По образованию я инженер. Долгие годы чертил и считал двигатели — ракетные, авиационные, танковые, космические. Сотни часов геометрии, проекций и допусков. В черчении главное — увидеть деталь в объёме. Пока ясно не представишь все поверхности, хер что начертишь (простите). Помню, как преподаватель рвал мои листы, когда я не «держал» деталь в голове целиком. Больно, но по делу: плоская картинка не заменяет объёмного понимания.
Со сквозной аналитикой то же самое. Чтобы цифры перестали обманывать, нужно собрать в голове объёмную модель поведения пользователей, каналов, оффера и продукта. Только после этого цифры начинают «говорить». До этого — случайные всплески, спорные инсайты, вечный круговорот «попробуем ещё раз». И вот тут как раз нужна дисциплина, которая напоминает инженерное мышление.
Рынок массово учится принимать решения «по данным». Этому помогают тренинги, конференции, доступные инструменты, желание сравнить себя с кейсами. Это хорошо. Но следующая ступень — научиться правильно собирать и правильно видеть цифры. Объёмно. С учётом времени, последовательности действий, контекстов и ограничений.
Дальше — о том, где чаще всего ломается логика, как собрать объёмную картинку и какие управленческие вопросы стоит задавать к каждому числу. Без сакрализации инструментов и без иллюзий про «идеальные» дашборды.
Оглавление:
- Объёмное видение в аналитике: чему учит инженерное черчение
- Почему цифры «врут»: контексты, которых не видно в отчёте
- Где чаще всего ломается анализ платного трафика
- Поведение пользователей как 3D‑модель: карта событий и путей
- Атрибуция и задержки конверсий: как не перепутать причину и следствие
- Разбор воронки: от клика до повторной покупки
- Эксперименты в платном трафике: дизайн, риски и интерпретация
- Креативы, частоты и выгорание: что показывают цифры на длинной дистанции
- Продукт и оффер: почему без них трафик лишь усиливает шум
- Акции и геймификация: как стимулировать конверсию без искажений аналитики
- Организация аналитики в компании: роли, процессы, артефакты
- Как читать дашборды руководителю: пять вопросов к любой цифре
- Примеры и пограничные кейсы: когда «всё сошлось» и когда нет
- Как перейти от аналитики к решениям: цикл внедрения
Объёмное видение в аналитике: чему учит инженерное черчение
Инженер, глядя на чертёж, «видит» не линии, а тело. Он мысленно вращает его, понимает, как устроены сопряжения, где напряжения, как поведёт себя материал. В аналитике тот же принцип: за графиками и таблицами нужно видеть «тело» — путь пользователя, траекторию внимания, столкновение оффера с контекстом и ограничениями площадок.У плоского взгляда всегда одни и те же симптомы. Видим рост кликов — радуемся. Видим падение конверсии — паникуем. Видим снижение CPA — ускоряем бюджет. Но если доверять «проекциям» без понимания, где они «обрезают» объём, получаются управленческие решения, которые завтра придётся отменять. И так по кругу.
Инженеру помогает система координат: справочники, ГОСТы, правила допусков. Аналитику — карта событий и сущностей. Что именно человек делает до клика? А после? Сколько времени проходит между касаниями? Какими сигналами рекламные алгоритмы обучаются? Из каких источников «приходит» заявка в CRM? Где и почему теряются UTM-метки? Это и есть каркас объёмной модели.
Без этой модели даже идеальные графики не спасут. Меняются окна атрибуции — плывут цифры. Вводится акция — меняется поведение. Выгорает креатив — «умирает» связка. Любые локальные изменения на плоском срезе превращаются в ложные сигналы. Исчезнет ли путаница, если купить другой дашборд? Нет. Сначала — мышление и модель, потом — инструменты.
Почему цифры «врут»: контексты, которых не видно в отчёте
Цифры не врут — врут интерпретации без контекста. Любая метрика — проекция объёмного процесса на один ракурс. Чтобы не выносить поспешные «вердикты», к каждой цифре нужно добавлять координаты: время, окно атрибуции, сегмент аудитории, состояние продукта, внешнюю ситуацию.Самые частые ловушки:
- Смешение окон атрибуции. Вы смотрите результаты кампаний «за 7 дней», а продажи «закрываются» на 21-й. Ранние отчёты «убивают» правильные источники.
- Склейка брендового и небрандового трафика. На дешёвых брендовых запросах CAC красивый, но он маскирует неэффективность поиска новых сегментов.
- Разные таймзоны и валюты. Пик трафика в 23:00 по GMT и пик оплат на следующий день — это не провал в конверсии, а разница в часовых поясах и задержках.
- Неполные пути. Часть заявок приходит из ретаргета, часть — по прямым заходам, часть — из рассылок. Без сквозной аналитики это три мира, которые не дружат.
- Самоселекция и «урезание» аудиторий. Алгоритм площадки оптимизируется под быстрые конверсии и «перестаёт видеть» длинные, но более ценные сценарии. Отсюда искажённый CAC.
- «Чёрный ящик» call-трекинга и CRM. Если номера динамические, а карточки клиентов объединяются вручную, атрибуция рушится от одной лишней связи.
Где чаще всего ломается анализ платного трафика
Рекламные кабинеты дают ощущение контролируемости: цифры обновляются, графики двигаются, гипотезы тестируются. Но точки разлома спрятаны в стыках: между кабинетом и сайтом, сайтом и CRM, CRM и бухгалтерией. И ещё — в человеческих ожиданиях.Перечислю типовые зоны риска, где «плоское» чтение даёт систематическую ошибку:
- Атрибуция «последнему клику» в дорогих товарах. Почти вся ценность создаётся в верхних касаниях, а бюджет распределяется по нижним.
- Нехватка событий для оптимизации. Алгоритмы площадок учатся на «микроцелях», и если они выбраны неверно, будет «побеждать» ложная оптимизация. Иногда полезно временно оптимизироваться на прокси-событие (например, просмотр ключевого блока), но держать в голове, что это только шаг.
- Сезонность и промо. «Взрыв» конверсии в ноябре не подтверждает гипотезу о гениальном креативе — часто это «черная пятница» и общий спрос. Настроить отчёты по трафику так, чтобы промо виднелись отдельными слоями — базовая гигиена.
- Выгорание креативов и частота. Падение CTR на 30% за 10 дней — норма для ряда ниш. Если не учитывать эффект частоты, вы будете «чинить» лендинг вместо ротации креативов.
- Неполная стоимость трафика. В CAC не попали бонусы площадок, комиссии платёжных систем, комиссионные партнёрам, «зарплата пикселя» (сопровождение). Счёт не сходится с P&L — аналитика «врет».
- Качество лидов и «ложные» заявки. Боты, мотивированный трафик, рассылаемые «заявки-рыбы». Если их не отрезать на уровне событий, любые выводы о CPA бессмысленны.
Поведение пользователей как 3D‑модель: карта событий и путей
Объёмная аналитика начинается с карты: какие состояния проходит пользователь, какие события фиксируются на каждом шаге и какие переходы считаем успехом. Это не про «сделать тысячу событий», а про осмысленную схему: несколько ключевых этапов, их сигналы и допуски.Полезно мыслить не страницами сайта, а состояниями пользователя: увидел оффер, заинтересовался, сличил с альтернативами, запросил детали, дал контакт, вернулся с вопросом, получил ответ, оплатил, вернулся за апсейлом, рассказал другу. У каждого состояния своя «геометрия» — время, тревоги, контент, возражения. Цифры обретут смысл, когда события реально отражают эти состояния.
Что важно заложить в «модель тела»:
- Единый словарь событий и сущностей. «Лид», «квалифицированный лид», «оплата», «продажа», «возврат» — термины должны быть однозначны.
- Чистые метки источников и кампаний. UTM-гигиена — это не про галочки, а про воспроизводимость выводов.
- Слои ретеншена. Вторая, третья, четвёртая покупка — отдельные состояния, не «бонус» в конце.
- Промежуточные сигналы качества. Доля просмотревших прайс, доля дочитавших письмо, клики по ключевым блокам.
Атрибуция и задержки конверсий: как не перепутать причину и следствие
Любая атрибуция — модель. В ней всегда есть допущения: окно, вес касаний, правила приоритета. У продукта с длинным циклом решения last click почти всегда «мстит»: недооценивает верх и переоценивает низ. У короткого цикла можно жить на last click, но добавлять sanity checks: постпросмотры, ретроспективные окна, holdout‑тесты.Что учитывать, чтобы не переобучить бюджет на «не то»:
- Лаги. Если 60% оплат приходят после 10-го дня, любой отчёт «за вчера» — лишь намёк, а не вердикт. Нужны корректировки на незавершённые цепочки.
- Adstock и насыщение. Эффект рекламы не мгновенный: часть людей видит, запоминает и приходит позже. Есть и обратная сторона — выгорание от частоты.
- Каналы‑помощники. Дисплей и видео редко «приносят» last click, но влияют на вероятность покупки. Ваши метрики LTV и оттока будут меняться от распределения бюджета между «подогревом» и «дожимом».
- Перекрёстное влияние промо. Акции и распродажи перетягивают спрос во времени. В ноябре «растёт» перформанс, в декабре «падает бренд». Без раздельного учёта этот маятник превращается в бессмысленные качели бюджетов.
Разбор воронки: от клика до повторной покупки
Трафик создаёт лишь первую напряжённую точку контакта. Прибыль создают повторные. Когда аналитика «объёмная», воронка не заканчивается оплатой — там начинается самое интересное: удержание, доходимость до результата, допродажи. Здесь и раскрывается потенциал базы.Во многих компаниях выручка на 40–70% зависит от повторных взаимодействий. Но отчёты по трафику устроены так, будто клиент исчезает после оплаты. Это плоский взгляд. В объёме важно видеть: сколько «первых» покупок превращается в «вторые», кто «усыпает» базу, чему мешает продукт, где теряются шансы на апсейл.
Маркетингу здесь нужны другие рычаги: цепочки писем, контентная поддержка, персональные офферы. И это не только про каналы. Это про архитектуру взаимодействия с клиентом и «механику» апсейлов. Если у вас нет системной работы с базой, то воронка всегда будет казаться «дорогой», даже если трафик объективно адекватен.
- Когда внедряется CRM‑маркетинг по базе, LTV часто растёт быстрее, чем снижается CAC.
- Правильно собранная система апсейлов превращает единичную покупку в цепочку ценности.
- Выписанные и протестированные программы удержания стабилизируют доход и снижают цену риска от «шторма» в перформансе.
Построить отдел работы с базой →
Эксперименты в платном трафике: дизайн, риски и интерпретация
Тесты любят все. Но у тестов есть издержки, о которых редко говорят. Ошибки в дизайне экспериментов портят не только цифры, но и репутацию аналитики как функции.Частые ошибки:
- Недобор размера выборки и «подглядывание». Преждевременное завершение теста почти гарантирует ложноположительный результат.
- SRM — дисбаланс трафика между ветками. Его легко пропустить, если смотреть только на конверсию.
- Смешанные цели. Когда в одной ветке меняется и креатив, и посадочная, а в другой — оффер, сравнение теряет смысл.
- Эффект частоты и усталости. В динамичных аукционах креатив «горит» прямо в тесте. Сигнал «что лучше» смешивается с «как быстро выгорело».
Если команда не успевает сводить результаты, имеет смысл собрать один рабочий контур отчётности: краткие weekly‑панели для маркетинга и продуктовые срезы по когортам. Структурированные аналитика продаж и писем помогают видеть не только «клик‑конверсию», но и влияние коммуникаций на деньги.
Креативы, частоты и выгорание: что показывают цифры на длинной дистанции
Площадки стали умнее, аукционы — динамичнее. Привычки аудитории меняются еженедельно. В таких условиях креатив — это не «картинка», а расходник с предсказуемым сроком службы. Ошибка — судить о качестве трафика по цифрам креатива, который прожил свой срок.Сигналы выгорания:
- Падение CTR при стабильной цене показа и неизменном таргетинге.
- Рост частоты при прежней дневной выручке.
- Ускорение «обучения» кампании без роста целевых событий.
При этом важно смотреть не только на «быстрые» метрики (CPC, CTR, CPA), но и на их связь с качеством аудитории на глубине воронки. Иногда «дорогой» CPC приносит аудиторию с высоким средним чеком и лучшим retention. В объёме это видно на когортных графиках;
на плоскости — только как «подорожал клик».
Продукт и оффер: почему без них трафик лишь усиливает шум
Платный трафик усиливает то, что уже есть: ясный оффер, узнаваемый бренд, понятная ценность. Если внутри шум — наружу выйдет громкий шум. Поэтому часть аналитики неизбежно уходит в продуктовые вопросы.Видимые в цифрах сигналы продуктовых проблем:
- Скачки конверсии по источникам без видимого объяснения на стороне рекламы — обычно это про ожидания и соответствие оффера.
- Высокий процент возвратов у когорт «быстрых» покупателей — проблема с обещаниями на входе.
- Падение LTV в когортах с агрессивными скидками — эффект «ценоориентированных» клиентов, которые не конвертируются в лояльных.
Акции и геймификация: как стимулировать конверсию без искажений аналитики
Промо — мощный инструмент, но он легко портит «картинку», если не учитывать сдвиг спроса, каннибализацию и переобучение алгоритмов. Объёмный подход признаёт двойную природу акций: они одновременно «вытягивают» спрос и «переносят» его во времени.Что учитывать в модели:
- Акция «вытягивает» клиентов, которые и так купили бы позже. Горизонт сравнения должен быть не день к дню, а период к периоду.
- Креативы промо быстро выгорают: частота растёт, а маржа падает. Если их не выключать вовремя, они переучивают алгоритм на скидочную аудиторию.
- «Сезонные распродажи» требуют отдельного слоя аналитики и бюджета. Смешивание с постоянными кампаниями даёт ложное ощущение успеха «перформанса».
Если у вас крупные календарные пики — «черная пятница», праздники — стоит готовить не один оффер, а сетку сценариев для разных сегментов, отдельно снимать «эффект переноса», учитывать каннибализацию регулярных продаж и давать алгоритмам время «остыть» после пиков. Тогда промо перестанет быть «стрессом» для аналитики и бюджета и станет предсказуемым инструментом.
Запустить игровую акцию →
Организация аналитики в компании: роли, процессы, артефакты
Даже очень умные люди, вооружённые хорошими инструментами, проигрывают хаосу процессов. Чтобы объёмное видение работало не в голове одного аналитика, а в ежедневных решениях команды, нужны артефакты и дисциплина.Базовые элементы контура:
- Measurement plan. Документ, где записаны бизнес‑вопросы, метрики, события, источники данных, частоты обновления.
- Таксономия и UTM‑правила. Единый словарь кампаний и каналов, который «сквозит» через все витрины данных.
- Регулярные обзоры. Еженедельные короткие «пульсы», ежемесячные разборы когорт и вкладов каналов, квартальные «разбор полётов» с продуктом и продажами.
- Одна точка правды для денег. Выручка, возвраты, скидки — подтянуты из бухгалтерии и CRM, а не «на глазок».
Чем крупнее компания, тем важнее навести порядок в «стыках»: кто отвечает за метрики, как фиксируются изменения в продукте и промо, как документируются эксперименты. Так меньше поводов для «войн диаграмм» и больше — для решений по делу.
Заказать Monitor Analytics →
Как читать дашборды руководителю: пять вопросов к любой цифре
Независимо от инструментов, один и тот же фильтр помогает не «влюбляться» в графики. Задайте к любой цифре пять вопросов — и вероятность ошибки упадёт.Первый: в каком окне и с какими правилами получена эта цифра? Если про атрибуцию не сказано явно — это тревожный сигнал. Нельзя сравнивать last click одного канала и постпросмотры другого, как нельзя сравнивать метры и дюймы без перевода.
Второй: какой лаг между событием и деньгами? Если средний срок решения — 14 дней, а вы смотрите отчёт «за вчера», этот отчёт — черновик. Его полезно смотреть, но нельзя на нём «рубить».
Третий: изменилось ли что‑то ещё в этот период? Продукт, цена, условия, доставка, оффер, скрипты продаж, расписание звонков. Если не вести журнал изменений, аналитика превращается в гадание.
Четвёртый: одинаковые ли сегменты я сравниваю? Новые и возвращающиеся, брендовики и холодные, промо и «обычные». В смешанных отчётах средняя температура скрывает лихорадку отдельных комнат.
Пятый: что будет, если я ошибусь? Любое решение имеет цену ошибки. Если она высока, добавьте проверку: альтернативную модель, эксперимент, время на дозревание.
Эта дисциплина не тормозит. Наоборот, она экономит время на «переполучение» данных и переделывание кампаний. Чтобы она прижилась в компании, сделайте дашборды «разговорными»: с понятными подписями, оговорками и приоритетами. И не забывайте менять перспективу: смотреть и «плоско», и «объёмно».
Примеры и пограничные кейсы: когда «всё сошлось» и когда нет
Кейс 1. Дорогой лид из поиска окупается за счёт повторов. В лоб CAC высокий, и кажется, что канал не тянет. Но когортный анализ показывает: эти клиенты покупают второй раз в 3,5 раза чаще, чем клиенты из соцсетей. В объёме канал положительный, на плоскости — отрицательный. Решение: не резать, а пересобрать связку и повысить долю апсейлов для этой аудитории.Кейс 2. Видеореклама «не работает». По last click — да, ноль продаж. По расширенному окну и holdout — рост брендового трафика и прямых заходов на 18% с лагом в 10–14 дней. Решение: ограничить частоту, оставить «подогрев» на базовом уровне, а оценку вести раздельно от перформанса через сквозную аналитику.
Кейс 3. «Починили» лендинг — конверсия просела. Фактически изменили не только текст и блоки, но и логику сбора контакта: убрали быстрый мессенджер и оставили только форму. Доля «мобильных» заявок упала, а средний чек вырос. В объёме решение оправдано, если растёт маржа на покупателя, а не «конверсия формы». Плоские панели показали «провал», а бизнес — нет.
Кейс 4. «Взрыв» продаж на «сезонной распродаже» и тишина спустя две недели. Команда решила: промо «выжгли базу». На самом деле база не выжжена, просто потребности насыщены и нужно больше внимания к повторным сценариям и постпромо‑коммуникациям. Выправили ретеншен через полезные письма и мягкие стимулы — и за два месяца выручка вернулась на тренд.
Кейс 5. Конкурент зашёл с агрессивной скидкой и забрал дешёвый трафик. Ваши кампании «подорожали». Объёмный взгляд: выждать, перестроить оффер на ценность, не влезать в ценовую войну, параллельно усилить базу и поиск лояльных сегментов. Плоский взгляд: срочно «чинить» CPC и ругать агентство.
Неожиданные эффекты: бренд, офлайн и word of mouth
Есть источники, которые трудно поймать в кабинете, но они влияют на цифры.Бренд. Чуть‑чуть PR, пара публикаций, выступление спикера — и через две недели выясняется, что вырос прямой трафик. Он «присваивается» последним кликам перформанса. Без учёта фона решения по бюджетам становятся неверными.
Офлайн. Выставка, лекция, партнёрская встреча. События ускоряют доверие и поднимают конверсию в «холодных» источниках. Эффект сложно измерить, но его можно хотя бы оговорить и учитывать в ретроспективе.
Word of mouth. Рекомендации «размазываются» по всем каналам как «прямые продажи». Здесь помогают опросы, отложенная атрибуция и аккуратная работа с базой: письма с просьбой поделиться, вовремя предложенные бонусы за приглашение друга, аккуратные смыслы в контенте.
Объёмная аналитика не отменяет неопределённости. Она учит корректно жить с ней: фиксировать допущения, проверять альтернативы, не переприсваивать заслуги одному каналу и не превращать чёрный ящик в иконостас.
Как перейти от аналитики к решениям: цикл внедрения
Чтение цифр — половина дела. Вторая половина — управленческий цикл. Если решения рождаются стихийно, никакая панель не спасёт. Рабочая схема простая: гипотеза → изменение → измерение → вывод → стандартизация.- Гипотезы. Живут не «в голове», а в реестре. Каждая имеет формулировку, ожидаемый эффект, риск, план измерения.
- Изменения. Проходят через короткие итерации. Большое — делим на маленькое. Чтобы видеть вклад, а не хаос.
- Измерение. Привязано к заранее оговорённым метрикам и окнам. Не меняем правила «по ходу пьесы».
- Вывод. Ровно один: внедряем, откладываем, отказываемся. Параллельно фиксируем влияние на смежные части.
- Стандартизация. Удачные решения делаются «по умолчанию», чтобы выгода не терялась в операционной текучке.
Когда нужен внешний взгляд? Когда внутри всё «красиво», а решения всё равно колеблются. Когда цифры противоречат друг другу. Когда команда выгорает от бесконечных «починок» без выхлопа. В такие моменты полезна помощь того, кто строит объёмные модели каждый день. Можно прийти ко мне: я, Артём Седов, помогу собрать контур — от карты событий и настройки трекинга до управленческих панелей и внедрения. Посмотрите, как встраивается сквозная аналитика в ваш контекст — и на эту основу спокойно добавляйте креативы, промо и работу с базой.
Если вы чувствуете, что потоки трафика сложнее, чем показывают панели, а деньги в отчётах «не сходятся» с кассой — это не повод рубить бюджеты на эмоциях. Это повод вытащить путь пользователя на свет, договориться о правилах и привести данные к одному языку. А дальше — вернуться к сути: зачем мы вообще льём трафик, какой опыт обещаем, какую ценность удерживаем. В этой точке появится ясность, куда ставить следующий рубль и какие метрики считать ключевыми.
Если нужна помощь, обсудим ваш контур и соберём рабочую модель: от источников трафика и креативов до базы, повторных продаж и управленческих отчётов. Иногда достаточно одной сессии, чтобы увидеть, где именно «не сходится» картина и какие два‑три шага дадут выхлоп уже в этом месяце. Можно опереться на готовые решения — от панели для директора до системы работы с базой и продуманных промо — и адаптировать их под ваш контекст.
«База — не таблица имён, а живой актив». В постах — как сегментировать клиентов, оживить их и выстроить дожимы, чтобы они покупали снова.
Актульные темы с записей эфиров
13.03.25 - 98 минут
Регулярный менеджмент помогает командам ставить рекорды по метрикам.
Как из ленивой команды, которая перекладывает с полки на полку задачи, сделать спортивную, которая бьет рекорды из квартала в квартал.
Разбираем основные метрики отчета Monitor Analytics для руководителей и собственников.
смотрите >>
Практикум - 6 часов
Продажи без слива.
Потенциал в базе.
Узнаете, где спрятана прибыль в вашем проекте. Чёткие инсайты на основе цифр.
У вас достаточно данных. Чтобы найти как расти. За счёт правильной работы с базой пользователей и корректной аналитики — школы зарабатывают в разы больше. В разы — это 80% всего дохода с базы при крутом холодном трафике.
смотрите >>
120 минут
Как выиграть конкуренцию за внимание в email-рассылках и повысить доход?
Открываемость писем падает? Подписчики не читают ваши сообщения? Конверсии низкие, а расходы на email-маркетинг растут?
Eзнайте как повысить эффективность ваших email-кампаний, снизить затраты и увеличить продажи!
смотрите >>
130 минут
2025: что изменилось в продажах за 5 лет.
Стоимость трафика выросла в 3-5 раз. Конкуренция на рынке онлайн-школ увеличилась. Пользователи стали избирательнее и требовательнее.
Сегодняшние лидеры рынка используют новые стратегии, основанные на системной работе с базой. Именно про эти стратегии поговорили на вебе.
смотрите >>
90 минут
Не тот путь: опасные методики и токсичные тренды.
Как избежать тупиковых решений в маркетинге онлайн-школ и вовремя отслеживать негативные процессы.
Расскажу про новые опасности из разборов. 70% разборов 2024 года можно красить в красный цвет: выбран не тот путь развития и уже очень давно. Огромные обороты, а перестраиваться уже очень больно.
смотрите >>
Аналитика рассылок GetCourse
Подключите модуль «Рассылки» в Monitor Analytics и перестаньте работать вслепую: вся статистика писем, сегменты, конверсии и отписки собраны в одном отчёте. Сравнивайте кампании, находите точки роста и повышайте продажи за счёт грамотной работы с базой.
авторизуйтесь