Большинство интернет-магазинов умеют считать клики, заявки и заказы. Но когда речь заходит о прибыли, картина становится гораздо менее очевидной. Канал может показывать хороший ROI в рекламном кабинете, но при этом съедать маржу из-за возвратов, высокой себестоимости или некачественного трафика. Добавьте к этому продажи через маркетплейсы, длинный путь покупателя и десятки рекламных касаний – станет понятно, почему красивые отчёты далеко не всегда отражают реальное положение дел.
В этой статье разберём, какие метрики действительно важны для ритейла в 2026 году, почему стандартной веб-аналитики уже недостаточно, как учитывать данные из Wildberries и Ozon, считать реальный CPO и LTV, оценивать эффективность рекламы по прибыли, а не по выручке, и какие инструменты помогают увидеть полную экономику бизнеса от первого клика до повторной покупки.
Почему стандартной веб-аналитики уже недостаточно для ритейла
«Яндекс Метрика» и Google Analytics хорошо фиксируют трафик, поведение пользователей и конверсии на сайте. Для базовой оценки этого хватает. Для управления прибылью в ритейле – уже нет.Почему так?
• Возвраты остаются за кадром. Канал может привести заказ, который потом вернули. В отчёте это выглядит как продажа, а в экономике бизнеса превращается в расходы на привлечение, обработку, логистику и возврат.
• Маркетплейсы живут отдельно от сайта. Продажи на Wildberries и Ozon часто анализируются отдельно от собственного интернет-магазина. В итоге бизнес не видит единую картину: какой внешний трафик приводит покупателей на маркетплейс, какие площадки дают прибыль, а какие – просто создают оборот без нормальной маржи.
• Путь клиента не сводится к последнему клику. Покупатель мог увидеть баннер, потом перейти из email-рассылки, затем вернуться через ретаргетинг и только после этого оформить заказ. Если считать всё по last click, продажа уйдёт последнему каналу, хотя он мог только «дожать» клиента, а не привести его.
• Себестоимость и маржа не попадают в стандартные отчёты. ДРР от выручки и ДРР от прибыли – это два разных мира. Допустим, в отчёте канал выглядит звездой. На него приходится четверть всех продаж. Но после учёта возвратов оказывается, что он работает почти в ноль. Без интеграции с 1С или другой учётной системой эту разницу легко не заметить.
Ритейл-аналитика в 2026 году: ключевые метрики и тренды
За последние несколько лет ритейл заметно усложнился. Если раньше бизнесу было достаточно понимать, сколько заказов приносит реклама, то сегодня этого уже мало. Покупатели переходят между площадками, сравнивают предложения, возвращаются через несколько недель, а продажи распределяются между собственным сайтом и маркетплейсами. На этом фоне меняются и требования к аналитике.Маркетплейсы стали полноценным рекламным каналом
Для многих компаний Wildberries и Ozon давно перестали быть просто дополнительным каналом продаж. Сегодня это полноценные площадки со своей рекламой, алгоритмами продвижения и конкуренцией за внимание покупателя.Поэтому бизнесу уже недостаточно отдельно смотреть отчёты по сайту и отдельно – статистику маркетплейсов. Важно понимать, как внешний трафик из «Директа», VK, блогеров и других источников влияет на продажи на каждой площадке и какую прибыль приносит в итоге.
Мультиканальность стала нормой, а не исключением
Путь покупателя стал намного длиннее. Человек может увидеть рекламу, зайти на сайт, подписаться на рассылку, вернуться через ретаргетинг, изучить отзывы на маркетплейсе и только после этого оформить заказ.В такой ситуации атрибуция по последнему касанию показывает лишь финальную точку маршрута, но не объясняет, как клиент пришёл к покупке. Поэтому всё больше компаний используют разные модели атрибуции, чтобы оценивать вклад каждого канала в общий результат.
Бизнес начинает считать не заказы, а клиентов
Стоимость заказа по-прежнему важна, но всё чаще компании смотрят дальше первой покупки. Намного полезнее понимать, сколько денег клиент принесёт за всё время взаимодействия с брендом.На практике это означает, что два канала с одинаковым CPO могут иметь совершенно разную ценность для бизнеса. Один приводит покупателей, которые возвращаются снова и снова, другой – только разовые продажи. Разницу помогает увидеть когортный анализ и оценка LTV по источникам привлечения.
Контроль над данными становится обязательным требованием
Данные о клиентах сегодня являются одним из самых ценных активов бизнеса. История покупок, контактные данные, поведение пользователей и информация о повторных продажах напрямую влияют на качество маркетинга и принятие решений.Поэтому компании всё внимательнее относятся к тому, где хранятся эти данные и кто имеет к ним доступ. Возможность сохранить контроль над клиентской базой постепенно превращается из дополнительного преимущества в базовое требование при выборе аналитической платформы – особенно на фоне громких утечек.
Ключевые метрики ритейл-аналитики
ROAS и ДРР по каналамДоля рекламных расходов – один из главных показателей для ритейла. Но считать её нужно не только от выручки. Гораздо важнее понимать ДРР от реальной прибыли.
На уровне выручки канал может выглядеть здоровым: продажи идут, оборот растёт, рекламный кабинет показывает результат. Но если добавить себестоимость, возвраты, скидки и логистику, может оказаться, что канал работает в минус.
CPO с учётом возвратов
Обычный CPO показывает стоимость заказа. Но для ритейла важнее считать стоимость заказа, который действительно остался у покупателя.
Если канал приводит много заказов, но по ним высокий процент возвратов, реальный CPO будет заметно выше рекламного. В отчёте канал выглядит сильным, а в экономике бизнеса оказывается проблемным.
LTV по каналу привлечения
LTV показывает, какие источники приводят покупателей, которые возвращаются и покупают снова. Это особенно важно для ниш с повторными продажами: косметика, товары для дома, одежда, детские товары, зоотовары, продукты, расходники.
Например, когортный анализ может показать, что покупатели из email-рассылки делают повторные заказы в несколько раз чаще, чем аудитория из баннерной рекламы. Тогда решение по бюджету меняется: бизнес начинает оценивать канал не только по первой покупке, но и по будущей выручке.
ROI по товарным категориям
Не каждый товар стоит продвигать одинаково. Один SKU даёт хорошую маржу и выдерживает рекламные расходы. Другой привлекает трафик, но почти не приносит прибыли.
Товарная аналитика в разрезе категорий, брендов и SKU показывает, какие позиции можно масштабировать, какие – использовать как входной продукт, а какие – лучше не продвигать платно вообще.
Конверсия по этапам воронки
Ритейл теряет деньги не только на привлечении. Клиенты могут отваливаться на карточке товара, в корзине, на этапе оплаты, при выборе доставки или после общения с менеджером.
Аналитика по этапам воронки показывает, где именно возникает проблема. Иногда рост прибыли даёт не увеличение рекламного бюджета, а исправление одного слабого места: формы заказа, скорости обработки заявки, условий доставки или сценария возврата покупателя.
CAC – стоимость привлечения клиента
CAC показывает, сколько бизнес реально тратит на нового покупателя с учётом всех рекламных расходов. Это показатель управляемости маркетинга.
Как ритейл-аналитика работает на практике: ключевые инструменты Roistat
Товарная аналитикаПредставьте, что один товар отлично продаётся на сайте, а другой – на маркетплейсе. В общей отчётности оба могут выглядеть одинаково успешными. Но если посмотреть глубже, окажется, что первый приносит хорошую маржу, а второй создаёт оборот почти без прибыли. Товарная аналитика помогает увидеть эту разницу и понять, какие SKU действительно зарабатывают деньги.
Интеграция с 1С
Рекламный канал может выглядеть прибыльным до тех пор, пока вы не учтёте себестоимость, возвраты и скидки. После интеграции с 1С аналитика начинает считать не выручку, а реальные деньги, которые остаются в бизнесе после продажи.
Интеграция с маркетплейсами
Частая ситуация: собственный сайт показывает хорошие продажи, Wildberries тоже растёт, но куда эффективнее вкладывать следующий рекламный бюджет – непонятно. Интеграция с маркетплейсами собирает данные в одном отчёте и позволяет сравнивать площадки между собой по прибыли, а не по ощущениям.
Мультиканальная атрибуция (8 моделей)
Система корректно распределяет ценность продажи между всеми точками касания – соцсетями, Яндексом, маркетплейсами. Маркетолог выбирает модель атрибуции, которая соответствует реальному пути покупателя в его нише.
Когортный анализ
Сегментирует покупателей по источнику и периоду привлечения. Показывает, какие каналы приводят лояльных клиентов с высоким LTV, а какие – разовых покупателей.
Склейка обращений
Если клиент написал в чат, потом позвонил, потом купил на сайте – система склеивает все обращения по идентификаторам (телефон, email, cookie) и видит одного клиента, а не три отдельные заявки.
Кому нужна сквозная ритейл-аналитика
Сквозная аналитика нужна не только большим интернет-магазинам с десятками рекламных каналов и сложной командой маркетинга. Она становится полезной в тот момент, когда бизнесу уже недостаточно просто видеть заказы и выручку. Если важно понимать, какие каналы действительно приносят прибыль, где теряются покупатели и какие вложения стоит масштабировать – без единой аналитики начинается «угадайка».Директору по маркетингу она помогает перейти от споров к цифрам. Не доказывать на встречах, что «Директ вроде работает лучше VK», а видеть, сколько денег вложили в каждый канал, сколько продаж получили и какая прибыль осталась после всех расходов.
Руководителю интернет-магазина аналитика показывает, как покупатель проходит путь от первого клика до заказа и повторной покупки. Где люди бросают корзину, какие товары покупают чаще, какие каналы приводят клиентов с высоким средним чеком, а какие – создают активность без нормального результата.
Селлерам на Wildberries важно понимать, что происходит с внешним трафиком. Реклама в «Директе», VK или у блогеров может приводить людей на карточки товаров, а может – просто расходовать бюджет без заметного влияния на продажи. Сквозная аналитика помогает увидеть эту разницу.
Селлерам на Ozon аналитика помогает связать рекламные расходы с фактическими продажами и понять, какие кампании, товары и категории реально зарабатывают деньги, а какие – только увеличивают оборот без заметного влияния на прибыль.
В итоге ритейл-аналитика нужна не «для отчётов», а для нормального управления деньгами. Она помогает принимать решения не по ощущению, что канал работает, а по тому, сколько прибыли он приносит бизнесу.
Частые заблуждения о ритейл-аналитике
Сделаем ремарку. Главная проблема сквозной аналитики не в том, что бизнес о ней не знает. Почти все понимают, что данные важны. Трудность в другом: многие компании считают, что им и так хватает текущих отчётов. Но именно здесь чаще всего и возникает слепая зона.Разберём детально ключевые мифы.
• «Мы и так видим все заказы в CRM»
Проблема в том, что CRM показывает последствия, а не причины. Да, вы видите заказ, его сумму и статус сделки. Но не понимаете, какая реклама привела этого клиента, сколько стоило его привлечение и заработал ли бизнес на этой продаже после всех расходов. Пока данные из CRM, рекламных кабинетов, учётной системы и возвратов существуют отдельно друг от друга – оценить реальную эффективность маркетинга практически невозможно.
• «У нас длинный цикл сделки, поэтому аналитику нормально не посчитать»
На самом деле всё наоборот. Чем дольше клиент принимает решение, тем выше ценность аналитики. Покупатель может впервые узнать о компании сегодня, вернуться через месяц, а купить ещё через несколько недель. Если не учитывать всю историю взаимодействия, большая часть маркетинга просто исчезает из отчётов, а бизнес начинает переоценивать последние касания и недооценивать каналы, которые сформировали интерес к покупке.
• «Мы и так понимаем, какая реклама работает»
Опыт и интуиция полезны, но они плохо заменяют экономику. Канал может выглядеть сильным, потому что даёт много заказов, но проигрывать по марже или приводить клиентов с высоким процентом возвратов. А менее заметный источник может давать покупателей, которые возвращаются снова и приносят больше прибыли на дистанции.
Поэтому задача аналитики не в том, чтобы заменить экспертизу команды. Она нужна, чтобы проверить гипотезы цифрами и убрать из решений лишние догадки.
Интеграции, которые делают ритейл-аналитику полной
Одна из главных проблем ритейла заключается в том, что важные данные редко находятся в одном месте. Заказы хранятся в CRM, рекламные расходы – в рекламных кабинетах, себестоимость и возвраты – в учётной системе, а продажи на маркетплейсах существуют в отдельных отчётах. Пока эти данные не связаны между собой, бизнес видит только отдельные показатели, но не понимает общую экономику продаж.Именно поэтому сквозная аналитика строится вокруг интеграций. Они объединяют данные из разных систем и позволяют проследить путь клиента от первого касания до прибыли по конкретному заказу.
Как начать работу с аналитикой в ритейле: пошаговый план
Когда все данные оказываются в одной системе, появляется возможность не просто смотреть отчёты, а управлять рекламой и продажами на основе фактической прибыли. При этом запуск аналитики обычно занимает значительно меньше времени, чем кажется на старте.Шаг 1. Подключите сквозную аналитику и CRM. Это позволит связать рекламные расходы с заказами и увидеть, какие каналы действительно приносят продажи.
Шаг 2. Настройте интеграцию с 1С или другой учётной системой. После этого в отчётах появятся данные о себестоимости, возвратах и реальной марже по заказам.
Шаг 3. Подключите маркетплейсы. Если бизнес одновременно продаёт через сайт, Wildberries и Ozon, важно видеть результаты всех площадок в одном отчёте и сравнивать их между собой по единым метрикам.
Шаг 4. Выберите подходящую модель атрибуции. Она поможет понять, какой вклад в продажу внёс каждый рекламный канал, а не только последнее касание перед покупкой.
Шаг 5. Проанализируйте эффективность каналов с учётом возвратов и маржи. На этом этапе обычно становится видно, какие кампании стоит масштабировать, а какие – требуют доработки или отключения.
Шаг 6. Подключите когортный анализ и оценку LTV. Это позволит смотреть не только на первую покупку, но и на долгосрочную ценность клиента для бизнеса.
В результате аналитика превращается из набора разрозненных отчётов в инструмент принятия решений. Вместо предположений появляются цифры, на которые можно опираться при распределении бюджета, развитии ассортимента и выборе каналов продвижения.
Коротко о главном
Ритейл-аналитика сегодня нужна не для того, чтобы считать клики, заявки или количество заказов. Её задача гораздо практичнее: показать, какие действия действительно приносят прибыль бизнесу, а какие только создают красивую статистику. Когда в одной системе собираются данные о рекламе, продажах, возвратах, себестоимости и повторных покупках, у руководителя появляется возможность видеть бизнес целиком, а не отдельные фрагменты.Именно поэтому компании всё чаще переходят от оценки маркетинга по выручке к оценке по прибыли. Потому что в конечном итоге важен не объём заказов сам по себе, а то, сколько денег остаётся в бизнесе после всех расходов и какой канал помогает этот результат масштабировать. Для более детального изучения возможностей и оптимизации работы с маркетингом рекомендуется обращаться в сервис сквозной аналитики для ритейла.
