Для рынка ПО (в частности, софта для хостинг-провайдеров и дата-центров) характерна высокая стоимость привлечения клиентов, сложность их удержания и длительный цикл принятия решений. С этими проблемами столкнулись и мы в ISPsystem.
В нашем случае это могло выглядеть так:
Потратили бюджет на привлечение лида.
Потенциальный клиент скачал триальную версию продукта, немного потестил ее и...
Пропал.
Чтобы избежать ситуации, когда каждый трогает своего слона, мы решили подключить сквозную аналитику, собрав данные из CRM, платформы для управления бизнесом и рекламы.
Далее в статье расскажем:
как с помощью сквозной аналитики удалось снизить стоимость привлечения клиента на 40%, увеличить конверсию на 25%, а LTV — на 50%;
как объединить данные из разных маркетинговых каналов и отслеживать полный путь клиента с помощью интеграции трех инструментов.
Надеемся, наш опыт будет полезен и вам.
Что такое сквозная аналитика и как она работает
Сквозная аналитика — это метод сбора и анализа данных, который отслеживает весь путь клиента: от первого касания (например, рекламного объявления) до финального действия (покупки, подписки или другого целевого события). В отличие от стандартной аналитики, которая часто фокусируется на отдельных этапах (например, на количестве переходов по ссылке), сквозная дает целостную картину, связывая разрозненные точки взаимодействия в единую цепочку.
Ключевые особенности:
Сквозной охват — объединяет данные из разных систем (рекламные каналы, CRM, сайт, мобильное приложение) в одном месте.
Атрибуция — определяет вклад каждого канала в конверсию (а не просто присваивает успех последнему клику).
Гибкость — позволяет сегментировать аудиторию по любым параметрам (источник трафика, этап воронки, поведение).
Чем сквозная аналитика отличается от обычной?
Традиционные инструменты аналитики часто показывают только часть пути: например, сколько пользователей пришло из Facebook и не объясняют, как эти посещения связаны с реальными продажами. Сквозная аналитика помогает ответить на вопросы вроде «По каким рекламным каналам чаще всего приходят клиенты, совершающие покупку?» или «Почему клиенты отказываются от совершения покупки?».
После внедрения сквозной аналитики нашим главным открытием стало то, сколько данных раньше мы теряли и попросту не использовали.
Какие возможности мы получили:
Полная картина воронки продаж
Сквозная аналитика обеспечивает прозрачность взаимодействия пользователя с продуктом или сервисом и позволяет выявить узкие места воронки, в которых теряются клиенты.
Оптимизация маркетинговых расходов
Точные данные (какие каналы привлечения реально приводят к конверсиям, а какие просто «греют» аудиторию) помогают эффективнее распределять бюджет между рекламными каналами.
Улучшение пользовательского опыта
Анализ поведения клиентов на разных этапах позволяет своевременно получать фидбэк по продуктам и персонализировать коммуникацию.
Корректная атрибуция
Сквозная аналитика показывает, какие точки контакта (touchpoints) действительно влияют на решение о покупке, и снижает количество ошибок в оценке эффективности каналов (например, когда последнему клику приписывают всю ценность).
Прогнозирование и стратегическое планирование
Дискретные данные помогают строить более точные прогнозы продаж, тестировать гипотезы и быстро вносить изменения в стратегию.
Базовые принципы сквозной аналитики для ISPsystem
Для ISPsystem такая аналитика особенно важна, потому что:
высокая конкуренция требует точного распределения маркетингового бюджета;
долгий цикл сделки (от заявки до покупки) делает классическую атрибуцию неточной.
При внедрении сквозной аналитики мы выделили для себя ключевые метрики, которые необходимо отслеживать:
для маркетинга — ROI каналов, стоимость лида, глубина вовлеченности, причины отказов;
для продаж — конверсия между этапами, среднее время сделки;
для продукта — активность использования функций, точки оттока, точки роста, инсайдерская информация о преимуществах конкурентов.
Техническая реализация: amoCRM + BILLmanager + Roistat
Реализовать сквозную аналитику мы решили на базе трех продуктов: платформы для автоматизации продаж и выдачи сервисов BILLmanager, amoCRM и Roistat. Ранее мы уже рассказывали, как нам удалось интегрировать BILLmanager с amoCRM и построить конвейер данных для отдела продаж.
💡 BILLmanager — наша собственная платформа для автоматизации продаж хостинга, выдачи сервисов, построения частных и публичных облаков. Мы не только разрабатываем это решение, но и активно используем его в своей работе, постоянно улучшая функциональность на основе реальных задач.
За аналитику в BILLmanager отвечает встроенная BI-система. Недавно в блоге мы уже рассказывали, как она работает и какие возможности дает. Рекомендуем заглянуть в статью всем, кто хочет глубже понимать свои бизнес-процессы, оптимизировать финансовые потоки и принимать решения на основе точных данных.
А если захочется не просто прочитать, но и попробовать, на нашем сайте можно скачать бесплатный триал, получить доступ к демостенду или заказать персональный показ платформы.
Как работает эта интеграция сейчас
Связка из этих трех продуктов работает у нас следующим образом:
Roistat собирает данные по каналам и связывает их с лидами в amoCRM;
BILLmanager передает в amoCRM данные о внутренних лидах из BILLmanager, оплатах и активностях (триггерных событиях) в триальных лицензиях.
Интеграция этих инструментов позволила нам не просто автоматизировать процессы, но и получить точные данные для анализа эффективности маркетинга и продаж.
Разберем на конкретных примерах, как это работает.
Кейс № 1. Автоматизация обработки входящих лидов и аналитика источников
При привлечении клиентов нередко бывает сложно понять, какие каналы реально приводят к продажам, а какие просто тратят бюджет. Использование BILLmanager в связке с amoCRM и Roistat автоматизирует весь цикл от первого касания до сделки, устраняя эту неопределенность.
Клиент приходит с контекстной рекламы → Roistat фиксирует источник.
amoCRM автоматически создает карточку и назначает менеджера.
Клиент получает:
сообщения в мессенджерах с перечнем каналов связи для выбора наиболее удобного способа дальнейшей коммуникации;
email-цепочку с материалами и инструкциями по тестированию продукта.
При оплате данные синхронизируются с BILLmanager.
Результат: четкая информация об эффективности (и неэффективности) рекламных каналов.
Этот подход одинаково эффективен и для мультиканальных сценариев, когда клиент взаимодействует с нами через несколько рекламных источников перед тем, как оформить заявку.
Кейс № 2. Выявление «зависших» триальных версий
Часть пользователей, запросивших триал, не проявляют активность или ограничиваются поверхностным знакомством с продуктом. Своевременное взаимодействие с ними возвращает их в воронку продаж и увеличивает конверсию.
BILLmanager передает в CRM данные о нулевой или низкой активности в триальных лицензиях.
Система автоматически запускает:
email-цепочку с полезными материалами, предложением помощи и демонстрации возможностей продукта;
цепочку сообщений в мессенджерах (Telegram, WhatsApp) с предложением помощи.
Результат: четкое понимание точек «зависания» пользователей на триальном периоде и эффективных механик их вовлечения.
Кейс № 3. Работа с отказами
Часть потерянных клиентов можно вернуть, если правильно понять причину отказа и предложить точечное решение. Но без четкого понимания всей картины эти возможности упускаются, а реальные боли клиентов остаются без ответа.
Выявляем когорту пользователей по признакам в CRM:
технические — не хватило функциональности;
финансовые — высокая цена;
процессные — сложное внедрение.
Предлагаем стратегии возврата клиентов:
Причина отказа | Тактика возврата | Эффективность |
|---|---|---|
Нехватка функций | Персональный анонс обновлений | 35—45% |
Ценовое возражение | Гибкие тарифы/рассрочка | 25—30% |
Проблемы с интеграцией | Бесплатный аудит + кастомные доработки | 40—50% |
Результат: комплексное повышение эффективности по всем когортам.
Кейс № 4. Корректировка roadmap по продуктам
Каждый технический отказ клиента из-за нехватки функциональности — это не только потерянная сделка, но и сигнал о том, что в продукте чего-то не хватает. Без системного анализа таких отказов компания тратит ресурсы на разработку фич, которые не всегда закрывают реальные потребности платежеспособных клиентов, и теряет часть потенциального дохода от сегмента, готового платить за недостающие функции.
Выявляем когорту отказов пользователей по признаку в CRM. В данном контексте нас интересуют те, кто отказался по техническим причинам (не хватило функций).
Оцениваем экономические затраты на доработку функциональности и потенциальный доход от когорты.
На основе оценки корректируем roadmap по продуктам, добавляем в очередь новые функциональные доработки либо меняем приоритеты по очередности разработки.
Результат: снижение количества отказов по техническим причинам и фокус на наиболее востребованных функциях.
Результаты в цифрах
Для бизнеса ISPsystem сквозная аналитика дает:
маркетинг — точечное распределение бюджета и экономию до 35%;
продажи — сокращение цикла сделки на 20—40%, автоматизацию рутинных операций;
продукт — data-driven-развитие с приоритизацией 80% востребованных функций;
поддержка — снижение оттока на 15—25%.
Тем, кто планирует внедрить сквозную аналитику, совет: начните с пилотного проекта на 50—100 сделках, чтобы за два-три месяца отработать модель перед масштабированием.
👉 А если вас заинтересовала платформа BILLmanager, советуем попробовать решение в действии: скачать бесплатный триал, заказать демо или получить доступ к демостенду.