Почему при 2 740 лидах в месяц онлайн-школа не понимала, где зарабатывает

Как-то был у меня проект онлайн-школы с довольно стабильным потоком трафика:

• ~2 700–2 800 лидов в месяц
• средний CPL: 420–480 ₽
• средний чек: 18 900 ₽
• конверсия в оплату: ~3,1%

На первый взгляд — всё выглядит нормально.

Но на вопрос: “какой канал приносит прибыль, а не просто лиды?” ответа не было.

Что было в системе

• рекламные кабинеты (Meta / Яндекс)
• CRM
• коллтрекинг
• таблицы с отчётами

Каждый инструмент “что-то показывал”. Но между ними не было связки.

Где ломалась логика

1Атрибуция ограничивалась last click

Если пользователь: увидел рекламу → подписался → вернулся через поиск → купил — вся ценность уходила в последний источник.

В итоге: часть каналов выглядела “убыточной”, хотя на самом деле участвовала в прогреве.

2Нет связки “лид → выручка”

В CRM фиксировались сделки, в рекламе — лиды. Но: не было корректной передачи источника на уровень оплаты.

Разница между данными: ~18–25% в зависимости от месяца.

3Ручная корректировка данных

Маркетолог раз в неделю:

• выгружал данные
• сводил в таблицу
• пытался “сопоставить”

На это уходило 6–8 часов в неделю, и всё равно оставались погрешности.

4Не считалась unit-экономика по каналам

Был CPL, но не считался CAC с учётом реальных оплат. А значит: невозможно было понять, где бизнес зарабатывает.

Что сделали

• настроили сквозную аналитику (с передачей данных до оплаты)
• выровняли атрибуцию (с учётом цепочки касаний)
• убрали ручную сборку отчётов
• синхронизировали CRM и рекламные источники

Что изменилось

Не “рост в процентах”. А появилась управляемость:

• стало видно CAC по каждому каналу
• выявили 2 канала, которые давали дешёвые лиды, но не окупались
• перераспределили бюджет (~35% трафика)
• сократили время на отчётность с 6–8 часов до ~40 минут в неделю

Главное

До этого решения принимались на уровне: “этот канал вроде работает”.

После: “этот канал даёт CAC 6 200 ₽ при среднем чеке 18 900 ₽ — масштабируем”.