«Реклама не работает» — одна из самых частых фраз, которую слышат специалисты по контекстной рекламе от клиентов. Начинаешь разбираться — и оказывается, что цели в Метрике не настроены, конверсии считаются неправильно, а решения принимаются на основе данных, которые не отражают реальность.
Аналитика в e-commerce — это не отчёты ради отчётов. Это система, которая говорит вам, где деньги зарабатываются, а где сгорают. Без неё любое решение — угадывание.
Фундамент: что должно быть настроено обязательно
Прежде чем смотреть на метрики, убедитесь, что данные вообще собираются корректно.
Яндекс Метрика с электронной торговлей. Стандартная Метрика считает визиты и отказы. Для e-commerce нужен модуль электронной торговли — он передаёт данные о каждой транзакции: товары, суммы, количество. Без него вы видите, что люди что-то купили, но не понимаете что, сколько и с какой маржой.
Цели на всех этапах воронки. Минимальный набор: просмотр карточки товара, добавление в корзину, начало оформления заказа, успешная оплата. Это даёт воронку и показывает, на каком шаге теряется больше всего пользователей.
UTM-разметка всех рекламных источников. Каждая кампания, каждый канал — со своими метками. Без этого Метрика сваливает весь трафик в «прямые заходы» или «переходы из поисковых систем», и вы не понимаете, что реально привело покупателя.
Коллтрекинг, если есть телефонные заказы. В некоторых нишах — мебель, техника, B2B — значительная часть заказов оформляется по звонку. Без коллтрекинга эти продажи выпадают из аналитики, и реклама выглядит неэффективной там, где она работает.
Метрики, которые важны — и как их читать
ДРР (доля рекламных расходов). Сколько процентов от выручки уходит на рекламу. Рассчитывается просто: бюджет / выручка × 100%. Нормативные значения сильно зависят от категории: для электроники — 3–5%, для одежды — 10–15%, для расходников с высоким LTV — может быть выше при расчёте на весь жизненный цикл клиента.
Ключевой момент: считайте ДРР не по первой продаже, а с учётом повторных заказов. Кампания с ДРР 25% на первый взгляд убыточна — но если половина клиентов возвращается и покупает ещё три раза, реальный ДРР по LTV будет 8%.
CPO (стоимость заказа). Сколько стоит привлечь один заказ. Смотрите в разрезе кампаний, категорий, устройств, географии. Одна и та же кампания может давать CPO 400 рублей по Москве и 1 800 по регионам — и это повод перераспределить бюджет, а не выключить кампанию целиком.
Конверсия по этапам воронки. Нормальные показатели для e-commerce: из карточки товара в корзину — 3–8%, из корзины в оформление — 40–60%, из оформления в оплату — 70–85%. Если где-то цифра значительно ниже — там проблема, которую нужно искать в интерфейсе, скорости загрузки или условиях покупки.
Средний чек и его динамика. Сам по себе средний чек мало что говорит. Важна динамика и разбивка: как меняется по месяцам, как отличается у новых и повторных покупателей, как зависит от источника трафика.
Процент возвратов. Особенно критично для маркетплейсов, где высокий процент возвратов напрямую влияет на рейтинг карточки и стоимость логистики. Если возвраты растут — это сигнал либо о несоответствии описания и реального товара, либо о проблемах с качеством.
Когортный анализ и RFM: от транзакций к поведению
Об этом подробно говорили в статье про LTV — здесь коротко о том, как читать данные.
Когортный анализ показывает возвращаемость клиентов во времени. Если кривая возвращаемости резко падает после первого месяца — проблема в постпродажном опыте. Если возвращаемость высокая в первые 30 дней, но исчезает после 60 — значит программа лояльности не работает на удержание в средней перспективе.
RFM-сегментация превращает базу из списка покупателей в управляемые группы с разными стратегиями коммуникации. Главная ошибка здесь — обновлять RFM-сегменты раз в квартал. Нужно — в реальном времени. Клиент, который был «лучшим» три месяца назад и с тех пор не покупал, уже перешёл в сегмент риска.
Дашборд: что смотреть каждый день, а что раз в неделю
Ежедневно: выручка, количество заказов, CPO по основным кампаниям, процент отказов по ключевым страницам. Это операционные данные — они нужны, чтобы быстро заметить аномалию.
Еженедельно: конверсия по этапам воронки, ДРР по каналам, средний чек в разбивке по источникам, топ товаров по выручке и возвратам.
Ежемесячно: когортный анализ, LTV по сегментам, ROI по каналам с учётом повторных продаж, динамика RFM-сегментов.
Инструменты для сборки дашборда: Яндекс Метрика покрывает базовые потребности. Для объединения данных из нескольких источников (Директ + маркетплейсы + CRM) — DataLens (бесплатный инструмент Яндекса), Power BI или Looker Studio.
Аналитика не отвечает на вопрос «что делать». Она отвечает на вопрос «что происходит» — а это уже достаточно, чтобы принимать решения, которые основаны на данных, а не на ощущениях.
Форматы рекламы для интернет-магазина
Как удержать клиентов интернет-магазина: механики, которые работают в 2026 году