End-to-End аналитика: связка amoCRM и Яндекс DataLens на реальных цифрах
Знаете, что объединяет большинство бизнесов от интернет-магазинов до строительных фирм? Почти все они тратят сотни тысяч рублей на рекламу, но не могут с уверенностью ответить: а какая из них действительно приносит прибыль?
Без ответов на этот вопрос бизнес работает в тумане. А решения принимаются на интуиции, а не на данных.
Сквозная аналитика объединяет разрозненные источники данных — рекламу, CRM, телефонию, сайт, и показывает, что происходит на каждом этапе пути клиента. Где деньги зарабатываются, а где теряются. И что самое главное, всё это в режиме реального времени.
В этой статье я покажу, как мы связали amoCRM и Яндекс DataLens, чтобы построить прозрачную и эффективную систему end-to-end аналитики.
И если вы руководитель отдела продаж, маркетинга или владелец бизнеса, и вам надоело гадать, откуда приходят клиенты и где "сгорает" рекламный бюджет, то этот материал точно для вас.
Боль: когда бизнес работает «вслепую»
Компания, с которой мы работали, — онлайн-сервис аренды оборудования. У них всё шло неплохо: CRM работала, реклама лилась, заявки шли. Но никто не мог ответить на простой вопрос: Сколько денег нам приносит каждая рекламная кампания, и какие из них стоит продолжать?
Рекламный бюджет 300–400 тыс. рублей в месяц. Половина из него, возможно, просто сжигалась без результата. При этом маркетинг и продажи работали разрозненно: одни про бюджеты, другие про сделки. Все отчёты вручную, а значит, редко, с ошибками и слишком поздно, чтобы оперативно что-то изменить.
Цель: навести порядок и увидеть картину целиком
Что мы хотели получить в итоге:
- Понимание, откуда приходят клиенты, и через сколько шагов они становятся деньгами.
- Возможность оценивать эффективность каждого канала привлечения: от Яндекса до сарафанного радио.
- Полноценные дашборды по воронке продаж, по рекламным меткам, по работе менеджеров.
- Всё это автоматически, ежедневно и без ручного труда.
Решение: связали amoCRM и Яндекс DataLens
Шаг 1: Вытянули данные из amoCRM
Первым делом мы собрали следующие данные через API amoCRM:
- сделки (сумма, статус, источник);
- карточки клиентов (добавили UTM-метки);
- активность менеджеров (звонки, письма, комментарии).
Чтобы не нагружать CRM и не писать каждый раз вручную, мы написали скрипт на Python, который раз в день выгружает нужные данные и складывает их в ClickHouse — быструю, бесплатную и стабильную базу данных.
Шаг 2: Подтянули рекламу и UTM-метки
Вторым этапом — рекламные данные. Мы интегрировали:
- Яндекс.Директ (API + Метрика),
- Google Ads (через BigQuery),
- и кое-где — Meta / VK.
Важно настроить к��рректную передачу UTM-меток в amoCRM (через формы сайта и телефонию), чтобы потом можно было сопоставить лид и рекламный канал.
Шаг 3: Построили визуализацию в Яндекс DataLens
После того как данные стекались в ClickHouse, мы настроили в Яндекс DataLens несколько ключевых дашбордов:
- Сквозная воронка продаж по каналам;
- Стоимость лида / сделки по каждому источнику;
- Карта конверсий по этапам в CRM;
- Выполнение планов по менеджерам;
- Карта «узких мест» в процессе продаж.
Мы вывели прямо в дашборд "горящие сделки" - те, которые висят на этапе дольше нормы. Это помогло руководителю видеть, где процесс тормозится.
Результаты за 2 месяца
Расходы на неэффективную рекламу снизили на 27% — просто отключив то, что не работает;
Конверсия в продажу выросла с 12% до 15,5% — потому что маркетинг начал давать "тёплые" лиды;
Отчёты теперь появляются ежедневно, а не раз в неделю, и это помогает реагировать на изменения в режиме реального времени;
Владелец наконец увидел в цифрах, какие каналы зарабатывают, а какие просто отнимают деньги.
Практические советы тем, кто хочет сделать такую же связку
1. Подготовьте CRM
- Обязательно внедрите работу с UTM-метками (через формы и телефонию);
- Настройте этапы воронки и ответственных менеджеров — иначе не получится строить аналитику по этапам.
2. Настройте автоматическую выгрузку
- Лучше всего использовать ClickHouse — он бесплатный, быстрый и легко дружит с DataLens;
- Не стоит всё тянуть вручную. Скрипты на Python + cron — дешёвое и хорошее решение.
3. Постройте дашборды под задачи
Не делайте дашборды ради дашбордов. Каждый график должен отвечать на конкретный вопрос: "Сколько стоит лид?", "Кто тормозит?", "Какой канал приносит прибыль?"
Сквозная аналитика необходимость для любого бизнеса, где есть реклама и продажи. Без неё вы не видите, что работает, а что нет. А значит, решения принимаются "на глазок".
Если хотите, чтобы бизнес работал как система, а не лотерея, то начните со сквозной аналитики. AmoCRM + Яндекс DataLens — отличная и доступная связка, которая показывает реальную картину происходящего.