Содержание
- Когда рекламных каналов много, а единой картины эффективности нет
- Почему отчётов рекламных кабинетов не хватает для оценки окупаемости
- Как агентство объединило данные из разных источников
- Какие данные использовала команда после настройки сквозной аналитики
- Как понять, какие каналы окупаются, а какие расходуют бюджет
- Результаты, заявленные командой ANWIN: CPL снизился примерно на 10%, доля нецелевых заявок — на 15–20%
- В каких ситуациях применим подход из кейса
Как агентство недвижимости ANWIN с помощью сквозной аналитики Roistat свело данные из разных каналов и, по собственной оценке, снизило CPL примерно на 10%, а долю нецелевых заявок — на 15–20%.
Подпишись на Telegram
В 2026 году всё больше компаний ведут рекламу сразу в нескольких источниках — контекст, соцсети, поисковое продвижение, таргет и другие. Но чем больше каналов, тем сложнее понять, какой из них реально приносит заявки, а какой просто расходует бюджет. В статье разберём на примере агентства элитной недвижимости ANWIN, как агентство использовало сквозную аналитику для сопоставления данных из разных источников и оценки эффективности рекламных кампаний.
Когда рекламных каналов много, а единой картины эффективности нет
Когда трафик идёт из одного источника, всё считается просто. Но стоит подключить второй, третий, четвёртый — и картина перестаёт складываться сама собой. Каждый рекламный кабинет показывает свои цифры, сегментирует метрики по своим правилам, часть данных вызывает сомнения, а сравнить каналы между собой становится практически недостижимой задачей. Именно с этим столкнулись в ANWIN.
ANWIN — агентство элитной недвижимости в Москве, которое занимается подбором, покупкой и продажей премиальных квартир, апартаментов и домов. По данным агентства, объём составлял около 1500 заявок в месяц при рекламном бюджете от 1 до 2 млн ₽. Трафик идёт из нескольких источников: «Яндекс Директ», ВКонтакте, поисковое продвижение и таргет в других соцсетях.
Пока эффективность считали по отчётам «Яндекс Директа» и «Яндекс Метрики», внешне всё шло своим чередом: реклама работала, заявки поступали, отчёты собирались. Но у такого подхода обнаружился предел. По оценке команды ANWIN часть данных оказывалась недостоверной, и понять, каким цифрам можно доверять, было сложно. А некоторые типы конверсий эти инструменты попросту не отслеживали — то есть их не видел и тот, кто по отчётам принимал решения.
К чему приводит такой подход на практике:
- эффективные кампании отключаются, потому что их результат не отслеживается целиком;
- часть конверсий не попадает в отчёты, и реальная отдача канала занижается;
- решения принимаются по данным, достоверность которых под вопросом;
- окупаемость по отдельным каналам посчитать невозможно, поэтому непонятно, что масштабировать.
Почему отчётов рекламных кабинетов не хватает для оценки окупаемости
Отчёт рекламного кабинета показывает, что происходит внутри одного канала: показы, клики, стоимость перехода. Но он не сводит воедино путь заявки от рекламы до сделки и не видит того, что происходит за пределами самого кабинета. Когда источников несколько, картину приходится собирать вручную из разных отчётов — и она всё равно остаётся неполной.
Поэтому в агентстве сформулировали задачу так: настроить сквозную аналитику при большом количестве источников трафика и начать считать окупаемость по каждому продукту и направлению. Для решения этой задачи агентство выбрало Roistat.
сквозную аналитику?
по аналитике от Roistat
Как агентство объединило данные из разных источников
Рассмотрим, как выглядел процесс внедрения сквозной аналитики на практике.
- Сначала подключили сквозную аналитику. Она собирает данные из всех рекламных источников в одном месте и приводит их к единым правилам. С этого момента расходы, визиты и заявки по разным каналам стало возможно сравнивать между собой, а не сводить вручную из отдельных отчётов.
- Затем настроили отчёты под задачи агентства с сегментацией аудитории и кастомными отчётами под нужные показатели. Это позволило смотреть не общий поток заявок, а разбивать его по срезам и видеть, откуда приходят целевые обращения.
- Финальным шагом связали Roistat с amoCRM. В систему стали передаваться источники сделок, их статусы и суммы — то, без чего окупаемость по направлениям посчитать нельзя. Интеграция с CRM заменила цепочку: теперь по каждому каналу видно не только стоимость заявки, но и то, доходит ли она до сделки.
В результате отчёты собрались вокруг показателей, по которым команда принимает решения: расход рекламных кампаний, количество визитов и заявок, число целевых лидов, CTR и CPL.
Какие данные использовала команда после настройки сквозной аналитики
Сквозная аналитика связывает рекламу, заявки и сделки в CRM в одну цепочку. Это меняет то, на какие данные опирается команда при работе с рекламой:
- расходы по всем каналам собраны в одном месте, поэтому их можно сравнивать по единым правилам, а не сводить вручную из разных отчётов;
- вместе с заявками видно, сколько среди них целевых, — и канал оценивается по отдаче, а не только по количеству обращений;
- интеграция с CRM подтягивает статусы и суммы сделок, поэтому по каждому каналу видно не только стоимость заявки, но и то, доходит ли она до сделки;
- типы конверсий, которые не отслеживались рекламным кабинетом, попадают в общий отчёт, и вклад канала перестаёт занижаться.
Именно поэтому решение отключить или масштабировать кампанию перестаёт быть догадкой — появляются обоснования.
Как понять, какие каналы окупаются, а какие расходуют бюджет
Когда все источники свелись в одну систему, команда стала принимать решения на основе реальных данных. На практике это вылилось в несколько конкретных шагов.
- Сравнили отдачу каналов. Сквозная аналитика показала, что реклама в РСЯ эффективнее рекламы на Поиске «Яндекса». На основе этих данных в агентстве приняли решение масштабировать РСЯ.
- Пересобрали семантику. Стало видно, что кампании с большим количеством низкочастотных ключей работают неэффективно. Такие запросы исключили из семантики.
- Разобрали источники заявок. Оказалось, что заметная часть обращений приходит с сайта через форму «получение предложения через мессенджер». После этого кнопку мессенджера стали добавлять на все новые сайты агентства.
Результаты, заявленные командой ANWIN: CPL снизился примерно на 10%, доля нецелевых заявок — на 15–20%
По оценке команды ANWIN, результат такой:
По оценке команды ANWIN, CPL снизился примерно на 10% — команда связывает изменение показателя в том числе с корректировкой кампаний на основе объединённых данных. Доля нецелевых лидов, по оценке команды, сократилась на 15–20%.
Изменился и сам подход к решениям. По словам команды, после настройки аналитики маркетологи стали использовать объединённые отчёты по рекламным каналам. Чаще всего они обращаются к показателям расходов кампаний, количества визитов и заявок, числа целевых лидов, CTR и CPL.
Дальше в агентстве планируют отслеживать сезонные колебания конверсий, чтобы точнее прогнозировать расход бюджета и количество заявок.
В каких ситуациях применим подход из кейса
Схема из этого кейса применима там, где трафик идёт сразу из нескольких источников, а эффективность считают по отчётам рекламных кабинетов и веб-аналитики. Ключевой признак — часть конверсий не отслеживается, данные вызывают сомнения, и из-за этого сложно понять, какие кампании работают, а какие только расходуют бюджет.
В рамках такого анализа можно проверить, рассчитывается ли окупаемость по каждому направлению и каналу на основании единых данных. Если быстрого ответа нет, чаще всего дело не в нехватке рекламы, а в том, что её результат не сведён в единую систему и посчитан по разным правилам.
В Telegram-канале Roistat найдете ещё больше интересных кейсов наших клиентов, полезных гайдов по маркетингу и аналитике, анонсов вебинаров. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
