Большинство бизнесов нормально работают без сквозной аналитики особенно в B2B. Когда клиентов с рекламы не много, и их чеки отличаются на порядок, сквозная аналитика не даст чего-то существенного для оптимизации рекламы. Представьте, что вы получили 10 клиентов, из которых один заказал на 10 000 , один на 1 000 000 , а остальные где-то посередине. Что вам это даст, и какие правки вы внесёте в рекламу? Другая сторона вопроса - цикл принятия решения о покупке в B2B долгий. Как вы будете использовать данные о доходе с лидов , которые пришли месяц назад? Как это поможет автостратегиям? Поэтому и работаем мы в рекламе с лидами , и алгоритмы на них настраиваем. Далеко не всегда есть корреляция источника , который принёс лид , и дохода который мы в итоге получили. А вот с объемом лидов корреляция, как правило, есть - чем их больше в рамках бюджета , тем, в конечном итоге, и денег в кассе больше.
Какой смысл такой бюджет сливать без сквозной аналитики? Какая нахрен разница, сколько там стоит лид.
Большинство бизнесов нормально работают без сквозной аналитики особенно в B2B. Когда клиентов с рекламы не много, и их чеки отличаются на порядок, сквозная аналитика не даст чего-то существенного для оптимизации рекламы. Представьте, что вы получили 10 клиентов, из которых один заказал на 10 000 , один на 1 000 000 , а остальные где-то посередине. Что вам это даст, и какие правки вы внесёте в рекламу? Другая сторона вопроса - цикл принятия решения о покупке в B2B долгий. Как вы будете использовать данные о доходе с лидов , которые пришли месяц назад? Как это поможет автостратегиям? Поэтому и работаем мы в рекламе с лидами , и алгоритмы на них настраиваем. Далеко не всегда есть корреляция источника , который принёс лид , и дохода который мы в итоге получили. А вот с объемом лидов корреляция, как правило, есть - чем их больше в рамках бюджета , тем, в конечном итоге, и денег в кассе больше.