Сквозная аналитика нужна, когда в конце месяца вы видите расходы и продажи, но не понимаете, где вы реально зарабатываете, а где тратите бюджет в пустоту.
Проще всего начинать с запуска на 30 дней. За это время можно собрать базовые данные, договориться о метриках и сделать первые отчёты, которые реально используются. Дальше систему уже проще развивать без догадок и ручных склеек.
В данной статье разберем пошаговый план запуска: какие источники подключать, какой минимум отчётов делать, как разложить логику между DWH и BI, и по каким критериям считать первый этап успешным.
- Дорогие читатели и пользователи платформы StreamMyData! Хотим пригласить вас в наш телеграм канал, в котором публикуются важные новости, обновления, статьи и кейсы.
Что StreamMyData делает в рамках пилота
Чтобы уложиться в 30 дней, часть рутины лучше снять. В StreamMyData это обычно выглядит так:
Подключаем рекламные кабинеты, веб‑аналитику и CRM, настраиваем ежедневные выгрузки и ретроспективное обновление, приводим данные к одной модели в DWH и собираем таблицы для отчётов. BI выбирается под вас: можно оставить текущий инструмент или подобрать другой. В конце проводим короткое обучение, чтобы команда ориентировалась в отчете.
Дальше в статье рассмотрим, как устроить запуск, даже если вы делаете его своими силами: шаги, артефакты и критерии успеха.
Что такое успех пилота и почему это нужно зафиксировать заранее
Самая частая ошибка проекта — в конце месяца спорить, получилось или нет. Чтобы этого не было, договоритесь о критериях успеха в первый же день.
Для запуска сквозной аналитики на 30 дней обычно хватает пяти критериев:
-
Есть один понятный контур: расходы → клики/визиты → лиды → продажи/выручка.
-
Данные обновляются регулярно, минимум раз в сутки, с понятной задержкой, а исторические изменения источников не ломают витрины.
-
Есть минимальный набор отчётов, который отвечает на вопросы бизнеса.
-
Команда понимает определения метрик и не считает одно и то же разными способами в разных отчётах.
-
По итогам пилота понятно, что делать дальше: что доуточнить в метриках, где подтянуть качество данных и какие отчёты добавить.
Как уложиться в 30 дней, если вы выгружаете данные из всех систем
На старте не обязательно ограничивать источники. Наоборот, часто полезнее сразу забрать данные из всех рекламных систем, веб‑аналитики и CRM, чтобы видеть картину целиком.
Чтобы уложиться в месяц, обычно важно другое: не расползаться по деталям и договориться о базовых правилах.
Коротко: сначала делаем так, чтобы данные регулярно обновлялись и не расходились из‑за дозагрузок истории. Потом фиксируем определения метрик и собираем одну базовую витрину в DWH, от которой строятся все отчёты. И только после этого расширяем срезы и добавляем красоту в BI.
Источники данных: что обычно подключают в первый месяц
В первый месяц можно и часто стоит подключать данные из всех ваших систем — так быстрее видно, где именно пропадает связь между рекламой и деньгами.
Чтобы уложиться в месяц, держите в голове простой ориентир: сначала забираем данные и приводим их к единому виду, а уже потом расширяем срезы и усложняем отчёты.
Базовые группы источников, которые обычно подключают на старте:
-
рекламные кабинеты: Яндекс.Директ, VK Реклама — расходы, показы, клики, кампании, группы, объявления, параметры;
-
веб‑аналитика: Яндекс.Метрика — визиты, источники, конверсии, цели, события e‑commerce;
-
CRM: amoCRM, Bitrix24, RetailCRM — лиды, сделки, статусы, сумма/выручка, ответственные, источники;
-
продажи и деньги — оплаты, возвраты, себестоимость и маржа, если эти данные живут отдельно от CRM;
-
справочники и маппинги — UTM‑маппинг, правила атрибуции, словарь статусов, каналы, менеджеры.
Если вы делаете запуск и не хотите тратить время на разработку коннекторов, проще использовать готовый ETL‑контур. Например, StreamMyData закрывает выгрузку данных в ваше хранилище, ежедневные обновления и ретро‑обновления истории.
Минимальный набор отчётов: что реально нужно в первый месяц
Запуск сквозной аналитики не должен начинаться с дашборда. Сначала — отчёты, которые выявляют расхождения и помогают договориться о единой версии цифр.
Минимальный набор отчётов для первого этапа:
-
Сводка по дням: расход, клики, визиты, лиды, продажи/выручка, CPA/CPL/ДРР/ROI.
-
Срез по источникам/кампаниям: те же метрики, но в разрезе источника и кампании.
-
Воронка: сессии → лиды → продажи и конверсия на каждом шаге.
-
Качество данных: сколько лидов без UTM, сколько продаж без связи с лидами, сколько дублей.
Если у вас длинный цикл сделки, в первый месяц можно брать метрики‑заменители: лиды, квалифицированные лиды, встречи, заявки. Главное — выбрать конец воронки, который бизнес считает ценностью.
Пример: как выглядит проект сквозной аналитики в первый месяц
Чтобы было проще применить это к своему бизнесу, вот два типовых сценария на первый месяц. Это не шаблоны, а быстрый способ сделать первый рабочий вариант отчётности.
Лидогенерация в B2B и услугах: рекламные кабинеты → веб‑аналитика → CRM. Минимальный результат — ежедневная сводка по расходам/лидам/сделкам, разрез по кампаниям и список проблем качества: лиды без UTM, продажи без связи с лидами.
E-commerce: рекламные кабинеты → веб‑аналитика → заказы/CRM. Минимальный результат — сводка по расходам/заказам/выручке, воронка по этапам и базовый слой по деньгам: себестоимость и грубая маржа, если есть таблица затрат.
Архитектура: где считать метрики — в BI или в DWH
Для старта важно сразу договориться о простом правиле: DWH — источник правды, BI — витрина. Тогда метрики будут одинаковыми везде, и не придётся каждый раз выяснять, почему в одном отчёте одно число, а в другом — другое.
Источники: реклама / веб / CRM / продажи
|
v
Raw: как пришло из API
|
v
Staging: очистка, типы, нормализация UTM/статусов
|
v
Mart: факты по дням и срезы по источникам/кампаниям
|
v
BI: дашборды и доступы
Если вам нужно больше контекста по витринам и DWH, можно оттолкнуться от статьи про витрину маркетинга: Единая витрина маркетинга: от сырых логов до таблиц для BI.
Практическая схема выглядит так:
Пошаговый план: сквозная аналитика за 30 дней
Ниже — пример, как разложить месяц по неделям. Это рабочая последовательность, которая обычно помогает не потеряться.
Неделя 1: постановка, правила, готовность источников
На первой неделе вы фиксируете, что именно собираете и как будете это считать. Важно договориться о словаре метрик (лид, продажа, выручка, расход), определить источник правды по каждому полю (например, выручка берётся из CRM, а не из кабинета) и привести в порядок UTM и маппинг источников.
В итоге у вас должны быть: короткий документ с определениями метрик, таблица источник → таблица → владелец → частота обновления и список полей, без которых отчёты не будут работать.
Неделя 2: интеграции и слой Raw/Staging
На второй неделе вы настраиваете регулярные выгрузки из источников. Сырые данные сохраняются так, чтобы можно было пересчитать витрину при правках. На слое Staging приводятся типы и ключи (даты, валюты, id кампаний, UTM, статусы). Параллельно добавляются простые проверки качества: пропуски UTM, дубли лидов, пустые расходы, аномальные скачки.
Результат — таблицы Raw и Staging по каждому источнику и простая витрина качества: сколько строк пришло, сколько пустых ключей, сколько дублей.
Неделя 3: DWH-витрина и первая версия отчётов
На третьей неделе собирается базовая витрина Mart: день × источник × кампания. Дальше вы связываете веб‑сессии и лиды по UTM и/или идентификаторам и делаете две сводки: день × источник и день × кампания. После этого можно собирать первый дашборд в BI.
На этом этапе почти всегда всплывают расхождения. Это нормально: почти всегда где-то не хватает ключа, где-то иначе считается статус, где-то UTM не долетел.
Результат — витрина Mart с понятными бизнес‑полями и дашборд со сводкой по дням и срезом по источникам.
Если вы выбираете BI под ваш DWH, полезная опора: Как выбрать BI‑систему под ваш DWH.
Неделя 4: обучение, стабилизация, критерии успеха
На четвёртой неделе вы стабилизируете обновления и ретро‑обновления, чтобы цифры не менялись из‑за дозагрузок и правок истории. Проводите короткое обучение (как читать отчёт и как проверять качество данных) и фиксируете, какие метрики считаются в DWH, а какие допускается считать в BI. В конце собираете список дальнейших шагов.
Финальный результат — не красивый дашборд, а понятный процесс: где лежат данные, кто отвечает за определения, как ловятся ошибки и как добавляется новый источник.
Критерии успеха: как понять, что запуск удался
Если упростить, запуск сквозной аналитики за месяц успешен, когда выполняются три условия:
-
Бизнес видит 2–3 решения, которые он принял по данным: перераспределил бюджет, отключил кампании, пересобрал UTM.
-
Команда больше не спорит о базовых числах: расход, лиды, продажи — и понимает, откуда они берутся.
-
Вы можете описать следующие шаги как чек‑лист, а не как повторение всего с нуля.
Если хочется чуть строже, добавьте метрики качества:
-
доля лидов без UTM меньше X%;
-
доля продаж без связи с лидами меньше Y%, в рамках выбранной модели;
-
задержка обновления данных меньше N часов;
-
ежедневные суммы по расходам сходятся с кабинетами в пределах допусков.
Частые причины неудач
-
На старте берут слишком много. Лечится ясным периметром запуска и договорённостью, что делаем в месяц, а что — после.
-
Нет словаря метрик. Лечится одним документом на 1–2 страницы и одной точкой правды в DWH.
-
Дашборды делают раньше, чем витрину. Лечится простым правилом: сначала Mart, потом BI.
Если нужно быстро объяснить команде базовую идею и термины, можно сослаться на вводную: Введение в сквозную аналитику.
Если упираетесь в проблему, что один и тот же клиент в разных системах выглядит как разные сущности, полезно заранее понимать подход к единому профилю и матчингу: Единый клиентский профиль: как объединить CRM, коллтрекинг, мессенджеры и веб-аналитику.
Вывод
За 30 дней вы не построите сквозную аналитику на все случаи. Но вы можете собрать базу: данные из кабинетов, Метрики и CRM в одном месте, один набор определений и несколько отчётов, которыми реально пользуются.
Дальше развитие идёт проще. Не потому что стало меньше задач, а потому что опора уже есть: DWH, витрина, обновления и понятные правила расчёта.
