У 2025 році data-driven — це не про модні слова, а про мінімально необхідну норму. Бізнес, який не приймає рішення на основі даних, автоматично програє конкурентам. У digital-середовищі кожна гіпотеза має бути підкріплена цифрами, а не «відчуттями».

У цій статті короткий гід по data-маркетингу в Україні — з якими бар’єрами стикаються компанії, що вже працює, які інструменти в пріоритеті та що реально змінює гру навіть у МСБ.

Чому data — не «тренд», а норма виживання у 2025

Маркетинг без даних — як водіння з закритими очима. У 2025 це не просто неефективно — це небезпечно для бюджету. Сильні гравці будують CDP, дашборди, автоматизують звітність. Решта — «працюють інтуїтивно» й втрачають темп. Data-підхід уже не перевага — це базовий рівень.

Чому рішення досі приймають на око?

У 2025 році багато українських компаній усе ще керуються принципом: «так завжди працювало». Аналітика або ігнорується, або існує ізольовано — без впливу на реальні рішення.

Часті проблеми:

  • Недовіра до цифр — керівник більше вірить інтуїції, ніж ROAS у звіті.
  • Фокус на метриках, а не ефектах — дивляться на CTR, а не на прибуток.
  • Розрізнені дані — кожен відділ бачить «свою правду».

Результат: бюджети «зливаються», рішення запізнюються, маркетинг втрачає темп. Не тому, що інструменти погані, а тому, що їх не інтегрували в процес.

Головні бар'єри на шляху до data-підходу

Навіть ті компанії, які хочуть бути data-driven, часто зупиняються на півдорозі. Головні причини не в технологіях, а в організації процесів:

  • CRM ≠ реклама. Рекламні дані існують окремо від даних про продажі, повторні покупки, сегменти клієнтів. Немає інтеграції — немає повної картини.
  • Аналітиків не вистачає. У МСБ аналітику часто доручають маркетологу, який і так перевантажений. Як результат — аналітика або поверхнева, або відсутня.
  • Відсутність процесу. Немає звички будувати логічний ланцюжок: зібрали дані, зробили висновок, ухвалили рішення.
  • Недовіра зверху. Якщо керівництво не бачить реальної цінності аналітики, процес не має ваги в бізнесі.

Без цих умов data-підхід залишається на рівні красивих презентацій, а не робочого процесу.

Три тренди data-driven маркетингу в Україні 2025

У 2025 році найбільш впливовими трендами в українському data-маркетингу стали не нові buzzwords, а практичні рішення, які реально змінюють ефективність.

  1. Server-side трекінг (CAPI, Adjust). Через посилення обмежень cookies бізнес масово переходить на серверну передачу даних. Це дає стабільніші сигнали для Facebook, TikTok, Google Ads і зберігає точність аналітики. Найпростіше — через Facebook CAPI або трекери типу Adjust.
  2. Зв’язка реклами з CRM. Особливо в eCommerce зростає попит на наскрізну аналітику: від кліку до повторної покупки. Інтеграція з CRM дозволяє бачити повний шлях користувача і вчасно оптимізувати кампанії.
  3. Автоматизовані дашборди (Looker, Power BI). Більше бізнесів переходить від Excel до інтерактивних візуалізацій. Це не лише економить час, а й допомагає власникам бачити ключові метрики у реальному часі.

Ці рішення не просто тренди — це must-have для тих, хто хоче прогнозувати ефективність і масштабуватись.

First-party data — нова валюта

Після обмеження third-party cookies компанії активно шукають способи зберегти контроль над даними. У 2025 році first-party data стала головним активом маркетингу — вона точніша, легальна й дозволяє будувати довгострокові стратегії.

Як адаптується бізнес? У B2B та EdTech — ставка на email-маркетинг і форми реєстрації. Чим більше полів заповнює користувач, тим точніше сегментація. У eCommerce — логіни, особисті кабінети, SMS-верифікації. Це не лише про безпеку, а й про збір поведінкових даних. У Ads — Custom Audiences у Facebook, Customer Match у Google. Власні аудиторії стали головним джерелом таргетованої реклами.

Збирання й активація власних даних — уже не опція, а основа персоналізованої комунікації.

ШІ/ML в українському маркетингу — реальність без хайпу

У 2025 році більшість українських бізнесів уже знайомі з ML, але використовують його точково. Масове впровадження — поки що радше виняток, ніж правило.

Реально працюють два варіанта. По-перше, «ML в коробці» — Google Smart Bidding, Meta Advantage+, внутрішні алгоритми Prom. Їх використовують навіть малі бізнеси, бо це просто й ефективно. По-друге, кастомні рішення. Вони трапляються рідше. Це, наприклад, сегментація клієнтів на основі поведінки, прогнозування LTV або скоринг лідів. Впроваджують їх переважно SaaS, IT або великі eCommerce-компанії з власною аналітичною командою.

Поки що штучний інтелект в маркетингу — це не про нейромережі, а про грамотне використання готових рішень.

Інструменти, які справді використовують

На практиці українські компанії у 2025-му рідко впроваджують складні аналітичні системи одразу. Більшість іде від простого до складного, адаптуючи інструменти під свій рівень зрілості.

Так, GA4 + Looker / PowerBI — стандарт для бізнесів, які вже мають досвід у візуалізації. Дозволяє керівникам бачити ключові метрики в одному вікні та відслідковувати зміни в режимі реального часу. А CRM + Google Sheets — найпопулярніша комбінація для малого бізнесу. Її називають «гібридна аналітика»: прості таблиці, але з фокусом на ключові цифри. Своєю чергою, Excel + фриланс-аналітик — топ-рішення для МСБ. Зовнішній аналітик збирає звіти раз на тиждень, допомагає інтерпретувати дані й формує прості дашборди для керівника.

Ключ — не в складності інструменту, а в здатності регулярно працювати з цифрами та приймати рішення на їх основі.

CDP? AI-аналітика? Ще не зараз

Попри гучні анонси та кейси з конференцій, більшість українських компаній у 2025 все ще живуть у світі «ручної таблички». CDP (Customer Data Platform) та AI-аналітика — радше виняток, ніж правило. Реально ці рішення тестують лише великі гравці — маркетплейси, банки, fintech-компанії з власними дата-командами.

Чому так? По-перше, впровадження CDP вимагає не лише бюджету, а й чітко налагоджених процесів збору, обробки та збереження даних. По-друге, бізнес часто не бачить миттєвої віддачі, що ускладнює інвестування. А ще — банальна нестача фахівців.

Коли це зміниться? CDP стане новою нормою, коли компанії перейдуть від «звіту для галочки» до системної роботи з даними. Тобто — коли власник запитає не «що ми витратили», а «що ми дізналися і змінили завдяки цим даним».

Data в дії. Реальний кейс

Кейс української мовної школи чудово показує, як навіть базова аналітика може змінити результат. Команда проаналізувала дані в CRM і виявила цікаву закономірність: клієнти, які купують пробний урок до 10:00, мають на 27% вищий LTV.

На основі цього інсайту змінили таргетинг у Facebook Ads — кампанії запустили на тих, хто активний зранку. Результат: +32% до кількості записів і значно краща окупність реклами.

Цей приклад доводить, що для ефективного data-driven підходу не обов’язково мати складну інфраструктуру. Достатньо зібрати правильні дані, побачити закономірність — і змінити стратегію.

Найпоширеніша помилка — середнє без деталей

Бізнес часто фокусується на «середніх» цифрах. Середня вартість ліда, середній ROAS, середній CTR. Але ці показники — пастка. Наприклад: «Google Ads дає дешевші ліди» — звучить добре, поки не подивишся вглиб. Може виявитись, що в одній кампанії вартість заявки — $5, а в іншій — $35. Або що конверсії йдуть тільки з одного регіону, а решта — марна витрата.

Такий підхід веде до помилкових рішень: перерозподілу бюджету, зниження ефективності й «зливу» кампаній, які потенційно працювали б краще. Агрегація — головний ворог точності. Саме деталізація дозволяє побачити, що справді працює, а що ні.

Як вимірювати ефективність data-підходу в реаліях

Data-driven — це не про красиві графіки, а про чіткі відповіді на питання. Що ми зробили? Як це вплинуло на бізнес? Куди рухатися далі? 

У 2025 реальна цінність аналітики — у здатності показати ефект. Прочекайте базові метрики:

  • LTV/CAC — співвідношення цінності клієнта до вартості його залучення. Бачимо окупність.
  • ROMI у динаміці — як змінюється віддача на інвестиції в рекламу по місяцях, каналах, гіпотезах.
  • Retention 30/60/90 — у підписках, EdTech чи SaaS важливо не просто залучити, а втримати.
  • До/після змін — яка різниця після впровадження нового сегментування, каналу чи дашборду?

Без цих даних важко говорити про ефективність — лише здогадуватись.

Як переконати інвестувати в аналітику

Аналітика — не витрата, а інвестиція в ясність і швидкість прийняття рішень. Але для багатьох керівників це все ще «щось складне і дороге». Як зрушити цю стіну?

  1. Почніть із простого. Наприклад, зв’язати ROAS Facebook Ads із CRM і показати, скільки продажів реально прийшло. Це дешево — але показово. 
  2. Порівняння з конкурентами. Нічого не переконує краще, ніж кейс: «ось як зробили Х, і ось їхній приріст +20%».
  3. Покрокова модель. Спочатку — ручна модель у Excel. Потім — автоматизація. Потім — дашборд. Так простіше погодити бюджет.
  4. Аналітика дорівнює участі у рішеннях. Якщо дані не впливають на дії — їх не сприймають серйозно. Аналітик має бути частиною стратегічних обговорень.
  5. Швидкість реакції. Показуйте, як зменшився час між появою даних і рішенням. Це безпосередній бізнес-ефект.

Новий маркетолог: цифри, SQL і комунікація однією мовою з бізнесом

У 2025-му маркетолог — це не лише про креатив і меседжі. Це аналітик, комунікатор і стратег в одній особі. Йому доводиться працювати з даними не на рівні «подивитись у звіт GA4», а розуміти логіку CRM, володіти SQL, працювати з Google Sheets і вміти налаштовувати CAPI або server-side трекінг. Це не приємне доповнення до резюме — це базовий інструментарій, без якого складно говорити про ефективність.

Та технічні навички — лише частина картини. Важливіше — вміння «перекладати» дані на мову бізнесу: пояснювати власнику, чому один канал працює, а інший — ні; які кампанії дають прибуток, а які лише спалюють бюджет. Маркетолог має мислити в категоріях LTV, CAC, ROMI, а не тільки візитів і лайків.

Його робота — не запуск кампаній, а участь у воронці, діалог з розробником про трекінг, з продуктовою командою — про поведінку користувача, з фінансистом — про прибуток. У такій ролі data-підхід — не окрема функція, а фундамент усього, що він робить.

Що дійсно надихає (і лякає) у data-маркетингу 2025

Український бізнес змінюється — і це надихає. Навіть невеликі компанії, які ще два роки тому «все рахували на око», сьогодні будують дашборди, рахують LTV і тестують CAPI. Вони вже не ставлять під сумнів важливість даних — вони шукають, як з ними працювати краще.

Але є і тривожні сигнали. Сьогодні AI часто сприймається як чарівна паличка. Бізнес очікує автоматичних відповідей, рекомендацій, рішень. Проте без підготовленої бази (чистих, структурованих даних) навіть найрозумніші алгоритми будуть «гадати». Аналітика — це не про інструмент, а про системне мислення. Пам'ятайте, дані — це не магія. Це дисципліна, яка приносить результат лише тим, хто готовий працювати з нею на постійній основі.