Заявки есть, а продаж нет: что может скрываться за красивыми цифрами в аналитике

Недавно пересматривал «Матрицу» и поймал себя на мысли, что с аналитикой иногда происходит что-то похожее. Ведь самое интересное в Матрице не то, что мир был ненастоящим, а то, насколько убедительно он выглядел. Смотришь на отчёт: конверсия хорошая, CPL в норме, заявки идут. Всё вроде бы реальное, но только продаж почему-то больше не становится.

Когда начинаешь разбираться, понимаешь, что стоит за реальными заявками: боты, нецелевые обращения или лиды, которые просто не дошли до менеджера. При этом аналитика может считать всё совершенно правильно. Проблема начинается, когда то, что система умеет посчитать, мы принимаем за то, что действительно происходит с бизнесом.

Меня зовут Женя Ванжула, я руковожу AdsON. Одиннадцать лет мы занимаемся платным трафиком, SEO и аналитикой и регулярно видим такие ситуации. Одиннадцать лет мы занимаемся платным трафиком, SEO и аналитикой и регулярно видим такие истории. Поэтому, когда заявки есть, но без продаж, не всегда стоит сразу переделывать рекламу или искать виноватых среди менеджеров. Иногда сначала полезнее проверить, что на самом деле стоит за красивыми цифрами. Этим и займёмся в статье. .

Почему конверсия сайта сама по себе ничего не говорит о продажах

Сама по себе конверсия сайта отвечает только на один вопрос: какая доля посетителей совершила заданное действие. Но насколько это действие полезно бизнесу, из этой цифры не видно. Отправленная форма может оказаться спамом, звонок — нецелевым обращением, а клик по номеру вообще не закончиться разговором. Поэтому одинаковая конверсия у двух компаний может означать совершенно разный результат. 

Для бизнеса важнее квалифицированный лид — человек, который действительно заинтересован в нужной услуге, соответствует основным критериям и с которым отдел продаж может работать.

Поэтому считать стоит не только заявки, но и то, сколько из них прошло квалификацию. Причём эту часть воронки не обязательно оставлять внутри CRM. Данные о квалифицированных лидах можно передавать обратно в Метрику и использовать как отдельную цель в Директе. Тогда реклама оптимизируется не на любое заполнение формы, а на обращения, которые бизнес действительно считает ценными.

Метрика при этом может работать без ошибок. Она просто считает то, что ей задали, не разбираясь, насколько это событие вообще ценно для бизнеса.

Я не призываю не доверять аналитике, наоборот, понять, какую именно реальность она моделирует.

Первое: почему достижение цели ещё не означает заявку 

Откройте список целей и посмотрите на него глазами бизнеса. Отправка формы, просмотр «Контактов», клик по номеру и переход в Telegram вполне могут стоять рядом. Для анализа поведения все эти события полезны. Но их нельзя называть заявками или использовать на равных для оптимизации рекламы.

Клик по номеру и состоявшийся разговор — разные события. Если первый завести в стратегию Директа как полноценную конверсию, алгоритм будет искать людей, которые хорошо кликают. Он не обязан догадываться, что маркетолог на самом деле хотел больше звонков и продаж.

Связь выбранной цели с бизнес-результатом ещё нужно доказать.

Есть и другой источник расхождений. Яндекс пишет, что недействительные действия после проверки исключаются из статистики Директа, но уже совершённый визит может остаться во внешней аналитике или CRM. Поэтому цифры разных систем не обязаны совпадать один к одному.

Прежде чем искать, какая система врёт, полезно выяснить, что каждая вообще считает.

Второе: боты в Яндекс Директе и фейковые заявки

С целями мы сами задаём системе неправильные правила. С ботами интереснее: событие может быть настроено совершенно правильно, только за ним вообще не стоит потенциальный клиент. И здесь начинается территория очень разных оценок.

Servicepipe осенью 2025 года сообщил, что на выборке из 50 рекламных кампаний доля бот-трафика выросла с 2% в августе до 20% в октябре. В той же публикации D'Agency говорил о 1,5–3% на своих клиентских проектах.

Разница почти на порядок. При этом выборки и методики нельзя нормально сопоставить, а компании, публикующие исследования фрода, нередко сами работают на рынке защиты трафика.

Это не делает данные бесполезными. Просто чужие 20% не стоит автоматически переносить в свой рекламный кабинет. Гораздо полезнее искать аномалии в собственных данных: валидировать формы, размечать спам в CRM, смотреть источники подозрительных обращений и серии коротких визитов с достижением важных целей.

Трёхсекундная заявка сама по себе ещё ничего не доказывает. Но если таких заявок внезапно пятьдесят и все ведут себя одинаково, лендинг вряд ли за ночь стал настолько убедительным.

Третье: нецелевые заявки 

Теперь убираем ботов. Перед нами настоящий человек, настоящий телефон и корректно отправленная форма. Казалось бы, добрались до реальности, но как бы не так.

В исследовании Callibri 2018 года после очистки выборки на лиды пришлось 52% звонков и сообщений. Остальное составляли нецелевые обращения, спам, действующие клиенты и другие контакты, которые технически появляются в статистике, но новой продажей не становятся.

Экономику этого разрыва хорошо показывает отдельная аналитика Artsofte по недвижимости. Уникальный лид там стоил в среднем 2824 рубля, а квал лид — 11 144 рублей. Почти в четыре раза дороже.

Поэтому фраза «у нас лид по три тысячи» без дополнительного контекста говорит не так много. Гораздо интереснее, что именно бизнес получает за эти три тысячи и сколько стоит квал лид.

Именно здесь обычно начинается знаменитый спор маркетинга с продажами. Маркетинг открывает отчёт и показывает лиды. Продажи отвечают, что это не лиды. Обе стороны могут быть совершенно искренними: проблема в том, что одним словом они называют разные объекты.

Иногда двадцать вручную разобранных обращений заканчивают этот спор быстрее, чем ещё один дашборд.

Четвёртое: заявка с сайта не дошла до менеджера

Допустим, мы добрались до хорошего целевого лида. Но даже здесь воронка ещё не стала продажей.

Сначала обращение должно пережить интеграцию и дождаться человека на другом конце.

Callibri проанализировал больше 870 тысяч обращений в 528 проектах промышленности и производства. Обычных входящих звонков компании пропустили около 6%. Но среди пользователей, запросивших обратный звонок, 38% так его и не получили. Ещё 28% компаний отвечали на сообщения дольше десяти минут.

Получается любопытная картина. В одном отчёте обработка звонков выглядит вполне прилично. В соседнем канале больше трети людей уже сделали всё, что от них требовалось, но разговора так и не случилось.

В другом B2B-срезе Callibri на 674 871 обращении CPL составлял 3211–3611 рублей, а квалифицированный лид стоил 10–15 тысяч. Разница примерно в три-пять раз.

Важно не перепутать этапы и здесь. Квалифицированный лид ещё не клиент, но с ним уже можно работать. Далее уже работа манагеров по конвертации в договора.

Проблема с обработкой не новая. CoMagic ещё в 2016 году показал слабый follow-up у российских автодилеров. Более свежий аудит UIS в 2026 году получил 16–29% обращений без ответа в установленный исследователями срок в пяти отраслях Москвы и МО.

Выборки и периоды разные, поэтому складывать проценты нельзя. Но направление одно: часть уже оплаченных маркетингом обращений исчезает после того, как клиент свою часть работы выполнил.

Где теряются заявки и как это проверить 

Выход из маркетинговой Матрицы довольно скучный. Никаких красных таблеток: нужно открыть несколько систем и пройти заявку руками от первого события до сделки.

Зато для первой диагностики часто не требуется даже новый сервис.

Шаг 1. Выпишите все цели из Метрики

Напротив каждой напишите, что она означает для бизнеса. Отправка формы, звонок, клик по номеру, просмотр контактов и скролл — разные события.

Микроконверсии полезны, пока их не начинают выдавать за заявки.

Шаг 2. Проверьте, какие цели заведены в стратегию Директа

Посмотрите, на каком действии обучается алгоритм. Если это клик по телефону, система будет хорошо искать людей, которые кликают по телефону.

До звонка и продажи отсюда ещё нужно дойти.

Шаг 3. Сравните три числа: цели, заявки в CRM, сделки

Возьмите одинаковый период и сопоставьте Метрику, CRM и сделки.

Разрыв между первым и вторым ищем в целях, дублях и интеграциях. Между вторым и третьим — уже в качестве лидов, квалификации и продажах.

Универсального допустимого процента расхождения нет. Любой заметный системный разрыв сначала полезнее объяснить, а потом уже что-либо оптимизировать.

Шаг 4. Отправьте тестовую заявку с каждой формы

Проверьте главную форму, страницы услуг, мобильную версию, футер, квиз и калькулятор. Каждое обращение должно корректно зафиксироваться в аналитике, один раз появиться в CRM, сохранить источник и дойти до менеджера.

Надпись «Спасибо, заявка отправлена» ещё не означает, что заявку получил кто-то кроме пользователя.

Шаг 5. Посмотрите визиты короче пяти секунд с достижением цели

Это диагностический сегмент, а не автоматический детектор ботов. Смотрите источники, страницы входа, повторяемость поведения и сами цели.

Одна аномалия ничего не доказывает. Серия однотипных уже требует объяснения.

Шаг 6. Посчитайте долю заявок, обработанных в первый час

Сам час здесь не магический норматив. Это удобная единая граница для первой проверки.

Смотрите не только среднее время ответа, но и распределение: сколько обращений получили ответ быстро, сколько позже, а сколько не получили вообще.

Средние значения иногда отлично маскируют людей, которых никто не обработал.

Шаг 7. Разберите двадцать заявок руками

Для каждой посмотрите источник, запрос клиента, целевую услугу, статус, время ответа, попытки связи и причину отказа.

Двадцать заявок не заменяют статистику. Зато часто быстро показывают, какую статистику вообще имеет смысл собирать.

Если после этого Метрика, CRM и реальные обращения сходятся, можно идти дальше: проверять оффер, цену, посадочную страницу и менеджеров.

До этого момента есть риск очень профессионально чинить то, что не сломано.

Сквозная аналитика: как связать рекламу с продажами

Семь проверок выше позволяют посмотреть за интерфейс и понять, где сейчас расходятся данные. Но остаётся следующий вопрос: какой источник в итоге приносит бизнесу деньги?

Пока рекламная аналитика заканчивается на форме, система умеет хорошо показывать стоимость формы.

Допустим, в первом канале заявка стоит 2000 рублей, но почти никто не проходит квалификацию. Во втором CPL равен 6000, зато значительно больше людей доходят до сделки.

По CPL первый канал победил. По экономике результат может оказаться противоположным.

Именно так иногда масштабируют не лучший источник, а самый красивый отчёт.

Чтобы увидеть полную картину, рекламный источник должен встретиться с данными CRM хотя бы на уровне квалификации и сделки. Обычно для этого сохраняют источник, UTM-метки и идентификатор пользователя или визита, а затем связывают их со статусом лида и выручкой.

Отдельная дорогая система нужна не каждому. Но связь рекламы с результатом после заявки нужна почти каждому бизнесу, который хочет оптимизировать не интерфейс, а деньги.

Частые вопросы про конверсию сайта и заявки

Какая конверсия сайта считается хорошей?

Без определения цели такой цифры нет. Пять процентов оплаченных заказов и десять процентов кликов по номеру нельзя сравнивать как плохую и хорошую конверсию.

Сначала определите реальное целевое действие, затем сравнивайте показатель со своей историей и сопоставимыми проектами.

Какая конверсия в продажу считается хорошей?
Она зависит от ниши, среднего чека, источника, длины сделки и самого определения лида. Если одна компания передаёт продажам все формы подряд, а другая только квалифицированные обращения, одинаковый процент будет означать разные вещи.

Чем стоимость лида отличается от стоимости клиента?
CPL показывает рекламные расходы на получение лида. До клиента после этого могут оставаться квалификация, встреча, коммерческое предложение и сделка.

Поэтому дешёвый лид ещё не означает дешёвого клиента. Иногда получается ровно наоборот.

Много ли ботов в Яндекс Директе и как их проверить?
Единого независимого российского бенчмарка нет, а оценки участников рынка расходятся кратно.

Практически полезнее валидировать формы, размечать спам и искать аномалии в собственных данных, чем выбирать себе удобный процент из чужого исследования.

Что такое сквозная аналитика простыми словами и всем ли она нужна?
Это связь рекламного источника с тем, что произошло после заявки: квалификацией, сделкой и выручкой.

Отдельная платформа нужна не всем. Понимать, какой источник приносит не формы, а клиентов, — гораздо более универсальная потребность.

Как понять, проблема в лидах или в отделе продаж?
Сначала сравните Метрику с CRM. Если расходятся количество или содержание обращений, проверяйте учёт.

Если заявки передаются корректно, смотрите их качество и движение по воронке. Ручной разбор двадцати лидов обычно довольно быстро заканчивает спор маркетинга с продажами.

Выводы

Главная проблема конверсии сайта не в том, высокая она или низкая. Проблема начинается, когда модель принимают за то, что происходит в бизнесе на самом деле.

Метрика показывает события. Директ оптимизируется на выбранные цели. CRM хранит обращения и статусы. Каждая система описывает свой кусок реальности и вполне может делать это корректно.

Клик по номеру ещё не звонок. Заявка ещё не целевой лид. Целевой лид ещё не клиент. А запись в отчёте ещё не означает, что менеджер её вообще увидел. Сначала посмотрите, из чего собрана реальность, которую показывает ваш отчёт.

В этом и заключается весь выход из Матрицы.

Если хотите разобраться глубже в том, как выстраивать маркетинг, который приносит заявки, а не отчёты, то забирайте гайд по выживанию для предпринимателей, маркетологов и специалистов по трафику в 2026. 

Я собрал всё, что реально работает, в один гайд на 40+ страниц:

🔹 Как создать УТП, которое не звучит как у всех

🔹 21 фишка для роста конверсии (проверено на сотнях проектов)