Сквозная аналитика в Битрикс24: как считать окупаемость рекламы

«Половина денег на рекламу тратится впустую. Проблема в том, что я не знаю, какая именно половина», — это сказал Джон Уонамейкер сто лет назад. С тех пор появились UTM-метки, аналитика, CRM. А проблема осталась.

Маркетолог говорит: «Реклама в Яндексе работает, оставляет заявки». Менеджер говорит: «Заявки из Яндекса — мусор, ни одна не покупает». Кому верить? Никому. Считать.

Разберёмся, как считать сквозную аналитику в Битрикс24 и причём здесь наше приложение.

Что такое сквозная аналитика и зачем она

Сквозная аналитика — это отчёт, который показывает путь клиента от рекламы до денег. От «увидел объявление» до «оплатил счёт».

В обычной аналитике (например, в Яндекс.Метрике) видны клики и заявки. Что случилось дальше — оплатили или нет, на сколько — Метрика не знает. Эти данные живут в CRM.

В CRM (например, в Битрикс24) видны сделки и оплаты. Но непонятно, по какой рекламе клиент пришёл. Эти данные — у Метрики.

Сквозная аналитика — это связка: реклама → клик → заявка в CRM → сделка → деньги. На выходе — таблица: «по этой рекламной кампании пришло 50 лидов, из них 8 купили на 320 000 ₽, мы потратили на эту рекламу 50 000 ₽ — окупаемость 6,4×».

Без этого отчёта решения по рекламе принимаются вслепую: «вроде что-то приходит, продолжаем». С отчётом: «вот эта кампания приносит в 3 раза больше выручки на рубль рекламы — масштабируем; вот эта в минусе — отключаем».

Как это решается в Битрикс24

В Битрикс24 из коробки есть стандартный модуль сквозной аналитики. Он работает, но в относительно ограниченном виде: считает по широким источникам (поиск, контекст, соцсети), без особенной детализации внутри них.

Для большинства малых компаний этого хватает. Но если вы льёте на множество кампаний, делите трафик по объявлениям, тестируете разные креативы — нужна более глубокая детализация.

Здесь в работу вступает наше приложение «Сквозная аналитика (отчёт по рекламе)» — мы разработали его специально под задачу детализации до уровня UTM-меток. Дальше расскажем, что оно умеет.

Как работает приложение

Отчёт встраивается в левую панель Битрикс24 — как отдельный пункт меню. Открыли — настраиваете параметры:

• период (за какой временной отрезок считаем);
• ответственные (по конкретному менеджеру или по всему отделу);
• воронки (если у вас несколько — выбираете нужную).

Дальше формируется отчёт. По каждому источнику показывается:

• сколько сделок создано;
• сколько в работе;
• сколько закрыто (выиграно / проиграно);
• сумма выручки;
• детализация причин проваленных сделок.

Источники берутся двумя путями. Первый — стандартное поле «Источник» в карточке (например, «Яндекс», «Google», «холодный звонок», «рекомендация»). Второй — UTM-метки, которые приходят с лидом автоматически.

Почему важна детализация по UTM

Источник «Яндекс» — это слишком обобщённо. Внутри Яндекс.Директа у вас может быть:

• контекстная реклама на бренд;
• поисковая на конкурентов;
• РСЯ;
• ретаргетинг;
• объявления в нескольких категориях.

Это пять разных вселенных, и они работают по-разному. Бренд обычно даёт высокую конверсию. РСЯ — много дешёвых лидов, но низкая конверсия. Ретаргетинг — догрев. Если в отчёте всё это смешано в одну строку «Яндекс» — вы не управляете рекламой, вы по ней просто стреляете.

Наше приложение раскрывает источник вглубь — по уровням UTM-меток. Кликаете на «Яндекс» — раскрывается список рекламных кампаний (utm_campaign). Кликаете на конкретную кампанию — раскрываются объявления (utm_content). По каждому уровню — те же цифры: сделки, выручка, конверсия.

В итоге вы видите не «Яндекс приносит 30%», а «эта конкретная кампания, конкретное объявление, конкретное ключевое слово — приносит 30%, при этом эта кампания съедает половину бюджета и не приносит ни одной продажи».

Группа «Прочее» и работа с ней

Реальность: часть лидов приходит без UTM. Кто-то перешёл по прямой ссылке, кто-то с социального мессенджера, кто-то по сохранённой закладке. Метки не передаются — лиды попадают в категорию «Прочее».

В обычных отчётах с этим ничего не делаешь — просто принимаешь. В нашем приложении категорию «Прочее» можно раскрыть и вытащить из неё конкретные источники. Например: внутри «Прочее» есть лиды, которые пришли с письма (поле «email» в источнике). Кликаете → выделяете email отдельной строкой → теперь видно, что email приносит, например, 15 лидов в месяц с конверсией 40%.

Так шаг за шагом «Прочее» становится прозрачнее. Это не разовая настройка — это процесс: каждый раз, когда находим неопознанный источник, добавляем его в отчёт.

Анализ проваленных сделок

В отчёте по каждой строке (источнику или кампании) виден не только успех, но и причины проигрыша. Кликаете на цифру «10 проигранных сделок» → раскрываются стадии, на которых они отвалились, и причины: «спам», «дорого», «не та услуга», «передумал».

Это даёт ответы на ключевые вопросы:

Целевая ли это реклама? Если из источника постоянно приходят сделки с причиной «не та услуга» — реклама привлекает не тех. Нужно править таргетинг или объявления.

Где теряем сделки? Если по источнику много отвалов на стадии «КП отправлено» с причиной «дорого» — либо клиенты не подходят по бюджету (опять же, реклама не про то), либо ваше КП не убедительное.

Стоит ли масштабировать? Если кампания даёт высокую конверсию в продажу и низкую долю «спам / нецелевые» — её можно увеличивать.

Конкретный пример

Сервис аренды квартир посуточно, Уфа. 4 менеджера, бюджет на рекламу — 180 000 ₽/мес.

До настройки сквозной аналитики маркетолог отчитывался: «В этом месяце 220 заявок, конверсия в брони 18%, всё хорошо». Собственник видел общую цифру — лиды приходят, что-то продаётся.

После того как развернули наше приложение и настроили детализацию по UTM, увидели:

• Из 220 заявок реальной целевой — 130. Остальные — мусор (по нецелевым районам, не по тем датам, явный спам).
• Один источник (баннеры в РСЯ) давал 30% бюджета и 40% мусорных заявок. Конверсия — 6%.
• Другой источник (поисковая реклама на бренд) давал 15% бюджета и 25% выручки. Конверсия — 35%.

Что сделали по результатам:

• Отключили мусорный источник. Освободившиеся 54 000 ₽ переложили на брендовый поиск.
• На РСЯ оставили только узкие сегменты, где работало.

Через 2 месяца: тот же бюджет, заявок чуть меньше (200 vs 220), но количество броней выросло с 39 до 64. Выручка — +47% при том же бюджете.

Эффект от внедрения отчёта окупил его настройку за две недели.

Признаемся честно

Сквозная аналитика — отличная штука, но работает только при двух условиях.

UTM должны быть везде. Если ваш маркетолог не размечает рекламу UTM-метками или размечает «как-нибудь» — отчёт будет показывать кашу. Половина данных — в категории «Прочее». Прежде чем настраивать сквозную аналитику в CRM, наведите порядок в UTM-разметке.

Менеджеры должны заполнять причины проигрыша. Если все проваленные сделки помечены как «отказ» без детализации — отчёт не покажет, почему отказ. Нужна культура заполнения. Можно сделать это обязательным полем при переводе сделки в «проиграно».

Без этих двух вещей даже самый продвинутый отчёт не даст инсайтов.

Как получить приложение

Сквозная аналитика входит в SellUs Platform — каталог 25+ приложений, которые мы передаём клиентам бесплатно при внедрении. Если у вас уже Битрикс24, но без нашей платформы — можно установить отдельно.

Если хотите посмотреть, как это работает на живом портале — просим час встречи, покажем демо, ответим на вопросы. Часто после демо люди уходят с пониманием, какие конкретно отчёты они хотят настроить под свою рекламу.