ИИ в маркетинге: как AdVisor Media учит дашборды думать за аналитика

На связи AdVisor Media. На днях мы провели вебинар про дашборды на основе искусственного интеллекта — и поняли, что тема зашла настолько живо, что грех не рассказать о ней тем, кто не смог подключиться. Разбираемся, зачем маркетингу вообще нужен «умный» дашборд, показываем два реальных кейса и отвечаем на вопросы.

В современном мире маркетинг — это не про креатив или интуицию. Это про данные. Компании, которые научились правильно с ними работать, получают управляемость, прозрачность и прибыль. Но где та грань, за которой цифры перестают быть «шумом» и становятся реальными инструментами управления?

Мы вошли в AI-эру. Это невозможно игнорировать. На рынке останутся только те компании и специалисты, которые быстро адаптируются к новым реалиям и останутся конкурентноспособными в новых реалиях. ИИ-дашборды — это новый стандарт качества маркетинговой отчетности в 26 году. AI-агенты заменяют аналитика, сразу поясняют все аномалии и генерируют гипотезы. Вы получаете не просто доступ к данным. Вы получаете инструмент для оперативного принятия решений в бизнесе.

Дмитрий Якушев, исполнительный директор AdVisor Media

Про наш первый вебинар

В июле мы провели свой первый вебинар по такой горячей теме как отчетность в маркетинге с использованием AI-агентов. Очень волновались, но все прошло даже лучше, чем задумывали. Почти все приглашенные гости пришли на онлайн эфир (конверсия 90%)! Задавали вопросы, давали важную обратную связь, которую мы учтем на следующих наших вебинарах. Ну и, конечно, интересовались нашим кастомизированным продуктом. Далее расскажем как нам пришло в голову создание такого дашборда и почему бизнесу, в текущих реалиях экономики, точно нужен такой продукт.

Проблема, с которой сталкивается каждый

Данных в маркетинге давно не мало — их слишком много. Часть живёт в рекламных кабинетах, часть — в CRM, часть — в 1С, что-то приходит агентскими отчётами, что-то — разрозненными Excel-файлами с разной периодичностью. Свести это всё в одну картину руками — квест.

А если в отчёте вдруг обнаружилась аномалия, объяснение этой аномалии превращается в отдельный квест номер два, который может растянуться на недели.

Итог: решения в маркетинге сплошь и рядом принимаются не благодаря полноте картины, а вопреки её отсутствию. Именно эту дыру мы и закрываем дашбордами на ИИ.

Идея простая: это не просто визуализация данных, а возможность максимально быстро принимать управленческое решение. В одном окне — любые данные, в любых разрезах, с любыми фильтрами, а сверху — объяснение аномалий и готовые гипотезы, которые обычно рождаются только после недели раскопок аналитика.

Кейс № 1: дашборд для автовертикали

Первый дашборд, который мы показали, собран для крупного автодилера и завязан на перформанс: основной источник трафика — контекстная реклама, данные подтягиваются из Яндекс.Директа и Яндекс.Метрики.

Что внутри:

1. гибкий выбор периода — от недели до года, с мгновенным пересчётом всех графиков;
2. сводная динамика по бюджету, показам, кликам и лидам, плюс разбивка по типам трафика (бренд, категорийные, конкурентные, сетевые кампании);
3. пузырьковая диаграмма эффективности каналов — по вертикали лиды, по горизонтали их стоимость, размер пузыря — объём;
4. блок выводов на основе машинного обучения: система сама подсказывает, какой канал масштабировать, а какой пора придержать, и объясняет, почему.

Цифры на дашборде ниже — демонстрационные (не отражают реальные показатели бренда).

Пример дашборда для автобренда

Пример дашборда для автобренда

Пример дашборда для автобренда

Отдельно отметим: чем больше данных получает модель на обучение, тем точнее выводы — по нашему опыту, точность держится на уровне 95–98%, и дальше выводы ИИ ещё раз проверяют перформанс- и аккаунт-команда.

Кейс № 2: онлайн + оффлайн для оптики

Второй дашборд — уже другой уровень сложности: здесь онлайн-данные из рекламных кабинетов встречаются с оффлайн-продажами. Ключевой механизм — QR-код, который пользователь получает на сайте и обменивает на скидку прямо в точке продаж (а таких точек у клиента почти 400).

Что это даёт:

1. продуктовую матрицу — видно, как распределяются продажи по товарным позициям, а не только по источникам трафика;  
2. аналитику по каждой оптике/точке — сколько QR-кодов сгенерировано, сколько погашено, какая конверсия;  
3. краткую AI-выжимку по периоду: где генерация лучше — в онлайне или в оффлайне, и почему;
4. помесячную группировку с CPA — без ручного сведения по разным листам и отчётам.  

Насколько это гибко

Отдельный блок вебинара был посвящён тому, что дашборд на ИИ — это не коробочное решение вроде Power BI или Tableau, где ты работаешь в рамках заданного функционала. Здесь границы — это только техническое задание и фантазия.

В качестве иллюстрации показали календарь размещений у блогеров: заходишь в общую консоль, видишь месяц целиком, проваливаешься в конкретный день — и получаешь карточку публикации с гиперссылкой на блогера, статистикой, целями кампании и итоговыми результатами по всем площадкам.

А если бренд отчитывается перед иностранной штаб-квартирой — дашборд одной кнопкой дублируется на любой язык.

Из дополнительных возможностей: геодиаграммы с провалом до региона, автоматический сбор и тегирование комментариев под публикациями (позитив/негатив/нейтрально с ключевыми тезисами), воронки и топы по любым метрикам.

Сколько это стоит

Мы предлагаем три уровня входа:

1. MVP — быстрая сборка панели управления из того, что у вас уже есть (Excel, PDF, доступ в кабинеты). Срок — около недели с момента финализации ТЗ, стоимость — от 5 тысяч рублей.  
2. Автоматизированный дашборд с AI-аналитикой — сбор данных, объяснение аномалий, гипотезы. Срок — несколько недель, стоимость — от 350 тысяч рублей. 
3. Комплексный проект — с дополнительными интеграциями и коннекторами под задачу любого масштаба. Срок — 1–2 месяца, стоимость — от 600 тысяч рублей. 

Финальная цена зависит от того, нужно ли обновление данных в реальном времени, от количества источников и сложности их состыковки: один источник — это одна работа, двадцать источников — соответственно, в двадцать раз больше.

Отвечаем на популярные вопросы

Откуда берутся оффлайн-данные?

Из считывания QR-кода, прямой интеграции с онлайн-кассой, 1С или CRM, либо клиент выгружает данные сам, а мы их подгружаем.

Насколько это безопасно?

Интеграция с учётными системами идёт через API — это безопасный «мостик», через который мы забираем только те данные, которые нужны для дашборда, без рисков утечки.

Чем это отличается от готовых BI-платформ или сервисов вроде Calltouch?

Тремя вещами: полной кастомизацией — от визуала до состава данных, скоростью сбора и анализа, которую вручную не повторить, и, собственно, интеллектом самого агента. По сути, вы экономите на целом аналитическом отделе.

Что если исходные данные неполные или в разных базах?

Причесываем, соединяем, приводим к единому виду — это базовая часть нашей работы. При необходимости можем сделать интерполяцию пропусков или посчитать корреляцию между показателями.  

Что дальше

Мы видим будущее услуги в том, что дашборды перестанут быть просто отчетами. Они станут полноценными AI-помощниками для маркетинга: будут собирать данные из разных источников, находить аномалии, объяснять их и сразу предлагать действия. А наше преимущество в том, что мы приходим к этому не со стороны абстрактной IT-разработки, а со стороны реального маркетинга, где важны лиды, продажи, CPA, бюджеты и скорость реакции.

Нина Якушева, руководитель продакшена AdVisor Media

Мы считаем, что дашборд на ИИ — это новый стандарт маркетинговой отчетности, который в 2026 году должен появиться в каждой компании.

Если тема откликается — оставляйте заявку (пишите в телеграм или на сайте), разберём именно ваш набор данных и посчитаем, с какого уровня стоит начать.

Кстати, мы ведём Telegram-канал агентства, где рассказываем о работе с китайским и российским рекламным рынком, делимся интересными кейсами, новостями рынка, анонсами наших мероприятий. Присоединяйтесь!