Коммуникации по цепочке “лид → MQL → SQL”: как мы собрали единый дашборд в Power BI для RevOps

Коммуникации по цепочке “лид → MQL → SQL”: как мы собрали единый дашборд в Power BI для RevOps

Компания (e-commerce B2C и B2B-микс, продажи через сайт и отдел продаж): росли затраты на привлечение, но маркетинг начинал терять управляемость по воронке. Особенно “болела” зона между лидом и квалифицированными возможностями: формально лидов много, а до этапа SQL (согласованные продажи) доходит заметно меньше — и каждый отдел трактовал причины по-своему.

Задача:
— показать, на каких шагах теряются пользователи/лиды;
— связать источники трафика и контент с результатом (не только CTR и конверсии сайта);
— дать Sales и Customer Success общую картину, чтобы обсуждать выручку, а не “где-то трафик упал”.

Решение в Power BI (что именно сделали):
1) Единая модель данных.
— Вытянули события сайта и CRM-события в единую схему по ID пользователя/лида.
— Разнесли этапы воронки по правилам: Lead → MQL → SQL (определения зафиксировали в справочнике прямо в отчёте).
— Добавили таблицу “источник/кампания” для разрезов по каналам с учётом privacy-first подхода (без упора на last-click).

2) Дашборд “воронка + качество”.
— Визуально: доля переходов между этапами (сколько дошло до MQL и SQL).
— Рядом: разрезы по сегментам (новые/возвраты, тип запроса, гео/устройства) — чтобы отделы видели, что проблема не “всем трафиком сразу”.
— Отдельная карточка “драйверы просадки”: по каким кампаниям/наборам доля переходов ниже медианы.

3) Контроль корректности данных.
— Секции “потерянные связки” (лиды без сопоставления в аналитике или CRM).
— Триггеры на аномалии: резкие изменения в долях переходов и объёмах по неделям.

Конкретный результат (как это проявилось в работе):
— Единый отчёт сократил расхождения между отделами: вместо спорных трактовок “у нас лиды качественные/некачественные” команда начала обсуждать конкретные точки потери (где именно падает переход в MQL и где — в SQL).
— В среднем по циклу принятия решений сроки обсуждения причин сократились на 20–30%: потому что причины стали видны в одном месте, а не в выгрузках “каждый своё”.

Урок для читателя:
— В 2026-м важнее строить **сквозную управляемость качества** (переходы между этапами), чем гнаться за количеством лидов.
— Если вы измеряете только верх воронки (показы/клики/первые конверсии), вы не получите контроль над выручкой. Дашборд должен отвечать на вопрос: где именно теряется ценность, и для каких сегментов.
— Начните с модели данных и “словаря этапов” — это самый частый корень проблем в RevOps. Затем добавьте слой контроля качества связок и аномалий: он экономит недели работы аналитиков и переговоров между командами.

— @PowerBIforMarketing