Услуга · Сквозная аналитика

Аналитика, которая видит сделку в кассе, а не заявку на сайте

Настройка сквозной аналитики для performance-рекламы: Roistat, Calltouch, Comagic, собственные BI-дашборды. Связка рекламных кабинетов с CRM, передача оффлайн-конверсий, server-side трекинг. Без этого Meta, Яндекс и Google оптимизируются вслепую.

Обсудить проект →
Обновлено 22 апреля 2026 · v1.0 · Автор:
Для кого

Кому нужна сквозная аналитика

Аналитика - это не «красивый дашборд для отчетности». Это инструмент, без которого performance-реклама в 2026 году не работает. Алгоритмы Meta, Яндекса, Google и VK оптимизируются на те события, которые мы им передаем. Если передаем «заполнил форму» - ищут тех, кто заполняет формы. Если передаем «оплатил и остался клиентом полгода» - ищут платежеспособных покупателей. Разница в CAC - в 2-3 раза.

Бизнес с длинным циклом сделки

Недвижимость, B2B, премиальные услуги, инфобиз с КЭВ-моделью. Цикл 30-180 дней, много касаний, несколько менеджеров, несколько каналов. Без сквозной аналитики невозможно понять, какой канал реально принес сделку - Meta, Директ, прямой заход или рекомендация. Кейс IBG Property: передача оффлайн-конверсий из CRM в Meta снизила CPQL с $80+ до $34 за 2 месяца.

E-commerce с высоким чеком и повторными покупками

Когда средний чек больше 3,000 руб или $100, и важны LTV, повторные покупки, средний период между заказами. Базовая аналитика GA4 не видит когортный LTV, а без него нельзя правильно считать ROAS. Кейс LUDING: связка Яндекс Метрика + BigQuery + собственный дашборд, на основе которой масштабировали бюджет с 500K до 2М руб в месяц без роста CPO.

Мультиканальные проекты

Когда работает одновременно Meta + Яндекс + VK, или Google + Директ + Telegram. Каждый канал в своем кабинете показывает «свои» конверсии и приписывает себе заслугу. Без сквозной атрибуции бюджеты распределяются наугад. Мы настраиваем единую модель атрибуции и показываем, где реально рождается сделка.

Компании с несколькими точками контакта

Сайт, звонок, WhatsApp, Telegram, форма в Meta, лид-форма VK, визит в офис. Настраиваем коллтрекинг (Calltouch, Comagic, Mango Office), трекинг мессенджеров, интеграцию с CRM. Каждая точка контакта - отслеживается и связывается с источником трафика.

Бизнес, где скоро будет масштабирование

Если сегодня бюджет на рекламу 300K руб, а планируется 2М - без аналитики на масштабе не удержать CAC. Аналитика становится критичной именно в момент роста. Настраиваем сейчас, пока объем данных еще управляем, и собираем базу для обучения алгоритмов под большой поток.

Когда полноценная сквозная аналитика избыточна

Если у вас маленький бизнес с бюджетом до 150K руб на рекламу, один канал, один продукт и короткая воронка - полный Roistat c BigQuery избыточен. Достаточно настроенной Яндекс Метрики с целями и базовой передачи данных из CRM через интеграции. Мы честно скажем, что вам не нужен enterprise-стек.

Проблемы

Что ломает данные у большинства компаний

  1. Метрика и GA4 настроены на «спасибо»

    Одна цель - «отправка формы». Одна цель - «звонок». И все. В итоге алгоритмы рекламных систем оптимизируются на эти события, не видя реальной воронки. Мы ставим 8-15 целей на проект: микроконверсии (3+ карточки товара, 90% просмотра видео), основные конверсии (форма, калькулятор, клик на WhatsApp), поздние цели (КЭВ, оплата).

  2. Нет передачи офлайн-конверсий из CRM обратно в рекламные кабинеты

    Самая дорогая проблема. Менеджер квалифицировал лид в CRM - в кабинет это событие не передается. Алгоритм не видит разницы между лидогенератором и покупателем. Настраиваем передачу стадий воронки (квал-лид, КЭВ, оплата) через API Метрики, Meta Conversions API, VK Ads Offline Events, enhanced conversions Google.

  3. Трекинг идет только через браузерные cookie

    В 2026 году браузерные cookie - это 60-70% точности в лучшем случае. iOS 14.5+, ITP в Safari, блокировщики рекламы режут до трети данных. Без server-side трекинга (GTM Server-Side, CAPI, Meta Server Events) вы теряете значительную часть конверсий, и алгоритмы обучаются на искаженной выборке.

  4. Коллтрекинг не связан с источниками трафика

    В нишах с высоким чеком (недвижимость, медицина, премиальные услуги) 50-80% заявок приходят через звонок, не через форму. Если коллтрекинг не связан с рекламным источником - половина воронки не видна. Настраиваем динамический коллтрекинг на уровне кампании и ключевого слова.

  5. CRM существует отдельно от рекламы

    В CRM есть сделки и суммы, в Метрике есть клики и лиды, но они не связаны. Для понимания реальной стоимости клиента нужна интеграция. Делаем двустороннюю связку: лид с UTM идет в CRM, статусы сделок и суммы идут обратно в аналитику. Это закрывает цикл от клика до кассы.

  6. Отчеты в разных системах и никто не сводит

    Маркетолог смотрит Метрику, владелец - CRM, РОП - свои таблицы. Цифры не совпадают, споры о том, «какой канал работает», не решаются. Делаем единый BI-дашборд в Looker Studio или собственный на BigQuery, где все цифры сведены в одном месте с единой логикой.

Подход

Шесть принципов нашей сквозной аналитики

1. Сначала бизнес-вопросы, потом настройки

До первого тега в GTM формулируем вопросы, на которые должна отвечать аналитика: какой канал приносит сделки, какой сегмент имеет самый высокий LTV, где теряются клиенты в воронке, какая когорта окупается быстрее. Под вопросы настраиваем инструменты, а не наоборот.

2. Server-side трекинг по умолчанию

В любом проекте настраиваем GTM Server-Side, Meta Conversions API, Google enhanced conversions. Без этого в 2026 году точность трекинга неприемлемо низкая. Сервер-сайд добавляет 15-30% к точности и делает трекинг устойчивым к блокировщикам и обновлениям политик браузеров.

3. Офлайн-конверсии в каждом проекте

Передача стадий воронки из CRM обратно в рекламные кабинеты - не опция, а обязательная часть настройки. Работаем со всеми стадиями: квалифицированный лид, КЭВ, оплата, повторная покупка. Без этого алгоритмы оптимизируются на формы, а не на деньги.

4. Единый источник истины

Один дашборд, где сведены все цифры. Один формат расчета ROAS, одна модель атрибуции, одни определения KPI. Это убирает спор «какая цифра правильная» и дает всей команде (клиент, рекламщики, продажники) работать с одной системой координат.

5. Данные работают на решения, не на отчет

Дашборд не для того, чтобы красиво отчитаться в конце месяца. Он для того, чтобы в понедельник утром принять решение, куда увеличить бюджет, какой сегмент отключить, какую кампанию масштабировать. Делаем акцент на операционных метриках, а не только на топовых KPI.

6. Связка с отделом продаж

Аналитика без связки с продажами не замыкает цикл. Если менеджер не заполняет CRM правильно - данные врут. Поэтому аналитика у нас всегда идет в связке с поддержкой отдела продаж: обучаем команду работать в CRM, контролируем качество заполнения, чистим данные от мусора.

Стек

Что входит в наш стек сквозной аналитики

Трекинг и теги

  • Google Tag Manager (web и server-side)
  • Яндекс Метрика с целями, сегментами, вебвизором
  • GA4 с событиями и conversions
  • Meta Pixel + Conversions API
  • VK Pixel и передача событий
  • Server-side контейнеры через Stape или GCP
  • UTM-разметка и консистентная схема меток

Сквозная аналитика

  • Roistat - основная платформа для среднего и крупного бизнеса
  • Calltouch - в проектах с высокой долей звонков
  • Comagic - телефония плюс аналитика
  • K50 и PrimeGate в нишевых случаях
  • Собственные интеграции на BigQuery для крупных проектов
  • Модели атрибуции: last click, linear, position based, data driven

Коллтрекинг и мессенджеры

  • Динамический коллтрекинг Calltouch и Comagic
  • Mango Office для интеграции с телефонией
  • Трекинг WhatsApp через UTM и API
  • Трекинг Telegram через бот-ссылки
  • Запись звонков и их связка с CRM
  • AI-расшифровка звонков с тегированием

CRM-интеграции

  • Bitrix24 - воронка, автоматизации, API
  • amoCRM - воронка, Digital Pipeline, виджеты
  • HubSpot, Pipedrive, Salesforce - через партнеров
  • Двусторонний обмен: лиды в CRM, сделки в аналитику
  • Передача событий CRM в рекламные кабинеты (офлайн-конверсии)
  • Когортная аналитика LTV по источникам

BI и дашборды

  • Looker Studio - основная платформа для визуализации
  • BigQuery - хранилище для крупных проектов
  • Power BI для корпоративных клиентов
  • Ежедневные операционные дашборды
  • Стратегические отчеты с когортами и LTV
  • Автоматические алерты при отклонениях метрик

Продвинутые задачи

  • Маркетинг-микс моделирование для крупных проектов
  • Когортный анализ LTV по месяцу привлечения
  • Incrementality-тесты через geo-split и holdout-группы
  • Прогнозирование окупаемости на основе исторических данных
  • A/B-тесты на уровне каналов и офферов
  • Сбор и анализ UX-поведения через вебвизор и Hotjar
Кейсы

Три проекта, где аналитика дала основной рост

Во всех трех - ключевой рычаг не в креативах и не в семантике, а в данных: правильно настроенная передача конверсий и BI-логика превратили рекламу из потока лидов в управляемую систему продаж.

Недвижимость · Пхукет

IBG Property - оффлайн-конверсии из CRM снизили CPQL с $80+ до $34

На старте Meta оптимизировался на «отправил форму», алгоритм приводил заявки, но из них только 15-20% доходили до встречи с менеджером. CPQL держался на $80+. Видели количество лидов, не видели их качество - и не было механизма передать это в Meta.

Что сделали: настроили связку CRM - Meta через Conversions API. Каждый раз, когда менеджер отмечал лид как квалифицированный (бюджет есть, цель покупки понятна, готов встречаться), событие передавалось в Meta как ключевая конверсия. Алгоритм перестроился: стал искать не тех, кто оставляет номер, а тех, кто проходит скрининг менеджера. За 2 месяца CPQL упал более чем вдвое. Дополнительно настроили передачу события «вторичный контакт в Telegram» - это позволило сегментировать пользователей по готовности к покупке.

$58,514бюджет на лидген
1,721квал. лид
$34CPQL (-30%)
16,370подписчиков Telegram
Полный кейс IBG Property →
E-commerce · РФ

LUDING - BigQuery-связка, которая позволила масштабировать бюджет с 500K до 2М руб без роста CPO

Витрина алкоголя. На старте у клиента была базовая Метрика, цели на оформление заказа, отсутствие связки с офлайн-продажами (чек выбивался в магазине, а не на сайте). Без этой связки Директ оптимизировался на виртуальное «оформил заказ», но не видел реальных покупок.

Что сделали: построили связку Метрика - BigQuery - собственный дашборд. Настроили передачу в Метрику события «чек выбит в магазине» через API кассовой системы, с привязкой к идентификатору пользователя. На основе BigQuery собрали когортный дашборд LTV по категории продукта (вино, виски, коньяк и т.д.) и по источнику трафика. На основе этого перестроили распределение бюджета между категориями: сфокусировали на тех, где LTV оправдывает более высокий CPO. За 2.5 года масштабировали с 500K до 2М руб ежемесячного бюджета без пропорционального роста CPO.

47.4М руббюджет за 2.5 года
36,500заказов
1,299 рубCPO
210М рубвыручка
Полный кейс LUDING →
Инфобиз · РФ и СНГ

Beyond Taylor - передача КЭВ-конверсий в Директ увеличила конверсию в продажу

Школа стратегического лидерства, премиальный сегмент. Цикл сделки 30-60 дней, КЭВ-воронка с онлайн-встречами. До нашей работы Директ оптимизировался на заявку, давал 40% нецелевых - людей, которым не подходил формат программы или уровень цены.

Что сделали: настроили передачу события «пришел на КЭВ» и «оплатил» из CRM клиента обратно в Яндекс Директ через API Метрики. Это заняло 2 недели на интеграцию, плюс месяц на накопление данных для обучения стратегии. К третьему месяцу Директ начал приводить не тех, кто заполняет квиз, а тех, кто доходит до встречи и оплачивает. Доля нецелевых лидов снизилась с 40% до 15%, CPQL упал в 1.8 раза.

4.2М руббюджет
2,444заявок
80продаж
12.5М рубвыручка
Полный кейс Beyond Taylor →

Еще проекты со сложной аналитической настройкой: санатории КМВ (передача офлайн-конверсий об оплате путевки), стоматология СПб (коллтрекинг с привязкой к кампании), Алгоритмика (когортный анализ LTV по возрасту ученика). Смотреть все кейсы →

Отличия

Чем мы отличаемся от типичного сетапа аналитики

Офлайн-конверсии в 100% проектов

Для многих агентств передача офлайн-конверсий из CRM - это расширенная опция за дополнительные деньги. У нас это обязательный минимум на старте любого проекта. Без этого Meta, Директ, VK и Google оптимизируются вслепую, и 90% потенциала канала остается невыкрученным.

Server-side трекинг - по умолчанию

GTM Server-Side, Meta Conversions API, Google enhanced conversions - это базовая часть настройки, не премиум-опция. Без сервер-сайд трекинга в 2026 году теряется 20-30% данных за счет iOS 14.5+, ITP и блокировщиков. Мы не продаем это как отдельный пакет - это просто есть.

Аналитика в связке с отделом продаж

Самая точная аналитика бесполезна, если менеджеры не заполняют CRM или заполняют как попало. Поэтому аналитика у нас всегда идет в связке с поддержкой отдела продаж: обучаем команду, ставим обязательные поля, контролируем качество заполнения через отдел КК. Это замыкает цикл данных.

Специализация по нишам

Сквозная аналитика для застройщика с циклом 90 дней - это не то же самое, что для e-commerce с чеком 2,000 руб. Разные воронки, разные метрики, разные модели атрибуции. Наши пять performance-команд настраивают аналитику под свою нишу, а не по одному универсальному шаблону.

Процесс

Как выглядит настройка сквозной аналитики

  1. Неделя 1 - аудит и проектирование

    Разбираем текущее состояние: Метрика, GA4, CRM, коллтрекинг, интеграции. Формулируем бизнес-вопросы, которые должна закрывать аналитика. Проектируем схему событий и целей, карту данных от источника до дашборда.

  2. Неделя 2 - настройка базового трекинга

    Ставим Google Tag Manager (web и server-side), Яндекс Метрику с целями, GA4 с событиями. Настраиваем Meta Pixel и Conversions API, VK Pixel. Прописываем UTM-разметку для всех рекламных источников.

  3. Неделя 3 - подключение CRM и коллтрекинга

    Интегрируем Bitrix24 или amoCRM с аналитикой: двусторонний обмен, статусы сделок, суммы. Настраиваем динамический коллтрекинг (Calltouch или Comagic) с привязкой к источнику и ключу. Подключаем трекинг WhatsApp и Telegram.

  4. Неделя 4 - офлайн-конверсии и обучение рекламных алгоритмов

    Запускаем передачу стадий воронки из CRM обратно в Meta, Директ, VK, Google. Алгоритмы начинают обучение на реальных квал-лидах и продажах, а не на формах. Первый видимый эффект - 3-4 неделя.

  5. Месяц 2 - дашборды и первые инсайты

    Собираем дашборд в Looker Studio с операционными метриками: спенд, CPL, CPQL, CAC, ROAS по источникам и сегментам. Делаем первый когортный анализ. К концу второго месяца появляются первые инсайты по перераспределению бюджетов.

  6. Месяц 3 и дальше - оптимизация и развитие

    Еженедельный мониторинг метрик. Ежемесячный пересмотр целей и событий. При накоплении данных - внедрение продвинутых моделей атрибуции, когортного анализа LTV, incrementality-тестов. Для крупных проектов - переход на собственное BigQuery-хранилище с кастомными дашбордами.

FAQ

Короткие ответы на частые вопросы

Какая отчетность? Как я увижу, что деньги не сливаются?
Дашборд в Looker Studio или Roistat с ежедневным обновлением: потрачено, CPM, CTR, лиды, квал-лиды, сделки, CPL, CPQL, CAC, ROAS. Доступ у клиента и команды. Раз в неделю - созвон с разбором цифр и планом на следующую неделю. Все доступы остаются у клиента после завершения работы.
Работаете с существующей Яндекс Метрикой или нужна новая?
Работаем с любым сетапом. Если Метрика уже настроена - проводим аудит, дорабатываем цели, добавляем недостающие передачи событий. Если настройка поверхностная или Метрики нет - ставим с нуля с полной иерархией 8-15 целей и передачей офлайн-конверсий из CRM.
Какая отчетность по Директу?
Ежедневный дашборд в Looker Studio или Roistat: трафик, заявки, квал-лиды, сделки, CPC, CPL, CPQL, CAC, ROAS. Еженедельный текстовый отчет с выводами и планом на следующую неделю. Ежемесячный разбор на созвоне с командой клиента. Все доступы - у клиента.
Зачем оффлайн-конверсии из CRM?
Без них Директ и VK оптимизируются на «заполнил форму». Алгоритм ищет тех, кто охотно заполняет формы, а не тех, кто покупает. В итоге заявок много, сделок мало. С передачей квал-лидов и сделок из Bitrix24 или amoCRM обратно в кабинеты алгоритм учится на реальных покупателях - CPL квал падает на 30-50% за 2-3 недели.
Сквозная аналитика - это отдельная услуга или часть ведения?
Часть ведения рекламы. Базовая сквозная аналитика (теги, GTM server-side, Яндекс Метрика с целями, Meta Conversions API, VK Pixel с событиями, передача оффлайн-конверсий из CRM) входит в любой проект по ведению рекламы с первого месяца. Расширенный и enterprise-стек с Roistat, BigQuery и кастомными дашбордами идут в более крупных пакетах ведения.
Какую платформу сквозной аналитики используете?
Зависит от проекта. Для среднего и крупного бизнеса - Roistat, это наша основная платформа. Для проектов с высокой долей звонков - Calltouch или Comagic. В нишевых случаях - K50 или PrimeGate. Для крупных клиентов с большим объемом данных собираем собственный стек на BigQuery с кастомными дашбордами в Looker Studio или Power BI.
Работаете с существующим сетапом или переделываете с нуля?
По ситуации. Если текущий сетап работает нормально - дорабатываем недостающее: добавляем оффлайн-конверсии, server-side трекинг, динамический коллтрекинг. Если сетап поверхностный или настроен криво - перестраиваем с нуля. В любом случае сначала делаем аудит текущего состояния и согласуем план с клиентом.
Что делаете с iOS, ITP и блокировщиками рекламы?
Настраиваем server-side трекинг: GTM Server-Side через Stape или собственный GCP-контейнер, Meta Conversions API, Google enhanced conversions, серверные события VK. Это обходит большую часть ограничений ITP, блокировщиков и iOS-политик. Точность трекинга повышается на 15-30% по сравнению с чисто браузерным пикселем.
Как передаете оффлайн-конверсии из CRM в рекламные кабинеты?
Через API рекламных платформ. В Meta - Conversions API с деанонимизированными событиями. В Яндекс - оффлайн-конверсии через API Метрики или CDP-платформы. В Google - enhanced conversions и offline conversion import. В VK - Offline Events. Для Bitrix24 и amoCRM настройка делается через нативные интеграции или через webhook, плюс когортный перенос для обучения алгоритмов.
Делаете дашборды или клиент работает напрямую с кабинетами?
Делаем дашборды. Основная платформа - Looker Studio, она бесплатная и гибкая. Для крупных проектов - собственные дашборды на BigQuery или Power BI. В дашборде сводятся данные из всех источников (Метрика, рекламные кабинеты, CRM, коллтрекинг) в единую картину с одной моделью атрибуции. Доступ получает вся команда клиента.
Кому принадлежат доступы и данные?
Все доступы и данные принадлежат клиенту. Мы работаем через агентский доступ, но главные аккаунты (Яндекс Метрика, GA4, Meta Business Manager, Google Tag Manager, Roistat, BigQuery) оформлены на клиента. После завершения работы клиент полностью сохраняет всю инфраструктуру, исторические данные, настройки целей и события.
За какой срок будут первые результаты от аналитики?
Первая видимая польза - 3-4 неделя: появляются корректные цифры в дашборде, закрывается вопрос какой канал реально приносит сделки. Эффект от передачи оффлайн-конверсий в снижении CAC - второй-третий месяц, когда в рекламных кабинетах накопится выборка для обучения алгоритмов. Полноценная оптимизация на когортный LTV - третий-шестой месяц работы.
Вы работаете на ROAS или на CPL?
На ROAS. CPL в e-com - промежуточная метрика: можно набрать дешевые лиды, которые не конвертируются. Мы подключаемся к Метрике или GA4, передаем данные о покупках в кабинеты и обучаем алгоритмы на реальных заказах, а не на добавлениях в корзину. На этапе старта смотрим CPL и CPO, через 4-6 недель переводим кампании на ROAS-стратегию, когда накопится статистика.
Мы оптимизируем рекламу на регистрации, а продаж мало. Как перейти на оптимизацию на оплаты?
Передавать данные об оплатах из CRM (Getcourse, AmoCRM, Bitrix24) обратно в рекламные кабинеты. Это офлайн-конверсии в Яндексе и CAPI в Meta. Алгоритм начинает искать не тех, кто кликает на регистрацию, а тех, кто реально платит. В кейсе Beyond Taylor после подключения офлайн-конверсий получили 2,444 заявки при бюджете 4.2М₽ и 12.5М₽ выручки за период - премиальный сегмент со средним чеком от 150К₽ требует именно такой оптимизации по факту платежа.
Как оптимизировать рекламу клиники на реальных пациентов, а не на звонки?
Подключаем к медицинской МИС (Архимед, IDENT, Medesk и другим) передачу статусов: пришел на прием - да/нет, купил услугу - да/нет. Эти события уходят обратно в Директ как офлайн-конверсии. Алгоритм обучается искать не тех, кто звонит, а тех, кто доходит и платит. Обычно за 2-3 месяца после подключения стоимость реального пациента падает на 30-50%. Для частных клиник, где МИС не стандартная, делаем интеграцию через webhook или выгружаем данные из 1С-Медицина раз в сутки.
Обсудить аналитику Ответ за 24ч
Другие направления

Посмотрите другие услуги и направления

Следующий шаг

Обсудим ваш проект

Бесплатная 40-минутная встреча. Разберем текущий сетап аналитики, покажем где теряются данные, предложим план настройки. Без обязательств со стороны клиента.

  • Аудит рекламных кабинетов за 24 часа
  • Расчет unit-экономики под ваш оффер
  • Кейсы из вашей ниши
Получить аудит аналитики
Ответим в течение 24 часов
Без спама. Не передаем контакты третьим лицам.
✓
Получили заявку!
Вернемся в течение 24 часов в Telegram или по номеру, который указали.
Обсудить проект Ответ за 24ч