Сквозная аналитика в маркетинге: на что обратить внимание при продвижении своего продукта

Сквозная аналитика помогает отслеживать весь путь клиента, начиная с первого клика и заканчивая покупкой. Этот подход позволяет выявить, какие источники трафика приводят к реальным покупкам, а какие лишь генерируют заявки без оплаты. Данная аналитика помогает определить неэффективную рекламу, чтобы сосредоточить больше времени и ресурсов на тех каналах, которые действительно приносят доход.

Тему маркетинговой и сквозной аналитики мы рассмотрели с Максимом Епифановым, руководителем по Performance Marketing в TripleTen. Для участников Epic Growth Community мы сделали конспект к эфиру и в этой статье делимся фрагментом из него. В статье узнаете, как строить отчеты, на какие модели атрибуции обращать внимание и как увеличить конверсию на примере реального кейса.

Еще больше эфиров на тему аналитики и полезных материалов к ним — в Epic Growth Community.

🎛 Как правильно строить отчеты?

Структура отчета:

1. Каналы → кампании → креативы.
2. Метрики по всей воронке.
3. Прогноз по LTV и повторным продажам.
4. Разные модели атрибуции.

🔄 Разные модели атрибуции и их влияние

First Click — полезно для оценки охватных каналов (YouTube, блогеры).

Last Click — актуально для дожимающих каналов (email, ретаргетинг).

Data-Driven — алгоритмическая модель, распределяющая вес между касаниями.

Пример кейса сквозной аналитики

🎓 Кейс: EdTech — как фильтрация лидов повысила конверсию на 23%

Образовательные платформы часто сталкиваются с проблемой низкого качества лидов. Клиенты оставляют заявки, но не доходят до оплаты из-за неподходящего ценового сегмента или отсутствия мотивации.

⚠️ Проблема

• Большая часть лидов не доходила до покупки.
• Менеджеры по продажам тратили время на неподходящих клиентов.
• Высокая стоимость целевого лида (SQL) снижала рентабельность рекламы.

💡 Решение

Для повышения качества лидов добавили опросник перед отправкой заявки, который:

1. Оценивал мотивацию пользователя (например, насколько он готов оплатить курс).
2. Фильтровал аудиторию по платежеспособности и срокам принятия решения.
3. Давал системе приоритезации лидов — горячие лиды отправлялись менеджерам сразу, остальные попадали в nurture-кампанию.

📊 Результат

• Конверсия из лида в покупку выросла на 23%.
• Снизилась нагрузка на отдел продаж — менеджеры стали работать только с целевыми клиентами.
• Стоимость SQL уменьшилась на 18%.