Настройка сквозной аналитики для сайта под ключ

Наша компания занимается разработкой, поддержкой и обслуживанием сайтов любой сложности. От простых одностраничных сайтов до масштабных кластерных систем построенных на микро сервисах. Опыт разработчиков подтвержден сертификатами от вендоров.

Разработка и обслуживание любых видов сайтов:

Информационные сайты или веб-приложения
Сайты визитки, landing page, корпоративные сайты, онлайн каталоги, квиз, промо-сайты, блоги, новостные ресурсы, информационные порталы, форумы, агрегаторы
Сайты или веб-приложения электронной коммерции
Интернет-магазины, B2B-порталы, маркетплейсы, онлайн-обменники, кэшбэк-сайты, биржи, дропшиппинг-платформы, парсеры товаров
Веб-приложения для управления бизнес-процессами
CRM-системы, ERP-системы, корпоративные порталы, системы управления производством, парсеры информации
Сайты или веб-приложения электронных услуг
Доски объявлений, онлайн-школы, онлайн-кинотеатры, конструкторы сайтов, порталы предоставления электронных услуг, видеохостинги, тематические порталы

Это лишь некоторые из технических типов сайтов, с которыми мы работаем, и каждый из них может иметь свои специфические особенности и функциональность, а также быть адаптированным под конкретные потребности и цели клиента

Услуги, которые мы предлагаем
Показано 1 из 1Все 2062 услуг
Настройка сквозной аналитики для сайта под ключ
Сложный
от 1 недели до 3 месяцев
Часто задаваемые вопросы

Наши компетенции:

Этапы разработки

Последние работы

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1358
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1251
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    956
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1188
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    929
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_fixper_448_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании ФИКСПЕР
    947

Вы запускаете рекламу, тратите бюджет, а продажи не растут? Вы не знаете, какой канал приносит прибыль, а какой сливает деньги. Мы помогаем это исправить — настраиваем сквозную аналитику, которая связывает каждый рубль расходов с реальной выручкой. За 2-3 недели вы увидите полную картину: от клика до сделки. Без сквозной аналитики вы управляете вслепую — мы это меняем.

По данным Википедии, сквозная аналитика — это метод учёта эффективности рекламы, связывающий расходы с конкретными продажами. В этой статье разберём, как работает сквозная аналитика, какие компоненты нужны и как мы её внедряем. Вы узнаете, как объединить данные из рекламных кабинетов, CRM и сайта, чтобы отслеживать ROI каждого рекламного канала. Пример: клиент в нише B2B после внедрения сквозной аналитики снизил стоимость лида на 35% за счёт перераспределения бюджета, сэкономив около 250 000 ₽ в месяц.

Компоненты сквозной аналитики

  • Трекер рекламных расходов — получает данные о затратах из Яндекс.Директ, Google Ads, ВКонтакте, Facebook через их API.
  • Коллтрекинг — подменяет номера телефонов на уникальные для каждого источника, чтобы отслеживать звонки.
  • CRM — хранит сделки с привязкой к источнику лида.
  • BI/Дашборд — объединяет всё в единую таблицу: расход → визиты → лиды → продажи → выручка.

Как выбрать между Roistat и собственной реализацией?

Roistat — российская платформа сквозной аналитики. Встраивается скриптом, интегрируется с Директом, Google Ads, amoCRM, Bitrix24. Подходит для большинства малого/среднего бизнеса. Собственная аналитика — нужна, если готовые решения не покрывают специфику или слишком дороги при больших объёмах.

Мы часто видим: компании с большим трафиком (100 000+ визитов в месяц) выигрывают от собственной аналитики, так как Roistat начинает стоить дорого. Для небольших проектов — Roistat быстрее и дешевле в 2-3 раза.

Характеристика Roistat Собственная аналитика
Скорость внедрения 1-2 недели 4-6 недель
Стоимость Зависит от количества лидов Единоразовая разработка
Кастомизация Ограниченная Полная
Контроль данных Зависит от платформы Полный
Масштабирование До 10 000 лидов/мес Без ограничений

Почему сквозная аналитика окупается за 1-2 месяца?

Сквозная аналитика показывает, какие каналы приносят реальную прибыль. Например, вы обнаружите, что контекстная реклама даёт ROAS 8, а таргет — только 2. Перераспределив бюджет, вы увеличите общую выручку без дополнительных затрат. Мы гарантируем окупаемость внедрения за 1-2 месяца на основе опыта 50+ проектов.

Основные метрики сквозной аналитики

Метрика Описание Формула
CPA Стоимость привлечения клиента Расходы / Кол-во клиентов
ROAS Окупаемость рекламных расходов Выручка / Расходы
LTV Пожизненная ценность клиента Средний чек × Частота покупок × Время жизни
CR Конверсия из лида в сделку Сделки / Лиды

Как устроена техническая реализация?

Архитектура собственной реализации

Рекламные системы (API)
    → ETL-сервис (Python/Go)
        → Хранилище данных (ClickHouse / PostgreSQL / BigQuery)
            → BI-инструмент (Redash / Metabase / Superset)
                → Дашборд

Сайт (UTM + cookies)
    → Backend
        → Хранилище данных

CRM
    → Хранилище данных

Получение данных из рекламных систем

# Яндекс.Директ: получить расходы за период
import requests

headers = {'Authorization': f'Bearer {YANDEX_TOKEN}', 'Client-Login': CLIENT_LOGIN}
report_body = {
    'params': {
        'SelectionCriteria': {
            'DateFrom': '2024-01-01', 'DateTo': '2024-01-31'
        },
        'FieldNames': ['Date', 'CampaignName', 'Impressions', 'Clicks', 'Cost'],
        'ReportName': 'Cost Report',
        'ReportType': 'CAMPAIGN_PERFORMANCE_REPORT',
        'DateRangeType': 'CUSTOM_DATE',
        'Format': 'TSV',
        'IncludeVAT': 'YES'
    }
}
response = requests.post(
    'https://api.direct.yandex.com/json/v5/reports',
    headers=headers,
    json=report_body
)

Связь лид → рекламный источник

-- Таблица для хранения сессий с UTM
CREATE TABLE sessions (
    session_id   UUID PRIMARY KEY,
    user_id      BIGINT REFERENCES users(id),
    utm_source   VARCHAR(100),
    utm_medium   VARCHAR(100),
    utm_campaign VARCHAR(200),
    referrer     TEXT,
    created_at   TIMESTAMP
);

-- Лиды с привязкой к сессии
CREATE TABLE leads (
    id         BIGINT PRIMARY KEY,
    session_id UUID REFERENCES sessions(session_id),
    phone      VARCHAR(20),
    type       VARCHAR(50),  -- 'form' | 'call' | 'chat'
    created_at TIMESTAMP
);

-- Заказы с привязкой к лиду
CREATE TABLE orders (
    id       BIGINT PRIMARY KEY,
    lead_id  BIGINT REFERENCES leads(id),
    total    INTEGER,
    status   VARCHAR(20),
    created_at TIMESTAMP
);

Основной отчёт сквозной аналитики

SELECT
    s.utm_source,
    s.utm_campaign,
    COUNT(DISTINCT s.session_id)    as visits,
    COUNT(DISTINCT l.id)            as leads,
    COUNT(DISTINCT o.id)            as orders,
    SUM(o.total) / 100.0            as revenue,
    SUM(rc.cost) / 100.0            as ad_spend,
    ROUND(SUM(o.total) / NULLIF(SUM(rc.cost), 0), 2) as roas
FROM sessions s
LEFT JOIN leads l ON l.session_id = s.session_id
LEFT JOIN orders o ON o.lead_id = l.id AND o.status = 'completed'
LEFT JOIN ad_costs rc ON rc.utm_source = s.utm_source
    AND rc.utm_campaign = s.utm_campaign
    AND DATE_TRUNC('day', rc.date) = DATE_TRUNC('day', s.created_at)
WHERE s.created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY s.utm_source, s.utm_campaign
ORDER BY revenue DESC NULLS LAST;

Коллтрекинг в собственной реализации

Для отслеживания звонков — интеграция с Calltouch или CoMagic. Они заменяют номер телефона на сайте в зависимости от источника трафика. При звонке передают UTM-параметры через webhook. Альтернатива — собственный коллтрекинг через SIP-провайдера: пул виртуальных номеров, каждый визитёр получает уникальный номер из пула.

Дашборд в Metabase

Metabase подключается к PostgreSQL напрямую и строит дашборды без написания кода. Для нетехнических маркетологов — оптимальный выбор.

Пример ETL-процесса Данные из рекламных систем выгружаются раз в час, складываются в ClickHouse, затем через dbt трансформируются и попадают в дашборд.

Что входит в нашу работу?

  • Аудит текущих рекламных кабинетов и CRM
  • Интеграция API рекламных систем
  • Настройка коллтрекинга (если необходимо)
  • Разработка ETL-процесса для сбора данных
  • Создание дашборда с ключевыми метриками
  • Документация и обучение вашей команды
  • Поддержка в течение 30 дней после запуска

Процесс работы

  1. Аналитика — изучаем вашу рекламную структуру, CRM, сайт.
  2. Проектирование — выбираем архитектуру (платформа или собственная).
  3. Реализация — настраиваем сбор данных, ETL, дашборд.
  4. Тестирование — проверяем точность данных, корректируем.
  5. Деплой — запускаем в продакшен, передаём документацию.

Сроки ориентировочно

  • Готовое решение: 1-2 недели
  • Собственная аналитика: 4-6 недель
  • Смешанный подход: 2-4 недели

Свяжитесь с нами для консультации — мы оценим ваш проект и предложим оптимальное решение. Закажите внедрение сквозной аналитики и получите полный контроль над рекламным бюджетом.

Настройка веб-аналитики: GA4, GTM, Яндекс.Метрика и Amplitude

Мы часто видим: конверсия 1.2 %, трафик растёт, а конверсия стоит. Маркетолог смотрит в Google Analytics и говорит: «пользователи уходят с шага 2 оформления заказа». Разработчик открывает тот же шаг — ошибок нет, в Sentry тишина. Значит, дело не в JS-баге, а в UX или в кривых данных, которые показывает аналитика. Аналитика ломается незаметно: событие перестало трекаться после редеплоя — никто не заметил; GTM-тег стреляет дважды — данные задвоились; фильтр GA4 исключает бота, который на самом деле — реальный трафик с корпоративного прокси. Закажите аудит текущих тегов — мы найдём причину за неделю.

После правильной настройки экономия рекламного бюджета может достигать 150 000 ₽ в месяц — это реальный кейс интернет-магазина с 50 000 сессий в день, где дедупликация purchase вернула 20 % неверно приписанных конверсий.

Почему события GA4 дублируются и как это исправить?

Universal Analytics закрыт, его место заняла событийная модель GA4. В ней нет фиксированных хитов страниц и транзакций — только события с параметрами. Это гибче, но требует правильного дизайна событий.

Автоматические события GA4 собирает сам: page_view, scroll, click, session_start. Рекомендуемые события нужно реализовать самостоятельно: purchase, add_to_cart, begin_checkout, view_item. Google ожидает конкретную схему параметров — если передать product_id вместо item_id, данные попадут в GA4, но не в стандартные отчёты e-commerce. Кастомные события для специфики проекта: filter_applied, video_progress, form_step_completed. Кастомные параметры необходимо зарегистрировать в GA4 Admin → Custom definitions, иначе они не будут доступны в отчётах.

Частая ошибка — событие purchase с дублями. Причина: тег срабатывает на странице /thank-you, пользователь обновляет страницу — второй purchase уходит в GA4. Решение: на бэкенде генерируем уникальный transaction_id и передаём в событие. GA4 de-duplicates по нему (в теории — проверяйте через DebugView). Правильная атрибуция экономит до 20 % рекламного бюджета, который раньше уходил на неверно приписанные конверсии.

Как настроить data layer, чтобы не потерять данные?

GTM — инструмент для управления тегами без деплоя кода. Но «без кода» не значит «без архитектуры». Data Layer — основа всего. Передаём данные из приложения в GTM через dataLayer.push(). Структура: event + контекстные данные. Для e-commerce: перед открытием страницы продукта — push с данными товара. GTM-тег читает из dataLayer, не из DOM.

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
dataLayer.push({
  event: 'view_item',
  ecommerce: {
    items: [{
      item_id: 'SKU-12345',
      item_name: 'Название товара',
      price: 1990.00,
      currency: 'RUB'
    }]
  }
});

Плохая практика: GTM-тег парсит DOM — ищет цену в span.price, название в h1. Это ломается при любом изменении верстки. Хорошая практика: всегда dataLayer. Используем Preview Mode для отладки и GTM Server-Side для чувствительных данных — отправка с сервера, не с браузера, обходит блокировщики рекламы, не теряет данные.

Как Яндекс.Метрика дополняет веб-аналитику?

Для российской аудитории Метрика обязательна — особенно Вебвизор. Запись сессии пользователя, который бросил корзину, часто даёт ответ быстрее, чем неделя анализа воронки. Цели в Метрике: событийные (через ym(COUNTER_ID, 'reachGoal', 'GOAL_NAME')) или автоматические (клик по кнопке, посещение страницы). Связка с CRM через Метрика Плюс — передача офлайн-конверсий. Наш опыт: в 8 из 10 проектов после настройки Метрики находили скрытые баги в UX, которые не показывали другие системы.

Что даёт product analytics в Amplitude?

Amplitude — продуктовый инструмент, в отличие от маркетинговых GA4 и Метрики. Он заточен под анализ поведения пользователей внутри продукта: воронки, ретеншн, user paths. Amplitude подходит для SaaS-продуктов, мобильных приложений и любых сервисов с зарегистрированными пользователями, где важно понять, как проходят онбординг, на каком шаге уходят, какие фичи используют чаще. Ключевые концепции: identify (связать анонимного пользователя с userId после авторизации), group (аккаунт в B2B SaaS), когорты для удержания. Amplitude Chart — воронка шагов за последние 30 дней с разбивкой по источнику.

Мониторинг качества данных

Аналитика без мониторинга — чёрный ящик. Настраиваем:

  • GA4 Realtime — проверяем после каждого деплоя, что ключевые события приходят
  • Alerting в GA4 — аномалия в количестве событий purchase (резкое падение = что-то сломалось)
  • GTM Preview в staging-окружении перед продакшеном
  • Ручные тесты воронок раз в неделю — просто пройти путь покупателя и проверить, что всё трекается

Что проверяем после каждого деплоя

  • Все ли рекомендуемые события присутствуют в DebugView
  • Нет ли задвоений (считаем количество purchase на 100 сессий)
  • Не изменилась ли структура dataLayer после обновления фронтенда

Что входит в работу

Компонент Описание
Аудит текущих тегов Проверка существующих GTM-тегов, dataLayer, дублей и ошибок
Дизайн событийной схемы Документация: список событий, параметры, триггеры
Настройка GA4 + GTM Создание конфигурации, тегов, Custom definitions
Яндекс.Метрика Установка счётчика, создание целей, настройка Вебвизора
Amplitude (опционально) Настройка клиентского и серверного SDK, когорты
QA и мониторинг Тестирование в Preview Mode, Alerting
Обучение и передача Доступы, инструкция по добавлению новых событий, консоль

Процесс и сроки

  1. Аудит текущих тегов и данных (2 дня)
  2. Дизайн событийной схемы (2 дня)
  3. Разработка Data Layer и настройка тегов (3–5 дней)
  4. QA в Preview Mode и на staging (2 дня)
  5. Деплой и настройка дашбордов (1 день)
Сценарий Срок
Базовая настройка GA4 + GTM 1 неделя
Полный e-commerce tracking + Метрика 2–3 недели
Server-side GTM + Amplitude 3–5 недель

Стоимость рассчитывается индивидуально. Получите консультацию по настройке веб-аналитики для вашего проекта — мы оценим объём работ за один день. Свяжитесь с нами, чтобы начать.

Wikipedia: Веб-аналитика — подробнее о методах и метриках. Официальная документация по событийной модели GA4 доступна в Google Analytics 4.