Что такое сквозная аналитика: как она помогает не терять лиды и увеличивать выручку в 2026 году

Сквозная аналитика позволяет увидеть весь путь клиента — от первого клика по рекламе до повторной покупки. Она связывает данные из рекламных кабинетов, сайта, CRM и коллтрекинга в единую систему и показывает, какие каналы действительно приносят деньги.

Представьте ситуацию. Вы запустили рекламу в трёх каналах, получили 500 заявок за месяц и видите красивые цифры в отчётах. Но прибыль почти не меняется. В рекламных кабинетах всё выглядит отлично. В CRM продаж заметно меньше. Где именно теряются деньги — непонятно, потому что данные разбросаны по разным сервисам.

Обычно компании идут одним из двух путей. Либо маркетолог несколько дней сводит Excel-таблицы и получает приблизительную картину с опозданием в несколько недель. Либо же команда ориентируется только на количество заявок и не замечает, что самые прибыльные каналы получают недостаточно бюджета.

Именно эту проблему решает сквозная аналитика. Она автоматически связывает расходы на рекламу, визиты, обращения, сделки и выручку, чтобы вы видели не только количество лидов, но и финансовый результат каждого канала.

В этой статье разберём, что такое и как сквозная аналитика помогает не терять лиды и увеличивать выручку на рынке недвижимости, для застройщиков и агентств недвижимости. А ещё сравним популярные сервисы на российском рынке и покажем на реальных кейсах, как сквозная аналитика помогает сокращать расходы и увеличивать прибыль.

Что такое сквозная аналитика простыми словами

Если говорить совсем просто, сквозная аналитика — это инструмент, который отслеживает весь путь клиента: от первого контакта с рекламой до покупки и повторных продаж.

Каждое действие складывается в единую цепочку: показ рекламы → клик → визит на сайт → заявка или звонок → сделка в CRM → выручка.

На каждом этапе система запоминает источник клиента и связывает все события между собой.

Без сквозной аналитики маркетолог видит только отдельные фрагменты. Рекламные кабинеты показывают клики, системы веб-аналитики — посещения сайта, CRM — продажи. Но ответа на главный вопрос они не дают: какой рекламный канал принёс прибыль, а какой — просто генерирует дешёвые заявки?

Свести все данные вручную можно, но это долго и почти всегда приводит к ошибкам. Современная сквозная аналитика автоматически объединяет все источники через интеграции, использует server side tracking для более точного сбора данных и помогает строить омниканальную аналитику — даже при длинном цикле сделки.

В результате в одном отчёте становится видно, как рекламные расходы превращаются в лиды, продажи и выручку — по каждому каналу, кампании, объявлению и ключевому слову.

Но возникает следующий вопрос: насколько эта картина отличается от того, что показывают обычные рекламные кабинеты и системы веб-аналитики? На практике разница может быть весьма существенной.

Почему без сквозной аналитики вы теряете деньги

Предположим, бизнес размещает рекламу в «Яндекс Директ» и VK.

По данным веб-аналитики, ситуация выглядит так:

Канал

«Яндекс Директ»

200

Заявки

VK

25

Кажется очевидным, что бюджет нужно увеличить в «Директе», а VK и вовсе отключить.

Но после подключения сквозной аналитики картина оказывается другой:

VK привёл меньше лидов, но больше реальных покупателей. Если бы компания принимала решение только по промежуточным метрикам, она бы отключила самый прибыльный канал и продолжила инвестировать в источник, который генерирует заявки без продаж.

Именно так чаще всего и теряются рекламные бюджеты. И причин несколько:

• разные каналы приводят аудиторию разного качества;

• часть клиентов звонит, а не оставляет заявки;

• менеджеры по-разному обрабатывают обращения;

• путь клиента состоит из нескольких касаний, которые не учитываются стандартной аналитикой.

Поэтому в 2026 году всё больше компаний используют не только классические модели атрибуции, но и AI-атрибуцию, предиктивную аналитику и инструменты антифрода, которые помогают точнее оценивать вклад каждого рекламного канала.

Но все эти инструменты работают только при одном условии: данные из рекламы, сайта, звонков и CRM должны быть связаны между собой. Иначе система снова будет видеть не путь клиента целиком, а отдельные фрагменты.

Как работает сквозная аналитика

В целом всё довольно просто: система собирает данные из разных сервисов и связывает их в одну цепочку. В результате вы видите не отдельные клики, заявки и сделки, а весь путь клиента — от первого контакта с рекламой до оплаты.

Разберём пошагово, как всё работает.

Шаг 1. Определение источника. Пользователь переходит по рекламному объявлению. Система считывает метки отслеживания (UTM/rs) и фиксирует, откуда пришёл посетитель: рекламный канал, кампания и конкретное объявление.

Шаг 2. Фиксация визита. При первом посещении сайта пользователю присваивается уникальный идентификатор. Он помогает связать все дальнейшие действия с конкретным источником трафика. Если человек пришёл через органический поиск или просто ввёл адрес сайта вручную — это тоже устанавливается отдельно.

Шаг 3. Заявка или звонок. Когда посетитель оставляет обращение, оно автоматически связывается с его визитом и рекламным каналом.

Если клиент предпочёл позвонить, в работу вступает коллтрекинг. Система определяет, с какого объявления или рекламной кампании поступил каждый звонок.

Шаг 4. Продажа в CRM. Менеджер обрабатывает обращение и закрывает сделку в CRM — например, в amoCRM или «Битрикс24». Данные о сумме продажи автоматически передаются в систему аналитики через интеграцию.

Шаг 5. Единый отчёт. После этого в одном окне можно увидеть всю воронку: расходы → трафик → заявки → продажи → выручка → ROI и стоимость привлечения клиента.

При корректно настроенных интеграциях весь процесс происходит автоматически. Маркетологу больше не нужно вручную сводить данные из рекламных кабинетов, CRM и таблиц — актуальная статистика доступна в любой момент.

Но даже полная цепочка данных не всегда даёт объективную картину. В большинстве случаев клиент взаимодействует с компанией несколько раз, прежде чем принимает решение о покупке. Поэтому возникает следующий вопрос: какому именно каналу засчитать продажу?

Мультиканальная аналитика: почему одного источника недостаточно

Покупатель редко принимает решение после первого касания. Например, сначала он увидит баннер, потом прочитает статью в блоге, через несколько дней найдёт компанию в поиске, а заявку оставит уже после рекламы VK.

Если использовать только модель «последнего клика», всю ценность получит VK. Баннер и статья будут выглядеть бесполезными — хотя именно они сформировали интерес к продукту. Из-за этого компании часто отключают рабочие каналы и теряют часть продаж, даже не понимая причины.

Именно поэтому в 2026 году всё большую роль играет омниканальная аналитика и современные модели атрибуции. Они учитывают всю последовательность взаимодействий и помогают понять, какие каналы привлекают внимание, а какие закрывают сделку. Это важно при оценке медийной рекламы, контента и SEO — они редко дают прямые конверсии, но часто участвуют в привлечении тех клиентов, которые потом купят через другой канал.

В сервисе сквозной аналитике доступно несколько моделей атрибуции — от «последнего клика» до собственной модели, которая распределяет ценность между всеми точками касания в указанных вами пропорциях. Вот некоторые из моделей: