CRM + Яндекс.Метрика — сквозная аналитика

Знакомая ситуация: директор спрашивает «Сколько денег принесла реклама?», а вы судорожно открываете вкладки с Метрикой, таблицами в Excel и CRM, пытаясь собрать ответ из разрозненных данных. Яндекс.Метрика знает всё о кликах и заявках, но понятия не имеет, кто из этих людей потом купил. CRM хранит историю продаж, но не видит, откуда пришёл клиент. Получается как в анекдоте: левая рука не знает, что делает правая.

Сквозная аналитика — это когда обе руки наконец-то начинают работать вместе. И поверьте, результаты могут удивить: иногда самая дорогая рекламная кампания оказывается самой прибыльной, а та, что генерирует больше всего заявок — сливает бюджет на нецелевых лидов.

Что такое сквозная аналитика

Давайте на конкретном примере. Представьте, что вы потратили 500 000 тенге на рекламу в Яндекс.Директе. Метрика радостно сообщает: 50 заявок! Отличный результат? Непонятно. Потому что без связки с CRM вы видите только верхушку айсберга.

А вот что показывает сквозная аналитика:

• Кампания А: 250 000 ₸ → 30 заявок → 2 продажи на 400 000 ₸. ROI: 60%. Убыточная.
• Кампания Б: 250 000 ₸ → 20 заявок → 8 продаж на 2 100 000 ₸. ROI: 740%. Золотая жила.

Видите разницу? Без сквозной аналитики вы бы, скорее всего, увеличили бюджет на кампанию А (она же даёт больше заявок!) и урезали Б. И потеряли бы деньги. Сквозная аналитика не просто показывает картину целиком — она помогает принимать решения на основе реальной прибыли, а не промежуточных метрик.

Как работает связка CRM + Яндекс.Метрика

Технически всё построено на простой идее: у каждого посетителя сайта есть уникальный «паспорт» — Client ID. Этот идентификатор присваивается Яндекс.Метрикой в момент захода на сайт и хранится в cookies браузера. Наша задача — передать этот «паспорт» в CRM вместе с заявкой, а потом, когда сделка закроется, отправить информацию обратно в Метрику.

Представьте это как эстафету:

• Этап 1. Посетитель заходит на сайт — Метрика присваивает ему Client ID (например, «1234567890»)
• Этап 2. Посетитель оставляет заявку — форма незаметно «подхватывает» Client ID и передаёт его вместе с именем и телефоном
• Этап 3. CRM получает заявку и сохраняет Client ID в карточке контакта — теперь у лида есть «метка» рекламного источника
• Этап 4. Менеджер работает со сделкой: звонки, встречи, согласования. В какой-то момент сделка переходит в статус «Оплачено»
• Этап 5. CRM автоматически отправляет «офлайн-конверсию» в Метрику: «Client ID 1234567890 совершил покупку на 350 000 ₸»

Метрика получает эти данные и связывает продажу с конкретным визитом, рекламной кампанией, ключевым словом и даже объявлением. Теперь вы знаете не просто «откуда пришёл лид», а «какое именно объявление принесло деньги».

Пошаговая настройка сквозной аналитики

Сейчас будет немного технической части. Если у вас есть разработчик — просто покажите ему эту инструкцию. Если нет — не пугайтесь, всё не так сложно, как кажется на первый взгляд. Разберём каждый шаг подробно.

Шаг 1: Включите офлайн-конверсии в Яндекс.Метрике

Первым делом нужно «разрешить» Метрике принимать данные о продажах извне. По умолчанию эта функция отключена.

• Откройте настройки вашего счётчика и найдите раздел «Офлайн-конверсии»
• Активируйте опцию «Офлайн-конверсии по Client ID» — это и есть тот самый мостик между сайтом и CRM
• Создайте цели для ключевых этапов воронки. Минимум две: «Заявка» (чтобы отслеживать конверсию сайта) и «Продажа» (чтобы считать ROI)

Совет: если у вас длинный цикл сделки, добавьте промежуточные цели — «Квалифицированный лид», «Встреча проведена», «КП отправлено». Это поможет понять, на каком этапе «отваливаются» клиенты из разных рекламных источников.

Шаг 2: Научите сайт передавать Client ID

Вот тут понадобится немного JavaScript. Задача — добавить в каждую форму скрытое поле, которое автоматически заполняется Client ID посетителя. Пользователь его не видит, но данные уходят вместе с заявкой.

// Функция для получения Client ID из Метрики



function getClientId() {



    return new Promise(resolve => {



        ym(ВАША_МЕТРИКА_ID, 'getClientID', clientId => {



            resolve(clientId);



        });



    });



}







// Добавляем Client ID в форму перед отправкой



document.querySelector('form').addEventListener('submit', async (e) => {



    const clientId = await getClientId();



    const input = document.createElement('input');



    input.type = 'hidden';



    input.name = 'ym_client_id';



    input.value = clientId;



    e.target.appendChild(input);



});

Не забудьте заменить ВАША_МЕТРИКА_ID на реальный номер счётчика. И проверьте, что скрипт подключен на всех страницах с формами — лендингах, страницах контактов, формах обратного звонка.

Шаг 3: Настройте приём Client ID в CRM

Теперь CRM должна «понять», что вместе с заявкой приходит ещё и технический идентификатор, который нужно сохранить. В разных CRM это делается по-разному, но принцип один: создаём поле для хранения Client ID и настраиваем его заполнение из входящих данных.

• В CRM AI: откройте Настройки → Интеграции → Яндекс.Метрика
• Введите ID вашего счётчика Метрики
• Укажите, что поле ym_client_id из формы должно записываться в поле Client ID контакта

С этого момента каждый новый лид будет «помечен» — вы сможете проследить его путь от рекламного клика до покупки.

Шаг 4: Настройте автоматическую передачу конверсий

Это самая важная часть. Нужно сказать CRM: «Когда сделка переходит в определённый статус — отправь информацию в Метрику».

• Выберите этапы воронки, о которых Метрика должна узнавать. Обычно это «Оплачено» или «Отгружено»
• Включите передачу суммы сделки — без этого ROI не посчитать
• Активируйте автоматическую отправку, чтобы не делать это вручную

Важный момент: выбирайте именно финальные этапы. Если отправлять конверсию на этапе «Договор подписан», а потом сделка сорвётся — данные в Метрике будут врать. Лучше подождать до реальной оплаты.

Шаг 5: Проверьте, что всё работает

Прежде чем радоваться настроенной аналитике, убедитесь, что данные действительно передаются. Проведите тестовый цикл:

• Зайдите на сайт через рекламное объявление (или просто из поиска)
• Оставьте тестовую заявку
• Проверьте в CRM, что Client ID сохранился в карточке контакта
• Переведите тестовую сделку в статус «Оплачено»
• Подождите до 24 часов и проверьте появление конверсии в отчётах Метрики

Да, Метрика обрабатывает офлайн-конверсии не мгновенно. Обычно данные появляются в течение нескольких часов, но иногда приходится ждать сутки. Это нормально — не паникуйте, если конверсия не появилась через минуту.

Какие отчёты станут доступны после настройки

Когда данные начнут поступать, вы получите доступ к аналитике, о которой раньше могли только мечтать. И это не преувеличение — многие компании годами принимают решения вслепую, просто потому что не настроили сквозную аналитику.

• ROI по каждой рекламной кампании. Не абстрактный «ROI маркетинга в целом», а конкретные цифры: кампания X принесла 500% возврата, кампания Y — минус 30%. Такая детализация позволяет перераспределить бюджет за один день.
• CAC по каналам привлечения. Сколько реально стоит один клиент из Директа? А из Instagram? А с органического поиска? Когда вы знаете точные цифры, переговоры с маркетологами переходят в конструктивное русло.
• Полный путь клиента. Клиент увидел баннер, потом пришёл из поиска, потом получил email-рассылку и только после этого оставил заявку. Какой канал «сработал»? Теперь вы видите всю цепочку касаний.
• Когортный анализ. Как ведут себя клиенты, пришедшие в разные месяцы? Может, январские клиенты приносят больше денег, чем апрельские? Когортный анализ отвечает на этот вопрос.
• Модели атрибуции. Присваивать ценность первому касанию или последнему? Или распределить между всеми? Сквозная аналитика даёт данные для любой модели атрибуции.

Пожалуй, самый частый «вау-эффект» после настройки: маркетолог узнаёт, что канал, который он считал бесполезным, на самом деле приносит лучших клиентов. Или наоборот — любимая кампания оказывается убыточной. Такие открытия меняют стратегию продвижения.

Типичные ошибки при настройке сквозной аналитики

За годы работы мы видели десятки неправильно настроенных интеграций. Вроде всё работает, данные передаются, но аналитика врёт. Вот три самые распространённые ошибки — проверьте, нет ли их у вас.

Ошибка 1: Потеря Client ID при переходах между доменами

Представьте: клиент кликнул по рекламе и попал на лендинг landing.company.com. Заинтересовался, перешёл на основной сайт company.com, там оставил заявку. Проблема в том, что это два разных домена — и Client ID «потерялся» при переходе. В итоге CRM получает заявку без метки источника.

Как исправить: настройте кросс-доменное отслеживание в Яндекс.Метрике. Это делается в настройках счётчика: добавьте все ваши домены в список связанных. После этого Client ID будет «путешествовать» вместе с пользователем.

Ошибка 2: Преждевременная отправка конверсий

Менеджер позвонил клиенту, тот сказал «да, берём», сделка переведена в статус «Продажа». CRM отправила конверсию в Метрику. А через неделю клиент передумал. В итоге Метрика считает, что рекламная кампания принесла продажу, хотя денег компания не получила.

Как исправить: отправляйте конверсию только на этапе фактической оплаты или отгрузки. Да, данные появятся позже, но зато они будут правдивыми. Если цикл сделки длинный (несколько месяцев), используйте промежуточные конверсии для оптимизации рекламы, но ROI считайте только по реальным продажам.

Ошибка 3: Задержка в передаче данных

Client ID в Метрике живёт не вечно. Если клиент оставил заявку, а вы закрыли сделку через три месяца и только тогда отправили конверсию — Метрика может уже не связать эти события. Срок хранения Client ID ограничен (обычно 90 дней).

Как исправить: настройте автоматическую отправку конверсий сразу при смене статуса сделки. Не копите данные и не отправляйте их «пачками» раз в месяц. Автоматизация спасает от этой проблемы.

Продвинутый уровень: ретаргетинг на основе данных CRM

Если вы дочитали до этого момента — скорее всего, базовая настройка вас не пугает. Тогда поговорим о продвинутых возможностях, которые открываются после интеграции CRM и Метрики.

Когда у вас есть связка «рекламный источник — лид — сделка», можно строить умные рекламные аудитории. Не абстрактные «все посетители сайта», а точечные сегменты на основе реальных данных о клиентах.

• Ретаргетинг на «зависших» лидов. В CRM есть сделки, которые не закрылись: клиент думает, советуется с женой, ждёт бюджета. Выгрузите их контакты и покажите им напоминающую рекламу. Часто это работает лучше, чем звонки менеджера.
• Look-alike на лучших клиентов. Выгрузите в Яндекс.Аудитории email-адреса клиентов с высоким LTV. Яндекс найдёт похожих пользователей и покажет им вашу рекламу. Такие аудитории часто конвертируются в разы лучше обычных.
• Исключение купивших. Зачем показывать рекламу человеку, который уже купил? Особенно если у вас не FMCG, а услуги или дорогие товары. Выгружайте список клиентов и добавляйте его в исключения — сэкономите бюджет.
• Сегментация по стадии воронки. Новым лидам показывайте обзорную рекламу, тем, кто получил КП — акции и спецпредложения, тем, кто отказался — альтернативные продукты. Персонализация на уровне рекламы.

Всё это требует регулярной синхронизации данных между CRM и рекламными системами. В CRM AI такая синхронизация происходит автоматически — вы настраиваете правила один раз, а аудитории обновляются сами.

Вместо заключения: с чего начать

Сквозная аналитика — это не роскошь для крупного бизнеса, а необходимость для любой компании, которая тратит деньги на рекламу. Без неё вы принимаете решения на основе догадок. С ней — на основе цифр.

Если всё описанное выше показалось сложным — начните с малого. Настройте передачу Client ID хотя бы на одной форме. Подождите месяц, пока накопятся данные. Посмотрите первые отчёты. Гарантирую — вы узнаете о своей рекламе много нового. И, скорее всего, захотите настроить полноценную интеграцию.

А если хотите получить результат быстрее и без возни с кодом — попробуйте CRM AI. Интеграция с Яндекс.Метрикой встроена в систему и настраивается через визуальный интерфейс. Никакого JavaScript, никаких API-ключей — только несколько кликов в настройках.