Почему я больше не начинаю маркетинговую аналитику с UTM

Почему я больше не начинаю маркетинговую аналитику с UTM

В 2026 году главная ошибка в маркетинговой аналитике — пытаться склеить картину выручки по следам кликов. UTM, last click и красивые дашборды всё ещё полезны, но они больше не отвечают на главный вопрос: что реально двигает спрос и LTV, а что просто создаёт ощущение контроля.

Я всё чаще начинаю не с разметки, а с вопроса: какую бизнес-решение мы хотим принимать в BigQuery? Если задача — удержание, мне нужен не источник визита, а когорта по первой покупке, повторным заказам, интервалам между транзакциями и возврату в активность. Если задача — B2B-выручка, мне важнее связка маркетинг → sales → customer success, чем идеальный набор UTM-меток.

Один практический наблюдение: в проектах, где мы перестраивали отчётность под retention (удержание) и contribution margin (маржинальный вклад), доля «непонятного» трафика в спорных решениях резко снижалась. Не потому что мы нашли магическую атрибуцию, а потому что перестали принимать решения на уровне канала и начали смотреть на вклад сценария.

BigQuery здесь особенно силён, потому что он заставляет отвечать на неудобные вопросы:
— какой канал приводит не первую покупку, а вторую и третью;
— где растёт выручка без роста бюджета;
— какие сегменты дают LTV выше среднего;
— какой контент реально помогает в zero-click-эпоху, даже если его не кликают.

Моя позиция простая: **аналитика в маркетинге больше не про измерение всего подряд, а про выбор правильной единицы смысла**. Для кого-то это когорта, для кого-то — аккаунт, для кого-то — путь до повторной покупки. И если в BigQuery вы по-прежнему строите отчёт вокруг клика, вы смотрите в прошлое, а не в экономику.

— @BigQuery4MarketingPro

Дополнительный контекст — @MarketingCraftTools