Ольга Карповаредактор CyberBrain

Мифы маркетинга и аналитики. Часть 2

Во второй части мы продолжаем разбирать самые распространённые мифы, с которыми сталкиваются маркетологи и руководители. На этот раз — о том, почему сквозная аналитика нужна не только корпорациям, почему 30 дней — не всегда достаточно, чтобы оценить эффективность рекламы, и почему искусственный интеллект не способен «оптимизировать всё сам».

Миф 1. Сквозная аналитика — только для больших корпораций

Даже у небольшого бизнеса клиент редко покупает сразу: он кликает по рекламе, заходит на сайт, звонит, оставляет заявку, получает письмо, оплачивает через менеджера. Если эти события хранятся в разных системах, компания видит только отдельные куски пути — и не понимает, что именно привело к продаже.

Без сквозной аналитики

Рекламный кабинет показывает 1000 кликов и 100 заявок. В CRM — 50 оплат, но связи между сделками и рекламой нет: звонки не отслеживаются, офлайн-продажи не передаются, UTM-метки теряются при повторных визитах. Из-за этого вы не видите, какие каналы на самом деле приносят прибыль, и оцениваете эффективность рекламы по кликам и заявкам — просто потому что других данных нет. В итоге бюджеты увеличиваются в тех каналах, где больше лидов, но не там, где бизнес действительно зарабатывает.

Сквозная аналитика решает именно эту задачу — связывает рекламные расходы, заявки и продажи в единую цепочку и показывает, какие источники на самом деле приносят прибыль.

Со сквозной аналитикой

Данные из рекламных платформ, сайта и CRM собираются в единую систему. Теперь видно, что, например, Яндекс.Директ даёт не просто больше заявок, а больше прибыльных продаж, а часть лидов из соцсетей не доходит до оплаты. Эти данные позволяют корректировать бюджет, перераспределять ставки и находить слабые места в воронке.

По сути, сквозная аналитика соединяет маркетинг и продажи. Это не корпоративная роскошь, а инструмент, который начинает окупаться там, где есть мультиканальная реклама и разрыв между заявками и оплатами (звонки, офлайн, длинные циклы сделки).

Вывод

Сквозная аналитика — это уже не инструмент для крупных игроков, а базовый шаг для любого бизнеса, который хочет управлять финансовым результатом, а не просто считать заявки.

Именно это делает CyberBrain — выстраивает сквозную аналитику под задачи конкретного бизнеса (не обязательно большой корпорации!), без избыточных инструментов и лишней сложности. Напишите на hello@cybrain.io, если хотите понять, как это поможет вам на практике.

Миф 2. Если реклама не дала результата за 30 дней, её можно отключать

В категориях с коротким циклом сделки большая часть оплат действительно укладывается в 7–30 дней, но в длинных циклах — B2B, образование, недвижимость, дорогие услуги и т. д. — существенная доля сделок закрывается позже: на 45–90-й день и дальше. Если считать только месяц, часть результата остаётся за кадром, и кампания выглядит слабее.

Пример: в июле кампания привела 120 заявок, и по итогам месяца менеджеры закрыли только половину. Остальные клиенты вернулись позже — кто-то после повторного звонка, кто-то после встречи или уточнения условий. Через 40–60 дней эти заявки превращаются в ещё 30–40 оплат, но в месячном отчёте они не видны. Из-за этого реклама кажется неэффективной, хотя просто требует большего окна для оценки.

Корректная практика опирается на факты. Сначала измерьте реальное время от первого контакта до оплаты и примите его за базу окна; разные сегменты (новые и возвращающиеся пользователи, разные чеки и каналы) оценивайте отдельно — у них разная скорость принятия решения. Правила окон и статусов зафиксируйте заранее, чтобы периоды сравнивались корректно. Подробно про выбор окна и ограничения трекинга мы разбирали в статье об окнах атрибуции.

Вывод

Окно оценки должно отражать реальный путь к оплате, а не календарный месяц.

Миф 3. ИИ решит все наши проблемы

Когда говорят «давайте внедрим ИИ», часто не уточняют: какие именно проблемы бизнеса мы хотим решить. В итоге инструмент появляется раньше задачи, для которой он предназначен, и применяется не по делу, а чтобы оправдать своё существование.

Правильный подход здесь другой — по логике jobs to be done (работа, которая должна быть выполнена). То есть мы создаём только те продукты и решения, которые выполняют определённые задачи, и потому востребованы. Не «внедряем ИИ», а ищем средство для конкретной работы.

Например:
• Расставлять лиды по очереди автоматически. Модель подсматривает на источник и поведение заявки и поднимает горячих клиентов наверх, чтобы им перезванивали первыми.
• Фильтровать заявки. Алгоритм ловит ботов и странные формы (повторные, с фейковыми номерами / почтами, бессмысленным текстом), чтобы менеджеры не тратили время зря.
• Отсеивать слабые креативы заранее. Система быстро просматривает варианты объявлений, отмечает неудачные формулировки и несоответствия задаче — в тест идут только сильные версии.

Другой момент, о котором следует помнить. Даже при верно сформулированной задаче ИИ не работает сам по себе. Модель предлагает варианты: куда сместить бюджет, какие сегменты растут, какие креативы чаще приводят к оплате. Решение остаётся за людьми. Нужны специалисты, которые проверят гипотезы на контрольных периодах, отсекут ложные корреляции и доведут изменения до результата — в ставках, сегментах, сообщениях.

Вывод

Искусственный интеллект усиливает систему, где уже есть цель, данные и правила проверки. Он автоматизирует операционные задачи, но не заменяет стратегию и ответственность за решения, которые по-прежнему остаются за людьми.

Заключение

Не верьте в мифы, проверяйте данные, ставьте ясные цели и опирайтесь на факты — только так можно управлять результатом. И, конечно, следите за блогом CyberBrain!