Оптимизация CRM через кастомную интеграцию источников трафика в HubSpot: кейс Simply Contact

Эффективный маркетинг начинается с понимания источников трафика. Без этого сложно оценить результативность кампаний и правильно распределять рекламный бюджет.

В процессе интеграции HubSpot компания по аутсорсингу клиентской поддержки Simply Contact столкнулась с тем, что данные об источниках трафика не попадали в CRM. Это затрудняло аналитику и не позволяло оценивать эффективность каналов.

В этом кейсе расскажем, как мы настроили полноценный трекинг трафика, автоматизировали передачу данных и помогли партнеру получить качественную аналитику в HubSpot.

Проект: Simply Contact.

Период: сентябрь–ноябрь 2024.

Регион: Украина.

Услуга: веб-аналитика.

Кто наш партнер

Simply Contact — ведущая украинская компания по аутсорсингу клиентской поддержки, которая помогает бизнесам повышать качество сервиса и слаженность процессов. Компания предлагает индивидуальные решения для контакт-центров, поддержки продаж и обработки заказов. 

Цели сотрудничества 

При интеграции HubSpot партнер использовал кастомное решение для получения данных из форм. Оно обеспечивало передачу текстов запросов, но не фиксировало источники трафика. Из-за этого в CRM перестали отображаться ключевые аналитические данные для оценки эффективности каналов.

Чтобы решить проблему, мы определили цели нашей работы:

  • обеспечить сохранение UTM-меток и информации об источниках трафика на уровне браузера;
  • автоматизировать передачу этих данных в HubSpot без участия пользователя;
  • расширить функционал CRM для детального анализа источников трафика в дашбордах и отчетах.

Стратегия работы

Для решения подобных задач мы всегда оцениваем масштаб и определяем, стоит ли внедрять сквозную аналитику или достаточно оптимизировать существующие инструменты. В этом кейсе выбрали второй вариант — адаптировали решение под специфику бизнеса партнера, сохранив полноту данных и обеспечив корректный трекинг. 

Узнайте, как мы автоматизировали отчеты из Meta Ads, Google Ads и CRM с помощью сквозной аналитики в нише рекрутинга.

Наш подход состоял из четырех этапов.

Шаг 1. Сохранение UTM-меток в cookie

На старте проекта мы подготовили техническое задание для команды партнера — настроить сохранение UTM-меток в cookie браузера. Это позволяет «помнить», откуда пришел каждый пользователь, даже если он заходит на сайт повторно без меток в URL.

Логика сохранения UTM-меток

  1. Система автоматически считывает основные параметры рекламных ссылок: 

    • utm_source (источник);
    • utm_medium (тип трафика);
    • utm_campaign (кампания);
    • utm_term (ключевое слово);
    • utm_content (контент). 

То есть когда пользователь переходит на сайт по рекламному объявлению, система фиксирует, откуда он пришел и почему заинтересовался. Это позволяет точно отслеживать, какая кампания или канал привели заявку.

  1. При последующих визитах данные обновляются, если метки есть. Если же их нет — сохраняются предыдущие значения. Таким образом, даже если пользователь заходит на сайт напрямую, система помнит его источник.

Перезапись UTM-меток

Для более точного трекинга мы также настроили правила перезаписи UTM-меток. То есть добавили возможность указать, какой из источников трафика считать основным при определении, откуда пришел клиент:

  • Last Click — учитывается последний переход;
  • Last Non-Direct Click — фиксируется последний непрямой переход;
  • First Click — первый переход.

Это позволило партнеру подстроить трекинг под свои бизнес-задачи и получать данные под разные аналитические запросы. 

Дополнительно мы учли особенности разных источников трафика. Разработанный скрипт автоматически определяет, откуда пришел пользователь — была ли это реклама Google, переход из поисковой системы, email-рассылка, социальные сети или прямой визит. Даже без UTM-меток система классифицирует трафик по источнику перехода или параметрам URL. 

Шаг 2. Преобразование технических данных в каналы трафика для CRM

После того как система начала сохранять UTM-метки в cookie, следующей задачей стало сделать эти данные понятными для бизнес-аналитики.

Как это работает:

  • система автоматически берет значения utm_source и utm_medium из cookie, созданных на предыдущем этапе, и формирует на их основе канал трафика;
  • эти данные автоматически подставляются в соответствующее поле в CRM.

Подобная функция доступна и в готовых решениях HubSpot, однако в нашем случае это не сработало из-за конфликтов плагинов на сайте. Поэтому мы настроили кастомную логику для более гибкого и точного определения каналов.

Благодаря этому партнер видит, из каких источников реально приходят клиенты, и может анализировать эффективность каждого канала в отдельности.

Шаг 3. Передача данных в поле HubSpot

Одна из наших ключевых задач — передача информации об источнике трафика напрямую в HubSpot. Для этого мы настроили:

  • скрытое поле в формах, которое автоматически подтягивает данные из cookie;
  • плагин HubSpot, чтобы это поле интегрировалось во все формы и передавало информацию при отправке.

В результате каждое обращение сразу получает в CRM информацию об источнике трафика — без дополнительных действий со стороны пользователя или партнера.

Мы подключили к HubSpot и настроили все активные формы: определили, какие из них создают контакты (Contact), а какие — сразу инициируют сделки (Deal). Это важно для обработки заявок и автоматизации в CRM.

Кроме UTM-меток, мы настроили передачу дополнительных параметров

  • языка интерфейса;
  • типа формы;
  • названия страницы;
  • client ID для аналитики;
  • кастомных данных — например, типа запроса или канала коммуникации. 

Таким образом, CRM автоматически получает полные данные об источнике каждого обращения, что позволяет строить точные отчеты, сегментировать аудитории и эффективно оценивать результативность маркетинговых кампаний.

Шаг 4. Расширение полей в HubSpot

На финальном этапе мы расширили функционал HubSpot, добавив в CRM специальные свойства utm_source и utm_medium. Они хранят информацию об источнике и типе трафика, что позволяет проводить детальный анализ каналов привлечения в отчетах.

В HubSpot эти свойства реализованы как кастомные поля, которые используются как в профилях контактов, так и в сделках (Deals). Так мы сохраняем целостность аналитики трафика на каждом уровне взаимодействия с клиентом.

Результаты

Благодаря комплексной стратегии и кастомному подходу к передаче источников трафика в HubSpot мы закрыли все ключевые цели Simply Contact:

  • настроили сохранение данных об источниках трафика;
  • автоматизировали передачу этих данных в HubSpot;
  • расширили возможности аналитики в CRM.

Комплексный подход — от сохранения меток до интеграции с формами и настройки отчетов — позволил построить полноценную систему для анализа эффективности маркетинговых каналов.

Помимо достижения основной цели, кейс показал гибкость реализованного решения: передача дополнительных параметров (тип запроса, язык интерфейса, client ID) открыла новые возможности для персонализации, сегментации и более точного измерения результатов.

Отзывы о сотрудничестве

Команда Simply Contact

Благодаря кастомному подходу к интеграции HubSpot наша компания смогла не только улучшить отслеживание источников трафика, но и существенно оптимизировать аналитические процессы. Команда Netpeak предложила не просто техническое решение, но и провела глубокий анализ наших бизнес-потребностей. Это позволило сфокусироваться на развитии маркетинговых стратегий и принимать обоснованные решения. Сотрудничество прошло на самом высоком уровне.

Владимир Демчук, Data Analyst в Netpeak

Кастомная настройка HubSpot позволила нам решить не только технические вызовы, но и построить систему, которая значительно упростила работу с аналитикой. Проект стал примером того, как правильная стратегия, гибкий подход к поиску решений и слаженная работа команды позволяют оптимизировать процессы и повысить эффективность маркетинговых усилий. Сотрудничество с Simply Contact было не только продуктивным, но и действительно вдохновляющим.

Команда проекта: Александр Конивненко, Head of Digital Data Department; Ольга Горностаева, Data Analyst Team Lead; Владимир Демчук, Елизавета Удод, Михаил Василенко, Data Analysts; Оксана Демечева, Client Project Manager.

Узнайте больше
0
0
0
Обнаружили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl + Enter.