Что такое сквозная аналитика и как внедрить ее в вашу CRM

Сквозная аналитика — это способ измерять путь клиента от первого касания до повторной продажи, объединив данные из CRM, рекламных кабинетов и веб‑аналитики. Она показывает реальную окупаемость каждого рекламного канала и помогает бизнесу тратить бюджет только на эффективные источники клиентов.

Как работает сквозная аналитика в CRM? Как ее настроить? И каких ошибок не допустить? Читайте в статье.

Ульяна Павлова

Владелец Агентства Управления Бизнесом «Макс» (интегратор CRM).

10+ лет помогает предпринимателям выстраивать эффективные процессы продаж, управления и маркетинга

Что в статье

Сквозная аналитика: что это такое и зачем она нужна бизнесу
Примеры использования в CRM
Настройка сквозной аналитики в CRM
Ошибки и сложности внедрения сквозной аналитики
Ответы на частые вопросы

Сквозная аналитика: что это такое и зачем она нужна бизнесу

Сквозная аналитика — это метод анализа эффективности маркетинга, объединяющий данные из рекламных кабинетов (Яндекс Директ и др.), сайта и CRM‑системы в единый отчет. Она отслеживает путь клиента от первого клика до реальной покупки, связывая расходы на рекламу с реальными продажами.

Таким образом, с помощью сквозной аналитики можно увидеть, какие каналы приносят прибыль, а не просто заявки.

Что включает в себя сквозная аналитика:

Данные рекламных систем: расходы на контекстную рекламу, таргетинг, контекстную рекламу.
Данные веб‑аналитики: посещения сайта, поведение пользователей.
Данные CRM‑системы: имена клиентов, этапы сделок, суммы продаж.
Коллтрекинг: отслеживание звонков, связывающее телефонный звонок с конкретным рекламным объявлением.

Как работает сквозная аналитика на практике

Маркетолог интернет-магазина запустил рекламу в Яндекс Директ, ВКонтакте и на офлайн‑мероприятии.

Без сквозной аналитики он видит только расходы и общую выручку. С аналитикой он понимает: Яндекс Директ принес 2 млн ₸ при затратах 300 000 (ROI 463%), ВКонтакте — убыток, а мероприятие окупилось только на 20%.

Это позволяет перераспределить бюджет. При этом, насколько бы продуманная сквозная аналитика у вас ни была настроена, всегда есть погрешность.

Как работает сквозная аналитика в CRM

CRM-система — это единая база клиентов, где хранится история взаимодействий с каждым контактом: звонки, письма, встречи, покупки. CRM становится источником данных для аналитики.

Процесс сквозной аналитики состоит из пяти последовательных этапов:

Сбор данных из рекламы: автоматическая загрузка расходов из Яндекс Директа, ВКонтакте и т. д.
Сбор данных из CRM: фиксация лидов, сделок, продаж с привязкой к источнику трафика.
Интеграция веб-аналитики: данные из Яндекс Метрики о поведении пользователей на сайте.
Объединение в единую картину: расчет ROI, ROMI, CPL, LTV для каждого канала и кампании.
Визуализация в дашбордах.

Отчет «Источники продаж» в Setty CRM

Ключевые элементы CRM для аналитики:

Лиды — потенциальные клиенты, оставившие заявку или контакт.
Сделки — конкретные коммерческие возможности с указанной суммой и этапом.
Воронка продаж — визуализация пути клиента от заявки до оплаты с процентом конверсии на каждом этапе.

Ключевая задача — это связать каждую продажу с источником, откуда пришел клиент. Для этого используются UTM-метки в рекламных ссылках, коллтрекинг для звонков и интеграции с формами на сайте.

👉 Как понять, что вашему бизнесу нужна CRM‑система. Объясняем

Инструменты и компоненты сквозной аналитики

Полноценная сквозная аналитика требует интеграции нескольких инструментов, каждый из которых отвечает за свой участок данных.

CRM-данные. CRM фиксирует историю взаимодействий с клиентом. Для сквозной аналитики критически важно, чтобы в CRM автоматически передавался источник лида — UTM-метки с рекламы или данные коллтрекинга о звонке.

Коллтрекинг. Коллтрекинг определяет, с какой рекламной кампании позвонил клиент, подменяя номер телефона на сайте для каждого источника трафика. Без коллтрекинга вы не увидите, что звонок пришел именно из объявления в Яндекс Директ по запросу «купить станок», а не из органической выдачи.

UTM-метки и веб-аналитика. UTM-метки — это параметры в URL, которые передают в аналитику информацию об источнике перехода.

Интеграции с рекламными кабинетами. Автоматические интеграции обновляют информацию о затратах ежедневно, позволяя видеть актуальную окупаемость в режиме реального времени.

BI-инструменты и дашборды. BI-системы (Business Intelligence) объединяют данные из всех источников и строят наглядные дашборды с ключевыми метриками.

Например, с Setty вы будете видеть источники продаж.

Setty ведет автоматическую статистику сделок, которые «пришли» по рекламе в интернете. При этом вы можете видеть весь путь клиента.

А чтобы собрать аналитику по другим каналам, например, учесть клиентов с выставки, менеджер указывает источник сделки вручную.

Маркетолог и руководитель вместе могут оценивать эффективность маркетинговых каналов и понимают, от каких нужно избавиться, а какие — развивать для получения максимальной прибыли.

Метрики сквозной аналитики

Сквозная аналитика оперирует показателями, каждый из которых отвечает на определенный вопрос об эффективности маркетинга.

ROI и ROMI — окупаемость инвестиций. ROI (Return on Investment) — коэффициент окупаемости всех инвестиций в проект или бизнес. ROMI (Return on Marketing Investment) — окупаемость конкретно маркетинговых вложений.

Положительный ROI означает, что реклама окупается.

CPL — стоимость лида. CPL (Cost Per Lead) — стоимость одной заявки с рекламы. Норма CPL зависит от ниши.

CPO — стоимость заказа. CPO (Cost Per Order) показывает, во сколько обходится один оплаченный заказ.

Разница между CPL и CPO показывает качество трафика и работу отдела продаж. Если CPL низкий, а CPO высокий — проблема в конверсии заявок в продажи.

LTV — пожизненная ценность клиента. LTV (Lifetime Value) — сколько денег приносит один клиент за всё время взаимодействия с бизнесом. LTV критически важен для оценки допустимой стоимости привлечения.

Конверсии на этапах воронки. Конверсия этапа воронки показывает процент перехода клиентов с одного этапа воронки на следующий. Воронка в сквозной аналитике: клик на рекламу → визит на сайт → заявка → оплата → повторная покупка.

Этап	Количество	Конверсия
Показ рекламы	100 000	—
Визиты на сайт (клики)	8 500	8,5%
Заявки	340	4%
Оплаты	68	20%

Пример расчета конверсий

Анализ конверсий на каждом этапе помогает найти узкие места воронки и понять, где теряются клиенты.

Примеры использования в CRM

Разберем на кейсах, как CRM помогает в разных ситуациях: сегментация источников трафика, оценка эффективности кампаний, повышение конверсии на этапах воронки и оптимизация затрат на рекламу.

Сегментация источников трафика

Компания запустила рекламу в четырех каналах: контекст Яндекса, таргет ВКонтакте, email-рассылка, офлайн-выставка.

Сквозная аналитика в CRM показала за месяц:

Яндекс Директ: 120 лидов, 24 продажи, ROI — 180%.
ВКонтакте: 85 лидов, 8 продаж, ROI — 15%.
Email: 45 лидов, 12 продаж, ROI — 240%.
Выставка: 30 лидов, 8 продаж, ROI — 90%.

Решение: увеличить бюджет на email-рассылки, оптимизировать таргет ВКонтакте или остановить его.

Оценка эффективности кампаний

Отдел маркетинга запустил три рекламные кампании с разными креативами и посадочными страницами.

CRM с подключенной аналитикой показала:

Кампания А (скидка 20%): CPL — 2 000 ₸, конверсия в продажу — 18%.
Кампания Б (бесплатная доставка): CPL — 1 500 ₸, конверсия — 22%.
Кампания В (подарок): CPL — 2 500 ₸, конверсия — 25%.

Вывод: бесплатная доставка работает лучше скидки (22% 18%), но хуже подарка, который дает максимальную воспринимаемую ценность.

Повышение конверсии на этапах воронки

Анализ воронки продаж в CRM выявил проблему: из 400 заявок в месяц только 60 доходят до оплаты (15% конверсия).

Детализация по этапам показала:

Первый контакт в течение 24 часов: 70% заявок.
Квалификация лида: 55% от контактов.
Коммерческое предложение: 40% от квалифицированных.
Оплата: 27% от КП.

Узкое место — скорость первого контакта. После внедрения автоответа и сокращения времени реакции до 15 минут конверсия выросла до 22%.

Оптимизация затрат на рекламу

Сквозная аналитика показала, что 60% рекламного бюджета уходит на канал с самым низким ROI.

Детальный анализ по ключевым словам в контекстной рекламе выявил:

15 высокочастотных запросов дают CPL 3 000 ₸, конверсия в продажу 8%.
47 низкочастотных запросов дают CPL 2 000 ₸, конверсия — 19%.

Таким образом, перераспределение 40% бюджета с высокочастотников на низкочастотные запросы снизило общий CPL на 28% и увеличило количество продаж на 34%.

Ни для кого не секрет, что автоматизация бизнес‑процессов — мастхэв нашего времени.

Одной из систем, автоматизирующих рутинные задачи, является Setty CRM.

Setty CRM — это:

Воронка продаж. Видно, на каких этапах находятся сделки.
Наглядные отчеты. CRM выдает статистику по лидам, продажам и сумме сделок.
Все коммуникации с клиентами в одном окне. Не нужно искать переписку в почте и чатах.
Удобные карточки клиентов. Вся информация о сделках под рукой.
Готовые скрипты. Менеджеры всегда будут знать, что сказать клиенту.

Setty CRM входит в систему цифровых сервисов Setty. Вы можете также подключить электронный документооборот и управление персоналом. Можно работать как на компьютере, так и на смартфоне — есть мобильное приложение.

Есть вопросы? Задайте их нашим менеджерам.

Настройка сквозной аналитики в CRM

Выделим пять основных шагов.

1. Подключение источников данных

Настройте интеграцию CRM с веб-формами на сайте, чтобы заявки автоматически создавали лиды в системе. Подключите рекламные кабинеты для автоматической загрузки расходов.

Для офлайн-источников создайте в CRM отдельные источники продаж.

2. Настройка UTM-меток

Разметьте все рекламные ссылки UTM-метками по единому стандарту.

Распространенные параметры для корректной работы сквозной аналитики:

utm_source — название площадки (yandex, vk);
utm_medium — тип трафика (cpc, social, email);
utm_campaign — название кампании (leto_2026, распродажа);
utm_content — позволяет понять, какой именно формат объявления внутри рекламной кампании привлек пользователя (banner, text).

В Яндекс Директе сделайте соответствующие настройки.

Создать UTM-метки можно через онлайн-генераторы (Tilda, Callibri, Utmurl.ru и т. д.).

3. Интеграция коллтрекинга и телефонии

Подключите коллтрекинг для отслеживания звонков с рекламы. Система автоматически создает лид с указанием источника, с которой пришел посетитель.

4. Загрузка затрат на рекламу

Настройте ежедневную автоматическую загрузку расходов из рекламных кабинетов.

Для офлайн-каналов вносите затраты вручную в систему аналитики.

5. Проверка данных и настройка дашбордов

Через неделю тестирования проверьте корректность передачи данных:

заявки с сайта создают лиды в CRM с корректными UTM-метками;
звонки фиксируются с указанием источника трафика;
расходы загружаются из рекламных кабинетов;
сделки привязываются к источникам, метрики рассчитываются автоматически.

Настройте дашборды с ключевыми метриками.

Ошибки и сложности внедрения сквозной аналитики

Распространенные ошибки: нет связи между трафиком и CRM, некорректные UTM-метки, разрозненные данные, отсутствие BI-инструментов.

Нет связи между трафиком и CRM

Заявки попадают в CRM без информации об источнике.

Причины: не настроена передача UTM-меток из веб-формы в CRM, используются сторонние формы без интеграции, менеджеры вручную создают сделки без указания источника.

Решение: проверьте передачу UTM-меток на тестовой заявке, настройте обязательное поле «источник» в CRM, обучите менеджеров фиксировать, откуда пришел клиент.

Некорректные UTM-метки

Разметка ссылок без единого стандарта приводит к тому, что один и тот же канал отображается в отчетах под разными названиями. Пример: utm_source=Yandex, utm_source=yandex, utm_source=ya — система воспринимает это как три разных источника.

Решение: создайте документ с правилами именования UTM-меток для технических специалистов и используйте только латиницу в нижнем регистре.

Разрозненные данные

Используйте систему сквозной аналитики или другие инструменты, который автоматически собирает данные из всех источников и рассчитывает метрики.

Отсутствие BI-инструментов

CRM фиксирует сделки и источники, но не всегда умеет строить сложные отчеты с расчетом ROI по сегментам, динамикой метрик и прогнозами.

Решение: внедрите дашборды в CRM или подключите внешний инструмент для визуализации данных.

Ответы на частые вопросы


Какие данные объединяет сквозная аналитика?
Расходы на рекламу из рекламных кабинетов, данные о визитах и поведении пользователей из веб‑аналитики, информацию о лидах и продажах из CRM, звонки из коллтрекинга и офлайн‑источники.

Как CRM помогает измерять ROI рекламы?
CRM фиксирует финальный результат — реальную продажу и ее сумму, привязывая каждую сделку к источнику, откуда пришел клиент.

Какие метрики важны в сквозной аналитике?
Ключевые метрики: ROI, CPL, CPO, LTV, ROMI, CAC и т. д.

Можно ли настроить сквозную аналитику без CRM?
Теоретически возможно, но вы потеряете главное — связь с реальными продажами.

Какие инструменты нужны для сквозной аналитики?
Минимальный набор: CRM‑система, веб‑аналитика (Яндекс Метрика), UTM‑метки в рекламе, интеграция с рекламными кабинетами, коллтрекинг для отслеживания звонков.

Как правильно настроить UTM‑метки для сквозной аналитики?
Используйте четыре обязательных параметра: utm_source (площадка), utm_medium (тип трафика), utm_campaign (название кампании), utm_term (ключевое слово).

Какие ошибки чаще всего допускают при внедрении сквозной аналитики?
Не настроена передача UTM‑меток из форм в CRM, используются разные стандарты именования источников, данные хранятся в разных системах без интеграции, отсутствуют инструменты визуализации. Также часто упускают из вида коллтрекинг и теряют информацию о клиентах из офлайна.

Можно ли использовать веб-аналитику вместе с CRM для сквозной аналитики?
Да, это обязательная связка. Веб‑аналитика показывает, как пользователи ведут себя на сайте: откуда пришли, какие страницы смотрели, на каком этапе ушли. CRM фиксирует, кто из них оставил заявку и совершил покупку. Объединение этих данных дает полную картину пути клиента от клика до оплаты.

Что такое коллтрекинг и как он связан со сквозной аналитикой?
Коллтрекинг — это технология, которая определяет источник звонка, подменяя номер телефона на сайте для каждого посетителя. Когда клиент звонит, система передает в CRM не только контакт, но и информацию, с какой рекламы он пришел.

Сколько времени занимает внедрение сквозной аналитики?
Базовая настройка для малого бизнеса занимает 3–5 дней: подключение источников данных, разметка UTM‑меток, настройка интеграций. Для среднего бизнеса с множеством каналов и сложной воронкой внедрение может занять 2–4 недели.

Как сквозная аналитика помогает оптимизировать рекламный бюджет?
Сквозная аналитика показывает реальную окупаемость каждого канала и кампании.

Нужно ли BI‑решение для сквозной аналитики?
BI‑решение не обязательно, если ваша CRM имеет встроенные дашборды с расчетом ROI и ключевых метрик. Но для углубленного анализа — сегментации по регионам, когортному анализу клиентов, прогнозированию — BI‑инструмент значительно расширяет возможности. Для бизнеса с рекламным бюджетом от 3 000 000 ₸ в месяц BI оправдан.

Как сквозная аналитика измеряет путь клиента?
Система отслеживает каждое касание клиента с бизнесом: первый клик на рекламу (фиксируется через UTM‑метки), визиты на сайт (веб‑аналитика), заявку (CRM), звонок (коллтрекинг), все этапы воронки продаж до финальной оплаты. Модели атрибуции определяют, какому каналу приписать продажу: первому касанию, последнему или распределить ценность между всеми точками контакта.

Смотрите также