Yandex Data Lens: как визуализировать данные для маркетинга и аналитики

Yandex DataLens — это сервис от Яндекса, с помощью которого маркетологи визуализируют результаты рекламных кампаний. Он подключается к разным источникам и строит дашборды, по которым удобно отслеживать эффективность запусков. В связке с Callibri DataLens показывает не только клики и показы, но и реальные действия пользователей — звонки, заявки, продажи.

В статье разберём, какие отчёты можно собирать в DataLens и как настроить сервис под свои задачи.

Как работает Yandex Data Lens

Yandex DataLens — это BI-система, которая подключается к различным источникам данных через встроенные коннекторы и позволяет визуализировать информацию в виде графиков и дашбордов. Сама по себе система данные не хранит и не собирает — она работает с теми данными, которые подтягивает из разных источников. Например, баз или облачных сервисов.

Специалист сам настраивает структуру отчёта: выбирает, какие метрики отображать, объединяет таблицы, добавляет фильтры и задаёт формат отображения. DataLens не предлагает шаблонов «из коробки», но даёт гибкость — можно комбинировать данные из разных систем, настраивать частоту обновлений и быстро править отчёт без программистов.

Благодаря этому маркетолог получает удобную аналитику в реальном времени, если источник это поддерживает, а команда — единый, всегда актуальный дашборд с нужными срезами.

Вот как это работает:

1. Маркетолог настраивает подключение DataLens к различным источникам данных. Например, Яндекс Метрикой или CRM-системой. При работе с базами данных, например ClickHouse или PostgreSQL, информация должна быть подготовлена на уровне таблицы в самой программе. Например можно создать представление (view), которое объединит данные метрики с заказами из CRM, а DataLens будет иметь доступ к уже готовым сведениям.
2. Маркетолог создает датасет для каждого источника. Датасет — это структурированная таблица со всеми связями, фильтрами и расчётными полями. Специалист описывает как DataLens должен агрегировать и интерпретировать информацию. Связка подключения и датасета позволяет гибко работать с данными источника и создавать на их основе визуализации.
3. DataLens собирает дашборд из собранных чартов с помощью добавления фильтров и элементов оформления, который отображает сводную картину, необходимую маркетологу.

После настройки дашборда маркетолог может выдать доступ коллегам или заказчику. В DataLens можно задать, кто может только смотреть отчёт, а кто — редактировать. Данные обновляются автоматически, поэтому вся команда работает с одной версией без расхождений.

Важно: DataLens не делает выводов за пользователя. Он показывает факты — а понять, почему упали заявки или выросла цена лида, должен специалист.

Какие данные можно собирать в Yandex DataLens

Yandex DataLens работает почти со всеми типами данных. Маркетолог может собрать в одном отчёте всё, что влияет на эффективность рекламы и продаж. Это могут быть:

• Данные о заказах, продажах, клиентах и оплатах, хранящиеся в базах данных клиента. Например, можно подключить базу ClickHouse и анализировать, как часто покупают конкретные товары и сколько заказов приносит каждый сегмент клиентов.
• Поведение пользователей на сайте из Яндекс Метрики. Например, можно загрузить данные из Яндекс Метрики и посмотреть, с каких каналов приходят посетители, сколько времени проводят на сайте и на каком шаге выходят из воронки.
• Заявки и сделки из CRM-систем. Например, можно связать DataLens с Битрикс24 и собрать отчёт по конверсии из рекламы в заявку, обращение или продажу.
• Технические данные о работе сайта и инфраструктуры. Например, можно подключить Prometheus, чтобы система фиксировала, как сбои на сервере влияют на поведение пользователей и количество заявок.

Сервис нужен тем, кто работает с большим массивом данных и собирает отчёты вручную в Excel или Google Sheets. Маркетологу достаточно один раз потратить время на настройку отчёта, чтобы дальше автоматически получать актуальные цифры. В небольших проектах внедрение DataLens будет лишним. Для запуска нужно подключить источники и задать логику метрик, поэтому инструмент оправдан там, где аналитика действительно влияет на решения.

Преимущества Yandex DataLens

Бесплатной версии хватит для работы над небольшим проектом. В базовом тарифе нет ограничений по количеству пользователей и объёму данных, что делает его идеальным выбором для стартапов, небольших команд и некоммерческих проектов. Можно начать работать с бизнес-аналитикой без дополнительных затрат.

Отчёты обновляются автоматически. DataLens автоматически обновляет данные в дашбордах по расписанию или при изменениях в источниках. При этом часть информации кэшируется, чтобы ускорить загрузку. Частота обновлений зависит от самого источника: где-то данные поступают в реальном времени, а где-то — только после ручной выгрузки.

Гибкая настройка под задачи бизнеса. В DataLens можно создавать собственные метрики, вычисляемые поля и фильтры, а также настраивать визуализации под конкретные бизнес-процессы. Пример: компания может анализировать возврат товаров с детальной сегментацией по регионам и типам клиентов.

Разграничение прав доступа. В сервисе можно гибко настраивать права доступа: клиенту показывать только нужные отчёты и дашборды, а сотрудникам — предоставлять доступ к расширенному функционалу. Пример: маркетолог видит все метрики, а клиент — только данные по заявкам.

Отслеживание эффективности каналов продаж. DataLens позволяет собрать данные из разных рекламных каналов, объединить их и проанализировать, какие из них приносят продажи и какую прибыль. Дополнительно сервис можно интегрировать с Callibri — системой коллтрекинга и аналитики звонков. Это позволяет видеть полный путь клиента от первого касания с рекламой до покупки, выявлять узкие места воронки продаж, управлять рекламными бюджетами с большей точностью и эффективно презентовать результаты работы маркетинговых кампаний.

Пример: маркетолог видит, что социальные сети приносят больше лидов, а контекстная реклама — более конверсионных клиентов, и дополнительно анализирует, какие звонки и обращения сработали лучше всего благодаря интеграции с Callibri.

Такое сочетание DataLens и Callibri повышает качество аналитики и помогает принимать более обоснованные маркетинговые решения.

Недостатки 

Интерфейс сложнее, чем у стандартных отчетов. Чтобы собрать датасет, связать таблицы и настроить визуализации, нужно понимать, как устроены данные. Без этого быстро освоить DataLens не получится. Но если вы работаете с простыми источниками — например, Метрикой, Google Таблицами или CSV — достаточно пройти базовый курс и разобраться в логике интерфейса. SQL понадобится только в случае, если вы подключаете базы данных и хотите сами формировать запросы. 

Экспортировать отчеты в PDF или PowerPoint в бесплатной версии нельзя. Нужно либо делать скриншоты, либо пересобирать собирать графики в других программах, что неудобно и отнимает время.

Не всегда удобно работать с данными из источника напрямую. Например, на основе данных из электронных таблиц или подключения к Яндекс Метрике далеко не все математические функции доступны и иногда нужно сначала выгрузить данные в хранилище (ClickHouse) а затем уже использовать их в DataLens.

Как маркетологу быстро разобраться в Yandex DataLens

Чтобы воспользоваться Yandex DataLens, нужен аккаунт на Яндексе. Перейдите на официальный сайт DataLens и войдите под своим Yandex ID. Если у вас еще нет организации в Yandex Cloud, сервис предложит создать её. Это бесплатно и занимает пару минут. 

Организация в данном контексте — условное рабочее пространство для вашего проекта или компании.

Регистрация. Перейдите на главную страницу сервиса и нажмите кнопку «Открыть сервис». Выберите из списка дашборд и нажмите кнопку «Открыть DataLens» или добавьте новый DataLens.

Интерфейс. Главная панель сервиса состоит из четырех разделов:

• Подключение — настраиваете источники данных: CRM, рекламные системы, таблицы и базы. Например, можно подключить выгрузку из Метрики, Bitrix24 или таблицу из Google Sheets.
• Датасеты — настраиваете таблицу для отчёта с нужными связями, фильтрами и расчётами. Именно с датасетом вы работаете при сборке отчёта: выбираете метрики, объединяете данные и настраиваете фильтры.
• Чарты — это отдельные графики и диаграммы, которые потом можно собрать в дашборд.
• Дашборды — собираете графики на одном экране и настраиваете доступы.

В левом меню вы найдёте несколько дополнительных функций, которые помогают организовать работу внутри сервиса:

• Коллекции — это рабочие области, где собираются все объекты проекта: дашборды, чарты, датасеты, подключения. Удобно, если у вас несколько проектов. Можно настроить отдельную коллекцию под каждую задачу.
• Воркбуки — черновики внутри коллекций. Здесь можно подготовить отчёты, сгруппировать нужные графики и таблицы, прежде чем выкладывать их в общий доступ.
• Избранное — позволяет закрепить важные отчёты, датасеты или чарты, чтобы не искать их вручную каждый раз.
• Marketplace — библиотека шаблонов и коннекторов от Яндекса и сообщества пользователей. Здесь можно найти готовые дашборды по разным задачам: маркетинг, продажи, HR. Новичку Marketplace может дать хорошее представление о возможностях DataLens: можно импортировать себе шаблон и разобрать, как он устроен.
• Настройки — тут настраиваются права доступа, параметры безопасности, тема интерфейса и рабочее пространство компании.

Интерфейс Yandex DataLens во многом похож на Google Looker Studio и Power BI: вы подключаете источники, настраиваете графики и делитесь отчётами с командой. Но у DataLens есть важные отличия. Он полностью облачный и встроен в экосистему Яндекса, поэтому легко подключается к российским сервисам и соответствует требованиям по локализации персональных данных — информация хранится и обрабатывается на территории РФ.

Как собрать дашборд в Yandex DataLens

Допустим, вы хотите построить дашборд, который покажет эффективность рекламных каналов: клики, заявки, звонки и их стомость. Данные планируете выгружать из Callibri.

Шаг 1. Собираем таблицу-отчёт в Callibri и выгружаем его в формате CSV или Excel. 

В таблице настраиваем колонки: 

• Дата обращения. Убедитесь, что во всех строках одинаковый формат дат, чисел, текстовых значений. Например, даты должны быть в одном формате ГГГГ-ММ-ДД, цифры — без лишних пробелов и спецсимволов.
• Источник или канал трафика — РСЯ, Поиск, VK. Для корректного анализа лучше стандартизировать названия каналов, чтобы не было расхождений.
• Тип обращения — звонок, заявка, переписка в чате;
• Стоимость клика или израсходованный бюджет. Стоимость клика или бюджет должны быть числовыми, без валютных символов или лишних знаков, чтобы с ними можно было работать как с числами.
• Количество заявок и их статус. Статусы заявок должны быть понятными и однозначными, например, «целевая», «нецелевая», «отказ». Такие обозначения позволят грамотно фильтровать и оценивать качество лидов.

После создания файла проверяем, чтобы в нём не было лишних строк, объединённых ячеек и зашифрованных цифр. Если нужно — переименовываем столбцы, чтобы у них были понятные названия на русской или английском языках. Если один столбец содержит несколько типов данных, например, полный адрес или комментарии, стоит их разделить на отдельные колонки для удобства анализа.

Шаг 2. Загружаем отчёт в Yandex DataLens. Переходим в DataLens и добавляем таблицу как источник данных. Открываем раздел «Подключения». → Нажимаем «Создать подключение» и выбираем загрузку из файла. → Загружаем CSV или Excel-документ. → Задаём ему понятное название — например, «Callibri — Август».

Чтобы в будущем обновлять отчёт без перенастроек, сохраняйте новые выгрузки с тем же форматом и названием столбцов.

Шаг 3. Настраиваем датасет. После загрузки таблицы DataLens предложит создать датасет — это рабочая область, в которой вы определяете, как именно будут рассчитываться метрики в отчёте.

• Проверьте, как распознались данные. Если что-то отображается некорректно, переименуйте колонки вручную — это важно для фильтров и формул.
• Добавьте вычисляемые поля. Например, если нужно рассчитать, например, CPL, нажмите «Добавить поле», введите формулу расчета: [Расход] / [Количество заявок]. После этого вы можете подставлять эту метрику в любой график: столбик, таблицу, линию, круг — и DataLens будет сам пересчитывать значения в зависимости от фильтров
• Добавьте фильтры по каналу или типу обращения, чтобы управлять отображением данных прямо в дашборде и не надо будет создавать отдельный график под каждый канал трафика.
• Настройте связи между таблицами, если собираете данные из нескольких источников, например,один из Callibri, другой из CRM. Нажмите «Добавить соединение», выберите общее поле (например, ID заявки или дата) и задайте тип объединения — обычно Inner Join.

Шаг 4. Создаём чарт. Нажимаем «Создать чарт» → Выбираем тип: столбчатая диаграмма, таблица, круговая диаграмма. → Подключаем нужный датасет. → Указываем какие поля отобразить по осям, какие использовать как фильтры. Проверяем, как отображаются метрики: если нужно, возвращаемся в датасет и правим формулы.

Шаг 5. Собираем дашборд. Переходим в раздел «Дашборды» и создаём новый. Перетаскиваем чарты на экран, задаём расположение. Добавляем фильтры по дате, каналу, типу обращения — это упростит работу с отчётом.

Шаг 6. Настраиваем доступы. Определяем роли и полномочия пользователей:

• Для клиента можно включить только просмотр дашборда.
• Для коллег — доступ к редактированию и исходным данным.
• Уровень доступа задаётся в правом верхнем углу через кнопку «Поделиться».

Советы по настройке и использованию DataLens

Используя Yandex DataLens, маркетологи и аналитики превращают сырые цифры в наглядные инсайты. Итог – меньше рутины, больше понимания своего бизнеса и точек роста, что в итоге приводит к более успешным маркетинговым кампаниям и повышению отдачи от инвестиций в рекламу.

1. Планируйте структуру данных заранее: какие метрики нужны, на какие вопросы должен отвечать дашборлд. Например, «какой канал дает больше всего продаж?», «как изменяется цена заявки по неделям?» Исходя из ответов — определите, какие поля из каких систем потребуются. Чем чище и проще исходные данные, тем легче с ними работать в BI-системе.
2. Следите за консистентностью данных. Если объединяете несколько источников, убедитесь, что у них совпадает формат ключевых полей. Приведите данные к единому виду до загрузки или используйте возможности SQL в датасете, чтобы преобразовать значения. 
3. Используйте вычисляемые поля. Они автоматически пересчитываются при обновлении данных. Вам не нужно в исходной таблице заводить столбец «ROI» или «Стоимость лида», если вы можете расчитать его формулой на уровне датасета.
4. Не забывайте сохранять изменённые файлы. В DataLens нет автосохранения. Привычка регулярно сохраняться сбережет ваши нервы, особенно если работаете через веб-интерфейс, который может случайно перезагрузиться.
5. Делайте дашборды понятными для всех. Делайте дашборды понятными для всех. Не перегружайте отчеты избыточными деталями. Лучшая практика – на одном дашборде отобразить 4–6 ключевых графиков, которые отвечают на главные вопросы бизнеса. 
6. Подписывайте оси графиков, единицы измерения, периодичность. Используйте понятные названия метрик: «Стоимость заявки, ₽» вместо «Avg CPL, rub». При необходимости добавляйте текстовые пояснения или легенды. Цель – чтобы даже человек, незнакомый с вашей рекламной кухней, понял, что показано на графиках.
7. Автоматизируйте обновление данных. Постарайтесь настроить такой процесс, чтобы вам не приходилось вручную обновлять цифры каждый раз. Используйте инструменты интеграции, например, связку Callibri + Google Sheets + DataLens, где Callibri с помощью скрипта будет обновлять Google Sheet.
8. Документируйте отчёты и подход к работе с данными. Описывайте структуру датасетов, логику расчётов и используемые фильтры. Это помогает другим членам команды быстро разобраться, как работает отчёт, и поддерживать его в актуальном состоянии — даже если вы передаёте проект другому специалисту.