Маркетинговая аналитика – это мощный инструмент, который помогает бизнесу принимать обоснованные решения. Она позволяет понять, какие маркетинговые активности работают, а какие нет, кто ваши клиенты и чего они хотят.

Раньше маркетологи тратили часы на сбор данных, их форматирование и анализ. Сегодня на сцену выходят ETL-инструменты и искусственный интеллект (AI), которые делают эту работу за вас – причем гораздо быстрее и эффективнее.

В этой статье мы подробно разберем как ETL-автоматизация и AI влияют на будущее маркетинговой аналитики и рассмотрим конкретные примеры внедрения этих технологий в бизнес-процессы.

Представьте, что вы глава маркетинга в среднестатической организации. Объёмы данных, с которыми вам нужно работать, растут с каждым днём: социальные сети, рекламные платформы, CRM-системы, веб-аналитика, маркетплейсы…
Раньше маркетологи могли обойтись Excel и простыми отчётами. Но это занимало много времени, и к тому же обработка информации вручную всегда была сопряжена с ошибками.

Сегодня отчетов в Excel уже недостаточно. Чаще всего маркетологи сталкиваются с большими массивами данных (Big Data), и вручную обработать всю необходимую информацию просто невозможно.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, нужно агрегировать данные, быстро их анализировать, находить скрытые закономерности и принимать решения на основе актуальной информации.

ETL-инструменты подразумевают автоматизацию обработки данных, которая исключает фактор человеческой ошибки и значительно ускоряет работу с информацией. Вот как это работает:

1. Extract (извлечение): данные собираются из разных источников: Google Analytics, Яндекс Метрика, рекламных платформ, CRM-систем и других.
2. Transform (преобразование): данные очищаются, структурируются и готовятся к анализу.
3. Load (загрузка): данные отправляются в хранилище, где их можно анализировать.

ETL можно представить как автоматизированный конвейер, который собирает данные из самых разных источников, очищает их, преобразует и загружает в удобный для анализа формат. Благодаря автоматизации вы можете пользоваться рядом преимуществ:

• повышение эффективности обработки данных и значительная экономия времени
• отсутствие ошибок ручной обработки
• интеграция данных различных форматов из самых разных источников
• масштабирование работы с данными и возможность обработки Big Data
• улучшение точности данных и возможность проводить более глубокий анализ

Если вы хотите изучить ETL-процессы подробнее, мы рекомендуем нашу статью «Что такое ETL и как автоматизация помогает маркетологам и аналитикам данных?»

Если ETL – это конвейер данных, то искусственный интеллект – это аналитик, который анализирует данные и выводит инсайты. AI использует данные, собираемые ETL-системой, и делает вашу аналитику не просто быстрой, но и умной.

Прежде чем углубляться в детали, давайте проясним разницу между AI и другим термином, который часто употребляется в контексте аналитики – машинное обучение (ML).

Искусственный интеллект (ИИ, AI) – это общее понятие, которое описывает способность компьютера выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Например, распознавание речи, анализ текста или принятие решений.

Машинное обучение (machine learning, ML) – это одно из направлений искусственного интеллекта, в котором алгоритмы автоматически выявляют зависимости и паттерны в данных, чтобы решать различные задачи: прогнозирование, классификацию, сегментацию, выявление аномалий и др. В отличие от традиционного программирования, где каждое правило задается вручную, ML-модель оптимизирует свои параметры на основе обучающих данных, минимизируя ошибку и улучшая точность. При этом ML – не единственный подход в AI, а лишь один из наиболее распространённых методов его реализации.

Вы также можете встретить такое понятие как глубокое обучение (deep learning, DL). Это разновидность ML и его главной отличительной особенностью является то, что такие модели способны автоматически извлекать инсайты из «сырых» данных. В классических ML-подходах часто требуется предварительная обработка и ручной отбор признаков. DL способен справляться с этим этапом самостоятельно, особенно при работе с большими объёмами неструктурированной информации.

Если вы хотите оставаться конкурентоспособным, вам нужно использовать данные максимально эффективно. AI и ML позволяют:

• Быстрее анализировать данные.
• Находить скрытые закономерности, выявлять тренды, составлять прогнозы.
• Автоматизировать принятие решений на основе данных.

Если вы не используете AI, то вы уже отстаете от рынка. Согласно опросу Instapage, 95.8% маркетологов используют искусственный интеллект. Причем 16% уже просто не могут представить свою работу без AI, а для 55% он прочно вошел в повседневные задачи.

ETL-процессы сами по себе представляют большой шаг вперед в направлении автоматизации маркетинговой аналитики, но в некоторых случаях их внедрение все еще требует много усилий. AI делает ETL-процессы более быстрыми, умными и автономными, например, помогая автоматизировать очистку, выявлять ошибки и работать с неструктурированными данными.

Синергия AI и ETL-инструментов позволяет бизнесу быстро обрабатывать информацию, получать полезные инсайты и строить прогнозы.

Раньше извлечение данных из разных источников (социальные сети, CRM, рекламные платформы) требовало ручной настройки. Теперь AI может делать это автоматически:

• Автоматическое подключение к источникам: AI определяет, откуда поступают данные, и подключается к новым источникам без участия человека.
• Фильтрация ненужных данных: AI анализирует, какие данные действительно важны, а какие можно игнорировать, что снижает нагрузку на систему.
• Работа с неструктурированными данными: AI может извлекать полезную информацию из текстов, изображений, видео и аудио, что раньше было сложно или невозможно.

Автоматическая очистка: AI находит и исправляет ошибки, дубликаты и пропущенные значения.

Искусственный интеллект не только обрабатывает данные, но и помогает оптимизировать маркетинговые кампании:

• Автоматическая оптимизация бюджетов: AI анализирует эффективность рекламных каналов в реальном времени и перенаправляет бюджет на те, которые приносят больше конверсий в режиме реального времени. Например, если реклама «ВКонтакте» показывает лучшие результаты, чем контекстная реклама в Яндекс, AI увеличивает расходы на «ВКонтакте».
• Динамическое ценообразование: AI анализирует спрос, конкуренцию и поведение клиентов, чтобы автоматически корректировать цены на товары или услуги. Это помогает максимизировать прибыль.
• Сегментация аудитории: AI автоматически определяет целевые группы на основе данных о поведении и предпочтениях.
• Персонализация контента: AI создаёт индивидуальные предложения для каждого клиента на основе его поведения и предпочтений. Например, если клиент часто просматривает товары из определённой категории, AI предлагает ему похожие продукты.
• Анализ эффективности креативов: AI может оценить, какие рекламные баннеры, тексты или видео лучше всего работают, и предлагает использовать их в будущих кампаниях.
• Анализ тональности: AI может анализировать отзывы и комментарии, чтобы понять, что думают клиенты о вашем бренде.

Одним из самых мощных преимуществ AI в маркетинговой аналитике является предиктивная аналитика. Вот как она помогает бизнесу:

• Прогнозирование спроса: AI анализирует исторические данные и предсказывает, какие товары будут пользоваться спросом в будущем. Это помогает лучше планировать запасы и избегать излишков или дефицита.
• Прогнозирование конверсий: AI предсказывает, какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат покупку. Это позволяет сосредоточить усилия на самых перспективных клиентах.
• Прогнозирование оттока клиентов: AI выявляет клиентов, которые могут уйти к конкурентам, и предлагает меры для их удержания. Например, это может быть персонализированная скидка или специальное предложение.
• Прогнозирование трендов: AI анализирует данные из соцсетей, поисковых запросов и других источников, чтобы выявить новые тренды. Это помогает бизнесу быть на шаг впереди конкурентов.

Опрос Instapage отмечает, что на сегодняшний день маркетологи находят AI наиболее полезным для:

• оптимизации маркетинговых каналов (24%)
• персонализации кампаний (21,6%)
• предиктивной аналитики покупательского поведения и трендов (16,4%)

Розничная сеть «Магнит» активно внедряет проекты с использованием Big Data и машинного обучения. Например, у них есть собственная система анализа промоакций. Она учитывает множество параметров, чтобы точно рассчитать, сколько товаров нужно продавать в магазинах со скидками. Это помогает избежать потерь или недостатка продукции на полках. После внедрения AI точность прогнозов выросла на 2,4%, что выше среднего показателя в отрасли.

Кроме того, «Магнит» использует машинное обучение для оценки эффективности прошлых промоакций. Результаты этого анализа помогают проводить все более успешные кампании.

Также компания использует аналитику для улучшения доступности товаров в магазинах. В 2021 году «Магнит» внедрил систему анализа наличия товаров на полках (On-Shelf Availability). Data-центр компании в режиме онлайн анализирует продажи и отправляет уведомления сотрудникам, если нужно пополнить полки или правильно выставить товары. Благодаря этой системе продажи стали более эффективными.

Директор по цифровым технологиям «Магнита» Юрий Мисник комментирует: «Эффективное применение искусственного интеллекта и экспертиза в работе с большими данными – ключевые компетенции для нашей компании. Они позволят оставаться лидерами рынка, создавать лучший клиентский опыт и формировать уникальные покупательские предложения. За счет эффективного использования Big Data и AI для решения самых разных коммерческих задач мы сможем найти дополнительные точки роста бизнеса. Мы намерены ускорить внедрение этих инструментов, тем более что их запуск происходит внутри компании на базе нашей инфраструктуры».

Сеть магазинов «Детский мир» внедрил инструмент Smart Placement Ads от Retail Rocket Group для своего интернет-магазина. С его помощью можно сегментировать аудиторию и предсказывать спрос с использованием Big Data и машинного обучения.

Теперь бренды, работающие с «Детским миром», могут показывать рекламу тем пользователям, которые с высокой вероятностью купят товар. Алгоритм собирает данные о поведении пользователей: просмотры товаров, переходы на страницы и добавления в корзину. Система анализирует эти данные в реальном времени, обновляет сегменты аудитории и создает портреты пользователей с прогнозами спроса. Это позволяет показывать актуальную рекламу в нужный момент.

Также используется поведенческий таргетинг через более 30 форматов рекламы, включая динамические баннеры и видео. ML учитывает время показа рекламы и этап покупательского пути пользователя – это увеличивает шансы на конверсию.

В результате, посетители интернет-магазина получают привлекательные предложения. По информации «Детского мира», возврат на инвестиции (ROMI) достиг нескольких сотен процентов и в среднем увеличился в три раза:

В ближайшие годы AI и ETL станут неотъемлемой частью маркетинговой аналитики. Дальнейшая интеграция этих технологий приведет к полному переходу от ручного анализа данных к автоматическим и предсказательным моделям.

Ручной анализ данных уйдёт в прошлое. AI и ETL возьмут на себя все рутинные задачи. Это позволит специалистам сосредоточиться на стратегии и креативе, а не на обработке данных.

• Автоматический сбор данных: AI будет самостоятельно подключаться к новым источникам данных (соцсети, CRM, рекламные платформы) и извлекать информацию без участия человека.
• Автоматическая очистка и преобразование: ETL-инструменты, усиленные AI, будут находить и исправлять ошибки, дубликаты и пропущенные значения.

Автоматическая отчётность: AI будет генерировать отчёты в реальном времени, освобождая маркетологов от рутинной работы.

AI сделает аналитику не только ретроспективной, но и предсказательной. Это поможет бизнесу быть на шаг впереди конкурентов и принимать решения на основе данных, а не интуиции. Вот как это будет работать:

• Прогнозирование спроса: AI будет анализировать исторические данные, сезонность, тренды и внешние факторы (например, погоду или экономическую ситуацию), чтобы предсказать, какие товары будут пользоваться спросом.
• Прогнозирование поведения клиентов: AI сможет предсказать, кто из клиентов с наибольшей вероятностью совершит покупку, а кто может уйти к конкурентам.

Прогнозирование эффективности кампаний: AI будет анализировать прошлые кампании и предсказывать, какие стратегии сработают лучше всего в будущем.

AI сделает персонализацию не просто трендом, а стандартом в маркетинге. Это не только увеличит продажи, но и улучшит клиентский опыт, сделав его более комфортным и персонализированным.

• Индивидуальные предложения: AI будет анализировать поведение, предпочтения и историю покупок каждого клиента, чтобы предлагать ему именно те товары или услуги, которые ему интересны.
• Динамический контент: рекламные баннеры, email-рассылки и push-уведомления будут адаптироваться под каждого пользователя в реальном времени. Например, если клиент часто просматривает товары из определённой категории, AI покажет ему рекламу именно этих товаров.
• Персонализированные скидки: AI будет предлагать скидки и акции, которые максимально соответствуют интересам клиента, повышая вероятность покупки.

Синергия AI и ETL-процессов помогут бизнесам снижать затраты, ускорят принятие решений и дадут ощутимое конкурентное преимущество.

Мы предлагаем готовые решения, которые позволят вам эффективно использовать AI и автоматизацию ETL. Мы помогаем:

• Автоматизировать сбор и обработку данных.
• Внедрить AI для прогнозирования и оптимизации кампаний.
• Создать персонализированные маркетинговые стратегии.

Не ждите будущего — начните использовать AI и ETL уже сегодня. Свяжитесь с нашей командой, чтобы узнать больше: sales@garpun.com.