Почему ваша сквозная аналитика не приносит денег? 3 ошибки, которые убивают окупаемость рекламы в Яндекс.Директ

Вы внедрили сквозную аналитику, дашборды выглядят убедительно, но прибыль не растет. Обычно проблема не в платформе, а в трех типовых ошибках в передаче конверсий между CRM, Яндекс.Метрикой и Яндекс.Директ. Разберу, как их исправить, чтобы реклама оптимизировалась на реальные продажи, а не на мусорные заявки.

Самая частая проблема: данные о качестве лидов и факте сделки не возвращаются в Яндекс.Метрику и Яндекс.Директ. В отчете сквозной вы видите, например, 47 квалифицированных лида из рекламы, а в реальности их больше - потому что часть квалификаций и сделок не попала в контур обратной связи.

Что происходит дальше:

• Директ обучается на первичных заявках.
• Среди них много нерелевантных обращений.
• Бюджет уходит в трафик, который хорошо конвертится в заявку, но плохо - в деньги.
• ROI не растет, даже если заявок становится больше.

Критичный критерий здесь один: на какие события реально оптимизируются кампании. Если оптимизация идет по первичке, сквозная аналитика не может повлиять на закупку трафика, она может только зафиксировать факт.

В B2B это почти норма: часть обращений попадает в CRM вручную менеджерами продаж или приходит через почту. Если email-трекинг не внедрен, а заявки с почты заметны по объему, сквозная аналитика начинает считать не бизнес, а только кусок бизнеса.

Из-за этого и появляется типовой эффект:

• В аналитике виден один объем квалифицированных лидов из Директа.
• В реальности их больше, потому что часть обращений дошла до квалификации вне автоматического контура.
• Каналы начинают сравниваться некорректно, а реклама обучается на неполной картине.

Здесь важно не усложнять: задача email-трекинга не в том, чтобы добавить еще один отчет, а в том, чтобы закрыть дыры там, где рождается лид и где он получает статус в CRM.

Даже при корректных интеграциях данные легко превращаются в шум из-за дисциплины в CRM. Типовые проблемы:

• Менеджеры продаж не проставляют статусы вовремя или ставят их формально.
• Сделки закрываются одним этапом, без движения по воронке.
• Теряется момент квалификации, причина отказа, иногда - факт сделки.

Если в аналитику и дальше в Метрику улетают мусорные сигналы, Директ обучается на мусоре. И это ключевой момент: машинное обучение рекламных систем не понимает контекст - оно понимает только события. Неправильные события = неправильная оптимизация = просадка окупаемости.
Правильная формулировка для команды простая: сквозная аналитика работает только тогда, когда в CRM фиксируются одинаковые статусы, одинаковой логикой, без пропусков.

Сквозная аналитика перестает быть красивыми дашбордами и начинает приносить деньги, когда выполняются три условия:

• В рекламу возвращаются события, связанные с выручкой, а не только первичные заявки.
• Вся масса лидов попадает в контур данных, включая почту и ручной ввод.
• CRM-статусы не превращаются в случайный набор кликов, а отражают реальную воронку.

Статья основана на анализе внутренних кейсов Андата.