FAQ / Частые вопросы

Настройка базовой сквозной аналитики в IdIn занимает 1–3 рабочих дня: подключение кабинетов (Директ, VK Реклама), CRM, простановка UTM-меток, настройка выгрузок и первых дашбордов. Для расширенной атрибуции и кастомных отчётов потребуется до недели с учётом согласований и тестов.

Да, IdIn поддерживает автоматическую выгрузку данных из CRM через API или готовые коннекторы. Данные обновляются по расписанию (например, раз в сутки) либо в режиме почти реального времени. Важно заранее согласовать поля выгрузки и формат статусов сделок, чтобы корректно считать конверсии и ROI.

В IdIn персональные данные (телефоны, e-mail) можно хешировать или вовсе не передавать, оставляя только обезличенные идентификаторы (ClientID, UserID). Для сквозной аналитики достаточно связки по UTM и ID сессии; это позволяет строить отчёты без раскрытия персональных сведений и соблюдать требования 152-ФЗ.

IdIn ориентирован именно на маркетинговую аналитику: в нём уже настроены модели данных для Директа, VK Рекламы и CRM, готовые дашборды и формулы (ROAS, CPL, ROI). Не нужно проектировать схемы и писать сложные запросы — достаточно подключить источники. Это экономит время и снижает порог входа для маркетологов.

Данные из расширенного отчёта Директа забирают через API: выбирают нужные сущности (кампании, группы, фразы, статистику), задают поля и фильтры по датам. В IdIn используют готовые коннекторы — они автоматизируют запросы, учитывают лимиты, пагинацию и сохраняют ID объектов для сопоставления с другими источниками.

Если в CRM нет UTM-меток, для связки используют альтернативные идентификаторы: ClientID/UserID из Метрики, ID визита или сессии, а также контакты (телефон/e-mail) при передаче офлайн-конверсий. В IdIn настраивают правила маппинга и применяют мультиканальную атрибуцию, чтобы корректно относить заказы к рекламным источникам.

Объединение данных в IdIn помогает перераспределить бюджет в пользу эффективных каналов и отключить убыточные объявления — так удаётся сократить нецелевые траты на 15–30%. Плюс экономится время команды: автоматизированные выгрузки и готовые дашборды заменяют ручное сведение отчётов и снижают риск ошибок.

Да, IdIn поддерживает выгрузку данных из VK Рекламы через API или коннекторы: собирают показы, клики, CTR, расходы, конверсии по событиям, демографию и плейсменты. Эти данные приводят к единому формату с данными Директа и CRM, чтобы строить сквозную аналитику и сравнивать эффективность разных рекламных каналов в одном окне.

Да, эффективность аудитории может меняться: из-за обновления креативов, корректировки ставок, смены сезона или ретаргетинга. В IdIn удобно отслеживать динамику по периодам и вовремя включать ранее неэффективные сегменты, если показатели улучшились.

Сезонность критична для туризма, подарков, одежды, стройматериалов, школьных товаров, новогодних и праздничных категорий, а также для B2B с годовыми циклами закупок. В таких нишах периоды спроса сильно влияют на конверсии и стоимость лида.

В IdIn действует абонентская модель — без оплаты за отдельные отчёты. Пользователь получает доступ ко всем выгрузкам, дашбордам и настройкам атрибуции в рамках тарифа, что удобно для регулярной аналитики и контроля эффективности.

В IdIn не исключают аудитории напрямую — сервис для аналитики. На основе отчётов маркетолог выгружает списки неэффективных сегментов (площадки, ключи, гео) и вносит правки в Директ. Так сохраняется контроль и снижается риск ошибочного отключения прибыльных групп.

Лучше всего подойдёт линейный график с двойной осью либо комбинированный чарт «Линия + Столбцы». В первом случае обе метрики отображаются линиями на разных осях Y, во втором — показы как линия, а расходы — столбцами. Это позволяет сопоставлять тренды и выделять пиковые траты без искажения масштаба.

Используйте двойную ось Y: одну метрику (например, «Показы») оставьте на левой оси, вторую («Расходы») перенесите на правую. Так линии не будут «схлопываться» из-за разного порядка значений. Дополнительно можно добавить сглаживание или линию скользящего среднего, чтобы отделить тренд от случайных всплесков.

Включите отображение значений на линиях/столбцах и добавьте в Tooltip метрики CTR, CPC и клики. Убедитесь, что даты идут подряд (при необходимости дополните нулями). Задайте понятные подписи в легенде и контрастные цвета — так чарт станет наглядным и пригодным для принятия решений по бюджету.

Добавьте вспомогательный столбец с формулой: в Excel — =И(A2>=СЕГОДНЯ()-30; A2<=СЕГОДНЯ()), в Google Sheets — =AND(A2>=TODAY()-30, A2<=TODAY()). Затем отфильтруйте строки, где результат — «ИСТИНА». Так фильтр будет обновляться автоматически при изменении даты.

Создайте вычисляемое поле is_last_30_days с условием: date >= DATETRUNC(NOW(), 'day') - INTERVAL '30 days' AND date <= DATETRUNC(NOW(), 'day'). Добавьте фильтр по этому полю со значением «Истина» — он будет пересчитываться при каждом обновлении отчёта.

Применяйте префиксы вроде TEST_, TST_ в названиях кампаний и групп, а в UTM-метках фиксируйте параметр utm_content=test либо отдельный utm_campaign=test_квартал_год. В BI-системах (например, DataLens) затем фильтруйте по этим маркерам: исключайте строки, где название содержит префикс или utm_content равен test. Это даёт быструю и надёжную сегментацию без ручной выборки.

Настройте фильтр на уровне датасета либо чарта: например, «Название кампании не содержит TEST_» или «Статус не равен Черновик». Важно, чтобы фильтр применялся до расчёта вычисляемых полей (CTR, CPC, конверсии) — иначе искажения останутся. Дополнительно создайте отдельный дашборд для тестов, а основной отчёт оставьте только с рабочими кампаниями для решений по бюджету.

Используйте формулу cost_rub / sum(cost_rub) OVER () * 100 — она делит расходы по каналу на общую сумму и переводит в проценты. Для точности добавьте округление: round(..., 2). Если оконные функции недоступны, подключите таблицу с общим бюджетом и делите на константу.

В датасете доля считается формулой и сохраняется как отдельное поле — её можно использовать в дальнейших расчётах. В чарте опция «% of total» лишь меняет отображение метрики для визуализации и не даёт значения для новых формул или фильтров.

Примените оконную функцию с разбиением: cost_rub / sum(cost_rub) OVER (PARTITION BY channel) * 100. Так знаменатель будет равен сумме расходов только по выбранному каналу, и доля каждой кампании посчитается относительно него, а не всего бюджета.

Вычисляемое поле создают в настройках датасета, во вкладке «Поля», через кнопку «Добавить вычисляемое поле». Имя пишут на латинице, без пробелов, лучше с нижним подчёркиванием (например, ctr, cpc) — так система точно распознает поле и не выдаст ошибку из-за спецсимволов.

Для CTR используйте формулу clicks / impressions. Чтобы избежать деления на ноль, добавьте условие: if(clicks > 0, clicks / impressions, 0). Если такой функции нет в IdIn, отфильтруйте строки с нулевыми кликами на уровне датасета или чарта.

Частые ошибки — неверные типы данных (число распознано как текст), опечатки в именах полей и деление на ноль. Проверьте типы полей в настройках датасета, сверьте названия с исходными колонками и просмотрите первые строки: значения должны быть логичными, без ошибок и аномалий.

В датасете нужны: идентификатор кампании/объявления, названия, даты событий, метрики (показы, клики, расходы), а также атрибуты аудитории (регион, устройство, пол, возраст). Эти поля позволяют делать срезы, фильтры и точные расчёты без искажений.

Сразу проверьте типы полей: даты должны быть типом «дата», числа — «число», а не «текст». Исправьте ошибки распознавания, задайте уникальные идентификаторы и при необходимости включите дедупликацию — это исключит неверные суммы и сбои формул.

В настройках датасета создайте вычисляемое поле: CTR = clicks / impressions, CPC = cost / clicks. Это удобно, потому что формулы будут переиспользоваться во всех чартах и дашбордах, а логика расчётов останется единой и прозрачной для всей команды.

Обязательна кодировка UTF-8: она поддерживает русские буквы и спецсимволы. Если сохранить файл в ANSI, кириллица превратится в «кракозябры» — IdIn не сможет прочитать названия кампаний и объявлений, и импорт завершится ошибкой.

Используйте формат YYYY-MM-DD (например, 2026-10-15): он однозначен для любой системы. Форматы «15.10.2026» или «15/10/2026» трактуются по-разному в разных регионах — это может привести к сдвигу дат на месяцы и искажению динамики расходов.

Названия колонок пишите на латинице, без пробелов — используйте нижнее подчёркивание (campaign_name, cost_rub). Числа указывайте без валюты и разделителей тысяч (12500, а не 12 500 ₽), дробные — с точкой (123.45). Так IdIn сразу распознает типы данных и не отклонит файл.

Нужны права на чтение статистики рекламной кампании — без них система не подтянет данные. В корпоративных аккаунтах доступ выдаёт администратор: важно запросить именно право просмотра отчётов, а не редактирования кампаний — этого достаточно для аналитики.

Оптимально — последние 30 дней или календарный месяц: так проще сравнивать показатели и видеть тренды. Короткий период (3–7 дней) даёт мало данных, длинный (квартал) усложняет разбор из-за сезонных колебаний — для старта месяц идеален.

Достаточно 5–7 виджетов: 2–3 карточки с ключевыми метриками (расход, CTR, конверсии) и 2–3 графика (динамика расходов, распределение бюджета, доли каналов). Перегруз деталями мешает быстро считывать выводы — цель простого отчёта — ясность, а не полнота.

CPA показывает стоимость одной конверсии (заказа, заявки, регистрации), а ROAS — сколько рублей выручки принёс каждый рубль, потраченный на рекламу. Если выручка от конверсий известна, ROAS даёт более полную картину рентабельности; если данных о выручке нет, ориентируйтесь на CPA при приемлемом качестве лидов.

Откройте датасет, нажмите «Добавить поле», задайте название и формулу: для CPA — [Spend] / [Conversions], для ROAS — [Revenue] / [Spend]. Затем настройте формат (CPA — денежный, ROAS — число с 1–2 знаками после запятой), сохраните поле и добавьте его в таблицу или график.

Чаще всего из-за смешивания разных типов конверсий (заявки и покупки в одном показателе), несовпадающих периодов расходов и конверсий или рассинхрона между источниками — например, когда расходы берутся из рекламного кабинета, а конверсии из CRM с другой моделью атрибуции. Считайте CPA отдельно по типам действий и сверяйте даты и атрибуцию.

Столбчатую диаграмму: столбики легко сравнивать по высоте, а разные цвета делают различия между сегментами наглядными. Для регионов лучше подходит карта, а когда сегментов много и важны точные цифры — таблица с условным форматированием.

Круговая диаграмма показывает структуру — доли сегментов в общем объёме, например долю трафика по устройствам. По ней сложно сравнивать значения вроде CPA или ROAS, поэтому для метрик эффективности используйте столбцы, таблицу или карту.

Начинайте с крупных сегментов — пол, возрастная группа, устройство, регион — и углубляйтесь только там, где данных достаточно. Слишком узкие группы (например, «женщины 25–29 лет, Android, Москва») дают мало данных и искажают статистику.

В IdIn связь работает через общие поля измерений: если все чарты построены на одном и том же поле кампании (например, Campaign_ID), селектор на дашборде применится к каждому из них автоматически. Проверьте настройки каждого чарта — поле кампании должно быть в измерениях или участвовать в группировке.

Да. IdIn фильтрует исходный датасет, а затем считает агрегаты, поэтому карточка с общей суммой расходов или количеством конверсий тоже пересчитается под выбранную кампанию.

Скорее всего, внутри этого чарта стоит жёсткий фильтр «Кампания = X», который перекрывает внешний селектор, либо в чарте нет поля кампании. Оставьте чарты «чистыми» и управляйте фильтрацией только через селектор на дашборде.

Создайте в датасете вычисляемое поле типа «Дата» или «Дата и время» и приведите все значения к одному формату через функции парсинга, явно указав формат строки, например PARSE_DATE("dd.MM.yyyy", [DateString]). Даты нельзя оставлять строками — иначе агрегации по дням и месяцам будут работать некорректно.

Выберите один часовой пояс для всего датасета (UTC или локальный пояс бизнеса), приведите к нему все временные метки через функцию конвертации и группируйте по дням именно по приведённому полю. Зафиксируйте выбранный пояс в описании датасета.

Сравните количество строк до и после соединения: если оно резко выросло, одна строка первой таблицы соединилась с несколькими из второй. Определите уникальный ключ строки, добавьте вычисляемое поле-ключ и проверьте повторы сортировкой, а в источнике уберите дубли через DISTINCT или оконные функции до загрузки в IdIn.

Зафиксируйте эталон — «сырую» выгрузку из кабинета в CSV/Excel за конкретный период, без лишних фильтров и в одном часовом поясе. Затем определите, какие разрезы (кампания, группа, объявление) и метрики (расходы, клики, конверсии) вы сравниваете, и начните со сводной «всего по дням».

Обычно это разные часовые пояса или разные правила атрибуции: в кабинете конверсия относится к дате клика, а в вашей модели — к дате конверсии, и клики с конверсиями «переезжают» между днями. Приведите временные метки к одному поясу, группируйте по полю «Дата» без времени и зафиксируйте единое правило атрибуции.

Чаще всего это дубли строк после объединения таблиц. Проверьте кардинальность, используйте уникальный ключ и сравните обе таблицы построчно по ключу вроде Campaign_ID + Date. Также временно уберите жёсткие фильтры в чартах и сравните «чистые» агрегаты.