Как BigQuery помог собрать сквозную картину по лидам и продажам в B2B

Как BigQuery помог собрать сквозную картину по лидам и продажам в B2B

У многих B2B-команд в 2026 всё ещё одна и та же проблема: маркетинг видит заявки, продажи — сделки, а между ними пропадает связь. На фоне ослабления классической модели MQL/SQL это особенно больно: если вы не можете показать вклад маркетинга в выручку, бюджет защищать всё сложнее.

Один из типовых кейсов — компания с длинным циклом сделки и несколькими каналами привлечения. Задача была простой по формулировке, но сложной по данным: связать рекламные клики, лиды из CRM, этапы воронки и выручку в одной модели, чтобы видеть не «стоимость заявки», а вклад канала в деньги.

Решение собрали на BigQuery:
— выгрузили события сайта, лиды и сделки в единое хранилище;
— нормализовали идентификаторы пользователей и компаний;
— связали источник первого касания, последующие касания и итог сделки;
— сделали отдельные витрины для маркетинга, продаж и руководства.

Что это дало на практике:
— вместо отчётов «по кликам» появилась единая воронка от визита до оплаты;
— стало видно, какие каналы дают не просто лиды, а сделки с более высоким чеком и лучшей конверсией;
— маркетинг и sales начали обсуждать не количество заявок, а выручку и качество pipeline.

**Главный урок**: BigQuery особенно полезен там, где Excel и стандартные дашборды уже не тянут связку между рекламой, CRM и деньгами. Если у вас B2B, длинный цикл сделки и несколько источников трафика, сначала стройте общую модель данных, а уже потом спорьте о том, какой канал «лучше».

В 2026 это критично ещё и потому, что privacy-first атрибуция постепенно сдвигает фокус с last-click на более честную оценку вклада каналов. Без собственной data-основы вы просто не увидите картину целиком.

— @BigQuery4MarketingPro