Окупаемость каждого рекламного канала на одном экране DataLens: связываю amoCRM и расходы без ручных таблиц

Выручка и сделки лежат в amoCRM. Расходы — в рекламных кабинетах. Раз в неделю кто-то садится и сводит это в таблицу: выгрузка оттуда, выгрузка отсюда, склейка по датам и кампаниям. К пятнице цифры готовы, но они уже описывают прошлое, и на главный вопрос — какой рубль вернулся прибылью, а какой сгорел — таблица всё равно отвечает с натяжкой.

Почему неделя сводки не даёт ответа про деньги

Сложность не в лени аналитика, а в том, что данные физически разнесены по системам. По данным зарубежного исследования, точно измерить общую окупаемость своего маркетинга могут лишь 39% маркетологов, 61% называют атрибуцию по каналам главной аналитической трудностью, а сами данные команды в среднем держат в 8–15 разных платформах. Когда источников столько, ручная сводка отвечает на вопрос «сколько потратили». Вопрос «сколько денег вернулось с каждого вложенного» остаётся открытым, потому что для него нужно соединить расход по каналу с реальной выручкой по сделкам из этого канала — а это и есть та склейка, которую делают руками.

ROMI по каждому каналу решает, куда идёт бюджет

Показатель, который закрывает этот вопрос, — ROMI: (доход от маркетинга − расходы на маркетинг) / расходы × 100%. Выше 100% — реклама окупилась и принесла прибыль, ниже — ушла в убыток. На цифрах разрыв виден сразу. Интернет-магазин потратил 550 000 ₽ и заработал 1 450 000 ₽ — ROMI 163%, канал кормит бизнес. Языковая школа потратила 300 000 ₽, заработала 190 000 ₽ — ROMI −36%, канал ест деньги.

Считать ROMI общим котлом бессмысленно: один прибыльный источник маскирует два убыточных, и в среднем по больнице всё выглядит сносно. Я разрезаю показатель по каждому каналу отдельно — тогда видно, какой усиливать бюджетом и какой отключать. Механику самого расчёта я разбирал подробнее в материале о том, как Roistat считает ROMI на одной воронке.

Как я собираю это в один живой отчёт

Расходы из рекламных кабинетов и выручку со сделками из amoCRM я объединяю по ключу в одном дашборде Yandex DataLens — один экран с актуальными цифрами, который обновляется сам. В открытых внедрениях данные заводят в DataLens не напрямую, а через промежуточную базу — ClickHouse или PostgreSQL: она принимает поток из источников, хранит историю и отдаёт его в отчёт. Так дашборд не дёргает рекламные кабинеты на каждый клик и держит длинную динамику для сравнения периодов. Один экран показывает трафик по каналам, конверсию по этапам воронки, цену заявки, стоимость привлечения и окупаемость кампаний — без перепрыгивания между системами. Так это и устроено, когда я берусь собрать такой отчёт по выручке и окупаемости в DataLens.

Отдельно проговариваю место Roistat. Он сам считает сквозную аналитику, поэтому связку с DataLens я проектирую под конкретную задачу: где-то Roistat остаётся готовой витриной и его данные достаточно показать собственнику как есть, а где-то выручку и расходы стоит свести в общую базу под единый отчёт с остальными источниками. Логику пути от клика до денег в amoCRM я разбирал в отдельном материале — как довести сквозную аналитику от рекламного клика до сделки.

Что живой отчёт показывает там, где таблица молчала

В одном публичном кейсе дистрибьютора стройматериалов с 18 менеджерами дашборд вскрыл то, чего ручные таблицы не показывали в принципе: на этапе «Согласование КП» терялось до 33% сделок, а скорость закрытия у менеджеров расходилась от 13 до 42 дней. Сводка, на которую аналитик тратил 2–3 часа в день, после внедрения стала собираться примерно за две минуты, а выручка за три месяца выросла на 17%.

В другом открытом внедрении связку amoCRM с рекламными кабинетами через ClickHouse использовали для чистки бюджета: за два месяца расходы на рекламу снизили на 27%, отключив неэффективные каналы, конверсия выросла с 12% до 15,5%, а отчётность стала ежедневной вместо еженедельной. До этого компания тратила 300–400 тыс. ₽ в месяц, и около половины бюджета, по оценке внедренцев, просто сжигалось — без отчёта об окупаемости по каналам это было незаметно, потому что общая выручка вроде бы шла.

Что это даёт деньгам собственника

Главное меняется в скорости решения. Когда окупаемость каждого канала видна в реальном времени, бюджет переливается с убыточных источников на прибыльные за часы — по факту того, что показал экран сегодня утром, а не по итогам сводки, которая дойдёт до собственника в пятницу. Деньги, которые в недельном цикле успели бы сгореть на мёртвом канале, в дневном цикле остаются в обороте.

Автоматический сбор снимает и рутину: по самоотчёту одной из платформ аналитики, до 82% времени, раньше уходившего на ручную подготовку данных, высвобождается под сам анализ кампаний (это оценка вендора, единичный источник, но порядок понятен любому, кто хоть раз сводил выгрузки руками). Прежде чем считать окупаемость по каналам, полезно прикинуть, сколько денег утекает сейчас без сквозной аналитики — обычно это и есть та половина бюджета, которую дашборд делает видимой в первую же неделю.