Главное Авторские колонки Вакансии Вопросы
Выбор редакции:
91 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Кому и зачем нужна сквозная аналитика?

Если вы руководитель или маркетолог в B2B, вы наверняка сталкивались с парадоксом: лиды есть, а роста продаж нет. В этой статье я объясню, как сквозная аналитика закрывает эти зоны, превращая маркетинг из статьи расходов в управляемый инструмент роста, и кому она действительно необходима в первую очередь.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

В маркетинговых отчётах картина часто радужная: кликов много, лиды есть, CPM привлекательный. Но стоит собственнику спросить: «Хорошо. А где же прибыль?» — как в комнате воцаряется тишина.

Обычно в этот момент выясняется две вещи.

Во-первых, мы хорошо считаем активность (показы, клики, заявки), но плохо — результат (выручку, маржу, окупаемость).

Во-вторых, особенно в B2B мы часто верим в миф о «последнем источнике», хотя путь клиента к сделке — долгий и сложный. Клиент мог сначала прочесть вашу статью, потом посетить вебинар, получить рекомендацию, неделю изучать кейсы и лишь затем зайти «прямым переходом». Если анализировать только последний шаг, вы увидите лишь его. Как следствие — сделаете неверные выводы и урежете не те бюджеты.

Сквозная аналитика нужна именно для того, чтобы в переговорной было меньше неловкого молчания. И чтобы эффективность маркетинга измерялась не верой, а данными.

Что такое сквозная аналитика

Сквозная аналитика — это возможность связать воедино инвестиции и реальный результат. Она отвечает на вопросы:

  1. Сколько денег потрачено на привлечение?
  2. Откуда пришёл клиент (и как он «созревал» до обращения)?
  3. Что происходило с ним дальше в CRM?
  4. Привёл ли этот путь к сделке?
  5. Какую прибыль (желательно маржинальную) он в итоге принёс?

Это не просто «ещё один график». Это способ ответить на ключевой вопрос бизнеса: какие действия действительно ведут к продажам, а какие лишь создают видимость активности.


Кому она нужна в первую очередь

1. Собственнику и руководителю бизнеса

Собственнику сквозная аналитика нужна не ради «красивых графиков». Это инструмент управления. Она полезна, когда вы:

  • Инвестируете в несколько каналов и устали гадать, что работает.
  • Хотите перестать полагаться на «ощущения» подрядчика или маркетолога.
  • Стремитесь понимать стоимость сделки и окупаемость не на уровне «лид = 800 рублей», а на уровне «контракт = 180 000 рублей, маржа = Х, окупаемость = Y».

У собственника обычно есть чёткая боль: отчёты приходят регулярно, но ясности не прибавляется. Сквозная аналитика превращает отчёт в управленческий инструмент: куда вложить больше, где остановиться, что изменить в стратегии, а где — просто подождать.

Важный момент: сквозная аналитика резко сокращает количество споров в духе «маркетинг плохой» или «продажи всё портят». Потому что появляется единая картина, а не две параллельные реальности.

2. B2B-компаниям с длинным циклом сделки

Если цикл сделки длится больше нескольких дней, требуются согласования, клиенты изучают информацию, сравнивают и возвращаются — вам почти наверняка вредно жить в логике «последний клик решает всё».

В B2B часто возникает такая ситуация:

  • Маркетолог смотрит отчёт и видит, что «контент/вебинары/мероприятия» не дают прямых заявок. Значит, вроде бы, «неэффективно».
  • Бюджет урезают.
  • Спустя несколько месяцев выясняется, что входящий поток сократился, сделок стало меньше, а менеджеры говорят: «Рынок встал».

Не рынок встал. Вы отрезали верх и середину воронки — то, что питало «прямые заходы» и «рекомендации».

Сквозная аналитика в B2B нужна, чтобы:

  • Видеть не только последнюю «дверь», в которую зашёл клиент, но и первые точки контакта.
  • Понимать, какие активности создают прогрев и доверие.
  • Оценивать каналы не по количеству мгновенных заявок, а по их влиянию на воронку и выручку.

И да: в B2B часто «самые полезные» каналы выглядят «плохими» по последнему взаимодействию. Это нормально. Ненормально — принимать на основе этих данных бюджетные решения.

Зачем сквозная аналитика, если коротко

Пользу можно свести к трём ключевым вопросам, на которые бизнес хочет получить ответ:

  1. Какие каналы приносят деньги, а не просто лиды?
  2. Сколько стоит не заявка, а сделка (и какая в ней маржа)?
  3. Где мы теряем прибыль: на этапе привлечения, квалификации, в отделе продаж или в продукте?

Всё остальное — следствие.

О чём важно договориться заранее (иначе сквозная аналитика не сработает)

Сквозная аналитика не решает проблемы сама по себе. Она выявляет правду. А правда иногда бывает неприятной. Например:

  1. Лиды дешёвые, но продажи не закрывают — значит, проблема в квалификации или в отделе продаж.
  2. Продажи закрывают, но маржи нет — значит, проблема в экономике/ценообразовании/условиях.
  3. Канал даёт много заявок, но почти все «нецелевые» — значит, проблема в оффере или таргетинге.

Важный принцип: сначала определяем, что считаем успехом, и только потом выстраиваем систему измерений. Не наоборот.

Минимальная сквозная аналитика: без сложных систем

Если вы только начинаете, вам не нужно «внедрять монстра». Ваша задача — сделать путь денег прозрачным.Вот минимум, который уже даст эффект:

  1. Единые правила разметки источников (чтобы «откуда пришёл» не превращалось в кашу).
  2. Интеграция сайта/заявок/звонков с CRM (чтобы лид не терялся в «чёрной дыре»).
  3. Чёткие статусы в CRM (чтобы этап «в работе» не длился вечно).
  4. Отчёт, где видна цепочка: расходы → лиды → квалификация → сделки → выручка/маржа.

Это уже позволит принимать решения, основанные не на ощущениях, а на данных.

Когда сквозная аналитика особенно окупается

Есть два признака, при наличии которых сквозная аналитика почти всегда окупает вложения:

  1. Бюджет на маркетинг существенный (и ошибки в его распределении дорого обходятся).
  2. Путь клиента к покупке сложный (B2B, дорогие услуги, долгий цикл принятия решения, множество касаний).

Если у вас один канал, один продукт и всё продаётся «здесь и сейчас» — возможно, вам пока хватит дисциплины в CRM и базового учёта заявок. Но как только появляется многоканальность и длинный цикл — без сквозной аналитики вы управляете бизнесом вслепую.

Итог

Сквозная аналитика нужна не всем «просто так». Она нужна тем, кто устал от гаданий и хочет управляемости.

  1. Собственнику — чтобы понимать, где деньги и кто на них реально влияет.
  2. B2B-команде — чтобы перестать путать «последний шаг» с причиной покупки и не закрывать каналы, которые формируют доверие и осуществляют прогрев.


5 типичных ошибок внедрения сквозной аналитики в B2B — и как их избежать

Существует два типичных сценария «внедрения» сквозной аналитики компаниями.

  1. Сценарий № 1: покупают сервис, создают дашборд, две недели радуются цифрам, через месяц — перестают в него заглядывать.
  2. Сценарий № 2: полгода собирают «идеальную систему», выгорают, так и не приняв ни одного решения на основе данных.

В обоих случаях проблема обычно не в инструментах. Проблема — в ошибках постановки задачи. Ниже — пять самых частых. Я сталкиваюсь с ними снова и снова в B2B-секторе, где цикл сделки длинный, касаний много, а в отчётах доминирует «прямой заход».

Ошибка 1. Начать с дашборда, а не с вопроса «какие решения мы хотим принимать?»

Самая вредная иллюзия: если цифры есть на экране — значит, мы управляем. На деле сквозная аналитика нужна не для «красоты», а для конкретных управленческих решений. Например:

  1. Какой канал масштабировать в следующем месяце?
  2. Какой оффер лучше работает на квалификацию?
  3. Где мы теряем деньги: на привлечении или в продажах?
  4. Сколько можем позволить себе заплатить за SQL/сделку, чтобы не съесть маржу?

Как сделать проще:

Перед любым внедрением запишите (буквально на листе) 5–7 вопросов, на которые вы хотите отвечать раз в неделю/месяц.

  1. Если вопрос звучит как «сколько было показов» — это не управленческий вопрос.
  2. Если звучит как «какая стоимость сделки по каждому каналу и какова маржинальность» — это то, что нужно.

Ошибка 2. Пытаться измерить «всё» и сразу

B2B-компании склонны к максимализму: «давайте отслеживать каждый клик, скролл, просмотр, глубину просмотра, карту кликов...»

А потом выясняется, что:

  • UTM-метки проставляются как попало.
  • CRM живёт своей жизнью.
  • Менеджеры обновляют статусы спустя неделю (или не обновляют вовсе).
  • Ключевой показатель «сделка/не сделка» вообще не фиксируется корректно.

Как сделать проще:

Соберите минимальный сквозной контур, который уже сейчас приносит бизнесу пользу: расходы → лид → квалификация → сделка → выручка/маржа. Именно это должно сходиться. Всё остальное — потом, когда появится дисциплина и привычка принимать решения на основе цифр.

Ошибка 3. Оценивать каналы по «последнему клику» и делать из этого бюджетные выводы

Это классика B2B:

  1. В отчёте победители — брендовый поиск, прямые заходы и ретаргетинг.
  2. Проигравшие — контент, PR, вебинары, партнёрства.

И рука сама тянется «урезать то, что не приносит заявок». Но правда в том, что в B2B редко покупают "с первого касания«.Клиент созревает. Ему нужно время, факты, доверие, подтверждение. И как раз эти каналы часто работают на первый контакт и прогрев, а не на «оставил заявку сегодня».

Как сделать проще:

  1. Смотрите минимум две перспективы: первое касание и последнее касание.
  2. Для «прогревочных» каналов введите отдельную оценку: влияние на воронку (например, доля сделок, где этот канал присутствовал в цепочке касаний).
  3. Не принимайте решения об урезании бюджета на основе данных «за 2 недели». В B2B это почти всегда ложный вывод.

Ошибка 4. Строить аналитику на «грязной» CRM

Сквозная аналитика — это как рентген.Если кость сломана, рентген не «лечит» — он просто показывает перелом. Если CRM ведётся кое-как, вы получите «сквозную аналитику» уровня:

  • «Статус: в работе» три месяца.
  • «Причина отказа: дорого» у 90% клиентов.
  • «Источник: интернет» у половины базы.
  • Одна сделка размазана по трём дублям контакта.

А затем последуют выводы вроде «маркетинг приводит мусор». Хотя мусорными являются сами данные.

Как сделать проще:

Введите минимальные правила CRM-гигиены — не 30 полей, а 5 обязательных:

  1. Источник/кампания (хотя бы корректно).
  2. Дата и канал первого обращения.
  3. Статус квалификации (MQL/SQL — как договорились).
  4. Причина отказа (фиксированный список, а не произвольный текст).
  5. Сумма/маржа/категория сделки (то, что вы реально можете посчитать).

И назначьте ответственного: кто и когда это заполняет. Без этого сквозная аналитика превращается в красивую, но бесполезную иллюзию.

Ошибка 5. Не договориться о терминах: что такое «лид», «качество» и «успешная сделка»

Это тонкий, но критически важный момент.

  1. Маркетинг считает лидом «всё, что оставило контакты».
  2. Продажи считают лидом «то, с чем можно поговорить».
  3. Собственник считает лидом «то, что принесло деньги».

И вы спорите не о маркетинге. Вы спорите о определениях.

Как сделать проще:

Проведите встречу и согласуйте 3–4 ключевых этапа воронки — так, чтобы всем было понятно и чтобы это реально можно было фиксировать:

  1. Лид (контакт получен).
  2. Квалифицирован (подходит по критериям).
  3. Коммерческое предложение/переговоры (если применимо).
  4. Сделка выиграна/проиграна.

И сразу определите критерии: что значит «квалифицирован». Даже если это выглядит упрощённо — важнее единый язык, чем идеальная методология, которой никто не пользуется.

Сквозная аналитика не должна быть «проектом века». Она должна стать привычкой: видеть, где деньги, и на основе этого спокойно менять действия.


Наш сайт: omna-marketing.ru

Мой ТГ-канал:bisaeva_marketing

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.