Сквозная аналитика для e-commerce: как связать 93% заказов с визитами

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Клиент хотел видеть заказы из RetailCRM в Яндекс Метрике вместе с их стоимостью — для оценки эффективности трафика. После базовой настройки система показывала менее 52% заказов.

Чтобы видеть, как реклама и органический трафик влияют на реальную выручку, аналитика – это важнейший инструмент, без которого сложно объективно оценивать эффективность каналов и корректно перераспределять бюджет.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Расскажем, как это было, для тех кто любит читать, ниже.

Покажем, как это было, для тех, кто любит рассматривать (кейс с картинками находится под текстом).

На первом этапе мы реализовали базовую настройку сквозной аналитики с помощью готового коннектора из маркетплейса RetailCRM. Это позволило отправлять заказы из CRM в Метрику. Однако вскоре стало понятно, что одного этого шага недостаточно.

По итогам тестового периода с 25 ноября 2024 по 1 декабря 2025 года Яндекс Метрика отобразила только 438 заказов, в то время как в самой RetailCRM их было зарегистрировано 845.

Таким образом, после настройки сквозной аналитики при помощи одного из готовых коннекторов из магазина модулей RetailCRM нам удалось увидеть в Метрике менее 52% от общего числа заказов.

Такое расхождение — частая история: Метрика показывает только те заказы, которые она смогла связать с конкретными визитами пользователей. Также важно помнить, что спам-заказы не учитываются в столбце “Все заказы” в отчетах Метрики, а отсутствие уникального идентификатора клиента (ClientID) делает атрибуцию невозможной для части заказов.

Следующий шаг — реализация и проверка результатов.

Шаг 2. Настроили передачу ClientID с сайта в CRM

Цель — повысить процент связки заказов с визитами до 90–100%. Для этого реализовали передачу ClientID в профиль клиента в RetailCRM.

Что сделали технически:

• Убедились, что счётчик Метрики корректно установлен на всех страницах сайта, включая личный кабинет.
• Добавили JavaScript-код для получения ClientID с помощью метода.
• Создали скрытое поле на форме заказа, куда автоматически подставляется ClientID, который затем записывается в профиль клиента в CRM.
• Настроили отправку формы так, чтобы вместе с данными заказа в RetailCRM передавался и ClientID.
• При входе пользователя в личный кабинет сайта реализовали автоматический апдейт профиля клиента в CRM — с сохранением ClientID в нужном поле.

Почему это важно:

1. Проверка отображения заказов в Метрике

Зачем: чтобы понять, действительно ли заказы не доходят до Метрики или теряются при связывании с визитами.

Что дала: выявили, что заказы приходят, но многие из них остаются «анонимными» — без визита, к которому их можно привязать.

2. Добавление ClientID в CRM

Зачем: ClientID — это «мост» между визитом на сайте и заказом в CRM. Без него аналитика не может сопоставить одно с другим.

Что дало: Метрика начала видеть, что конкретный пользователь из рекламы совершил заказ — и может учитывать это в отчётах, где фигурируют данные из CRM.

3. Автоматическое сохранение ClientID в профиле клиента CRM

Зачем: чтобы передавать ClientID автоматически при каждом оформлении заказа.

Что дало: исключили человеческий фактор, обеспечили стабильную работу механизма.

4. Обновление данных при входе в личный кабинет

Зачем: некоторые клиенты оформляют заказы после авторизации, без прохождения полной формы. Чтобы не терять их, важно сохранить ClientID и в этом сценарии.

Что дало: повысили охват — теперь даже повторные заказы авторизованных клиентов можно связать с источником трафика.

5. Исправление ошибки с внешними ID

Зачем: в части заказов в RetailCRM обнаружились некорректные внешние ID. Это не мешало передаче данных в Метрику напрямую, но затрудняло анализ и сопоставление заказов в разных системах. Исправление было важно для чистоты аналитики и внутреннего порядка в данных.

Что дало: устранили потенциальные неточности при анализе и облегчили сверку данных между CRM и Метрикой.

Поле ClientID, доступное при выгрузке отчета по заказам из RetailCRM, должно содержать соответствующие данные.

Примерный алгоритм действий:

— Создать в RetailCRM отдельное поле в профиле клиента, в которое будет передаваться ClientID.

— Добавить в форму заказа на сайте скрытое поле для ClientID.

— Получить ClientID из Метрики с помощью метода getClientID.

— Присвоить скрытому полю значение ClientID.

— Изменить процесс отправки формы, чтобы ClientID сохранялся в профиле клиента в RetailCRM.

— Убедиться, что при передаче данных о заказе из CRM в Метрику, ClientID включается как часть информации о клиенте, что позволяет Метрике связать заказ с визитом.

Важно: ClientID в Метрике хранится в cookie с названием _ym_uid сроком на два года и создаётся при первом визите с нового устройства. Его значение представляет собой целочисленный идентификатор (например, 1528651862599277088).

После внедрения этой логики провели дополнительную проверку на выборке заказов: убедились, что ClientID корректно передаётся в CRM и затем отображается в выгрузках по заказам. Это позволило значительно увеличить процент заказов, которые Метрика способна связать с визитами благодаря встроенным алгоритмам.

Сложности возникшие за время работы:

Ошибка на стороне CRM: часть заказов имела некорректные внешние идентификаторы. Мы вовремя обнаружили это и передали информацию клиентской разработке.

Тонкая настройка передачи ClientID: чтобы избежать потерь данных, важно было передавать его не только при оформлении заказа, но и при входе клиента на сайт. Иначе аналитика снова будет неполной.

Что в итоге

После внедрения всех доработок — и особенно передачи ClientID — система начала связывать более 93% заказов с визитами. Это практически полное покрытие. Клиент получил полноценную сквозную аналитику: с точной атрибуцией и возможностью оценивать эффективность рекламных каналов по реальным деньгам, а не только по трафику.

3. Результаты сотрудничества

После внедрения передачи ClientID и устранения технических ошибок нам удалось почти полностью закрыть разрыв между данными CRM и Метрики:

До доработки: в Яндекс Метрике отражалось менее 52% заказов из RetailCRM.

После внедрения ClientID: корректно отображается более 93% заказов.

Факт: по данным за февраль 2025 года — 2008 заказов в RetailCRM, 1873 заказа в Метрике.

Такой результат означает, что теперь клиент видит почти все заказы из CRM в сквозной аналитике. А главное — эти данные можно фильтровать по источникам трафика, кампаниям и ключевым словам, то есть принимать решения на основе достоверной картины, а не предположений.

Настройка сквозной аналитики превратилась из технической задачи в работающий инструмент для управления маркетингом. Это позволяет Z51.ru более точно оценивать эффективность каналов, перераспределять бюджеты и управлять воронкой продаж с опорой на реальные показатели выручки.