Войти
Попробовать бесплатно
Тарифы
Блог
Сервисы
Сквозная аналитика
Выгрузка и загрузка данных из разных систем
Загрузка расходов
Загружайте рекламные расходыв Google Analytics и Яндекс Метрику
Leads
Автоматизация экспорта лидов
из рекламных кабинетов
Аудитории
Автоматизация загрузки аудиторий
в рекламные кабинеты
Data Backup
Миграция данных
из Google BigQuery в ClickHouse
Контакты
Аналитика в real-time: как мгновенные данные повышают эффективность рекламы
10 февраля 2025

Введение

В мире цифрового маркетинга скорость все чаще определяет успех рекламных кампаний. Способность мгновенно реагировать на поведение потребителей становится ключевым преимуществом маркетолога – предпочтения аудитории могут меняться молниеносно, и стратегии порой приходится корректировать «на лету».

Это стало одной из причин роста популярности аналитики в реальном времени — подхода, который позволяет мгновенно получать данные и оперативно на них реагировать.

В этой статье мы покажем, как real-time аналитика помогает в маркетинге и что нужно сделать, чтобы успешно применять ее на практике. Мы также расскажем об инструментах, которые помогут вам использовать real-time данные, чтобы быть на шаг впереди конкурентов.

Что такое аналитика в реальном времени?

Аналитика в реальном времени — это процесс сбора, обработки и анализа данных в момент их поступления. В отличие от традиционного, «пакетного», метода, при котором данные обрабатываются через определенные интервалы, аналитика в реальном времени происходит непрерывно. Оперативная аналитика особенно важна в рекламе, где своевременные решения напрямую влияют на конверсии и вовлеченность аудитории.

Основу real-time аналитики составляют две ключевые технологии: потоковая обработка данных и отслеживание действий пользователей.
1
Технологии потоковой обработки данных (streaming data processing) позволяют анализировать непрерывный поток информации. Например, мгновенно передавать данные о действиях пользователей в аналитические системы.

Популярные платформы, которые используют потоковую обработку данных, — это Яндекс.Метрика и Google Analytics. Благодаря этим инструментам маркетологи могут видеть, как в реальном времени меняется поведение аудитории, и оперативно корректировать рекламные кампании.
2
Технологии отслеживания собирают данные об активности пользователей на ресурсах. Для этого существуют специальные методы, например, пиксели отслеживания (tracking pixels).

Пиксель отслеживания — это небольшой фрагмент кода, который можно разместить на сайте или в рекламном объявлении. Когда пользователь совершает действие (например, кликает по объявлению или заполняет форму), пиксель отправляет данные в аналитическую систему. Подробнее о том, как работают методы сбора данных о пользователях, вы можете прочитать в нашей статье «Как собирать и анализировать данные о посетителях сайта».

Преимущества использования аналитики в реальном времени в рекламе

Рассмотрим ключевые преимущества, которые делают аналитику в реальном времени незаменимой для современного маркетинга.

1. Мгновенная реакция на поведение потребителей

Как мы уже отмечали, главное преимущество аналитики в реальном времени — это возможность немедленно реагировать на изменения в поведении аудитории. Например, если интернет-магазин зафиксировал резкий рост посещаемости страницы определенного товара, можно оперативно запустить промо-акцию, чтобы монетизировать повышенный интерес покупателей.

2. Оптимизация кампаний на основе актуальных данных

Другое преимущество real-time аналитики — это возможность улучшать рекламные кампании на основе свежих данных. Например, результаты тестирования рекламных креативов, доступные в режиме реального времени, позволят перенаправить бюджет на наиболее эффективный вариант.

3. Улучшение таргетинга и повышение конверсии

Качественный таргетинг имеет решающее значение для роста конверсии. К примеру, своевременно определив пользователей, которые положили товар в корзину, но не оформили заказ, вы можете отправить им персонализированные предложения, скидки или напоминание о товаре.

4. Улучшение персонализации и пользовательского опыта

Real-time аналитика позволяет адаптировать рекламные сообщения к текущим интересам пользователей, а значит, улучшает персонализацию. Например, если посетитель просматривал определенную категорию товаров, а затем увидел другие предложения, которые соответствуют его запросам, это не только повысит вероятность конверсии, но и улучшить опыт взаимодействия с брендом. О том, как успешно применять персонализацию в маркетинге, вы можете прочитать в нашем материале «Инновационные подходы к персонализации рекламы в 2024/2025 году».

5. Прогнозирование трендов

Real-time аналитика позволяет не только реагировать на изменения, но и предугадывать тренды. Так, анализируя данные в режиме реального времени, вы можете заметить, что интерес к определенной категории товаров растет. Это позволит заранее подготовить рекламные материалы, чтобы захватить внимание аудитории в подходящий момент.

Как мгновенные данные влияют на эффективность рекламы

Традиционные методы маркетинга полагаются на анализ информации через определенные интервалы времени. Отложенный анализ результатов зачастую приводит к упущенным возможностям, особенно в случаях, когда конкуренты реагируют на изменения рынка быстрее.

Влияние данных в реальном времени на эффективность рекламы хорошо видно на примере успешных кампаний – real-time аналитика позволяет им оставаться гибкими, снижать затраты на неэффективные каналы продвижения и повышать конверсию.
Давайте рассмотрим несколько примеров, которые показывают, как real-time данные повышают эффективность рекламы успешных компаний.

Ozon: ретаргетинг на основе реальных данных

Ozon использует real-time аналитику для улучшения ретаргетинговых кампаний. Отслеживая поведение пользователей в реальном времени, маркетологи Ozon могут идентифицировать клиентов, которые оставили корзину, и повторно обратиться к ним с персонализированными предложениями или напоминаниями. Такой подход заметно увеличил для Ozon показатели возврата пользователей и улучшил конверсии.

Сбербанк: персонализация на основе интересов

Сбербанк активно использует аналитические данные для персонализации своих маркетинговых сообщений. Так, согласно материалу CIO Россия, банк применяет психометрию для своевременной адаптации рекламных кампаний под интересы клиентов. Анализируя real-time данные о поведении пользователей, команда Сбера оперативно меняет акценты в рекламе и повышать вовлеченность клиентов.

Amazon: Динамическое ценообразование

Amazon непрерывно отслеживает рыночные тренды, чтобы мгновенно корректировать цены на свои товары. Например, во время крупных распродаж алгоритмы Amazon анализируют цены конкурентов и автоматически устанавливают более выгодные предложения. Такой подход к ценообразованию – один из факторов, который помогает Amazon сохранять лидирующую позицию на рынке.

Технологические аспекты и инструменты для работы с данными в реальном времени

Для маркетологов, которые работают с real-time данными, правильный выбор инструментов — залог успеха. Рассмотрим несколько эффективных инструментов, которые помогают выстроить работу с данными в реальном времени:

Обзор популярных инструментов для работы с real-time данными

Яндекс.Метрика
В базовой версии Яндекс.Метрики нет отдельного real-time функционала, аналогичного Google Analytics. Однако, по словам представителей Яндекс, отчеты Метрики очень приближены к real-time, а задержки обычно составляют от 30 секунд до 3 минут. Среди наиболее ценных функций отслеживания пользовательского с минимальной задержкой можно назвать:
  • Вебвизор: Эта функция записывает действия пользователей на сайте и позволяет анализировать их поведение почти в реальном времени.
Пример записи сессии из Вебвизора в Яндекс Метрике
  • Карты кликов и скроллинга: Функционал, который показывает, какие элементы страницы привлекают внимание пользователей и до какого места они прокручивают страницу.
Яндекс.Метрика Про
Яндекс Метрика Про – это платный сервис, который расширяет возможности стандартной Яндекс Метрики. В частности, в пакет Метрика Про входит выгрузка неагрегированных данных в режиме реального времени в Clickhouse-кластер, размещенный в Yandex Cloud.

Метрика Про особенно актуальна для крупного бизнеса, который работает с большим объемом данных. Так, возможность выгружать сырые данные в Yandex Cloud в real-time режиме уже используют Газпромбанк, Raiffeisen и МТС.
Google Analytics
Пример отображения интерактивной карты в Google Analytics 4
Также в real-time отчете Google Analytics есть функция «Моментальный снимок» (User Snapshot). Она показывает активность одного случайного посетителя в данный момент и может быть полезна для детального анализа взаимодействия пользователя с ресурсом. Данные, которые отображает User Snapshot, включают:

Данные о пользователе:
  • Устройство.
  • Версия приложения (если это мобильное приложение).
  • Геолокация.
Ключевые события: например, просмотр страницы, добавление товара в корзину, клик по кнопке. Эти события выделены кружками на таймлайне, и при нажатии на них можно увидеть дополнительные параметры.
Пример отчета «Моментальный снимок» (User Snapshot) в Google Analytics 4
Несмотря на ограниченные возможности, real-time отчеты Google Analytics могут помочь оценить вовлеченность пользователей прямо в момент активности – например, наблюдать за ходом запущенных рекламных акций.
Calltouch
Calltouch – это сервис сквозной аналитики и коллтрекинга, который помогает оценивать эффективность рекламных каналов и отслеживать звонки клиентов. Платформа предоставляет функционал для анализа пользовательского поведения в реальном времени и дает маркетологам возможность моментально определять, какие объявления или каналы приводят к звонкам. Данные о звонках, конверсиях и расходах на рекламу также синхронизируются в real-time.
Looker Studio
Сам по себе Looker Studio не обрабатывает данные в реальном времени — он только визуализирует информацию из подключенных источников. По умолчанию Looker Studio обновляет данные каждые 12 часов, однако вы можете настроить более частое обновление с помощью сторонних расширений. Например, расширение Looker Studio Auto Refresh позволяет установить интервал обновления от 10 секунд.
Чтобы настроить дашборд Looker Studio оперативного обновления данных:

  • Выберите источник данных, который поддерживает real-time обновления.

  • Настройте частоту обновления. Стоит учитывать, что данные в Looker Studio будут обновляться с небольшой задержкой, поскольку они передаются через API, который не гарантирует мгновенное обновление.

  • Добавьте визуальные индикаторы и оповещения. Например, если трафик резко упал или вырос, можно автоматически выделять это цветом или подключить оповещения о ключевых событиях. Подробнее о том, как работать с оповещениями в Looker, вы можете прочитать в официальной документации Google.
Таким образом, комбинируя возможности автоматического обновления данных и оповещений в Looker Studio, вы сможете получать информацию с минимальной задержкой и принимать оперативные решения по оптимизации рекламных кампаний.

Варианты использования инструментов для работы с real-time данными

Аналитика в реальном времени предлагает маркетологам множество способов оперативно адаптировать рекламные стратегии. Вот несколько практических сценариев применения real-time данных в маркетинге:

  • Оптимизация ставок и бюджета: Real-time аналитика особенна актуальна при запуске новых продуктов или крупных рекламных кампаний. С ее помощью маркетолог может моментально перераспределить бюджет, отключить неэффективные объявления или повысить ставки для успешных ключевых слов.

  • Оптимизация рекламных креативов на основе анализа конверсий: С помощью актуальных данных о том, как пользователи выполняют целевые действия, маркетологи могут вовремя корректировать рекламные креативы, посадочные страницы или сегменты аудитории.

  • Быстрая обратная связь в A/B-тестах: Аналитика в реальном времени поможет быстро определить, какое из тестируемых решений (баннер, заголовок, кнопка CTA) показывает лучшие результаты.

  • Проверка UTM-меток и рекламных кампаний: Real-time отчеты помогают убедиться, что рекламные кампании работают корректно и трафик поступает из ожидаемых источников, а UTM-метки передают данные без искажений.

  • Выявление и устранение технических проблем: Если сайт или приложение начинает давать сбои (например, происходит резкое увеличение показателя отказов), real-time данные помогают быстро выявить и устранить проблему.

Безопасность и конфиденциальность данных

При использовании надежных аналитических сервисов компаниям, как правило, не нужно самостоятельно решать вопросы хранения и анонимизации данных — эти процессы автоматически обрабатываются платформами. Например, Яндекс Метрика и Google Analytics применяют механизмы анонимизации, безопасного хранения информации и соблюдают требования регуляторов. Однако ответственность за корректное использование данных и информирование пользователей всегда остается на стороне бизнеса.

Вот что следует учитывать для соблюдения требований безопасности при использовании пользовательской информации:

  • Четко информировать пользователей о сборе данных. На вашем ресурсе должны быть опубликованы доступные и понятные правила обработки персональной информации, а также политика конфиденциальности.

  • Предоставлять пользователям возможность отказа от сбора данных. Пользователи должны иметь опцию управлять cookie-файлами или отключать персонализированный сбор данных.

  • Применять методы сбора данных, которые подразумевают явное согласие пользователя. На фоне прекращения поддержки браузерами сторонних куки все больше компаний внедряют альтернативные способы сбора данных, например, first-party cookies.

  • Контролировать доступ к данным внутри компании. Даже если данные защищены сервисами, внутри компании они должны быть доступны только тем сотрудникам, которым это действительно необходимо.

Подробнее об актуальных правилах конфиденциальности и о том, как к ним адаптироваться, вы можете прочитать в статье Garpun «Отказ от third-party cookies: что делать бизнесу и маркетологам».

Практические рекомендации для внедрения real-time аналитики

Чтобы эффективно использовать real-time аналитику в рекламе, бизнесу нужен четкий план действий – важно грамотно подойти к выбору инструментов, организации процессов и обучению команды.

1. Определите ключевые задачи и метрики

Первый шаг — определить цели использования real-time данных. Прежде чем внедрять аналитику в реальном времени, важно понять, какие показатели вы хотите отслеживать.

Это могут быть:
  • Конверсии (заполненные формы, покупки, звонки);
  • Показатели вовлеченности (время на сайте, клики по CTA-кнопкам, показатель отказов);
  • Метрики эффективности рекламных кампаний (стоимость клика, CTR, трафик по UTM-меткам);
  • Технические метрики (задержки загрузки страниц).

Ясное понимание ваших целей поможет избежать перегруженности данными и сфокусироваться на действительно важных метриках.

2. Выберите подходящие инструменты

Инструменты real-time аналитики различаются по возможностям и уровням детализации данных. Выбор зависит от ваших задач:
  • Яндекс.Метрика — детальное изучение поведения пользователей на сайте (карты кликов и скроллов, вебвизор)
  • Google Analytics 4 — real-time анализ трафика, популярных страниц и ключевых событий.
  • Calltouch — оперативный анализ звонков и эффективности рекламных кампаний.
  • Looker Studio — создание интерактивных дашбордов для визуализации актуальных данных.

Комбинируя эти инструменты, можно получить наиболее полную картину происходящего.

3. Настройте интеграции и автоматизацию

Real-time данные эффективны только в том случае, если с ними удобно работать. Для того, чтобы минимизировать рутинные процессы:
  • Настройте автоматическую передачу данных между сервисами (например, интеграции с CRM-системами).
  • Используйте дашборды для визуализации данных без использования ручного обновления.
  • Подключите оповещения, например, автоматические уведомления при аномалиях (резком снижении конверсии, увеличении показателя отказов, и т.д.)

Garpun предлагает множество коннекторов и инструментов для интеграции между различными сервисами (CRM, рекламные системы, платформы аналитики), а также позволяет автоматически собирать данные из разных источников в едином хранилище. Подробнее об интеграции данных с помощью Garpun можно узнать на странице Garpun Сквозная аналитика.

4. Обучите команду и адаптируйте процессы

Работа с real-time аналитикой требует навыков быстрой интерпретации данных и принятия решений. Для эффективного использования аналитики в реальном времени:
  • Обучите команду основам работы с аналитическими инструментами.
  • Разработайте регламенты для оперативного реагирования на данные.
  • Назначьте ответственных за мониторинг real-time показателей.

Заключение: как real-time аналитика меняет подход к рекламе

В современном маркетинге недостаточно просто качественно планировать рекламные кампании – важно также оперативно реагировать на изменения в поведении пользователей и добиваться более высокой эффективности маркетинга на каждом этапе.

Компании, внедряющие real-time аналитику, получают конкурентное преимущество за счет более точного таргетинга, персонализации рекламных сообщений и сокращения затрат на неэффективные каналы. Грамотное сочетание современных инструментов работы с данными позволяет выстроить качественную аналитику в реальном времени, а такие сервисы, как Garpun, помогают автоматизировать этот процесс.

Начните использовать возможности real-time аналитики, чтобы вывести свои рекламные стратегии на новый уровень!
    Все статьи