Длина цикла сделки в B2B: метрика, которую игнорирует реклама

Почему 28 дней - это не ваша атрибуция

Google и Meta по умолчанию используют окна атрибуции 7-28 дней. Это логично для e-commerce: человек увидел рекламу кроссовок - купил через 3 дня. Но в B2B средний цикл сделки - от 30 до 180 дней. Это значит, что платформа физически не может связать закрытую сделку с рекламой, которая её запустила.

Результат: кампания показывает 0 конверсий. Маркетолог её останавливает. Продажи через квартал проседают. Никто не понимает почему.

Это не проблема алгоритмов - это проблема несоответствия метрики реальности.

Что такое длина цикла сделки и как её считать

Длина цикла сделки (sales cycle length) - это среднее количество дней от первого касания до закрытия в статусе “выиграно”. Не от отправки КП, не от первого звонка - именно от первого идентифицируемого контакта с лидом.

Формула простая:

Средний цикл = сумма (дата закрытия - дата создания) по всем won-сделкам / количество won-сделок

Но считать общий средний - недостаточно. Нужна сегментация:

• По размеру сделки: мелкие контракты закрываются за 20-30 дней, крупные - за 90-150. Смешивать их в одну цифру бессмысленно.
• По каналу: лиды с LinkedIn могут закрываться быстрее, чем органические, или наоборот - зависит от ICP.
• По сегменту: SMB vs enterprise - разные воронки, разные скорости.

В Kommo это считается через разницу между created_at и датой смены статуса на “закрыто - выиграно” для всех won-сделок. В HubSpot есть встроенный отчёт “Time to Close” в разделе Sales Analytics - он уже сегментирован по pipeline.

Если у вас 50+ сделок за последние 12 месяцев - считайте по факту. Если меньше - берите медиану, а не среднее: один аномально долгий цикл испортит картину.

Как длина цикла ломает атрибуцию

Предположим, ваш средний цикл - 90 дней. LinkedIn по умолчанию смотрит 28-дневное окно. Это значит, что больше половины закрытых сделок просто не попадают в атрибуцию LinkedIn - платформа не видит конверсии, которые произошли позже её окна.

Вы видите: CPL хороший, конверсий нет. Вывод: LinkedIn не работает. Реальность: LinkedIn работает, но медленно - как и должен работать B2B-канал с длинным циклом.

Об этом же эффекте - как CPL вводит в заблуждение без учёта цикла - подробнее в статье про cost per deal vs CPL.

Похожая история с Google Ads в режиме CAPI: если вы передаёте офлайн-конверсии с дефолтным lookback window 30 дней, алгоритм не обучается на реальных сигналах. Он оптимизируется под тех, кто конвертировал быстро - а это часто не ваш ICP.

Как калибровать окна атрибуции под реальный цикл

Правило одно: окно атрибуции должно быть равно вашему среднему циклу сделки (или медиане по ключевому сегменту).

Цикл 60 дней - ставьте 60-дневное окно в CAPI. Цикл 90 дней - 90 дней. Большинство платформ это позволяют:

• Google Ads: в настройках конверсий можно выставить lookback window до 90 дней для кликов.
• Meta CAPI: поддерживает до 180 дней для офлайн-конверсий.
• LinkedIn: до 90 дней для конверсий через Insight Tag.

Но само по себе расширение окна не решает проблему, если у вас нет первой стороны данных. Нужна связка: клик пользователя - сохранённый click ID на вашей стороне - передача этого ID в CRM - и только потом, когда сделка закрывается, конверсия уходит в платформу с правильным click ID.

Детальнее про механику хранения click ID и построение этой цепочки - в материале про first-party данные для длинных циклов.

Что делать прямо сейчас

Три шага без автоматизации:

1. Выгрузите все won-сделки за последние 12 месяцев из CRM. Посчитайте медиану цикла по каналу.
2. Сравните с текущими окнами атрибуции во всех рекламных кабинетах. Если окно короче цикла - у вас системная ошибка измерения.
3. Выставьте lookback window равным медиане цикла. Если CAPI не настроен - настройте хотя бы для ключевого канала.

Если делать это вручную каждый месяц не хочется - инструменты вроде Prooflytics автоматически рассчитывают среднюю длину цикла по каналу и калибруют окна атрибуции, подтягивая данные напрямую из CRM.

Почему это важнее, чем кажется

Некорректное окно атрибуции - это не просто неточность в отчёте. Это систематическое занижение ценности mid-funnel и awareness-кампаний. Они работают, но медленно - именно так, как и должен работать B2B-маркетинг.

Маркетолог, который оптимизирует под 28-дневное окно при 90-дневном цикле, будет постоянно резать именно те каналы, которые строят pipeline на квартал вперёд. И искать проблему где угодно - в креативах, в таргетинге, в продукте - но не там, где она есть.

Про то, как выбрать правильную модель атрибуции для длинного цикла в целом, - в статье про модели атрибуции для длинного цикла.