Как BigQuery собрал разрозненные данные в одну картину и помог команде быстрее принимать решения

Как BigQuery собрал разрозненные данные в одну картину и помог команде быстрее принимать решения

Один из типичных кейсов для маркетинга в 2026 году — когда данные есть, а ясности нет. Так было и у компании из B2B-сегмента: реклама шла в нескольких каналах, лиды считались в CRM, поведение на сайте жило отдельно, а отчёты в итоге расходились между маркетингом и продажами.

**Задача** была простая на словах и сложная на практике: понять, какие каналы реально двигают выручку, а какие просто дают шум. На уровне MQL/SQL это уже работает хуже, чем раньше: в B2B всё чаще нужна связка маркетинга, продаж и customer success в одну логику — через RevOps.

**Решение** построили на BigQuery как на едином слое данных. В него стали сводить:
— рекламные расходы и кампании;
— веб-аналитику;
— CRM-статусы;
— данные по сделкам и повторным касаниям.

После этого команда настроила регулярные запросы и отчёты, где считались не только заявки, но и путь до сделки. Отдельно смотрели:
— конверсию по этапам;
— стоимость лида и стоимость сделки;
— долю каналов, которые дают первый контакт и которые дожимают до выручки.

**Результат** — исчезла вечная спорность между таблицами. Маркетинг увидел, что часть каналов красиво выглядит в отчётах по лидам, но почти не влияет на сделки. А каналы с более длинным циклом стали получать заслуженную оценку, потому что их вклад наконец стало видно в общей воронке.

**Урок для маркетолога:** если у вас несколько источников данных, не пытайтесь собирать правду вручную в Excel. В 2026 году выигрывает не тот, у кого больше отчётов, а тот, у кого есть единая модель данных и понятная связь между расходами, касаниями и выручкой. BigQuery здесь — не просто хранилище, а рабочий слой для управленческого маркетинга.

— @BigQuery4MarketingPro

По этой же теме советуем @MarTechStackRuPro