Почему я больше не строю маркетинговую отчётность вокруг одной конверсии

Почему я больше не строю маркетинговую отчётность вокруг одной конверсии

В BigQuery я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг продолжает жить в логике «есть лид — значит, канал сработал». В 2026 году это особенно опасно. В B2B классический MQL/SQL всё слабее связан с выручкой, а в e-com первая покупка всё хуже объясняет экономику. Если смотреть только на верх воронки, можно оптимизировать активность, но не результат.

Моя позиция простая: **отчётность должна быть привязана не к событию, а к цепочке ценности**. Для B2B это путь от визита до выручки и удержания клиента, для e-com — от первого заказа до повторной покупки и LTV. Иначе маркетинг получает красивую картинку в кабинете и плохую картину в P&L.

На практике я вижу, что у команд, которые собирают данные в BigQuery не по каналам, а по когортам и жизненному циклу клиента, решения становятся заметно честнее. В одном из проектов после перехода от отчёта по лидам к отчёту по выручке на 90-й день выяснилось, что часть каналов давала дешёвый поток заявок, но почти не приводила клиентов с повторными заказами. Формально они «выигрывали» в last-click, фактически — съедали маржу.

Что я советую делать вместо этого:
— считать не только конверсию, но и качество последующего поведения;
— строить когорты по дате первого контакта, а не по дате сделки;
— связывать маркетинговые расходы с выручкой, маржой и удержанием;
— отдельно смотреть каналы, которые дают быстрый отклик, и каналы, которые растят базу для LTV.

BigQuery здесь особенно полезен тем, что он снимает спор между маркетингом, продажами и аналитикой. Когда в одной модели видно не просто «сколько заявок», а «сколько денег и через сколько времени», разговор резко становится взрослее. Именно это и есть нормальная аналитика для эпохи RevOps: не доказать, что канал красивый, а понять, приносит ли он выручку.

— @BigQuery4Marketing