«Как только сделаем аналитику - всё полетит». Почему это не работает.
Самая популярная отговорка, которую я слышу от бизнеса, звучит так:
«Нам пока рано, у нас нет нормальной сквозной аналитики / CDP / ИИ-агентов. Вот внедрим, тогда всё настроим».
За годы работы я много раз наблюдал один и тот же паттерн: люди обвиняют инструменты, а рушится всё на дисциплине и организации процесса. Инструменты уже лежат на расстоянии одного договора, а привычки работать по цифрам — нет.
Разберёмся, где здесь самообман, как устроена аналитика на уровне механики и почему реальный дефицит — почти никогда не в платформах.
Иллюзия недоступности: когда виновата «не та система»
Логика обычно такая:
«Мне не хватает ресурса, поэтому я не могу сделать результат».
Ресурсом выступает что угодно:
- деньги — «если бы был бюджет в три раза больше»;
- люди — «если бы была нормальная команда»;
- знания — «нам нужен сильный аналитик»;
- инструменты — «если бы была сквозная аналитика / CDP / ИИ-агент».
В этот список почти никогда не попадает то, что реально тормозит:
- усидчивость;
- скрупулёзность в работе с данными;
- готовность много раз подряд повторять один и тот же цикл: гипотеза → действие → проверка.
Пока «ресурса нет», у компании есть удобное оправдание:
- можно бесконечно обсуждать идеальную целевую архитектуру;
- спорить, какая именно CDP нужна;
- рисовать красивые схемы в Miro.
И ничего не делать с текущими цифрами.
Как это выглядит в живом диалоге
Реальный диалог (я его слышал в разных вариациях десятки раз):
— Почему не управляете маркетингом по цифрам? — У нас нет нормальной сквозной аналитики, всё руками в Excel, это бессмысленно. Вот сделаем систему — тогда начнём.
А если чуть копнуть:
- цели в Метрике поставлены кое-как;
- UTM-метки размечены непоследовательно;
- коллтрекинг либо не подключён, либо не сверен с CRM;
- CRM не отражает реальные этапы воронки;
- отчёты, которые уже есть, никто не открывает неделями.
Но в голове живёт картинка:
«Появится правильная система — она сама подсветит точки роста и всё полетит».
Это и есть иллюзия недоступности: пока у нас «нет доступа к идеальному инструменту», мы как будто и не обязаны показывать результат.
Что такое аналитика, если снять с неё всю магию
Если отложить маркетинг-бла-бла, сквозная аналитика — это довольно приземлённая конструкция из четырёх слоёв:
- Сбор данных (события с сайта и приложения; расходы из рекламных кабинетов; лиды и сделки из CRM; звонки и источники из телефонии; иногда — отдельные витрины по марже/себестоимости).
- Нормализация и сшивка (привести всё к единой структуре: дата, канал, кампания, сегмент, пользователь; забрать общие идентификаторы (client_id, phone, email, internal_id); настроить правила матчинга, что считается одним и тем же пользователем/сделкой).
- Расчёт показателей (на уровне каналов и кампаний: ROMI, CAC, LTV (где возможно); на уровне воронки: конверсии между этапами, cost per step; на уровне сегментов: по продуктам, чекам, городам, типам клиентов).
- Контуры принятия решений (кто и как часто смотрит на эти показатели; по каким правилам принимает решения (режем, усиливаем, тестируем); как изменения фиксируются и отслеживаются во времени).
Важно: всё это давно решаемо и технологически, и по деньгам. Сейчас даже средний бизнес может позволить себе нормальную архитектуру — вопрос не в том, "доступна ли технология”, а в том, будет ли кто-то по ней работать каждую неделю.
Три кейса: где умирает надежда «вот внедрим — и заживём»
1. Интернет-магазин: красиво в отчётах, больно в P&L
Исходные данные:
- e-commerce тратит 1–2 млн ₽ в месяц на рекламу;
- агентский отчёт сияет: CTR хороший, CPC адекватный, лидов много;
- у владельца по итогу месяца → прибыль скачет, маржа проседает.
Что делаем по механике:
- Сводим в одну витрину: расходы по каналам и кампаниям; количество заказов и выручку из CRM/1С; маржу (хотя бы по укрупнённым группам товаров).
- Считаем базовые показатели: ROMI по каналам и крупным группам кампаний; CAC (стоимость привлечения покупателя, а не лида); долю выручки и прибыли по каждому каналу.
- Строим простую атрибуцию: на старте хватает last paid click + sanity check по другим моделям; важно не “идеально распределить заслуги”, а увидеть очевидные ямы.
И внезапно:
- поисковые кампании по низкочастотке дают немного трафика, но львиную долю прибыли;
- модная медийка или часть RSY/РСЯ привозит красивые охваты и лиды, но на доходе в минус.
Дальше критический момент. Платформа уже всё показала. Нужно:
- отрезать убыточное;
- перераспределить бюджет;
- зайти в несколько болезненных тестов (новые связки креативов и посадочных).
И вот здесь всё и упирается в дисциплину:
- проще оставить как есть, чем объяснять команде и подрядчикам, почему “любимые кампании” режем;
- проще додумать «они разогревают аудиторию», чем признать, что мы просто платим за красивую статистику.
2. Офлайн-сеть: онлайн-коммуникация, офлайн-деньги
Сеть клиник, салонов, магазинов — структура похожая:
- лид идёт с сайта, мессенджера или звонка;
- часть записей сливается по дороге;
- деньги приходят в кассу офлайна.
Словами все говорят: “нам нужна сквозная аналитика до визита/чека”. На практике картина такая:
- источники в CRM заполняются вручную, через раз;
- касса и CRM живут в разных измерениях;
- персонал на точках не мотивирован аккуратно отмечать, “откуда клиент”.
Что нужно по механике:
- Стандартизировать точки входа: посадочные под разные каналы; сквозная UTM-структура; связка телефонии и CRM, чтобы звонки не терялись.
- Привязать офлайн-событие к онлайн-лиду: обязательная отметка визита/чека по конкретной заявке; процедура, что делать, если клиент пришёл “сам” (хотя чаще это всё равно результат маркетинга).
- Устроить регулярный сверочный цикл: раз в неделю сводим CRM + кассу + рекламные расходы; смотрим ROMI не по “заявкам”, а по визитам/корзине/чеку.
И снова главная проблема - не в софте:
- можно сколько угодно менять системы, но пока директор офлайна не считает точность данных важной, ничего не взлетит;
- пока не встроили заполнение в KPI/мотивацию сотрудников, дисциплины не будет.
3. B2B: «у нас всё индивидуально, аналитика это не посчитает»
B2B-компании особенно любят откладывать аналитику “на потом”:
«Длинный цикл сделки, куча нюансов, каждый кейс уникален, давайте по ощущениям».
В итоге:
- маркетинг живёт в логике CPL и трафика;
- продажи — в логике закрытых контрактов и выручки;
- собственник — в логике P&L и EBITDA.
Без общей картины все спорят “чья проблема”:
- маркетинг говорит, что лиды хорошие, “просто вы не закрываете”;
- продажи — что лиды мусорные, “дайте нормальные контакты”.
Механика здесь приземлённая:
- Единое определение лида и этапов воронки: что считаем MQL/SQL; какие этапы и в какой момент меняются в CRM; где фиксируется отказ и по какой причине.
- Минимальный набор полей в CRM: источник (НЕ “прочее” и “входящий звонок” в 90% случаев); базовые атрибуты лида (отрасль, размер, продуктовый интерес); статус контакта и ответственный.
- Регулярный просмотр воронки в связке с затратами: раз в неделю/две маркетинг и продажи смотрят один и тот же отчёт; спорят не о вкусе, а о конверсии между этапами и стоимости доведения до договора.
Технологически это делается: есть платформы, которые собирают данные, стыкуют с CRM, строят воронки, помогают считать CAC / ROMI. Но если в компании нет привычки совместно смотреть на одну картинку и принимать решения, всё упрётся в “давайте ещё дашборд”.
Почему всё снова сводится к усидчивости
Сравнение со спортом здесь довольно точное:
- разовая тренировка ≈ разовая “настройка аналитики”;
- 10 лет по 3 тренировки в неделю ≈ цикл, когда компания годами раз в неделю садится и принимает решения по данным.
С аналитикой:
- легко один раз собрать красивый дашборд;
- трудно сделать так, чтобы: каждую неделю его открывали; задавали неудобные вопросы; принимали решения, которые кому-то не понравятся; фиксировали гипотезу и признавали, что она не сработала.
Иллюзия недоступности продаёт мысль:
“Вот поставим правильный ИИ/платформу/сквозную аналитику — и необходимость во всей этой нудной дисциплине отпадёт”.
В реальности чем мощнее инструмент, тем сильнее ощущается разрыв между тем, что система умеет показывать, и тем, как мало вы этим пользуетесь.
На практике проблемные точки почти всегда одни и те же.
1. Не с того вопроса начинают
Вместо:
«Какой бизнес-вопрос мы хотим решать по аналитике?»
компании начинают с:
«Какую систему взять и какую схему рисовать?»
Правильный порядок:
- Сформулировать 1–2 конкретных вопроса: какие каналы реально зарабатывают, а какие просто крутят бюджет; где мы теряем больше всего лидов по воронке; какие продукты дают максимум маржи при минимальном CAC.
- Уже под эти вопросы собирать архитектуру, данные, отчёты.
2. Нет регламента работы с отчётами
Даже если система подключена, дальше часто так:
- отчёты где-то есть;
- иногда их присылают в чат;
- кто-то “на них посмотрел”, но решений нет.
Что должно быть:
- ритм: еженедельный/двухнедельный слот “решения по данным”;
- участники: маркетинг + продажи + финансы (хотя бы на ключевые сессии);
- выход: список конкретных действий, а не “интересные наблюдения”.
3. Не закреплена ответственность за цикл
Сквозная аналитика по факту — это продукт. У продукта должен быть владелец:
- кто отвечает за то, что данные собираются и считаются корректно;
- кто инициирует обсуждение гипотез;
- кто доводит решения до внедрения.
Если владельца нет, система превращается в:
«...что-то нам сделали подрядчики, когда-нибудь мы будем этим пользоваться».
Как это превратить в рабочий цикл (без религии и идеала)
Если срезать всю философию, работа по аналитике — это повторяющийся цикл:
вопрос → данные → гипотеза → действие → проверка → выводы → следующий вопрос
Практический вариант без фанатизма на 4 недели:
Неделя 1. Формулируем поле боя
- Собираем за одним столом маркетинг, продажи, финансы.
- Честно отвечаем: какие 1–2 бизнес-вопроса нас волнуют сильнее всего.
- Определяем 3–5 метрик, по которым мы готовы принимать реальные решения (ROMI, CAC, конверсия по этапам, маржа).
Неделя 2. Собираем минимум жизнеспособных данных
- Стягиваем в одно место расходы по каналам, лиды, сделки и выручку.
- Не пытаемся сделать идеально, достаточно честного как есть.
- На этом срезе уже видно хотя бы 1–2 очевидных перекоса.
Неделя 3. Делаем одну осмысленную ставку
- Формулируем одну гипотезу, а не двадцать: “отключаем убыточные кампании X и Y, перераспределяем 20% бюджета на Z”; “делаем отдельную посадочную под высокомаржинальный сегмент и льём туда трафик”.
- Сразу договариваемся: как меряем результат; через какой срок смотрим (2–4 недели).
Неделя 4. Фиксируем решение и запускаем следующий круг
- Сравниваем “до/после” по тем метрикам, о которых договорились.
- Принимаем решение: масштабируем / дорабатываем / хоронем гипотезу.
- Формулируем следующий вопрос и повторяем.
На этом этапе уже можно честно ответить себе:
- нам реально нужна более мощная платформа, потому что ручной труд начали упираться в потолок;
- или нам пока не нужно ничего, кроме таблицы и привычки доводить решения до конца.
Где место платформы в этой истории
Если упрощать, граница обычно проходит не по размеру бизнеса, а по трём вещам:
- Сколько источников данных вы тянете одновременно. Когда у вас два канала и одна CRM — таблица терпит. Когда уже: 5–7 рекламных систем; несколько сайтов/продуктов; пара CRM и телефония сверху — ручной свод превращается в лотерею.
- Сколько времени уходит на «подготовку к разговору». Если каждое обсуждение маркетинга начинается с того, что аналитик пару дней сводит выгрузки, а к моменту встречи цифры уже устарели — вы уже платите за отсутствие платформы.
- Насколько критична цена ошибки. Когда маркетинговый бюджет исчисляется сотнями тысяч, ошибка в атрибуции — неприятно. Когда миллионами в месяц и несколькими регионами — ошибка становится дорогой управленческой решением, а не «ну, чуть не так посчитали».
В этот момент появляется смысл тащить в компанию не “ещё один отчёт”, а нормальную платформу: которая тянет источники, сшивает данные, обновляет витрины, считает ROMI/CAC и позволяет вам смотреть на бизнес не из Excel-файла, а из живой системы.
Что может сделать платформа, а что остаётся на вашей стороне
Платформы уровня Андаты закрывают понятный класс задач:
- сбор и сшивка данных из сайтов, приложений, рекламных кабинетов, CRM, телефонии;
- нормализация — приведение к единой структуре и идентификаторам;
- расчёт показателей: ROMI, CAC, DRR, конверсии по воронке, в разрезе каналов, кампаний, сегментов;
- визуализация и доступ — дашборды и отчёты, к которым могут зайти маркетинг, продажи, финансы, собственники;
- автоматизация части действий: оптимизация ставок, триггерные сегменты, сценарии по поведению пользователей.
Но есть вещи, которые не сделает за вас ни одна платформа:
- не сформулирует за вас бизнес-вопрос “что для нас сейчас важно”;
- не договорится вместо вас о едином определении лида и этапов воронки;
- не посадит маркетинг, продажи и финансы за один стол раз в неделю;
- не подпишет приказ “режем этот канал/диапазон кампаний”, когда данные говорят, что пора;
- не встроит дисциплину работы в культуру компании.
И вот здесь заканчивается разговор про “доступность инструмента” и начинается разговор про зрелость организации.
Я как фаундер, который строит свою платформу Андата, смотрю на это довольно трезво:
- да, мы можем супер точно собрать данные, посчитать, показать картинку, помочь навести порядок в стеке;
- да, можем автоматизировать принятие решений на уровне кампаний и сегментов;
- но решение ходить “в зал” три раза в неделю — то есть приходить к цифрам, спорить, принимать неудобные решения — за компанию всё равно не примет ни один вендор.
И если убрать иллюзии, у бизнеса обычно нет проблемы «достать аналитику». Есть проблема довести до конца цикл: от честного вопроса до реальных действий и изменений в P&L.
И пока это не починено, любая новая платформа рискует стать просто ещё одним дорогим способом не смотреть правде в глаза — сколько бы строк в интеграциях у неё ни было.