Атрибуция офлайн-продаж: как связать звонки, визиты и онлайн-рекламу

Практически любой оффлайн-бизнес так или иначе старается привлекать клиентов через интернет ресурсы: запускает Яндекс Директ, ведёт на сайт, смотрит отчёты по визитам в Яндекс Метрике, сравнивает клики, CTR и цену заявки. На уровне “дошёл до сайта” всё действительно выглядит прозрачно. Проблема появляется там, где начинается настоящая продажа: клиент звонит, приезжает в офис или магазин, общается с менеджером, получает КП, думает несколько дней и только потом оплачивает. Деньги появляются в различных CRM системах, но веб-аналитика этих денег просто так не увидит. Из-за этого реклама оценивается по промежуточным сигналам. Кампания, которая дает много звонков, может приносить мало сделок, а кампания, которая выглядит слабее по кликам или заявкам, может приводить реальных покупателей с высоким чеком. Когда бизнес живет в таком разрыве между маркетингом и продажами, управлять бюджетом становится сложно: решения принимаются по метрикам, которые слабо связаны с выручкой. Атрибуция оффлайн продаж нужна ровно для того, чтобы закрыть этот разрыв. Её смысл простой: вернуть оффлайн-часть пути клиента обратно в аналитику и научиться отвечать на вопрос “Какая реклама приносит деньги?”, даже если сделка происходит вне сайта.

Яндекс Метрика по своей природе рассказывает преимущественно про онлайн-сценарии: пользователь пришёл на сайт и сделал действие в браузере — оставил заявку, оплатил, зарегистрировался. В оффлайне всё устроено несколько иначе. Клиент может зайти на сайт неопределенное количество раз, потом позвонить, затем пропасть, затем вернуться через неделю и/или приехать в офис/магазин. Продажа при этом фиксируется менеджером и вносится уже в CRM систему. Иногда часть пути вообще проходит вручную: менеджер перезвонил, уточнил детали, назначил встречу, оформил заказ. Если ничего не связывать, в Метрике остаётся только верх воронки — визиты и источники трафика. А всё, что связано с реальными оффлайн-результатами, живёт отдельно. Маркетолог видит отчет по рекламе, но не понимает, какие кампании создают сделки. Руководитель видит выручку, но не может связать её с каналами. Так появляется ситуация, когда маркетинг и продажи как будто работают в разных реальностях.

Важно правильно понять термин. Атрибуция оффлайн-продаж — это способ сделать аналитику прикладной: связать оффлайн-события и деньги с источником в интернете. При этом речь не только о финальной оплате. Чтобы система действительно помогала управлять рекламой, обычно учитывают несколько оффлайн-шагов: звонок, целевой звонок, физический визит, выставление счёта, сделка. Тогда становится видно, где именно воронка проваливается и что на самом деле приводит к продажам. Если говорить языком практики, система строится вокруг трех задач:

1) понять, с какой рекламы пришёл человек;

2) не потерять эту связь, когда он уходит в звонки и менеджеров;

3) вернуть результаты обратно в аналитику так, чтобы отчёты можно было использовать для управления бюджетом.

Коллтрекинг (call tracking) — это технология, которая позволяет определить, с какой рекламы/источника пришёл телефонный звонок, связывая звонок с визитом на сайте и параметрами трафика (канал, кампания и т. п.).

Для многих ниш оффлайн продаж, телефон — один из ключевых входов в продажи. Поэтому без коллтрекинга корректное связывание звонков и рекламы почти невозможно. Если звонок не привязан к какому-то визиту пользователя на сайте и источнику трафика, то дальше источник теряется, и вы снова возвращаетесь к ситуации, в которой звонки есть, а откуда они — никто не знает. Коллтрекинг аналитика решает это через динамическую подмену номеров: пользователь приходит на сайт по рекламе, видит номер, который система выдала именно этому визиту, и звонит. В этот момент коллтрекинг фиксирует, с какого канала/кампании пришёл посетитель, и создает связку визита в звонок. Важно, что это не просто факт звонка. Это звонок с атрибутами, которые нужны бизнесу: источник, кампания, время, длительность, а также идентификаторы, по которым дальше можно дойти до CRM и реальных денег. На практике самый частый провал — когда коллтрекинг стоит, звонки считаются, но данные об источнике остаются внутри сервиса и не попадают в CRM. Тогда звонки есть, а атрибуции продаж всё равно нет.

Следующий обязательный компонент — коллтрекинг и CRM в связке. Именно CRM отвечает на главный вопрос: чем закончился звонок и был ли он полезен. Один звонок — это просто обращение. А звонок, который дошёл до визита, счета и сделки — это уже вклад в выручку.

Когда интеграция настроена правильно, звонок создаёт лид (или прикрепляется к существующему) с сохраненным источником: UTM-метки, yclid/gclid (если есть), и идентификаторы, которые позволяют восстановить пользователя в веб-аналитике. Дальше менеджер ведет клиента по воронке: назначает встречу, фиксирует визит, переводит статус, закрывает сделку. Если статусы и суммы заполняются дисциплинированно, цепочка не рвётся — и атрибуция оффлайн-продаж становится не теорией, а рабочим инструментом.

Здесь важно заранее понимать, что бизнес считает сделкой. В одних компаниях главный показатель — “целевой звонок” (например, звонок длиннее 60 секунд или звонок, который оператор пометил как целевой). В других — “физический визит”. В третьих — “сделка с оплатой”. Правильный набор зависит от ниши, но принцип один: события должны быть формализованы, иначе аналитика будет спорить сама с собой.

Следующий шаг — вернуть оффлайн-часть пути обратно в веб-аналитику. Метрика умеет учитывать загружаемые события как цели, то есть поддерживает оффлайн конверсии в аналитике. Это означает, что звонки, визиты или сделки могут появляться в отчетах Метрики так же, как если бы они произошли на сайте.

Зачем это нужно, если всё уже есть в CRM? Потому что Метрика (и иные рекламные системы) дают удобную логику работы с источниками, аудиториями и кампаниями. Когда оффлайн-события возвращаются в аналитику с правильной привязкой к источнику, маркетолог может сравнивать рекламу не по “кликам ради кликов”, а по реальным этапам воронки и деньгам. Более того, эти же оффлайн-конверсии можно передавать дальше в рекламные системы: например, в Яндекс Директе использовать их как цели для автоматических стратегий. Тогда автостратегии учатся привлекать пользователей, похожих на тех, кто действительно купил (или дошёл до сделки), а не просто оставил промежуточную заявку или кликнул по объявлению.
Важно лишь одно: оффлайн-события должны попадать в аналитику с правильной привязкой к источнику. Для этого и нужны идентификаторы, которые сохраняются в цепочке “сайт → calltracking → CRM”.

Во многих нишах физический визит — критический этап. Если измерять только звонки и сделки, можно потерять понимание середины воронки: реклама приводит обращения, но не приводит реальных посетителей, или наоборот — приводит посетителей, но отдел продаж плохо конвертирует их в оплату.

Поэтому физический визит часто выделяют в отдельную оффлайн-конверсию. Обычно он фиксируется через статус лида/сделки в CRM (“Визит назначен”, “Визит состоялся”) или через явную отметку менеджера. Когда этот статус связан с рекламным источником, бизнес начинает видеть не просто “много звонков”, а “много визитов”, то есть реальных людей, дошедших до оффлайна. Для магазина это часто показатель качества трафика сильнее, чем количество заявок.

Итак, мы разобрались, что такое оффлайн-конверсии и зачем возвращать их в веб-аналитику, чтобы видеть эффективность рекламы по реальным действиям и продажам. Теперь перейдём к тому, как это собирается в единую сквозную аналитику — от визита на сайте до звонка и сделки.

Схема сквозной аналитики для оффлайн бизнеса строится вокруг того, чтобы не потерять источник между сайтом, звонком и сделкой. На входе у нас веб-аналитика: Яндекс Метрика фиксирует визит и его источник. Вместе с этим сохраняется идентификатор посетителя (clientID) и идентификатор визита (visitID). Эти значения либо передаются в формы на сайте, либо доступны коллтрекингу через скрипт на странице.

Дальше, если пользователь совершает звонок, включается коллтрекинг. Когда пользователь звонит на подменный номер, система создаёт id звонка и привязывает его к визиту: сохраняет источник, время, длительность, а при корректной настройке — и clientID/visitID. На этом этапе важно, что коллтрекинг отдаёт не фактический звонок, а его как сущность с атрибутами, из которых потом можно собрать отчёт.

Следующий шаг — CRM (amoCRM, retailCRM и т.п.). Звонок должен создать лид или прикрепиться к существующему, чтобы в CRM появилась цепочка “обращение → визит → сделка”. В карточку лида/сделки попадают источник и идентификаторы (UTM/Direct, call_id, иногда clientID/visitID), а дальше менеджер ведет клиента по воронке и фиксирует оффлайн-этапы: визит в офис/шоурум, расчёт, выставленный счёт, закрытие сделки. Финальная ценность — сумма и дата закрытия, потому что именно они превращают маркетинговые метрики в деньги.

Чтобы построить полную сквозную аналитику, данные из разных систем нужно собрать в одном месте. Для этого обычно используют DWH — централизованную базу, куда регулярно загружаются визиты из Метрики, звонки из коллтрекинга, лиды и сделки из CRM, а также расходы из рекламных кабинетов. В DWH данные приводят к единому виду: склеивают по ключам, удаляют дубли, нормализуют справочники кампаний и источников. После этого строится единая витрина, где в одном отчёте видно путь клиента от клика до выручки и можно посчитать окупаемость по кампаниям — это и есть сквозная аналитика оффлайн в практическом смысле.

В конце вся система должна сводиться к отчёту, который отвечает на прямые бизнес-вопросы. Идея проста: в одном месте видеть расходы, оффлайн-конверсии и деньги, а не набор разрозненных графиков.

Нормальный отчёт показывает хотя бы три уровня:

• сколько стоили показы/клики/трафик (затраты);

• что произошло в оффлайне (целевые звонки, визиты, сделки);

• какая получилась экономика (выручка, стоимость продажи, окупаемость).

И здесь важно не “рисовать красоту”, а зафиксировать единую логику атрибуции: по какому правилу продажа привязывается к источнику (например, последний значимый переход, первый переход или другая модель). Главное — чтобы эта логика была едина для бизнеса, иначе маркетинг и продажи снова начнут спорить из-за разных правил подсчета.

Чтобы собрать отчёт как в таблицах ниже, достаточно двух наборов данных и корректного ключа связки. Яндекс Метрика даёт визиты и источники, CRM — статусы, покупки и деньги. Если в CRM нет связи сделки с источником из Метрики, у вас получится два параллельных отчета (по трафику и по продажам), но не атрибуция.

Из Метрики выгружаются визиты: visitID, clientID, dateTime, TrafficSource, UTM (utm_source/utm_medium/utm_campaign/utm_content/utm_term) и, при необходимости, параметры Директа (yclid, данные кампаний). Это формирует “Визиты” и разрез по кампаниям. Из CRM выгружаются сделки/заказы: ID, даты, статусы/этапы, сумма (и, если есть, маркеры оффлайн‑этапов — например “визит в магазин/примерка”).

Дальше данные связываются по общим идентификаторам. Лучший сценарий — clientID/visitID (идеально), рабочий — yclid/UTM (хорошо). Если этих полей в CRM нет, корректная атрибуция неизбежно деградирует: остаётся только косвенное сопоставление (например, телефон + время обращения), а значит — ниже точность и больше спорных кейсов.

После связки метрики считаются простыми агрегатами по кампании: “Визиты” берём из Метрики, “Покупки/Сделки” и “Выручку” — из CRM, “Примерки/визиты в магазин” — из этапов CRM. “Расход” подтягивается из рекламного кабинета, иначе нельзя честно посчитать экономику (CPA/ROMI). В правильно работающей схеме это обычно собирается в DWH, где фиксируются правила связки данных, устраняются повторы и задаётся единая логика кампаний, чтобы отчёт можно было стабильно пересчитывать без ручной сборки.

Таблица 1. Медиа‑показатели по кампаниям

Таблица 2. Сквозная атрибуция (сайт → оффлайн → деньги)

Таблица 2 считается на базе Таблицы 1 и данных CRM/коллтрекинга (звонки, визиты в точку, покупки, выручка). Таблица 1 показывает эффективность закупки до визита на сайт (показы, клики, CTR, CPC), а Таблица 2 — как этот трафик конвертируется в оффлайн‑этапы и деньги.

По таблице видно, что лучше всего окупаются кампании, работающие с тёплым спросом. Brand_Search и Retargeting дают минимальную CPA (покупка) около 550 ₽ и максимальный ROMI. Это ожидаемо: аудитория либо уже знает бренд, либо возвращается после просмотра каталога или корзины. Такие кампании обычно масштабируют первыми, пока не достигается естественный потолок спроса.

Geo_Search выглядит стабильным источником: CPA выше, чем у бренда и ретаргетинга, но остаётся в адекватной зоне, а доля оффлайн‑примерок заметная. Для магазина это сигнал качества: человек готов приехать и померить, значит намерение сильнее, чем у посетителя, который ограничивается просмотром.

Category_Search приносит больше всего визитов, но по экономике слабее. Спрос широкий и неоднородный, поэтому часть аудитории не доходит до примерки и покупки. Здесь точка роста чаще в повышении точности: разнести кампании по сезонам и категориям, расширить длинную семантику (материал, модель, пол, сезон), усилить минус‑слова и сделать посадочные страницы под конкретные подборки.

Price_Search даёт много визитов и обращений, но худшую окупаемость. Для запросов со словами про скидки и низкую цену характерно сравнение вариантов и высокая чувствительность к условиям, поэтому конверсия в покупку обычно ниже. Такой трафик имеет смысл держать отдельным контуром с ограничениями по ставкам и семантике и оценивать по своей экономике.

По Competitors видно, что конкурентные запросы часто дорогие, а конверсия в покупку ниже: здесь важно контролировать CPA и не покупать объём любой ценой. Часто эффективнее ограничиться точечным добором и усиливать оффер (резерв размера, удобный обмен/возврат, быстрая доставка), чем раздувать бюджет.

Shopping/Feed полезен тем, что ловит спрос на уровне конкретной модели и может давать хорошие продажи при корректных ценах и наличии. Канал обычно имеет смысл развивать, но на следующем шаге важно контролировать экономику уже на уровне прибыли, потому что доставка и возвраты могут заметно влиять на маржу.

На практике чаще ломается не “инструмент”, а связность данных. Источник теряется, когда идентификаторы не проходят цепочку от сайта до CRM: clientID/visitID/yclid/UTM не сохраняются в лидах, не попадают в сделки или затираются при ручной обработке. Второй частый класс проблем — дисциплина CRM: нет единых правил статусов, оффлайн‑этапы не отмечаются, суммы закрытия не заполняются, лиды дублируются.

Даже если отчёт построен, ему часто не доверяют из‑за учета одного и того же события разными сущностями — например, звонок и заявка фиксируются как две конверсии, а потом оба события ошибочно трактуются как два разных шага воронки. Это не исправить еще одним отчётом. Это исправляется схемой данных: какие поля обязательны, где именно они фиксируются, кто владелец процесса и какие проверки качества (дедупликация, контроль заполнения, сверки) гарантируют, что отчёт отражает реальность.

Если продажи происходят оффлайн, веб‑аналитика видит в основном верх воронки: показы, клики, визиты и иногда заявки. Дальше начинается реальная продажа: звонок, разговор с менеджером, визит в офис или шоурум, КП, пауза на решение и оплата через несколько дней. Эти шаги и деньги фиксируются уже в коллтрекинге и CRM, поэтому без связки с источником реклама неизбежно оценивается по промежуточным метрикам, которые не гарантируют выручку.

Атрибуция оффлайн‑продаж закрывает этот разрыв: сохраняет идентификаторы визита и источника на сайте, связывает их со звонком в коллтрекинге и доводит цепочку до сделки и суммы в CRM. Затем оффлайн‑события возвращаются в аналитику и становятся частью единой картины: расходы и трафик → звонки и визиты в точку → покупки и выручка. В таком виде кампании можно сравнивать по стоимости продажи и окупаемости, а не по кликам или количеству обращений.

Когда эта цепочка настроена, маркетинг становится управляемым: видно, какие кампании реально приносят деньги, где проваливается середина воронки и что именно стоит масштабировать. Параллельно оффлайн‑конверсии можно использовать для оптимизации рекламы, включая автоматические стратегии, чтобы обучение шло на фактических продажах, а не на суррогатных целях. Ключевое условие — дисциплина данных: идентификаторы должны доходить до CRM, статусы и суммы заполняться единообразно, а правила склейки и устранения повторов данных быть фиксированными.

Еще больше интересных и познавательных статей в нашем блоге