WARC и Supermetrics: маркетинг утонул в данных

Маркетинговая аналитика долго развивалась по принципу чем больше данных, тем лучше. Компании подключали новые источники, собирали все больше сигналов о поведении аудитории, добавляли дашборды и метрики. Исследователи из Supermetrics и Всемирного центра рекламных исследований (WARC) выяснили, что следующий этап развития выглядит противоположным образом: данных стало столько, что они начинают мешать принимать решения.

Данных стало на 230% больше

По результатам опроса 500 маркетологов из США, Великобритании, Германии, Австралии и Сингапура Supermetrics выяснила, что в 2024 году маркетинговые команды использовали на 230% больше данных, чем в 2020-м. В 2025 году объем вырос еще на 9%. При этом способность команд превращать эти данные в решения за те же годы не продемонстрировала сопоставимого роста.

56% маркетологов говорят, что им не хватает времени, чтобы как следует анализировать имеющиеся данные. Еще 32% проверяют отчеты раз в месяц или еще реже.

Supermetrics называет это data overwhelm — перегрузкой данными. В компании отмечают, что избыток информации подталкивает команды к чрезмерному вниманию к отдельным показателям и отдельным каналам вместо понимания общей картины. «Больше данных не дает автоматически больше ответов», — заявляют авторы отчета.

Россия обогнала Запад

В России переизбыток данных обсуждали на Национальном рекламном форуме (НРФ) еще 9 лет назад, в 2017 году. Одной из смысловых доминант форума стала эйфория от использования данных для таргетирования и алгоритмических закупок (programmatic), которые провозглашают «новой нефтью», но качать ее толком еще не умели. «Технологии со временем эволюционируют, становятся все более прогрессивными, но как их именно использовать — это большой вопрос», — заявил на НРФ’2017 технический директор Media Direction Programmatic Александр Папков.

Дашборд не равен пониманию

В маркетинге проблема избытка данных особенно заметна из-за огромного количества легко измеряемых показателей. Просмотры, клики, стоимость контакта, конверсии, коэффициенты вовлеченности и другие показатели можно получить практически в реальном времени. Они удобно собираются на одном экране и позволяют быстро сравнивать кампании. Но простота измерения создает опасную иллюзию: если показатель легко увидеть, его начинают воспринимать как показатель реального результата бизнеса, утверждают эксперты Supermetrics.

Похожую проблему описал WARC: системы маркетинговых измерений за последние два десятилетия слишком сильно сосредоточились на легко измеряемых вроде рентабельности рекламных расходов (ROAS) и коэффициента конверсии. В результате маркетинг рискует оптимизировать не то, что действительно создает долгосрочный рост, а то, что проще всего зафиксировать в отчете. WARC предлагает дополнять традиционную атрибуцию тестами инкрементальности, маркетинговым моделированием и эконометрическим анализом.

Проблема не в том, что цифровые метрики бесполезны. Проблема возникает, когда удобство измерения превращается в критерий значимости, говорят аналитики компании.

Например, рекламная платформа может довольно точно показать, сколько пользователей совершили действие после контакта с рекламой. Но этот показатель сам по себе еще не отвечает на вопрос, произошло ли действие благодаря рекламе или пользователь совершил бы его и без нее. Не отвечает он и на вопрос о влиянии кампании на будущий спрос, бренд или прибыль.

Чем больше таких показателей появляется, тем легче принять подробный отчет за полноценное понимание происходящего.

Главная проблема — между аналитикой и действием

Исследование Supermetrics показывает еще один разрыв — аналитическая способность стоит выше способности действовать на основании анализа. Только 33% маркетологов уверенно говорят, что способны активировать имеющиеся у них данные, тогда как 41% уверены в своих возможностях анализировать их.

Основным препятствием 37% называют отсутствие интеграции между системами аналитики и активации данных. Еще 23% говорят о трудоемкой ручной передаче данных между платформами. 36% считают подключение маркетинговых данных друг к другу направлением, которое сильнее всего нуждается в улучшении.

Показательно, что проблема сохраняется даже на фоне бума ИИ. 80% опрошенных Supermetrics маркетологов испытывают давление, связанное с внедрением ИИ, но только 6% считают, что ИИ уже полностью встроен в их рабочие процессы.

Маркетологи не уверены, что понимают собственную аналитику

По результатам еще одного исследования, которое провели Kantar и Google среди 1 тыс. британских бренд-маркетологов, почти половина (49,4%) из них не удовлетворены аналитикой, доступной для оценки эффективности креатива.

35% маркетинг-директоров признают, что не всегда понимают связь между результатами или анализом кампании и последующими решениями. 33% всей выборки скептически оценивают то, как результаты анализа кампаний используются при определении дальнейшего направления маркетинга.

Авторы отчета отмечают, что возникает разрыв между тремя последовательными задачами маркетинговой аналитики: понять, что произошло; выяснить, почему это произошло; решить, что с этим делать. Первый вопрос современная маркетинговая аналитика решает все лучше. Со вторым и третьим все сложнее.

37% маркетологов не уверены в способности своей компании измерять краткосрочную и долгосрочную эффективность одновременно по разным каналам. Среди маркетинг-директоров этот показатель составляет 44%.

Авторы прямо связывают проблему с объемом данных, стремлением к максимальной точности и постоянно меняющимися алгоритмами. Отрасль столкнулась с ситуацией, когда рост измеримости сам по себе не гарантирует роста понимания, утверждают эксперты. Поэтому следующий этап развития маркетинговой аналитики будет связан уже не с поиском очередной метрики, а с сокращением расстояния между данными и решением.

Авторы:

Алина Губина