Маркетинговая платформа
как инструмент для интернет-магазина

Российский e-commerce в 2026 году продолжает расти, но рост рынка уже не гарантирует рост прибыли отдельного магазина. По данным Data Insight, объём розничной интернет-торговли в России по итогам 2025 года достиг 13,4 трлн рублей — на 19% больше, чем годом ранее. При этом темпы роста числа заказов замедлились до 24% — а это минимум за восемь лет. При этом 81% онлайн-заказов приходится на маркетплейсы, а средний чек снизился на 5% — до 1 610 рублей.

Для интернет-магазинов это означает более жёсткую конкуренцию за покупателя, рост стоимости привлечения и давление на маржинальность. Возвраты, отмены, комиссии и скидки всё чаще съедают выручку, которую рекламный кабинет уже успел засчитать как успешную конверсию.

Главная проблема уже не в том, чтобы получить трафик или заказ. У многих магазинов заявки есть, но данные разбросаны по рекламным кабинетам, CRM, колл-центру, сайту, маркетплейсам и сервисам рассылок. Каждая система считает результат по-своему: реклама не видит возвраты, CRM не всегда знает источник клиента, маркетплейс показывает продажи только внутри своей логики.

В итоге бизнес принимает решения по кликам, заявкам и ROAS — а не по прибыли. В этой статье разберём, как собрать связанный маркетинговый стек для интернет-магазина: чем маркетинговая платформа отличается от веб-аналитики, какие инструменты нужны для управления рекламой, CPA, CRM-маркетингом, исследованиями и маркетплейсами, и почему сквозная аналитика становится точкой сборки всей системы.

Что такое маркетинговая платформа и чем она отличается от веб-аналитики

Веб-аналитика решает ограниченную задачу: показывает, что происходит на сайте до заявки. Она считает визиты, источники трафика, клики, глубину просмотра, конверсии и поведение пользователей в воронке. Эти данные важны, но они не отвечают на главный вопрос интернет-магазина: какой канал приносит прибыль после оплат, возвратов, отмен и скидок.

Маркетинговая платформа работает шире. Она собирает данные из разных источников в единую систему, связывает их между собой и помогает принимать решения не по отдельным метрикам, а по экономике. Ключевой элемент такой платформы — сквозная аналитика. Она соединяет рекламный расход с конкретной сделкой в CRM и учитывает её итоговый статус: оплачено, отменено, возвращено, частично выкуплено.

Разница принципиальная. Веб-аналитика показывает: «пришло 500 визитов, 30 пользователей оставили заявку». Маркетинговая платформа со сквозной аналитикой показывает другое: «из 30 заявок 19 оплачены, 4 возвращены, итоговая прибыль по каналу составила X рублей». Именно этот уровень данных отделяет управляемый рост от роста по интуиции.

Хорошая маркетинговая платформа для интернет-магазина должна:

• объединять данные из рекламных кабинетов, сайта, CRM, колл-центра и маркетплейсов;
• передавать в отчёты реальные статусы заказов: «оплачен», «возврат», «отменён»;
• поддерживать несколько моделей атрибуции и позволять сравнивать их между собой;
• считать маржинальность, а не только выручку;
• учитывать звонки, чаты и повторные покупки;
• передавать данные обратно в рекламные системы для оптимизации ставок и кампаний.

Отдельная CRM, отдельный коллтрекинг и отдельный сервис рассылок сами по себе не образуют платформу. Даже если потом данные из них вручную сводятся в таблицу, это всё ещё набор разрозненных инструментов. Платформа начинается там, где данные связаны между собой и используются для управленческих решений.

Маркетинговые платформы: 8 категорий в стеке интернет-магазина

Полноценный стек не строится вокруг одного сервиса. Интернет-магазину нужны разные классы инструментов: одни отвечают за аналитику, другие — за коммуникации, третьи — за привлечение, исследования и автоматизацию. Ниже — восемь категорий, без которых сложно управлять маркетингом на уровне прибыли.

1. Сквозная аналитика

Центральный элемент стека. Её задача — связать рекламные расходы с реальной выручкой и прибылью по каждой сделке, а не только с кликом или заявкой.

Она должна:

• получать данные из CRM с итоговыми статусами заказов, включая возвраты и отмены;
• учитывать себестоимость и маржу на уровне сделки или хотя бы категории;
• строить отчёты по каналам, кампаниям, когортам и ключевым словам;
• связывать звонки и чаты с источниками трафика;
• хранить историю касаний пользователя для мультиканального анализа.

Без сквозной аналитики маркетинг оптимизируется под заявки, а не под прибыль. Канал с ROAS 400% в рекламном кабинете может оказаться убыточным, если по нему высокий процент возвратов, низкий средний чек или слишком большая доля скидочных заказов.

2. CRM-маркетинг и рассылки

CRM-маркетинг отвечает за коммуникации с клиентской базой: email, push, SMS, мессенджеры, триггерные сценарии и персональные предложения. Для e-commerce ключевые сценарии — брошенная корзина, постпродажная цепочка, реактивация спящих клиентов, кросс-сейл и повторные покупки по истории заказов.

Главный критерий выбора такой платформы — не количество шаблонов писем, а качество интеграции с CRM и аналитикой. Сервис должен показывать не только открытия и клики, а доход и прибыль от конкретной кампании.

3. CPA-платформа и партнёрский маркетинг

CPA-сети позволяют привлекать трафик через партнёров: кешбэк-сервисы, купонные сайты, блогеров, медиа и тематические площадки. Оплата происходит за целевое действие: заказ, первую покупку, регистрацию или подтверждённую продажу.

Для интернет-магазина CPA может быть полезным каналом масштабирования, но только при корректной атрибуции. Без неё один и тот же заказ легко засчитывается сразу нескольким источникам: рекламному кабинету, CPA-сети и email-кампании.

4. Веб-аналитика

Веб-аналитика остаётся базовым уровнем маркетинговой системы. «Яндекс Метрика», собственные счётчики и продуктовая аналитика помогают понять, как пользователь ведёт себя на сайте: где выходит из воронки, какие категории просматривает, какие карточки не конвертируют, где возникают проблемы с формой заказа.

Но веб-аналитика не должна быть единственным источником правды. Она показывает поведение до заявки или покупки, но не всегда связывает его с оплатой, возвратом, маржой и повторными продажами.

5. Инструменты маркетинговых исследований и конкурентного анализа

Эта категория нужна для анализа спроса, мониторинга цен, оценки ассортимента и отслеживания позиций конкурентов. Для интернет-магазинов это особенно важно в категориях с высокой ценовой чувствительностью: электроника, товары для дома, спорт, детские товары, косметика.

В 2026 году такие инструменты становятся обязательной частью категорийного менеджмента. Без понимания своей позиции по цене, ассортименту и видимости магазин управляет ростом вслепую.

6. Платформа управления рекламой и ставками

Инструменты автобиддинга и управления рекламой помогают корректировать ставки в «Яндекс Директе», VK Ads, рекламных кабинетах маркетплейсов и других каналах. Их задача — не просто повышать CTR или снижать CPC, а управлять рекламой с учётом маржи, конверсии в оплату и качества заказов.

Связка со сквозной аналитикой здесь критична. Если автобиддер получает только данные о кликах и заявках, он оптимизирует кампании под верх воронки. Чтобы управлять прибылью, ему нужны данные о выкупах, возвратах, среднем чеке и маржинальности.

7. Чат-платформы, онлайн-консультанты и лид-формы

Эти инструменты помогают захватывать и квалифицировать входящий спрос. В интернет-магазинах они особенно полезны для сложных товаров, где клиенту нужна консультация: техника, мебель, оборудование, товары с вариантами комплектации или длительным циклом выбора.

Важно, чтобы каждый чат, заявка из формы и обращение в мессенджере были связаны с рекламным источником. Иначе часть конверсий выпадает из аналитики, а канал выглядит слабее, чем он есть на самом деле.

8. ИИ- и ML-инструменты

ИИ-инструменты в e-commerce чаще всего используются в трёх направлениях.

Первое — генерация и адаптация контента: описания товаров, варианты заголовков, тексты для карточек, рекламные объявления, адаптация контента под маркетплейсы.

Второе — предиктивная аналитика: прогноз LTV, вероятность повторной покупки, риск оттока, рекомендации по следующему товару.

Третье — управление рекламой и аналитикой: поиск аномалий, диагностика просадок, подсказки по перераспределению бюджета.

ИИ не заменяет аналитику, а работает поверх неё. Если данные неполные, задвоенные или плохо связаны между собой, ML-модели будут воспроизводить ошибки системы, а не исправлять их.

Маркетинговая платформа CPA: как встроить в стек интернет-магазина

Чем CPA отличается от performance-рекламы

В performance-рекламе магазин платит за клик, показ или другое промежуточное действие независимо от итогового результата. В CPA-модели оплата привязана к конкретному действию: подтверждённому заказу, первой покупке, регистрации или выкупу.

На уровне привлечения это снижает риск: магазин платит не за трафик как таковой, а за результат. Но появляется другой риск — некорректная атрибуция. Если CPA-канал не встроен в общую аналитику, магазин может платить партнёрам за заказы, которые уже были приведены другими каналами.

CPA особенно полезен для сезонного масштабирования, тестирования новых аудиторий и работы с кешбэк- и купонной аудиторией. Но этот канал требует жёстких правил учёта: какие заказы засчитываются, какие исключаются, как обрабатываются возвраты и кто получает комиссию при нескольких касаниях.

Что должна уметь платформа для корректного учёта CPA

Главная проблема CPA в e-commerce — двойная атрибуция. Клиент мог сначала прийти из контекстной рекламы, затем перед покупкой открыть кешбэк-сервис и перейти по партнёрской ссылке. Рекламный кабинет засчитает конверсию себе. CPA-сеть тоже засчитает её себе. В отчётах одна сделка превращается в две «успешные» продажи.

Чтобы этого не происходило, платформа сквозной аналитики должна:

• видеть полную цепочку касаний клиента до сделки;
• применять единую модель атрибуции ко всем каналам, включая CPA;
• передавать в CPA-сеть статусы заказов: выкуплен, отменён, возвращён;
• фиксировать источник трафика до клика на партнёрскую ссылку;
• исключать из оплаты заказы, которые не соответствуют правилам программы.

Без такой логики CPA быстро превращается из канала привлечения в канал переплаты за уже существующий спрос. Особенно это заметно в партнёрских каналах, где часть конверсий может быть не новым спросом, а перехватом клиента на последнем шаге перед покупкой. Поэтому при подключении CPA важно заранее учитывать некоторые риски.

Основные риски CPA: фрод и каннибализация органики

Первый риск — фрод. Часть партнёров может генерировать искусственные конверсии: использовать cookie stuffing, накручивать фиктивные клики или перехватывать пользователя в последний момент перед покупкой. Защита строится на постклик-анализе: нужно смотреть время между кликом и заказом, повторяемость паттернов, IP, устройства и аномальные источники трафика.

Второй риск — каннибализация органики. Например, клиент уже собирался купить товар напрямую, но перед оплатой зашёл в кешбэк-сервис. В итоге магазин платит комиссию за покупку, которую, вероятно, получил бы и без CPA. Чтобы снизить этот риск, можно исключать из партнёрской программы клиентов, которые уже были на сайте в последние N часов или пришли из определённых каналов.

Но для этого нужно понимать не только путь клиента внутри рекламной воронки, но и общую картину спроса: какие категории растут, где усиливается конкуренция, как меняются цены и поведение покупателей. Здесь в стек подключаются платформы маркетинговых исследований.

Платформы маркетинговых исследований: что должен анализировать растущий магазин

• Спрос и динамику ниши

Перед запуском новой категории или масштабированием рекламы важно понимать не только текущий спрос, но и его динамику. Для этого используют «Яндекс Вордстат», Similarweb, аналитику маркетплейсов, MPStats, Moneyplace и аналогичные сервисы.

Задача — оценить объём спроса по категории, сезонность, динамику за 12–24 месяца, уровень конкуренции и ценовой коридор. Без этого медиапланирование превращается в набор гипотез, которые проверяются за счёт рекламного бюджета.

Практический сценарий: перед запуском новой категории магазин анализирует частотность запросов, динамику продаж на маркетплейсах и среднюю маржинальность. Если категория показывает рост 20%+ за год при средней маржинальности выше пороговой — приоритет к масштабированию.

• Цены, ассортимент и контент конкурентов

Мониторинг цен помогает удерживать конкурентную позицию без ручного обхода карточек. Автоматические парсеры собирают данные по нужным SKU с заданной периодичностью и показывают, где магазин проигрывает по цене, доставке, наличию или условиям покупки.

Это особенно важно в категориях, где покупатель быстро сравнивает предложения: электроника, бытовая техника, спорттовары, товары для дома. Даже небольшое отклонение по цене может снижать конверсию, если карточка конкурента выглядит сопоставимо.

Отдельно стоит анализировать контент конкурентов: тексты, фото, инфографику, структуру карточек, отзывы и ответы на вопросы. Это помогает понять, по каким критериям клиент выбирает поставщика и какие аргументы влияют на покупку.

• Клиентскую базу: RFM, NPS и кастдев

RFM-анализ сегментирует клиентов по давности, частоте и сумме покупок. Он помогает строить retention-кампании точнее: клиент, который купил один раз полгода назад, требует другой коммуникации, чем клиент с четырьмя заказами за квартал.

Индекс лояльности (NPS) измеряет удовлетворённость и помогает находить точки оттока. Но сам по себе не объясняет, почему клиент не возвращается. Для этого нужны качественные интервью: кастдев помогает понять мотивы, барьеры, причины отказа от повторной покупки и слабые места клиентского опыта.

Маркетинговая стратегия продвижения, если магазин продаёт и на сайте, и на маркетплейсах

Почему маркетплейс нельзя считать просто ещё одним каналом продаж

Маркетплейс — это двусторонняя платформа. С одной стороны — покупатели, с другой — продавцы. Площадка заинтересована в широком ассортименте, конкурентных ценах, высокой конверсии и низкой доле возвратов. Продавец заинтересован в трафике, марже и доступе к клиенту. Эти интересы совпадают не всегда.

Маркетплейс продвигает карточки, которые хорошо конвертируют и не создают проблем для площадки. На ранжирование влияют цена, рейтинг продавца, скорость доставки, количество отзывов, качество карточки, наличие товара и доля возвратов. Поэтому маркетинг на маркетплейсе — это не только реклама, а работа с операционными показателями.

Что развивать на маркетплейсе, а что — на собственном сайте

На маркетплейсе важны SEO внутри площадки, качество карточек, отзывы, рейтинг, участие во внутренних акциях, управление ставками во внутренней рекламе и контроль цены относительно конкурентов.

На собственном сайте стоит развивать то, что маркетплейс не даёт: клиентскую базу, программы лояльности, подписки, персональные предложения, товары с высокой маржой и сценарии повторных продаж. Собственный сайт также позволяет собирать данные о клиентах и использовать их в CRM-маркетинге.

Типичная ошибка — полностью перенести продажи на маркетплейсы и потерять прямой доступ к клиенту. Маркетплейс не отдаёт продавцу полноценную клиентскую базу. Если магазин работает только там, он зависит от правил площадки, комиссий, внутренней рекламы и алгоритмов ранжирования.

Как сводить данные сайта и маркетплейсов

Ключевая задача аналитики — видеть единый P&L по всем каналам: собственный сайт, маркетплейсы, CPA, контекстную рекламу, рассылки и повторные продажи. Для этого отчётность маркетплейсов нужно подключать к общей аналитике и сопоставлять с данными по себестоимости, комиссиям, логистике и возвратам.

Без этого невозможно ответить на базовый управленческий вопрос: где один и тот же товар продаётся с большей прибылью — на сайте, на маркетплейсе или через партнёрский канал.

Как собрать маркетинговый стек: 5 шагов для интернет-магазина

Шаг 1. Определите точку отсчёта.
Сначала нужно понять, какие данные уже есть, где они хранятся и как сейчас принимаются решения. Обычно главные слепые зоны находятся в трёх местах: возвраты не попадают в аналитику, звонки не привязаны к источникам, а данные маркетплейсов живут отдельно от сайта и CRM.

На этом этапе важно не внедрять новые инструменты, а описать текущую систему: какие каналы используются, где фиксируются заявки, кто отвечает за статусы заказов, как считается прибыль и какие отчёты реально смотрит команда.

Шаг 2. Подключите сквозную аналитику.
Сквозная аналитика — фундамент стека. Без неё остальные инструменты будут показывать фрагменты картины, но не экономику целиком.

Приоритет внедрения такой: сначала интеграция с CRM и передача статусов заказов, затем подключение рекламных кабинетов, настройка коллтрекинга и связка с сайтом. После этого можно строить отчёты по каналам, кампаниям, ключевым словам, звонкам и повторным продажам.

Шаг 3. Настройте передачу данных о себестоимости и марже
Выручка без маржи — неполные данные. Два канала могут приносить одинаковый оборот, но один будет прибыльным, а второй убыточным из-за скидок, возвратов, комиссии площадки или высокой себестоимости товара.

Минимальный уровень — передавать себестоимость хотя бы по категориям. Более точный вариант — учитывать маржу на уровне SKU или конкретной сделки. Это позволит оценивать рекламу не по обороту, а по прибыли.

Шаг 4. Настройте омниканальную аналитику и выберите модель атрибуции.
Модель «последний клик» часто занижает вклад верхних каналов воронки: SEO, медийной рекламы, контента, email и брендовых касаний. Для e-commerce можно начать с модели «последний платный клик» или U-Shape, а затем сравнить, как меняется распределение ценности между каналами.

Важно не искать одну «идеальную» модель атрибуции. Полезнее регулярно сравнивать несколько моделей и смотреть, как они влияют на управленческие решения: какие каналы получают больше бюджета, какие недооценены, где есть риск переплаты.

Шаг 5. Подключайте остальные платформы послойно.

После настройки аналитического фундамента можно подключать остальные элементы стека. CRM-маркетинг имеет смысл внедрять, когда есть сегментация клиентской базы. CPA — когда настроена мультиканальная атрибуция. AI-инструменты — когда данные очищены, связаны и достаточно полны.

Обратная последовательность приводит к тому, что инструменты работают вхолостую. Рассылки отправляются по грубым сегментам, CPA создаёт двойной учёт, AI делает выводы на грязных данных, а команда получает больше отчётов, но не больше управляемости.

Сквозная аналитика как точка сборки всего стека

Главная проблема разрозненного маркетингового стека в том, что у каждой платформы своя логика подсчёта результата. Рекламный кабинет считает конверсии по своим правилам. CRM фиксирует заказы по своим. Email-платформа может приписывать себе выручку по всем заказам, которые произошли в течение 30 дней после письма. CPA-сеть засчитывает партнёрские продажи по своей модели.

В итоге сумма «заработанных» денег во всех системах может оказаться выше реальной выручки магазина. На уровне отчётов всё выглядит успешно, но управленческая картина искажена: одни каналы переоценены, другие недооценены, а часть заказов задвоена.

Сквозная аналитика нужна как единая точка сборки. Она получает данные из разных инструментов, приводит их к общей логике и показывает результат в единой системе координат: источник, расход, заявка, заказ, оплата, возврат, маржа и прибыль.

Именно здесь набор сервисов превращается в управляемую маркетинговую систему. Ниже разберём, как такая связка может быть реализована в Roistat.

Roistat как маркетинговая платформа для интернет-магазина

Roistat — маркетинговая платформа, которая объединяет сквозную аналитику, коллтрекинг, управление ставками и другие инструменты для работы с рекламой, заявками и продажами. Для интернет-магазина её основная роль — связать расходы на привлечение с реальными заказами, оплатами, возвратами и прибылью.

В платформе больше 20 инструментов. В контексте e-commerce ключевыми становятся сквозная аналитика, мультиканальная аналитика, товарная аналитика, отчёты по внешнему трафику на маркетплейсы и коллтрекинг.

Сквозная и мультиканальная аналитика

Сквозная аналитика в Roistat строится на сквозном трекинге. Каждый визит получает метку roistat_visit_id, которая сохраняется в сделке в CRM. Когда сделка меняет статус — оплачена, отменена, возвращена — Roistat получает обновление и пересчитывает показатели.

В отчётах видны не только заявки, но и целевые лиды, продажи, выручка и прибыль по каждому каналу, кампании и ключевому слову.

Данные можно группировать по каналу, менеджеру, региону, типу устройства и другим параметрам.

Также поддерживаются фильтры по параметрам сделки: статусу, сумме, категории товара, дате создания и дате продажи.

Мультиканальная аналитика — функционал сквозной аналитики, который показывает полную цепочку касаний клиента до сделки. Это важно для e-commerce, где покупатель редко оформляет заказ после первого визита: он может сначала прийти из рекламы, затем вернуться через поиск, открыть письмо, сравнить цену на маркетплейсе и только потом купить.

Roistat поддерживает несколько моделей атрибуции: стандартную, по первому клику, U-Shape с настраиваемыми весами, линейную, линейный рост, линейный спад и равноценную. Так можно сравнивать вклад каналов не только по последнему клику, но и по их роли во всей цепочке продаж.

Разберём пример.

Так, по стандартной модели канал VK может показывать ROI −100%, потому что не закрывает сделку последним касанием. Но по равноценной модели тот же канал получает ROI 356%, поскольку участвует в цепочке и влияет на решение о покупке. Без мультиканальной аналитики такой канал легко отключить по ошибке.

Товарная аналитика

Этот инструмент в Roistat решает отдельную задачу e-commerce: связывает конкретные товары с источниками трафика. Обычная аналитика показывает, сколько заказов принёс канал. Товарная аналитика показывает, какие именно товары купили клиенты из конкретной рекламы, и наоборот — из каких каналов пришли покупатели конкретного SKU.

Это позволяет:

• находить товары с лучшей конверсией в каждом канале;
• корректировать товарный фид для динамических кампаний;
• выявлять SKU с высокой выручкой, но низкой маржой;
• продвигать конкретные позиции на основе прибыльности, а не только оборота.

Для интернет-магазина данный контекст принципиален: один канал может хорошо продавать товары с низкой маржей, а другой — приводить меньше заказов, но по более прибыльным позициям. Без товарной аналитики эта разница теряется.

Отчёт «Аналитика внешнего трафика» для Wildberries и Ozon

Это специализированный отчёт для магазинов, которые продают и на собственном сайте, и на маркетплейсах. Он связывает рекламу за пределами маркетплейса — контекст, таргет, блогеров, медиа — с реальными заказами и выкупами на Wildberries и Ozon.

Маркетплейсы сами по себе не всегда раскрывают эту цепочку полностью. Поэтому продавцу сложно понять, какой внешний канал действительно привёл выкупленный заказ, а какой дал только переходы на карточку.

На практике это даёт несколько возможностей:

• видеть, какой канал привёл покупателей на карточку и дал выкупленные заказы, а не только клики;
• сравнивать эффективность внешнего трафика на маркетплейсы и на собственный сайт в одном интерфейсе;
• учитывать задержку между заказом и фактическим выкупом;
• оценивать рекламу с учётом возвратов и отмен.

Для магазинов, которые продают и на сайте, и на маркетплейсах, такой отчёт закрывает одну из главных слепых зон: помогает сравнивать каналы не по обороту, а по фактической эффективности.

Коллтрекинг

Этот инструмент показывает источник каждого звонка. Для интернет-магазинов чаще всего используется динамический сценарий: посетителю сайта показывается подменный номер, связанный с его источником трафика. Это позволяет определить, откуда пришёл звонок, вплоть до кампании и ключевого слова.

Звонок записывается, привязывается к визиту и попадает в аналитику наравне с онлайн-заявками.

Это особенно важно для магазинов, где значительная часть заказов оформляется по телефону: техника, мебель, сантехника, оборудование, товары с консультационной продажей. Если звонки не связаны с рекламными источниками, часть продаж выпадает из аналитики, а каналы выглядят менее эффективными, чем они есть на самом деле.

Roistat и требования 152-ФЗ

Для интернет-магазинов, которые работают с персональными данными российских граждан, соответствие 152-ФЗ — обязательное требование. При выборе маркетинговых онлайн-платформ важно проверить, где хранятся данные, как оформлена обработка персональных данных и можно ли удалить данные конкретного пользователя по запросу.

Минимальный чек-лист выглядит так:

• данные хранятся на серверах в России;
• платформа подписывает соглашение об обработке персональных данных как оператор или уполномоченное лицо;
• есть возможность удалить данные пользователя по запросу;
• передача данных между интеграциями не проходит через иностранные юрисдикции.

Roistat хранит данные на серверах в России и соответствует требованиям 152-ФЗ. Для интернет-магазинов это важно, потому что платформа работает с клиентскими данными: контактами, историей заказов, источниками трафика и поведенческими событиями.

Кейсы интернет-магазинов

• Интернет-магазин сантехники Shower5: −35% к стоимости оплаченного заказа, +90% заявок

Проблема. Реклама приводила заявки, но стоимость оплаченного заказа оставалась слишком высокой. Из-за этого продвижение не окупалось в нужном объёме.

Решение. Команда Roistat провела аудит через отчёты сквозной аналитики: выявила кампании с высоким CPL, нашла посадочные страницы с низкой конверсией, скорректировала ставки и структуру рекламных кампаний.

Результат. Стоимость оплаченного заказа снизилась на 35%, а количество заявок выросло на 90%.

• Интернет-магазин бытовой техники: ROI вырос в 2 раза

Проблема. Рекламный бюджет составлял 792 870 рублей в месяц. При этом стоимость заявки была сопоставима со средним чеком, поэтому реклама фактически не окупалась.

Решение. После подключения Roistat команда разобрала аналитику по каналам, кампаниям и ключевым словам. Это позволило увидеть, какие источники уходят в минус, а какие приносят прибыль. После этого бюджет перераспределили в пользу эффективных каналов.

Результат. При том же рекламном бюджете ROI вырос в 2 раза.

Как собрать маркетинг интернет-магазина в управляемую систему

В 2026 году интернет-магазину уже недостаточно смотреть на клики, заявки и ROAS в рекламном кабинете. Эти метрики показывают только часть картины и часто не учитывают главное: оплату, возвраты, отмены, маржу, повторные покупки и реальную прибыль по каждому каналу.

Чтобы управлять ростом, нужен связанный маркетинговый стек: сквозная аналитика, CRM-маркетинг, CPA, веб-аналитика, исследования, управление рекламой, коллтрекинг, аналитика маркетплейсов и ИИ-инструменты. Но ценность появляется не от количества сервисов, а от того, насколько хорошо они связаны между собой и работают в единой логике.

Roistat помогает собрать эту систему в одном интерфейсе: связать рекламу, сайт, CRM, звонки, заказы, возвраты и прибыль; увидеть вклад каждого канала в продажу; сравнить эффективность собственного сайта и маркетплейсов; убрать двойной учёт и принимать решения не по догадкам, а по данным.

Если вы хотите понять, какие каналы действительно приносят прибыль интернет-магазину, какие кампании стоит масштабировать, а какие только расходуют бюджет, протестируйте Roistat и соберите свою аналитику от первого клика до оплаченного заказа. 14 дней — бесплатно.

Часто задаваемые вопросы