Как BigQuery помог понять, где в B2B-рекламе теряется выручка

Как BigQuery помог понять, где в B2B-рекламе теряется выручка

У многих B2B-команд в 2026 году проблема уже не в генерации лидов, а в том, что маркетинг, продажи и customer success считают деньги по-разному. В итоге на входе — заявки, на выходе — выручка, а между ними белое пятно.

Один из типичных кейсов решали так: компания с длинным циклом сделки собирала данные из CRM, рекламных кабинетов, сайта и сервиса поддержки в BigQuery, чтобы связать не просто лиды, а весь путь клиента до оплаты и повторной покупки.

Задача была практическая:
— понять, какие каналы приводят не MQL, а сделки с реальной выручкой;
— увидеть, где теряются пользователи между первым касанием и оплатой;
— разделить вклад маркетинга и sales в итоговый результат.

Что сделали:
— свели данные в одну модель в BigQuery;
— объединили события сайта, статусы в CRM и выручку по аккаунтам;
— построили отчёт не по last-click, а по этапам воронки и по когортам;
— отдельно посмотрели, какие каналы дают быстрый вход, а какие — более высокий LTV.

Что это дало:
— команда увидела, что часть «дешёвых» лидов почти не доходит до оплаты;
— часть источников с дорогим CPL, наоборот, приносила больше выручки на клиента;
— стало легче обсуждать бюджет не в терминах «лиды стали дороже», а в терминах вклада в выручку.

Это хороший урок для маркетинга в эпоху RevOps: если у вас нет единой картины в BigQuery, вы оптимизируете рекламные метрики, а не бизнес-результат.
**Сначала сводите данные, потом спорьте о каналах.** Это особенно важно там, где сделки длинные, а решение о покупке принимают несколько ролей.

— @BigQuery4MarketingPro