Собрали автообновляемый дашборд для B2B компании с долгим циклом сделки
B2B-компания со сложной услугой и длинным циклом сделки. Название клиента не раскрываем по условиям NDA.
Компания получает входящие заявки с сайта, продвигается через Яндекс Директ и органический поиск, а сделки ведёт в amoCRM. В месяц может поступать больше сотни заявок, поэтому для клиента было важно видеть не только количество лидов, но и то, какие каналы реально приводят продажи.
У клиента уже были все базовые инструменты для работы с маркетингом и продажами: Яндекс Директ, Яндекс Метрика и amoCRM. Данные из этих систем существовали отдельно друг от друга. Каждая система отвечала за свой участок, но не показывала всю цепочку целиком: от первого перехода на сайт до закрытой сделки.
Из-за этого маркетинг мог оценивать каналы по лидам и стоимости заявки, но не всегда понимал, какие обращения превращаются в реальные продажи. А руководству было сложно принимать решения по бюджету: какие кампании масштабировать, где заявки дешёвые, но слабые по качеству, а какие источники выглядят дороже, но дают больше выручки.
Отдельная сложность была в amoCRM. Менеджеры часто создавали сделки вручную и не указывали источник обращения. В результате большая часть выручки попадала в категорию сделок без привязки к каналу.
Для бизнеса это создавало слепую зону, сделка есть, деньги есть, но понять, какая реклама, SEO или другой источник привели клиента, невозможно. Значит, нельзя точно оценить окупаемость маркетинга и уверенно перераспределять бюджет между каналами.
Собрать сквозную аналитику, которая поможет связать рекламные расходы, поведение пользователей на сайте и реальные продажи в CRM.
Что для этого нам требовалось:
объединить данные из Яндекс Директа, Яндекс Метрики и amoCRM;
настроить автоматическую загрузку данных без ручных выгрузок;
собрать единую базу для расчёта показателей;
настроить автоматическую загрузку данных без ручных выгрузок;
согласовать правила объединения данных между системами;
вывести в дашборд 12 ключевых метрик;
дать маркетингу, продажам и руководству единый инструмент для анализа эффективности каналов.
Для задачи клиента мы предложили собрать сквозную аналитику на базе Yandex DataLens, а в качестве технической основы использовать связку DataDroid и ClickHouse.
DataDroid выступает как коннектор между источниками данных: он автоматически забирает информацию из Яндекс Директа, Яндекс Метрики и amoCRM и передаёт её в ClickHouse, где данные хранятся и подготавливаются для дальнейших расчётов. Yandex DataLens используется как BI-интерфейс, в нём команда видит интерактивный дашборд с ключевыми метриками по всей воронке — от трафика и лидов до продаж, выручки, прибыли, ROI и ДРР.
Такая архитектура позволяет убрать ручные выгрузки, связать маркетинговые и коммерческие показатели в одной системе и дать руководителю инструмент для регулярного контроля эффективности каналов.
Работу разделили на четыре этапа. Сначала зафиксировали логику будущей аналитики: какие показатели нужны клиенту, как они считаются и по каким признакам данные из разных систем должны связываться между собой. После этого подключили источники, настроили регулярную загрузку данных, привели UTM-метки и каналы к единому стандарту, собрали общий датасет и на его основе сделали дашборд в Yandex DataLens. Финальный этап посвятили проверке цифр, настройке доступов и обучению команды клиента.
На старте важно было договориться не о внешнем виде дашборда, а о том, какие вопросы он должен закрывать.
Клиенту нужно было видеть окупаемость рекламных кампаний, стоимость заявки по каждому каналу и конверсию на этапах воронки. Поэтому мы согласовали 12 ключевых метрик: посетители, лиды, стоимость привлечения лида, конверсия в лиды, продажи, стоимость продажи, конверсия в продажи, выручка, расход, прибыль, ROI и ДРР.
Отдельно определили правила объединения данных: как связывать визиты, заявки и сделки, как определять источник обращения и как учитывать сделки, которые уже были заведены в amoCRM без привязки к каналу.
После согласования логики подключили к DataDroid три источника:
Коннектор начал автоматически забирать данные из рекламного кабинета, системы веб-аналитики и CRM, а затем передавать их в ClickHouse.
Параллельно привели UTM-метки и названия каналов к единому стандарту. Это было нужно, чтобы один и тот же источник не отображался в отчётах как несколько разных каналов из-за отличий в написании.
На этом этапе мы подготовили основу для корректной склейки данных между рекламой, сайтом и CRM.
Когда данные из трёх систем начали регулярно поступать в ClickHouse, мы объединили их в общий датасет и рассчитали согласованные показатели.
В Yandex DataLens собрали базовый набор отчётов:
Это был дашборд без лишнего усложнения, но с достаточным набором данных, чтобы команда могла оценивать эффективность маркетинга и видеть связь между трафиком, заявками, продажами и финансовым результатом.
После сборки дашборда сверили данные с исходными системами: Яндекс Директом, Яндекс Метрикой и amoCRM. Проверили, что расходы, визиты, лиды, сделки и выручка корректно подтягиваются и отображаются в отчётах.
Затем внесли финальные правки по структуре и удобству, настроили доступы для команды клиента и провели презентацию. На встрече показали, как пользоваться дашбордом: где смотреть основные показатели, как анализировать динамику, сравнивать каналы и находить проблемные участки воронки.
После внедрения сквозной аналитики клиент получил единый дашборд в Yandex DataLens, где данные из рекламы, сайта и CRM собираются автоматически и отображаются в понятной управленческой логике.
Теперь команда может смотреть не только отдельные показатели по каналам, а всю воронку целиком: от посетителей и лидов до продаж, выручки, прибыли, ROI и ДРР.
Дашборд помог связать маркетинговые и коммерческие показатели. Также система показала серую зону в атрибуции: больше двух третей сделок в amoCRM не были привязаны к источнику трафика. Раньше эта проблема была скрыта внутри CRM, а после запуска дашборда стала видимой для команды.
Автообновляемый дашборд в Yandex DataLens позволил маркетингу, продажам и руководству работать с единой картиной данных — без ручных выгрузок и с возможностью анализировать показатели за любой период. Сквозная аналитика показала, где уже можно оценивать эффективность каналов, а где данные требуют доработки из-за сделок без привязки к источнику обращения.
После презентации дашборда команда начала внимательнее фиксировать источник обращения в amoCRM. Это создаёт основу для более точной аналитики в следующих периодах: доля «безымянных» сделок будет сокращаться, данные по каналам станут чище, а решения по рекламному бюджету можно будет принимать не по отдельным выгрузкам, а на основе связки трафика, лидов, продаж и финансового результата.
