Где заканчивается CRM: роль Amplitude и SQL в работе маркетолога (Lead или C-Level)

Долгое время я был уверен: для маркетинга достаточно CRM и Google Analytics. Первая отвечает на вопрос «стал ли человек клиентом?», вторая — «откуда он пришёл». Всё логично.

Позже, уже на крупных проектах, я выстраивал полноценные воронки прямо в CRM: от лида до сделки. Через webhooks, UTM-метки, кастомные поля и статусы. Это действительно мощный инструмент. Но есть нюанс.

CRM отлично показывает, что происходит с пользователем после заявки. То есть — после того, как он заполнил форму, оставил номер, начал общение с менеджером. Но всё, что происходит до заявки — остаётся “вне поля зрения”. Где именно человек отвалился на лендинге? Сколько раз кликнул в продукте, но не разобрался? Прочитал ли он инструкцию или бросил регистрацию на третьем шаге?

Вот здесь и появляется потребность в инструментах, которые позволяют собирать и анализировать поведение пользователя на уровне кликов, экранов, действий и событий — до CRM. И именно тут на сцену выходит Amplitude, базовый SQL и событийная аналитика.

Именно они помогают маркетологу понять: не просто откуда пришёл клиент и чем всё закончилось, а что происходило между этим — и почему.

Когда маркетолог впервые слышит про Amplitude и SQL, кажется, что это что-то из мира аналитиков-программистов. Но это не так. И тот, и другой инструмент сегодня становятся необходимостью — особенно в продуктовых командах и digital-проектах с длинной воронкой и/или сложным поведением пользователей.

Оба инструмента позволяют анализировать поведение пользователей на основе событий (например, «зарегистрировался», «нажал кнопку», «посмотрел видео»).
Оба дают гибкость в построении воронок и пользовательских сценариев, в отличие от CRM, где этапы зафиксированы.
Оба помогают находить узкие места и аномалии: например, этап, где отваливается большинство пользователей, или когорту, у которой LTV выше нормы.

Когда использовать Amplitude:

Если нужно быстро построить поведенческую воронку: где пользователи отваливаются, как часто возвращаются, что делают перед оплатой.
Когда проект развивается как продукт, а не просто сайт с лендингами и формами.
Когда важны когортные отчёты, поведенческие сегменты, анализ событий во времени.

Когда вы хотите посчитать CAC, LTV, ROI на основе сквозных данных из разных таблиц (например, CRM + затраты).
Когда данные хранятся в BigQuery, ClickHouse, PostgreSQL и их надо агрегировать.
Когда Amplitude не захватывает всю логику — например, вы хотите объединить поведение с внешними источниками: рекламой, финансами, офлайн-продажами и т.п.

Amplitude — это про скорость, гипотезы, эксперименты и визуал.
SQL — про глубину, точность и контроль над источником данных. Вместе они дают маркетологу максимум: и понять, что происходит в продукте, и посчитать, сколько это стоит.

Часто в реальных проектах нет чёткого выбора «или–или». Лучше всего работают связки. Amplitude и SQL — это не конкуренты, а инструменты под разные задачи.

Допустим, маркетолог хочет быстро посмотреть, как ведёт себя пользователь после регистрации. Сколько доходит до целевого действия? Где отваливаются? Какая когорта возвращается спустя неделю?

Amplitude справится с этим за пару кликов. Всё уже визуализировано: когорты, воронки, события. SQL здесь не нужен — слишком долго, слишком громоздко.

Допустим, команда хочет построить отчёт по LTV за 90 дней для пользователей, которые пришли из конкретной партнёрской интеграции, исключив тех, кто уже покупал раньше. Или сравнить ретеншн между двумя группами, пришедшими с разницей в месяц, но внутри одного сегмента.

Вот тут Amplitude уже может не справиться: слишком сложно, слишком много условий. А SQL — справится. Если есть данные и базовое понимание структуры таблиц — можно написать точный запрос, выгрузить нужные числа и визуализировать их.

Ещё один сценарий — проверка данных. Допустим, по Amplitude видно: 230 покупок. А SQL показывает 228 транзакций. Почему? Ошибки интеграции? Дубли? Возвраты?

Таким образом, Amplitude используется для первичной навигации и визуализации, а SQL — для сверки и точных расчётов.

Если вы чувствуете, что текущих отчётов недостаточно, а CRM не отвечает на ключевые вопросы по поведению пользователя, — это может быть сигналом. Но вместо того чтобы сразу строить BI-архитектуру, разумно начать с одного простого вопроса: «На какой конкретный вопрос я сейчас не могу ответить?»

Это может быть, например:

Почему пользователи оставляют заявки, но не завершают регистрацию?
Что происходит после активации пробного периода?
Какой путь внутри продукта приводит к наибольшей конверсии в оплату?

Если такие вопросы повторяются — пора двигаться дальше.

С чего начать:

Amplitude
Отличный первый шаг, особенно если в продукте нет собственных аналитиков. Устанавливается через SDK или готовые интеграции, не требует программирования, визуальный интерфейс позволяет строить воронки, пути, сегменты, когортные отчёты. Достаточно завести 5–10 ключевых событий: регистрация, клик, просмотр, возврат и т.д. — и вы уже начнёте видеть не только цифры, но и поведение.
SQL (через BigQuery, ClickHouse и др.)
SQL — это уже ближе к инженерному инструменту. С его помощью можно задавать произвольные вопросы к данным.И вот здесь хорошее сравнение: SQL — это как иностранный язык для общения с базой данных.
Сначала вы учитесь говорить простыми фразами вроде:
Сколько у нас было регистраций вчера?
(SELECT COUNT(*) FROM users WHERE created_at >= '2025-07-01').

Потом — задавать уточняющие вопросы:
А сколько из них пришли по рекламе с такого-то источника?

Потом — строить сложные конструкции:
Покажи мне долю пользователей из когорт марта, которые совершили повторную покупку в течение 30 дней.

Как и в любом языке, главное — не заучивать грамматику, а начать «говорить». Один-два живых вопроса и ежедневная практика — вот и всё, что нужно для начального уровня.
Простой BI (Google Data Studio, Looker Studio)
Иногда, чтобы получить больше, достаточно просто связать между собой источники: CRM, GA4, рекламные кабинеты. Уже этого хватает, чтобы увидеть провалы в воронке, завышенные CPL, стагнацию по возвратам. И этот шаг часто проще, чем кажется.

Важно понимать: Amplitude и SQL — это не обязательные инструменты для всех подряд.

Для абсолютного большинства малых и средних проектов вполне достаточно CRM-системы с корректно настроенными UTM-метками, прописанной логики работы с лидами и базовой отчётности.

Если у вас 100–300 заявок в месяц, и вы видите, с каких каналов они пришли, какой этап воронки прошли, и как это влияет на продажи — этого уже достаточно, чтобы принимать осознанные маркетинговые решения.

Amplitude и SQL имеют смысл:

если у вас большой продуктовый трафик (например, freemium-модель),
если вы не работаете напрямую с заявками, а анализируете поведение внутри продукта,
если вы строите систему финпланирования, валидации гипотез и когортных отчётов.

Для остальных задач — CRM + веб-аналитика + немного здравого смысла закрывают 90% потребностей. Не перегружайте себя тем, что не требуется.

1. Пытаться охватить всё сразу

Многие маркетологи, впервые открыв Amplitude или BigQuery, стремятся построить «идеальную систему»: все события, все отчёты, вся аналитика — сразу. В итоге получают хаос: в системе десятки событий, половина из которых не используется, а отчёты дублируются или противоречат друг другу.

Правильный путь — идти от боли к данным. Есть конкретный вопрос — ищем ответ. А не наоборот.

2. Избыточная детализация событий

Заводят десятки параметров на каждое событие: от модели устройства до ширины экрана. При этом не формулируют, какие именно параметры нужны для анализа. Итог — тяжёлые отчёты, запутанные фильтры, сложность поддержки. Лучше начинать с 5–7 ключевых событий, проверенных на практике.

3. Отделённость от реальных бизнес-задач

Вместо того чтобы строить отчёт для отдела продаж или продукта, маркетолог начинает играть в «аналитику ради аналитики»: когортные графики, retention-чарты, funnels в funnels. Без связи с реальными решениями. Любой отчёт должен помогать принимать решение: отключить канал, пересобрать воронку, изменить оффер.

4. Непонимание источников правды

Когда CRM показывает одно, аналитика — другое, рекламный кабинет — третье, а Excel — четвёртое, наступает паника. Тут важно задать себе вопрос: «Где для нас находится источник правды?» и договориться об этом внутри команды. Например: лиды фиксируем по CRM, затраты — по кабинету, поведение — по Amplitude.

Повторюсь: в реальности подавляющему большинству проектов достаточно будет UTM-меток, базовой CRM и дисциплины в работе с заявками. Но если проект масштабируется, растёт, усложняется путь пользователя — неизбежно возникает момент, когда нужно копнуть глубже. Когда GA4 не даёт нужных связей, а CRM не даёт поведения.

Вот тут и вступают в игру Amplitude и SQL.
Первый — чтобы видеть путь пользователя в визуальном виде.
Второй — чтобы задать любой вопрос к базе и получить точный ответ.

Нужно ли это тебе? Возможно — нет. Возможно, пока рано. Но если ты маркетолог, которому действительно важны цифры, ты всё равно туда придёшь. Потому что иначе — остаётся только верить ощущениям.

А маркетинг на ощущениях заканчивается там, где начинаются бюджеты.