На конференції AI PPC DAY Євген Красовицький, Head of Marketing OWOX, розповів про те, чому в сучасному маркетингу більше не працює підхід «подивились на дашборд — прийняли рішення». У своїй доповіді він показав, де саме виникає розрив між цифрами та діями, яку роль у цьому відіграє штучний інтелект і як AI-аналітика може реально підвищувати ефективність рекламних кампаній, а не просто створювати ще один звіт.
Чому в маркетингу постійно «не вистачає даних»
Я працюю в маркетингу понад шість років і за цей час допоміг більш ніж сотні бізнесів запускатися, отримувати перших клієнтів і масштабуватися. Я працював з різними рекламними бюджетами, каналами та бізнес-моделями, будував воронки продажів із семизначними оборотами. Але незалежно від масштабу проєкту мене постійно переслідувало відчуття, що для прийняття рішень чогось бракує. З часом стало зрозуміло: проблема не в нестачі даних. Проблема в тому, що ми не перетворюємо дані на рішення. Сьогодні маркетолог працює в середовищі, де кількість інструментів і джерел інформації зростає швидше, ніж здатність цієї інформації давати ясність.
У типовому робочому дні маркетолога — десятки відкритих вкладок: рекламні кабінети, аналітичні системи, таблиці, презентації, месенджери, таск-менеджери. Даних багато, але після перегляду чергового дашборду часто з’являється не впевненість, а нові запитання.
Основна проблема маркетингової аналітики
Більшість компаній навчилися збирати та візуалізувати дані. Але аналітика — це не графіки й не красиві дашборди. Аналітика — це відповіді, які дозволяють діяти.
На практиці маркетингові рішення часто ухвалюються інтуїтивно. Хтось перерозподіляє бюджети між каналами, бо «цей канал виглядає сильніше». Хтось орієнтується на зростання CTR або кількості кліків. Хтось збільшує бюджети, бо минулого разу це дало результат.
Проблема таких рішень у тому, що вони не базуються на причинно-наслідкових зв’язках. Вони можуть спрацювати раз, але не створюють системи. Саме тому маркетолог часто нагадує пілота літака, у якого перед очима десятки приладів, але жоден із них не показує, куди саме летіти.
Розрив між цифрами та рішеннями
Ми не страждаємо від нестачі даних. Ми страждаємо від нестачі інтерпретації. Дані існують окремо, рішення — окремо. Між ними немає містка.
Якщо запитати власника бізнесу, що для нього важливіше — більше звітів чи більше грошей, відповідь буде очевидною. Якщо поставити маркетологу запитання, що важливіше — більше дашбордів чи більше рішень, відповідь буде такою ж.
Саме в цій точці з’являється роль AI — не як чергового інструмента, а як способу скоротити дистанцію між цифрами та діями.
AI — не чарівна паличка
AI не прийде і не скаже: «ось тут ти заробиш удвічі більше». Він не замінює мислення і не знімає відповідальність із маркетолога. AI — це інструмент, який допомагає побачити те, що важко або довго помітити вручну.
Я часто чую побоювання, що AI забере роботу у маркетологів або аналітиків. Насправді він забирає роботу лише у тих, хто не вміє ставити запитання, не аналізує дані й сліпо довіряє автоматизації.
Суть аналітики — у правильних запитаннях. Не «скільки було кліків», а «чому змінилася вартість кліка і як це вплинуло на продажі». Не «який у нас CTR», а «чи відповідає цей CTR якості трафіку та бізнес-результатам».
AI як аналітичний партнер маркетолога
AI може виступати другим мозком маркетолога — допомагати структурувати інформацію, знаходити закономірності та формувати гіпотези. Він не приймає рішення замість людини, але значно прискорює шлях до них.
На практиці це виглядає так: маркетолог бере підготовлений звіт, формулює чітке запитання і отримує не просто опис цифр, а інтерпретацію з поясненнями та можливими сценаріями дій.
Чому більшість бізнесів не готові до AI-аналітики
Попри популярність AI, більшість компаній не готові використовувати його ефективно. Причина не в технологіях. Причина в даних.
Брудні, розрізнені, неповні дані без контексту не дають користі ні людині, ні AI. У таких випадках AI лише підсилює хаос, а не створює ясність.
Саме тому перший крок до AI-аналітики — підготовка даних.
Що таке AI-ready дані
AI-ready дані — це не максимальний обсяг інформації. Це релевантність і структура. Це агреговані таблиці, які показують ситуацію на рівні, зручному для аналізу.
У таких даних є:
- зрозумілий часовий контекст;
- логічні зрізи за платформами, кампаніями, пристроями;
- ключові метрики без зайвого шуму;
- зв’язок між показниками та результатами.
Саме з такими даними AI може працювати швидко й ефективно.
Рівні AI-аналітики в маркетингу
AI може аналізувати дані на кількох рівнях. Спочатку він описує, що відбувається. Далі допомагає зрозуміти, чому це відбувається. І на третьому рівні пропонує варіанти дій.
У контексті рекламних кампаній це означає класифікацію кампаній за ефективністю, пошук аномалій, виявлення точок росту та рекомендації щодо оптимізації бюджетів і креативів.
AI-агенти: аналітика, яка працює без участі людини
Наступний етап — використання AI-агентів. Це сценарії, які за розкладом аналізують дані, формують короткі підсумки та надсилають рекомендації.
Маркетолог отримує не дашборд, а готовий список інсайтів, з якими можна працювати одразу. Це зменшує рутину і дозволяє зосередитися на стратегії.
Переваги AI-аналітики для рекламних кампаній
AI-аналітика дає змогу:
- економити час на рутинному аналізі;
- швидше знаходити проблеми та можливості;
- контролювати кампанії без постійного ручного моніторингу;
- будувати системний підхід до оптимізації.
Висновок
AI-аналітика — це не мода і не черговий інструмент. Це новий спосіб мислення в маркетингу. Вона допомагає перейти від інтуїтивних рішень до обґрунтованих дій і від звітів — до реального впливу на бізнес-результати.
Ті, хто почне використовувати AI як аналітичного партнера вже зараз, отримають перевагу не за рахунок автоматизації, а за рахунок якості управлінських рішень.
Авторизуйтесь , щоб залишати коментарі