Эта статья — для тех, кто тратит деньги на рекламу в нишах с длинным циклом сделки (например недвижимость) и хочет понимать эффективность
Покажу на примерах, как можно прийти к ложным выводам, даже имея подключенную аналитику.
Научу правильной логике расчетов эффективности каналов.
В общем как всегда, сегодня повысим эффективность вашего бизнеса.
1. Специфика длинного цикла сделки на примере недвижимости
Продажи идут месяцами: от клика до сделки может пройти 30, 60, 180 дней и больше
Пользователь может вернуться через другое устройство (сколько у вас в семье пк, смартфонов, планшетов, тв), через другой канал, даже под другим e-mail или телефоном.
Много точек касания: до сделки клиент может:
оставить заявку;приехать на объект;подписаться на Telegram или Дзен;проконсультироваться по телефону;сделать паузу на 1–2 месяца и вернуться.
Папа пришел по рекламе, сказал маме название поселка, мама зашла по брендовому запросу. Потом отправила прямые ссылки детям. По факту лид пришел из директа, но для системы аналитики это переход по прямой ссылке.
2. Сквозная аналитика — must have, но...
Calltouch / Roistat / Яндекс.Метрика + CRM (Битрикс24, Amo и др.) — это базовый стек, без которого невозможно отслеживать путь клиента. Но даже он не гарантирует точности без постоянного контроля.
Если заявки и сделки не передаются из CRM в систему аналитики, картина искажается. Особенно уязвимы проекты, где CRM живёт своей жизнью: менеджеры меняют стадии, создают сделки вручную, подключают сторонние виджеты — и вся связка "отваливается". Об этом часто узнают слишком поздно, когда рекламный бюджет уже потрачен, а отчёты — пустые или неверные.
Даже если передаётся, возникают погрешности возникают:
Человек оставил лид с Яндекса, но через месяц вернулся напрямую — сделка засчиталась в "прямой трафик".
Лид с Яндекса, а сделка записана на офлайн-приезд.
Мультиканальные клиенты: «увидел на Авито, потом загуглил, потом кликнул в Директ».
Если вы посмотрите вашу яндекс метрику там будет аналогичная зависимость роста поискового трафика от роста рекламных активностей. Отрицать вклад директа в поисковый трафик невозможно.
некоторые примеры погрешностей в аналитике
Главная проблема длинного цикла сделки: малая статистическая база = высокая погрешность
📝 Пояснение к таблице ниже
В этом примере мы используем условные, но реалистичные данные:
Бюджет на Яндекс.Директ — 600 000 ₽ за квартал гипотетические
Количество лидов — гипотетические
Пропорция брендовых запросов и прямых переходов — среднереальная, как показывает опыт
Конверсии в визит и в сделку — позитивные, но реальные (30% → 30%) (у нас так а у вас?)
Цель расчётов — показать, как сильно может меняться вывод об эффективности Яндекс.Директа, если мы:
Оцениваем только то, что попало в систему аналитики),
или учитываем также косвенное влияние — например, через рост прямых заходов и брендового трафика, который появился благодаря рекламе.
В таблице показано, как может радикально различаться оценка эффективности канала, в зависимости от метода расчёта.
Если учитывать только лиды, которые зафиксированы аналитикой (с UTM-метками), Яндекс.Директ может казаться дорогим и малоэффективным.
Но если учесть его реальное влияние на брендовые и прямые заходы, показатели меняются в разы:
стоимость сделки падает почти в два раза.
🔁 Аналитика требует постоянного внимания и ресурса
Система аналитики не может работать эффективно в режиме «настроили и забыли». Чтобы данные действительно отражали реальную картину, необходимо регулярное сопровождение и контроль. Это требует выделенного ресурса — человека или команды, которая занимается:
Периодическим тестированием системы — проверкой, корректно ли работают формы, передаются ли UTM-метки, client_id, yclid, не теряются ли данные при переходах между системами.
Мониторингом целостности данных — выявлением ситуаций, когда, например, в CRM есть сделки, но источники потерялись или не подтянулись.
Контролем за изменениями внутри процессов — например, если отдел продаж изменил воронку или логику стадий, это может полностью сломать связку с аналитикой (отчёты начнут «врать», показатели искажаются, каналы обесцениваются).
Учётом нестандартных точек входа — Telegram, WhatsApp, офлайн-визиты, которые не всегда отслеживаются автоматически и требуют ручной фиксации.
👥 Роль менеджеров по продажам
Даже при самой точной автоматике часть информации остаётся вне зоны видимости аналитических систем. Именно поэтому:
Менеджеры должны спрашивать у клиента, как он впервые узнал о проекте.
Это должно быть неформально — встраивается в диалог, как часть сценария.
Ответы фиксируются в отдельном поле в CRM (например: «сказал, что видел баннер», «друг скинул ссылку», «искал в Яндексе»).
Важно понимать, что клиенты часто сами не могут точно объяснить путь — они путаются в хронологии, забывают или перескакивают между устройствами и каналами. Но даже неполная ручная информация закрывает те пробелы, которые невозможно отследить технически.
Даже идеально настроенная аналитика начнёт давать сбои, если за ней не следить.
Чтобы данные сохраняли свою ценность, необходимо регулярно проверять корректность работы системы, уделять внимание воронке, вносимым изменениям в CRM и корректно учитывать все точки входа клиента.
В зависимости от:
-масштаба проекта,
-количества рекламных каналов,
-бизнес-целей (бренд или лидогенерация),
-бюджетов и доступных ресурсов на поддержку, — необходимо осознанно принимать решение о целесообразности внедрения и сопровождения сквозной аналитики.
💡 Когда аналитика действительно помогает:
📈 Оценить "перегретые" кампании — когда CPL растёт, но менеджеры говорят, что заявки некачественные.
🔍 Увидеть, какой канал даёт лидов, но не приводит к сделкам — и вовремя перераспределить бюджет.
💬 Понять роль вспомогательных касаний — например, ретаргетинг не даёт заявок, но догревает клиента до конверсии.
🧩 Обнаружить "пропавшие" заявки — когда в CRM нет данных по источнику, но в Calltouch/Метрике виден трафик.
🧭 Сравнить эффективность подрядчиков или стратегий — на уровне конкретных цифр, а не по ощущениям.
💬 Убедительно аргументировать перед собственником или инвестором: почему именно этот канал стоит продолжать финансировать.
💬 P. S. — Что касается Яндекс.Директа
Чтобы понять, эффективно ли настроен Яндекс.Директ, сквозная аналитика не обязательна. Опытному специалисту зачастую достаточно просто взглянуть на структуру кампаний, чтобы понять: это вообще жизнеспособная стратегия или нет.
В 9 из 10 случаев проблемы очевидны с первых минут:
🎯 Ключевые фразы собраны вперемешку: в одной группе и «купить участок», и «аренда земли».
🧲 Отсутствует логика в воронке: всё завязано на один посыл — «оставь заявку», без догрева и повторных касаний.
🧨 Бюджет сливается в РСЯ на аудитории, которые никак не соответствуют целевой (например, пенсионеры 65+ с интересами «садоводство», при цене участков от 2 млн).
🚫 Нет брендовой кампании, зато ретаргет ведёт на главную страницу — и всё это на фоне отсутствующего контроля ставок.
🕳 Полная путаница с гео и расписанием показов — реклама крутится по всей России или ночью в регионах, где вы вообще не работаете.
Но раз уж вы дочитали до конца, рекомендую вам ознакомиться с услугой профессионального аудита Яндекс.Директа. Он даёт честную и понятную картину: — что работает, — что мешает, — и какие шаги дадут результат без лишних трат.
Если интересно — напишите, и я расскажу, как проходит аудит, что входит в него и какие примеры выводов он может дать.
подробно об услуге можно узнать здесь
