← Все кейсы

У вас неверно настроена воронка продаж.. Сделайте это, чтобы видеть аналитику от клика до LTV

04 НОЯБРЯ 2025

Представьте: вы льете трафик на 200 000 рублей в месяц. Заявки идут. Менеджеры работают. Но через три месяца выясняется, что половина каналов сливает бюджет, а самые прибыльные клиенты приходят откуда-то, где вы даже не считали конверсии.

Знакомо?

В 2025 году "смотреть на количество лидов" — это как управлять Boeing по приборам из кукурузника. Рынок изменился. Клиенты проходят по 15-20 точкам контакта до покупки. А вы до сих пор радуетесь низкой цене клика?

Давайте разберемся, как выстроить аналитику воронки продаж так, чтобы каждое решение приносило деньги, а не успокаивало совесть.

Почему ваша текущая аналитика врет (и вы даже не знаете об этом)

Симптомы "слепого маркетинга"

Проверьте себя. Если хотя бы 3 пункта про вас, то у вас проблема:

Вы не знаете, сколько стоит привлечение клиента по каждому каналу

Не цена лида. Не цена заявки. А цена реального платящего клиента. С учетом всех касаний, ассистентов и долгих циклов сделки.

Вы не понимаете, какие каналы дают клиентов с максимальным чеком

Один канал приводит корпоративных клиентов на 500 000 ₽. Другой — физиков на 15 000 ₽. А вы вкладываете одинаково.

Клиенты уходят из воронки, а вы даже не замечаете, на каком шаге

Форма работает отлично? А что происходит после? До скольких дозванивается менеджер? Сколько приходит на встречу? Где критическая просадка?

Вы не отслеживаете повторные продажи и LTV

Привели клиента за 30 000 ₽, он купил на 50 000 ₽. Минус расходы — убыток. Но через полгода он принес еще 200 000 ₽. Только вы об этом не узнали, потому что не считаете.

У вас нет единой системы, где видна вся цепочка

Реклама в одном кабинете. CRM в другом. Аналитика в третьем. Финансы в Excel. Для принятия решения нужно час собирать данные из пяти источников.

Узнали себя? Поздравляю, вы сливаете минимум 30-40% маркетингового бюджета в никуда.

Что такое сквозная аналитика воронки продаж

Сквозная аналитика — это система, которая связывает каждый рубль рекламы с каждым рублем прибыли.

От первого клика пользователя до последней оплаты счета. Включая все касания, все каналы, всех менеджеров.

Вот как это выглядит в реальности:

Этап 1: Клик. Пользователь кликнул по объявлению в Яндекс Директе. UTM-метки зафиксировали источник, кампанию, объявление.

Этап 2: Сайт. Пользователь зашел на сайт. Веб-аналитика (Яндекс Метрика, Google Analytics) записала его поведение: какие страницы смотрел, сколько времени провел.

Этап 3: Заявка. Оставил заявку. Сквозная аналитика передала все данные о источнике в CRM. Вы видите: этот лид пришел из Директа, кампания Х, объявление Y.

Этап 4: Общение. Менеджер обработал заявку, провел встречу. CRM фиксирует каждый шаг сделки.

Этап 5: Продажа. Клиент купил на 100 000 ₽. Система автоматически связала эту продажу с первым кликом по рекламе три недели назад.

Этап 6: LTV. Через полгода клиент вернулся и купил еще на 150 000 ₽. Общий LTV — 250 000 ₽. И вы точно знаете, что этот клиент пришел из конкретной рекламной кампании.

Теперь вы можете посчитать:

CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения клиента
ROI по каждому каналу — окупаемость инвестиций
LTV/CAC ratio — во сколько раз прибыль превышает затраты на привлечение
Точки оптимизации — где терять клиентов дороже всего

И главное. Вы сможете принимать решения на основе цифр.

5 важных этапов настройки аналитики воронки в 2025 году

1. Правильная разметка и сбор данных (фундамент, без которого все рушится)

Если здесь ошибка, то дальше можно не читать. Все выводы будут неверными.

Что нужно настроить:

UTM-метки на всех каналах (включая email, мессенджеры, офлайн-рекламу через промокоды)
Коллтрекинг с подменой номеров — чтобы видеть, откуда звонят клиенты
Передачу данных из форм в CRM — автоматически, с сохранением источника
Отслеживание офлайн-конверсий — если клиенты приходят в офис или звонят после показа рекламы
Cross-device tracking (отслеживание между устройствами) — один пользователь смотрит с телефона, заказывает с компьютера

Часто встречается одна и та же ошибка: UTM-метки настроили, но они "отваливаются" при переходе между доменами или при редиректах. Проверьте это, не затягивайте.

2. Интеграция всех систем в единый контур

Ваши инструменты должны разговаривать друг с другом. Иначе вы как диспетчер, который видит только один участок дороги.

Минимальный набор интеграций:

Рекламные кабинеты (Яндекс Директ, ВКонтакте, MyTarget) → Аналитика
Веб-аналитика (Метрика, GA4) → CRM
CRM → Система сквозной аналитики
Система аналитики → BI-платформа (если много данных)
Телефония → CRM
Финансы/бухгалтерия → Общая система (для расчета реальной прибыли)

Про какие системы речь? Roistat, Calltouch, Яндекс Метрика + CRM-интеграции, Google Analytics 4,Segmento, Power BI, Tableau — выбор зависит от масштаба и специфики.

Но главное это правильно настроить передачу данных. Здесь 90% ошибок.

3. Построение многоуровневой воронки с микроконверсиями

Построение многоуровневой воронки с микроконверсиями — ключ к тому, чтобы наконец увидеть реальный путь клиента, а не его упрощённую версию «увидел рекламу → купил».

В 2025 году всё сложнее: человек увидел вашу рекламу во «ВКонтакте», но не кликнул; через неделю загуглил тему и снова столкнулся с вашим брендом; зашёл на сайт, почитал блог и ушёл; вернулся через ретаргет в Яндексе, оставил заявку, но не взял трубку; менеджер написал ему в WhatsApp, он записался на встречу, пришёл, попросил коммерческое предложение, неделю думал — и только потом купил. Один клиент — 11 точек контакта. И на каждом этапе есть свои метрики, которые нельзя игнорировать.

Правильная воронка учитывает:

Охват и показы (верх воронки)
Клики и визиты (вовлечение)
Микроконверсии (просмотр цен, скачивание PDF, просмотр видео-отзыва)
Лиды (заявки, звонки, чаты)
Квалифицированные лиды (те, с кем реально можно работать)
Встречи/демо/презентации
Коммерческие предложения
Сделки в работе
Закрытые сделки
Повторные продажи

И вы должны видеть конверсию между каждым этапом.

Где провисает 10% конверсии, там вы теряете 10% денег. Все просто.

4. Атрибуция: кто действительно привел клиента

Клиент кликнул по 5 объявлениям из разных каналов за месяц. Кому засчитать продажу?

Модели атрибуции:

Last Click (последний клик) — самая примитивная, показывает только последнее касание
First Click (первый клик) — кто первый познакомил с брендом
Linear (линейная) — все каналы получают равную долю
Time Decay (с учетом времени) — чем ближе к покупке, тем больше вес
Data-Driven (на основе данных) — машинное обучение распределяет вес по реальному вкладу каждого канала

В 2025 году использовать Last Click — это профессиональное дно. Вы убиваете медийные и имиджевые каналы, которые запускают воронку.

Нужна кастомная модель атрибуции, заточенная под ваш бизнес и длину цикла сделки.

5. Расчет юнит-экономики и LTV для принятия решений

Финальный и самый важный этап: превратить данные в решения.

Метрики, которые вы должны видеть в реальном времени:

CAC (Customer Acquisition Cost). Сколько стоит привести одного платящего клиента по каждому каналу.

LTV (Lifetime Value). Сколько денег приносит клиент за все время работы с вами.

LTV/CAC Ratio. Идеал — 3:1 и выше. Если меньше 1:1 — вы сливаете деньги.

Payback Period. За сколько окупается вложение в привлечение клиента.

ROI по каналам. Где вложили рубль — сколько получили обратно.

Когортный анализ. Как ведут себя группы клиентов, пришедших в разное время или из разных источников.

Один из моих клиентов тратила 60% бюджета на контекст и 40% на таргет. После настройки аналитики выяснилось: контекст дает CAC 25 000 ₽ и LTV 50 000 ₽ (2:1), а таргет — CAC 15 000 ₽ и LTV 75 000 ₽ (5:1).

Перераспределили бюджет. За квартал прибыль выросла на 140%. Без аналитики они бы продолжали лить 60% в менее эффективный канал.

Почему это не сделать своими силами (даже если у вас есть маркетолог)

Вы не знаете, чего не знаете
Настройка аналитики воронки — это не "установить счетчик и подключить CRM". Это:

Понимание архитектуры данных
Знание особенностей каждой рекламной платформы
Навыки программирования для настройки интеграций
Опыт работы с CRM-системами
Понимание юнит-экономики и финансового моделирования
Экспертиза в веб-аналитике
Знание юридических ограничений (закон о персональных данных)

Один специалист это не закрывает. Нужна команда.

Ошибки обходятся дороже

Неправильно настроенная аналитика хуже, чем отсутствие аналитики.

Почему? Потому что вы принимаете решения на основе неверных данных. Вы уверены, что все работает правильно, но на самом деле оптимизируете не те метрики.

Примеры типичных ошибок:

UTM-метки дублируются или перезаписываются
Конверсии считаются несколько раз (duplicate)
Не учитываются офлайн-касания
CRM не передает данные о закрытых сделках обратно в аналитику
Коллтрекинг работает, но звонки не привязываются к источникам

Каждая такая ошибка = слитые десятки тысяч рублей.

Время = деньги

Пока ваш маркетолог полгода разбирается в тонкостях настройки (гуглит, смотрит курсы, ставит эксперименты), вы теряете прибыль каждый день.

Профессиональная команда делает полноценный аудит за 2-3 недели. Экономия времени — это минимум 5 месяцев неэффективного слива бюджета.

Посчитайте: если у вас рекламный бюджет 500 000 ₽/месяц, и даже 20% из него сливается — это 100 000 ₽ в месяц. За полгода — 600 000 ₽ в никуда.

Что вы получаете от аудита маркетинговой аналитики

Аудит проводится не для праздного любопытства, и не для того, чтобы посмотреть как у вас дела в компании. При проведении аудита проводится глубокая ревизия всей системы и дается конкретный план улучшений.

Что обычно входит в аудит:

Анализ текущей инфраструктуры данных. Какие системы используются, как они связаны, где теряются данные.
Проверка корректности настроек. UTM-метки, цели, события, интеграции, передача данных в CRM.
Оценка качества данных. Есть ли дубли, пропуски, ошибки атрибуции.
Анализ воронки продаж. Где клиенты "отваливаются", какие этапы проседают.
Расчет юнит-экономики. CAC, LTV, ROI по каждому каналу — если данных достаточно.
Карта точек роста. Что изменить, чтобы получить максимальный эффект с минимальными вложениями.
Дорожная карта внедрения. Пошаговый план: что делать, в какой последовательности, какие инструменты использовать.
Прогноз эффекта Насколько можно улучшить показатели после исправления ошибок.

Что будет, если продолжать работать "как есть"

Давайте честно. Через 3 месяца: Вы потратите еще N сотен тысяч на рекламу, не зная точно, что работает. Через 6 месяцев: Конкуренты, которые считают аналитику, обойдут вас по эффективности. Они будут платить меньше за клиента и зарабатывать больше. Через год: Вы либо сократите маркетинговый бюджет (потому что "не работает"), либо продолжите сливать деньги с тем же успехом.

Рынок не прощает слепоту. Особенно в 2025 году, когда стоимость трафика растет, а конкуренция жестче, чем когда-либо.

Вопрос не в том, нужна ли вам аналитика. Вопрос в том, сколько еще денег вы готовы слить, прежде чем это признать.