У многих компаний сегодня больше данных, чем инструментов. Информация копится в отчетах, CRM и дашбордах, но редко превращается в стабильные решения. Дело не в технологиях, а в отсутствии процессов и культуры, которые заставляют данные работать. Почему так происходит и как компаниям преодолеть этот разрыв, директор по развитию продукта 
Media Direction Group Александр Полуэктов рассказал редакции Sostav.
Сегодня почти все маркетинговые команды уверены, что работают с данными. На деле это выглядит несколько иначе. Если измерить глубину реального внедрения data-driven подхода, получится жесткая воронка: 100% заявляют об использовании данных, из них 50% внедряют системы, но минимально их используют, лишь 30% регулярно анализируют отчеты — и только у 20% решения на основе данных действительно интегрированы в рабочие процессы.
Разрыв между риторикой и практикой обусловлен стандартным набором барьеров: юридические ограничения, внутренняя бюрократия, требования безопасности, низкое качество данных и нехватка бюджетов на внедрение. У каждой компании своя комбинация барьеров, и именно она определяет, получится ли превратить массивы информации в управленческий инструмент — или все закончится очередным дашбордом, который никто не открывает.
Наряду с этими сложностями работе с данными мешают и укоренившиеся заблуждения. Одно из них — подмена цели средствами.
Дашборды ≠ аналитика: заблуждения о data-маркетинге
Многие компании останавливаются на этапе внедрения дашбордов, ошибочно принимая визуализацию данных за полноценную data-трансформацию. Возникает иллюзия: раз есть наглядные графики — значит, данные работают. На самом деле это только отправная точка. Настоящая работа начинается, когда цифры из отчетов начинают влиять на операционные решения — от корректировки рекламных кампаний до изменения продукта. Сама по себе реализация дашбордов — это не проект с финальным дедлайном, а фундамент для системного изменения формата работы команды. Данные должны не просто «быть», а становиться частью ежедневных процессов: планирования, выполнения и оценки результатов. Если этого не происходит — компания просто заменила старые отчеты на новые, не пересмотрев процесс принятия решений.
Есть и другие заблуждения. Например, уверенность в том, что вовлечение руководства нужно только на старте. Более того, если руководитель не разделяет идею и не «горит» ею, инициатива, запущенная только на уровне подразделения, неизбежно застопорится. Ее реализация требует административного ресурса и финансовой поддержки.
Не менее распространен и миф о дешевых решениях. Несмотря на то, что развитие ИИ позволяет сегодня реализовывать многие решения в разы дешевле, чем несколько лет назад, реальные инвестиции в данные составляют 1−5% маркетингового бюджета. Также и со временем: в большинстве случаев процесс оказывается долгим, но с помощью искусственного интеллекта его можно значительно ускорить.
Из-за всех этих заблуждений возникает разрыв между ожиданием и реальностью: компании надеются на быстрый результат, но не готовы менять процессы, выделять бюджет и вовлекать руководство. В итоге дашборды остаются лишь современной версией старых отчетов — красивыми, но практически бесполезными.
Поломка в процессах: почему данные не работают
Представьте: все формальности соблюдены. Данные собраны, платформы внедрены, команда обучена. Но проходит время, и становится ясно — аналитика так и не стала языком общения между отделами. Главная проблема кроется в неопределенности. Компания собирает данные, но не отвечает на ключевые вопросы: кто должен с ними работать, как изменится процесс принятия решений и что конкретно делать с полученной информацией. Это создает ситуацию, когда данные формально есть, но каждый сотрудник считает их чужой зоной ответственности, а в рабочем графике на анализ просто не остается времени. Исправление требует создания четкой процессной карты. Для каждого значимого показателя необходимо назначить ответственного, который не просто отслеживает метрики, но и обладает полномочиями запускать изменения. Параллельно нужно прописать конкретные сценарии действий — что делать, когда показатель выходит за установленные границы, кто вовлекается в решение проблемы и в какие сроки должна быть проведена работа.
Одновременно возникает проблема технологической разрозненности. Когда данные хранятся в изолированных системах, а для составления общей картины требуется ручной сбор информации, анализ становится неподъемной задачей. Решение лежит в построении базовой data-инфраструктуры. Необходимо создать единую точку доступа к данным — будь то облачное хранилище или корпоративная витрина, где информация уже очищена и систематизирована. Инструмент визуализации может быть простым — даже таблица с ключевыми показателями уже дает ощутимый результат. При этом важно сохранять гибкость архитектуры, избегая жесткой привязки к конкретному поставщику данных, чтобы в случае неполадок это не парализовало работу.
Когда показатели обретают «владельцев», данные становятся доступными, а правила работы — понятными, аналитика перестает быть обузой и превращается в органичную часть рабочего процесса, приносящую измеримую пользу.
Культура данных: когда технологии готовы, а люди — не всегда
Формальные процессы — необходимое, но недостаточное условие. Данные начинают работать, только когда превращаются в привычку, в естественную часть рабочего лексикона. Говорить о страхе в данных — значит упрощать реальную картину. Проблема не в том, что маркетологи боятся цифр — с ними так или иначе работают все. Настоящее препятствие глубже и прозаичнее: это естественное сопротивление изменениям и инерция мышления. Переучиваться всегда сложнее, чем учиться с нуля, особенно когда годами выстроенная система работы давала приемлемые результаты.
Один из барьеров — установка «я так работал всю карьеру, и никто не жаловался». Она отражает не столько нежелание меняться, сколько отсутствие веских причин для этого. Преодолеть эту инерцию можно только через демонстрацию практической пользы. Сотрудник должен ясно видеть, как данные экономят его время, снижают риски или помогают достичь личных KPI. Например, когда менеджер по продукту с помощью простого дашборда может быстро проверить гипотезу, не обращаясь к аналитикам, ценность информации становится очевидной.
Критически важен и язык общения. В зрелой data-культуре фразы «я предполагаю» постепенно уступают место «данные свидетельствуют». Цифры становятся нейтральным арбитром в спорах между отделами, объективным основанием для расстановки приоритетов. Такой переход требует последовательных действий: регулярные 15-минутные обсуждения данных на планерках, система поощрения инициатив и — что особенно важно — личный пример руководителей.
Успешные кейсы показывают: чем проще организован доступ к данным, тем быстрее они встраиваются в культуру. Когда любой специалист может быстро получить ответ на свой вопрос, аналитика перестает быть сложной прерогативой IT-специалистов и становится рабочим инструментом для всех.
Потери и последствия: цена data-безграмотности
Когда данные остаются на вторых ролях, компания сталкивается с целым спектром упущенных возможностей. Рассмотрим типичную ситуацию: сегментация клиентской базы проводится, но персонализированные предложения так и не доходят до адресатов. На практике даже небольшой, но грамотный подход к данным мог бы увеличить конверсию на 1−2% — в масштабах года это десятки миллионов рублей дополнительной выручки.
Не менее важно и искусство вовремя остановиться. Речь о тех ситуациях, когда реклама продолжает показываться клиентам, которые либо уже совершили покупку, либо явно потеряли интерес. Без четкой data-стратегии маркетологи часто действуют вслепую, распыляя бюджет там, где он уже не работает. А ведь эти средства можно было бы направить на привлечение новой, перспективной аудитории.
Но, пожалуй, самый тонкий момент — это кадровый. Сегодня талантливые маркетологи все чаще смотрят не только на размер оклада, но и на технологическую зрелость компании. Вопрос «Как вы используете данные в повседневной работе?» звучит на собеседованиях все чаще. И тот, кто может показать конкретные кейсы, оказывается в выигрыше в борьбе за лучших специалистов.
Таким образом, откладывая переход к data-driven подходам, компании платят тройную цену: теряют реальные деньги сегодня, упускают стратегические возможности завтра и лишаются перспективных специалистов, без которых невозможно строить будущее. Современный маркетинг действительно обязан быть data-driven и AI-driven — это уже не преимущество, а необходимое условие выживания на рынке.
Data-driven с нуля: как превратить данные в инструмент
Когда компания осознает необходимость работы с данными, главное — не поддаться искушению начать со сложных систем и глобальных задач. Успешные кейсы вырастают из простого вопроса: «Какую конкретную бизнес-проблему мы можем решить с помощью данных?» Ответ на него становится компасом, который помогает выстроить поэтапный путь от разрозненных цифр к работающему инструменту.
Начните с фокуса — выберите одну-две ключевые метрики, вокруг которых будет строиться процесс. Важно сразу определить не только что измерять, но и кто будет анализировать данные, какие решения принимать и как оценивать результат. Затем создайте «дорожную карту» — простые сценарии действий, например: если конверсия падает ниже определенного уровня, запускаем анализ причин; если стоимость лида превышает план — собираем рабочую группу. Инструменты могут быть простыми — часто достаточно Excel или Google Таблиц, главное, чтобы данные были очищены и доступны команде.
Если говорить о реальных кейсах, показателен пример производителя товаров повседневного спроса (FMCG). За три года активной работы в e-com компания накопила значительный объем данных о рекламных кампаниях — медийные метрики, конверсии в заказы, показатели ROAS. В какой-то момент было решено систематизировать эту информацию, создав простой дашборд в доступном BI-инструменте. Анализ данных позволил выявить динамику стоимости контакта для разных площадок и форматов, а также рассчитать индексы изменения ROAS. Эти выводы оказались крайне ценными в период согласования годовых контрактов с поставщиками. Компания получила конкретные аргументы, подкрепленные цифрами, что помогло добиться более выгодных условий сотрудничества. На этом примере можно увидеть, что даже минимальная систематизация данных может принести ощутимые бизнес-результаты. Главное — подойти к вопросу последовательно и использовать информацию, которая уже есть в распоряжении компании.
Перспективы развития
Если смотреть в ближайшие год-два, принципиально новых типов данных в маркетинге не появится. Самые ценные данные по-прежнему будут те, что отвечают на вечные вопросы: «Что сказать клиенту?» — какое сообщение и оффер ему предложить, «Где сказать?» — через какие каналы лучше всего выстраивать коммуникацию, «Когда?» — насколько клиент готов к покупке и стоит ли в него инвестировать прямо сейчас. Четвертый, не менее важный вопрос: «Какой ROMI у нашего маркетинга?» — также сохранит свою актуальность. Именно технологии и данные, которые помогают на него ответить, окажутся самыми востребованными.
По сути, переход к data-driven — это вопрос не столько технологий, сколько управленческой культуры. Данные начинают работать только тогда, когда становятся основой для диалога между отделами, KPI для сотрудников и главным аргументом в спорах о приоритетах. Без такой культурной трансформации даже самая совершенная аналитическая система останется дорогой игрушкой в руках энтузиастов, не приносящей бизнесу реальной ценности.