики имеет собственный биддер для управления ставками на поиске и в сетях Яндекса, который умеет автоматически пересчитывать стратегии на основе данных о конечной прибыли.
Calltouch обладает удобными коннекторами для двусторонней интеграции с amoCRM и Битрикс24. Синхронизация работает без задержек и умеет автоматически склеивать дубли сделок, распределять лиды по разным воронкам и выгружать из CRM причины отказов для анализа нецелевого трафика.
Из минусов — у Calltouch достаточно сложный интерфейс с обилием профессиональных метрик, требующий обучения маркетологов. Плюс, по субъективному мнению, интерфейс очень устаревший и требующий серьезной переработки.
5. Callibri.
Если Calltouch и Roistat ориентированы на крупный трафик и сложные аналитические срезы, то Callibri создавался как максимально понятное, доступное решение для малого и среднего бизнеса.
Если Calltouch и Roistat ориентированы на крупный трафик и сложные аналитические срезы, то Callibri создавался как максимально понятное, доступное решение для малого и среднего бизнеса.
Продукт объединяет под одним капотом инструменты МультиТрекинга (коллтрекинг, email-трекинг), МультиЧата (виджеты коммуникаций) и модуль сквозной аналитики.
Основные возможности Callibri:
Интеграция ориентирована на простую автоматизацию. При любом обращении (звонок, чат, письмо) Callibri мгновенно отправляет событие в amoCRM или Битрикс24, создает контакт/сделку и заполняет карточку данными по клиенту (Client ID).
Из объективных минусов — это отсутствие сложных аналитических инструментов ( нет глубокого когортного анализа, прогнозирования LTV или построения кастомных многоэтапных моделей атрибуции), менее продвинутая речевая аналитика по сравнению с лидерами рынка, ограниченные возможности для автоматического управления крупными рекламными бюджетами. Еще один важный нюанс кроется в том, что Callibri больше заточна под аналитику обращений, а не под сложную CRM-архитектуру. Если у компании сложная структура продаж, например: первичная квалификация → консультация → КП → договор → производство → внедрение → допродажи → сопровождение → повторная продажа, то одного стандартного отчета по обращениям и сделкам может быть недостаточно. Данные передаются только по первому обращению, для простой модели это нормально: пришел новый лид, создалась сделка, источник зафиксировался.
Но в сложных продажах клиент может:
И здесь уже важно не только первое обращение, а вся история касаний и переходов между воронками. Если бизнесу нужно детально разбирать повторные обращения, несколько сделок на одного клиента, разные продукты и длинный цикл продаж, стандартной логики Callibri может не хватить без дополнительной настройки.
Но при этом всем сквозная аналитика Callibri имеет низкий порог входа, который может перекрыть все минусы. Стоимость пакета сквозной аналитики начинается от 1 000 рублей в месяц, что делает его доступным для микробизнеса и локальных компаний.
Основные возможности Callibri:
- Базовая сквозная аналитика по 17 параметрам: ROI, CPO, ROAS и ДРР. В интерфейсе нет избыточных настроек, данные легко фильтруются и сортируются.
- МультиЧат — это единый виджет на сайте, который собирает в одно окно сообщения из Telegram, WhatsApp, VK, Авито и встроенного онлайн-консультанта. Все обращения отображаются в разделе «Диалоги» внутри Callibri. Но данный вариант неудобен для менеджеров, так как всю коммуникацию с клиентами они в 90% случаев ведут именно через CRM-систему. Если подключить CRM-Чат Callibri, то менеджеры смогут обрабатывать переписки внутри CRM — без переключения в личный кабинет Callibri.
- МультиТрекинг, который включает в себя стабильный динамический и статический коллтрекинг, а также Email-трекинг (динамическую подмену адресов электронной почты на сайте), что критично для B2B-компаний, где клиенты часто отправляют ТЗ или заявки на почту напрямую.
Интеграция ориентирована на простую автоматизацию. При любом обращении (звонок, чат, письмо) Callibri мгновенно отправляет событие в amoCRM или Битрикс24, создает контакт/сделку и заполняет карточку данными по клиенту (Client ID).
Из объективных минусов — это отсутствие сложных аналитических инструментов ( нет глубокого когортного анализа, прогнозирования LTV или построения кастомных многоэтапных моделей атрибуции), менее продвинутая речевая аналитика по сравнению с лидерами рынка, ограниченные возможности для автоматического управления крупными рекламными бюджетами. Еще один важный нюанс кроется в том, что Callibri больше заточна под аналитику обращений, а не под сложную CRM-архитектуру. Если у компании сложная структура продаж, например: первичная квалификация → консультация → КП → договор → производство → внедрение → допродажи → сопровождение → повторная продажа, то одного стандартного отчета по обращениям и сделкам может быть недостаточно. Данные передаются только по первому обращению, для простой модели это нормально: пришел новый лид, создалась сделка, источник зафиксировался.
Но в сложных продажах клиент может:
- сначала написать в чат;
- потом позвонить;
- потом вернуться через рекламу;
- потом оставить заявку на другой продукт;
- потом попасть в другую воронку;
- потом совершить повторную покупку.
И здесь уже важно не только первое обращение, а вся история касаний и переходов между воронками. Если бизнесу нужно детально разбирать повторные обращения, несколько сделок на одного клиента, разные продукты и длинный цикл продаж, стандартной логики Callibri может не хватить без дополнительной настройки.
Но при этом всем сквозная аналитика Callibri имеет низкий порог входа, который может перекрыть все минусы. Стоимость пакета сквозной аналитики начинается от 1 000 рублей в месяц, что делает его доступным для микробизнеса и локальных компаний.
6. Битрикс24 и ее встроенный модуль сквозной аналитики.
Отдельный бы хотелось затронуть Битрикс24. Система давно перестал быть просто CRM-системой и сегодня предлагает собственный встроенный модуль сквозной аналитики, который работает внутри единой экосистемы. Это снимает часть головной боли по связке сторонних сервисов.
Отдельный бы хотелось затронуть Битрикс24. Система давно перестал быть просто CRM-системой и сегодня предлагает собственный встроенный модуль сквозной аналитики, который работает внутри единой экосистемы. Это снимает часть головной боли по связке сторонних сервисов.
К разделу «Сквозная аналитика» можно подключить рекламные кабинеты (Яндекс.Директ, ВКонтакте), мессенджеры, настроить подмену email-адресов и номеров телефонов (встроенный коллтрекинг).
Поскольку аналитика встроена прямо в CRM, проблема передачи Client ID между разными серверами отпадает. Битрикс24 сам ловит UTM-метки с подключенных каналов (включая свои же виджеты чатов и форм) и сразу привязывает их к сделке.Самый надежный способ сбора данных с соцсетей и мессенджеров — использовать виджет «Открытых линий» Битрикс24. Когда клиент нажимает кнопку мессенджера или соцсети в виджете, — Битрикс сам прокидывает параметры визита (UTM-метки и источник) прямо в диалог и, следовательно, в сделку. Это работает бесшовно и без сторонних коннекторов.
Но если вам визуально не подходят кнопки виджета, то вы можете вшить скрипт для отслеживания события в сами кнопки. Но даже если параметры передаются в момент клика, мессенджер (особенно при переходе на мобильном устройстве в приложение) всё равно может обрезать хвост ссылки. Поэтому даже при использовании скрипта риск потерять источник на iOS остается.
Также стоит отметить обновление Битрикс24 «Космос», в котором появился мощный BI-конструктор, позволяющий строить сложные дашборды и кастомные отчеты по любым полям из CRM без привлечения программистов. Ну и еще один плюс, что модуль сквозной аналитики уже включен в базовый функционал Битрикс24, и за него не придется отдельно доплачивать.
Но при всех плюсах, минусы все же имеются. Встроенная аналитика Битрикс24 отлично закрывает базовые потребности микро и малого бизнеса, иногда среднего бизнеса, но уступает узкопрофильным гигантам (Roistat, Calltouch, UIS) в сложных мультиканальных моделях атрибуции, глубоком когортном анализе и тонкой настройке биддеров. Также Битрикс24 по умолчанию использует простую модель атрибуции (обычно «последний клик»). Он не умеет строить такие сложные модели, как Roistat (где можно посмотреть, как пользователь сначала зашел с поиска, потом прочитал статью, а купил после ретаргетинга).
Выбор сквозной аналитики зависит от ряда параметров: от вашего запроса, бюджета, ниши, бизнес-процесса, уровня автоматизации, готовности компании к внедрению, от того, что для вас принципиально важно, а на что вы готовы закрыть глаза.
Поскольку аналитика встроена прямо в CRM, проблема передачи Client ID между разными серверами отпадает. Битрикс24 сам ловит UTM-метки с подключенных каналов (включая свои же виджеты чатов и форм) и сразу привязывает их к сделке.Самый надежный способ сбора данных с соцсетей и мессенджеров — использовать виджет «Открытых линий» Битрикс24. Когда клиент нажимает кнопку мессенджера или соцсети в виджете, — Битрикс сам прокидывает параметры визита (UTM-метки и источник) прямо в диалог и, следовательно, в сделку. Это работает бесшовно и без сторонних коннекторов.
Но если вам визуально не подходят кнопки виджета, то вы можете вшить скрипт для отслеживания события в сами кнопки. Но даже если параметры передаются в момент клика, мессенджер (особенно при переходе на мобильном устройстве в приложение) всё равно может обрезать хвост ссылки. Поэтому даже при использовании скрипта риск потерять источник на iOS остается.
Также стоит отметить обновление Битрикс24 «Космос», в котором появился мощный BI-конструктор, позволяющий строить сложные дашборды и кастомные отчеты по любым полям из CRM без привлечения программистов. Ну и еще один плюс, что модуль сквозной аналитики уже включен в базовый функционал Битрикс24, и за него не придется отдельно доплачивать.
Но при всех плюсах, минусы все же имеются. Встроенная аналитика Битрикс24 отлично закрывает базовые потребности микро и малого бизнеса, иногда среднего бизнеса, но уступает узкопрофильным гигантам (Roistat, Calltouch, UIS) в сложных мультиканальных моделях атрибуции, глубоком когортном анализе и тонкой настройке биддеров. Также Битрикс24 по умолчанию использует простую модель атрибуции (обычно «последний клик»). Он не умеет строить такие сложные модели, как Roistat (где можно посмотреть, как пользователь сначала зашел с поиска, потом прочитал статью, а купил после ретаргетинга).
Выбор сквозной аналитики зависит от ряда параметров: от вашего запроса, бюджета, ниши, бизнес-процесса, уровня автоматизации, готовности компании к внедрению, от того, что для вас принципиально важно, а на что вы готовы закрыть глаза.
Нужна ли сквозная аналитика вашей компании прямо сейчас?
1. Рекламный бюджет и окупаемость.
Стоимость лицензии аналитики, аренда пула номеров для динамического коллтрекинга, плата за интеграцию и поддержку в сумме составят от 15 000 до 40 000 рублей в месяц. Если ваш бюджет 50 000 рублей, вы будете тратить на аналитику столько же, сколько на саму рекламу, что экономически может быть абсурдно.
Также важна окупаемость клиента. В недвижимости, автодилерах или сложном B2B одна закрытая сделка окупает годовое содержание аналитики. Поэтому важно проанализировать текущий цифры в вашей компании.
2. Сложность маркетинга.
Если вы работаете с одним каналом трафика, то сквозная аналитика также может быть чрезмерна. А вот когда у вас работает Яндекс.Директ, таргетированная реклама VK, Авито и закупки у блогеров, возникает эффект ассоциированных конверсий (мультиканальность). Клиент может увидеть блогера, затем кликнуть на таргет, а купить со звонка через контекст. Сквозная аналитика нужна, чтобы распределить веса между этими каналами, а не отключать «неработающий» на первый взгляд таргет.
Также сквозная аналитика необходима компания с длинным циклом сделки и повторными продажами. Если решение о покупке принимается месяцами, то куки пользователя могут устареть, либо пользователь может сменить устройство. Аналитика необходима для склейки сессий по номеру телефона или email в момент закрытия сделки.
3. Наличие аналитического ресурса.
Важно, чтобы в штате был маркетолог/аналитик/РОП и любой другой ответственный сотрудник. Сквозная аналитика — это не статичная картина, а динамическая система. Рекламные кабинеты меняют API, на сайте меняются формы… Без регулярного аудита данных система быстро забивается «мусором» и ложными прямыми заходами.
Основным инициатором настройки и внедрения сквозной аналитики является отдел маркетинга. Конкретный маркетолог должен предварительно настроить рекламные компании, UTM-метки, связать с каналами коммуникаций и обращений клиентов и затем подключить рекламные кабинеты к сервису сквозной аналитики. Потом производится интеграция с CRM-системой, и аналитика из рекламных кабинетов обогащается данными из CRM (продажи, бюджеты).
4. Готовность CRM.
CRM — первоисточник и фундамент аналитики. Сквозная аналитика будет отображать корректные цифры только в том случае, если:
Важный момент, о котором часто не задумываются компании при подключении сквозной аналитики заключается в том, что самая сложная и костыльная вещь во всем процессе — это правильная связка каналов коммуникации, CRM-системы и сервиса аналитики. Внедрение сквозной аналитики — это не просто покупка сервиса, это полный пересмотр и часто переподключение всех ваших каналов коммуникации к CRM-системе.
Стоимость лицензии аналитики, аренда пула номеров для динамического коллтрекинга, плата за интеграцию и поддержку в сумме составят от 15 000 до 40 000 рублей в месяц. Если ваш бюджет 50 000 рублей, вы будете тратить на аналитику столько же, сколько на саму рекламу, что экономически может быть абсурдно.
Также важна окупаемость клиента. В недвижимости, автодилерах или сложном B2B одна закрытая сделка окупает годовое содержание аналитики. Поэтому важно проанализировать текущий цифры в вашей компании.
2. Сложность маркетинга.
Если вы работаете с одним каналом трафика, то сквозная аналитика также может быть чрезмерна. А вот когда у вас работает Яндекс.Директ, таргетированная реклама VK, Авито и закупки у блогеров, возникает эффект ассоциированных конверсий (мультиканальность). Клиент может увидеть блогера, затем кликнуть на таргет, а купить со звонка через контекст. Сквозная аналитика нужна, чтобы распределить веса между этими каналами, а не отключать «неработающий» на первый взгляд таргет.
Также сквозная аналитика необходима компания с длинным циклом сделки и повторными продажами. Если решение о покупке принимается месяцами, то куки пользователя могут устареть, либо пользователь может сменить устройство. Аналитика необходима для склейки сессий по номеру телефона или email в момент закрытия сделки.
3. Наличие аналитического ресурса.
Важно, чтобы в штате был маркетолог/аналитик/РОП и любой другой ответственный сотрудник. Сквозная аналитика — это не статичная картина, а динамическая система. Рекламные кабинеты меняют API, на сайте меняются формы… Без регулярного аудита данных система быстро забивается «мусором» и ложными прямыми заходами.
Основным инициатором настройки и внедрения сквозной аналитики является отдел маркетинга. Конкретный маркетолог должен предварительно настроить рекламные компании, UTM-метки, связать с каналами коммуникаций и обращений клиентов и затем подключить рекламные кабинеты к сервису сквозной аналитики. Потом производится интеграция с CRM-системой, и аналитика из рекламных кабинетов обогащается данными из CRM (продажи, бюджеты).
4. Готовность CRM.
CRM — первоисточник и фундамент аналитики. Сквозная аналитика будет отображать корректные цифры только в том случае, если:
- В компании внедрена и корректно ведется amoCRM или Битрикс24.
- Менеджеры соблюдают железную дисциплину воронки: каждая сделка имеет корректно заполненное поле «Бюджет», сделки передвигаются по этапам в режиме реального времени, а не скопом в конце месяцаю
- При переводе сделки в «Закрыто и не реализовано» менеджер выбирает реальную причину отказа («Дорого», «Отложенный спрос», «Выбрал конкурентов»). Если все отказы валятся в причину «Не ЦА» — аналитика бесполезна.
Важный момент, о котором часто не задумываются компании при подключении сквозной аналитики заключается в том, что самая сложная и костыльная вещь во всем процессе — это правильная связка каналов коммуникации, CRM-системы и сервиса аналитики. Внедрение сквозной аналитики — это не просто покупка сервиса, это полный пересмотр и часто переподключение всех ваших каналов коммуникации к CRM-системе.
Технические особенности интеграции сквозной аналитики
с CRM-системой
с CRM-системой
1. Интеграция сайта.
Исторически большинство сайтов подключается к CRM напрямую: через готовые коннекторы CMS (например, Tilda), парсинг писем (когда сайт отправляет письмо с заявкой на почту, а бот в CRM автоматически создает сделку) или кастомные скрипты и вебхуки по API. В таких случаях интеграция работает безупречно, но есть критическая проблема: уникальный идентификатор пользователя (Client ID/visit ID) никак не передается в карточку сделки. А без этого идентификатора сопоставить данные о продажах с кликами и бюджетом из рекламных кабинетов не получится — данные просто не склеятся. В итоге в CRM есть продажа, в рекламном кабинете есть клики и расходы, но между ними нет связи. Сервис аналитики просто напросто не понимает, что сделка на 500 000 рублей относится к конкретному объявлению, ключевому слову или переходу из мессенджера.
Многие просят передавать в CRM хотя бы UTM-метки. Технически это возможно: например, парсить метку и автоматически ставить тег на сделку или записывать данные в системную группу полей «Статистика» в amoCRM/Битрикс24. Но по факту UTM-метка без ID пользователя — это «костыль», не несущий реальной пользы. Чтобы посчитать ROI, ROMI, CAC, ДРР и выручку по источникам, вам придется вручную сводить доходы в CRM с расходами из рекламных кабинетов. На практике таким заниматься никто не будет.
Поэтому, чтобы связать сайт, CRM и аналитику, нужно выбрать один из двух путей:
2. Интеграция социальных сетей и мессенджеров.
Чтобы заявки из мессенджеров метковались источником рекламы, переписку лучше всего заводить через коннекторы сервисов сквозной аналитики (например, через агрегатор UIS Omni). Однако при таком сценарии вы рискуете потерять в комфорте и функционале самой CRM.
Здесь важно проверить, где менеджер будет вести переписку: внутри CRM или внутри кабинета сервиса. У UIS, Calltouch, Callibri, Roistat есть собственные механики работы с чатами и интеграции с CRM, но глубина сценариев отличается.
Но важный нюанс заключается в том, что сложные чат-боты (например, SaleBot) и триггерные автоматизации, настроенные внутри CRM для общения с клиентом, часто конфликтуют или вовсе не могут работать поверх сторонних виджетов сквозной аналитики. Например, вы потеряете возможность автоматическую отправку сообщения на этапах воронки продаж.
3. Коллтрекинг и телефония.
Если у вас уже подключена IP-телефония к CRM, то внедрение стороннего коллтрекинга вызовет ряд сложностей:
Если есть возможность, то в идеале можно перейти на IP-телефонию, коллтрекингом которой вы планируете пользоваться. Это снимет с вас массу головной боли.
Главный вывод: если вы планируете внедрять сквозную аналитику, то готовьтесь не просто подключить еще один сервис, а пересобрать контур каналов коммуникации. Иногда придется переподключить сайт, формы, телефонию и мессенджеры через сервис аналитики. Иногда — оставить текущие интеграции, но доработать передачу сквозных идентификаторов. И чем раньше это заложить в архитектуру CRM, тем меньше потом будет костылей, дублей и спорных отчетов.
Исторически большинство сайтов подключается к CRM напрямую: через готовые коннекторы CMS (например, Tilda), парсинг писем (когда сайт отправляет письмо с заявкой на почту, а бот в CRM автоматически создает сделку) или кастомные скрипты и вебхуки по API. В таких случаях интеграция работает безупречно, но есть критическая проблема: уникальный идентификатор пользователя (Client ID/visit ID) никак не передается в карточку сделки. А без этого идентификатора сопоставить данные о продажах с кликами и бюджетом из рекламных кабинетов не получится — данные просто не склеятся. В итоге в CRM есть продажа, в рекламном кабинете есть клики и расходы, но между ними нет связи. Сервис аналитики просто напросто не понимает, что сделка на 500 000 рублей относится к конкретному объявлению, ключевому слову или переходу из мессенджера.
Многие просят передавать в CRM хотя бы UTM-метки. Технически это возможно: например, парсить метку и автоматически ставить тег на сделку или записывать данные в системную группу полей «Статистика» в amoCRM/Битрикс24. Но по факту UTM-метка без ID пользователя — это «костыль», не несущий реальной пользы. Чтобы посчитать ROI, ROMI, CAC, ДРР и выручку по источникам, вам придется вручную сводить доходы в CRM с расходами из рекламных кабинетов. На практике таким заниматься никто не будет.
Поэтому, чтобы связать сайт, CRM и аналитику, нужно выбрать один из двух путей:
- Доработка прямой интеграции. Интеграция сайта и CRM остается нетронутой, но в нее вносятся изменения (через скрипты), чтобы сайт начал принудительно забирать Client ID/visit ID из счетчика и передавать его в специальное поле в CRM. После этого настраивается обратный вебхук (часто кастомный или через готовые виджеты маркетплейса), чтобы при успешном закрытии сделки CRM отправляла данные обратно в систему аналитики. В целом, схема работоспособна, но данные из-за таких “костыльных решений” могут теряться.
- Подключение сайта напрямую к сервису аналитики. Сайт отключается от прямой интеграции с CRM и подключается к счетчикам и виджетам сервиса сквозной аналитики (Roistat, Calltouch, Callibri и др.). Сервис аналитики ловит заявку со своим идентификатором и уже сам автоматически создает готовую сделку в CRM-системе. Это самый эффективный вариант для аналитики, но он может времени для переподключения форм на сайте.
2. Интеграция социальных сетей и мессенджеров.
Чтобы заявки из мессенджеров метковались источником рекламы, переписку лучше всего заводить через коннекторы сервисов сквозной аналитики (например, через агрегатор UIS Omni). Однако при таком сценарии вы рискуете потерять в комфорте и функционале самой CRM.
Здесь важно проверить, где менеджер будет вести переписку: внутри CRM или внутри кабинета сервиса. У UIS, Calltouch, Callibri, Roistat есть собственные механики работы с чатами и интеграции с CRM, но глубина сценариев отличается.
- Через UIS вы сможете продолжить коммуникацию с клиентом прямо внутри amoCRM, для этого вам нужно будет установить их виджет через amoМаркет.
- У Callibri вся механика сбора обращений строится вокруг их собственного агрегатора «МультиЧат», куда по умолчанию падают все диалоги. Однако переходить в отдельный кабинет менеджерам не придется: у сервиса есть специальное расширение «CRM-чат». При его подключении диалоги из Telegram, WhatsApp, ВКонтакте и других каналов будут транслироваться напрямую в amoCRM, позволяя вести переписку прямо из карточки сделки.
Но важный нюанс заключается в том, что сложные чат-боты (например, SaleBot) и триггерные автоматизации, настроенные внутри CRM для общения с клиентом, часто конфликтуют или вовсе не могут работать поверх сторонних виджетов сквозной аналитики. Например, вы потеряете возможность автоматическую отправку сообщения на этапах воронки продаж.
- У Calltouch для фиксации обращений через мессенджеры будет более длинная цепочка, так как появляется дополнительное звено в виде сервиса Wazzup. Wazzup отдает Calltouch нужные системные данные для аналитики, а сам обеспечивает бесшовную переписку менеджеров в amoCRM. В таком случае, никакие настроенные автоматизации не пострадают.
- У Roistat логика зависит от выбранной архитектуры и может развиваться по двум сценариям. С одной стороны, у сервиса есть собственные коннекторы для мессенджеров, которые позволяют выводить переписку напрямую во встроенные чаты amoCRM. С другой стороны, эти базовые интеграции могут ограничивать работу продвинутых ботов (например, SalesBot). Поэтому на практике Roistat часто настраивают по аналогии с Calltouch: внедряют профильный чат-агрегатор (например, Wazzup или Radist Web) для бесперебойного общения менеджеров в интерфейсе CRM, а сам Roistat работает параллельно через вебхуки, выступая только как аналитический модуль для обогащения сделок метками.
3. Коллтрекинг и телефония.
Если у вас уже подключена IP-телефония к CRM, то внедрение стороннего коллтрекинга вызовет ряд сложностей:
- Двойная тарификация и искажение номеров. Звонок клиента поступает на виртуальный номер коллтрекинга, а затем переадресовывается на вашу текущую телефонию. В итоге в CRM может отобразиться не номер клиента, а ваш же виртуальный номер переадресации. Существуют обходные пути прямого проброса звонков по SIP, но в таком случае вам придется оплачивать тарификацию виртуальных номеров коллтрекинга, а иногда и платить дважды за переадресацию на старую телефонию.
- Дублирование карточек. Когда поступает звонок, ваша основная телефония автоматически создает сделку в CRM. Но сервис сквозной аналитики тоже создает сделку, чтобы прикрепить к ней Client ID. Решение следующее: необходимо отключить функцию автоматического создания сделок в вашей старой телефонии и оставить эти права исключительно за сервисом сквозной аналитики. При этом совершать исходящие звонки и принимать разговоры менеджеры продолжат через вашу привычную телефонию напрямую из карточки CRM.
Если есть возможность, то в идеале можно перейти на IP-телефонию, коллтрекингом которой вы планируете пользоваться. Это снимет с вас массу головной боли.
Главный вывод: если вы планируете внедрять сквозную аналитику, то готовьтесь не просто подключить еще один сервис, а пересобрать контур каналов коммуникации. Иногда придется переподключить сайт, формы, телефонию и мессенджеры через сервис аналитики. Иногда — оставить текущие интеграции, но доработать передачу сквозных идентификаторов. И чем раньше это заложить в архитектуру CRM, тем меньше потом будет костылей, дублей и спорных отчетов.
Хотите с первого раза без потери времени и денег построить прибыльную автоматизированную систему в вашей компании?
Ждем вас на бесплатной онлайн-консультации с системным аналитиком компании REON! Он покажет, как может и должна быть выстроена системная работа в компании, расскажет, как мы работаем, какие этапы включает проект, а также покажет кейсы и результаты наших клиентов!
Ждем вас на бесплатной онлайн-консультации с системным аналитиком компании REON! Он покажет, как может и должна быть выстроена системная работа в компании, расскажет, как мы работаем, какие этапы включает проект, а также покажет кейсы и результаты наших клиентов!
Сообщение об успешной отправке!