Cloud Marketing и AI-аналитика: как бизнес оптимизирует рекламу благодаря данным

Последние несколько лет я искал ответ на вопрос, куда движется digital-аналитика. Он не дает покоя многим руководителям — ведь от него зависит формирование команды, приоритеты в навыках и выбор рабочих инструментов.

В статье рассмотрю трансформацию аналитики в ответ на изменения в технологиях, сервисах и рынке. Покажу, как бизнес адаптируется к новым требованиям, повышает эффективность благодаря данным и внедряет решения, которые еще вчера казались футуристическими. Приведу кейсы с использованием Google Cloud, AI, BigQuery, GA4.

Материал создан  по митапу Александра Конивненко, Head of Web Analytics Department в Netpeak Ukraine.

Что такое Cloud Marketing

Это стратегия, основанная на использовании облачных технологий для сбора, обработки, хранения и активации маркетинговых показателей. Она охватывает весь цикл взаимодействия с аудиторией — от получения сигналов до создания персонализированных кампаний в реальном времени.

Такой подход позволяет централизовать данные из разных источников (веб, мобильные приложения, CRM, рекламные кабинеты), объединять их в облачных хранилищах (например, Google BigQuery). Также анализировать с помощью Machine Learning (ML)/AI, а затем передавать аудитории и сигналы обратно в рекламные системы.
Cloud Marketing помогает:

• сократить время на аналитику;

• лучше понимать клиента благодаря интегрированным данным;

• автоматизировать процессы оптимизации кампаний;

• повысить рентабельность инвестиций в рекламу;

• адаптироваться к новым вызовам конфиденциальности и отсутствию third-party cookies.

Почему digital-аналитика — не только о показателях 

Интересно, что о таких платформах, как Google Cloud или BigQuery, многие уже слышали, но лишь немногие бизнесы действительно понимают их суть и те возможности, которые они открывают.

Данные сами по себе ничего не меняют. Их нужно превратить в инсайты, а инсайты — в решения. Здесь и начинаются вызовы. Бизнесу часто не хватает:

• четкой архитектуры данных;

• удобных интерфейсов для работы с информацией;

• аналитической культуры в команде;

• прозрачных процессов принятия решений на основе цифр.

Эти барьеры замедляют развитие, снижают эффективность и мешают масштабированию. Именно поэтому аналитика должна рассматриваться как стратегическая функция, а не сводиться к обслуживанию отчетов.

Digital-аналитика сегодня: вызовы и возможности 

Аналитика в 2025 году — не только счетчик на сайте. Есть веб, мобильные приложения, Smart TV, IoT — данные поступают отовсюду.

Добавьте к этому различные сценарии поведения, взаимодействия офлайн, звонки, ограничения GDPR и отсутствие cookies — и становится очевидно, почему данных для точного анализа не хватает. Это усложняет digital-маркетинг: алгоритмы работают менее эффективно, атрибуция нечеткая, а на формирование отчетов уходит больше времени.

Еще один вызов — изменения в политике конфиденциальности: пользователи не всегда соглашаются на трекинг, что снижает объем показателей и сигналов для рекламных систем. Алгоритмы недополучают информацию, аналитика становится неполной, а эффективность кампаний падает.

Бизнесу важно компенсировать эти потери first-party- данными, собираемыми непосредственно компанией, и наладить более тесное взаимодействие между командами аналитики и маркетинга.

Но в то же время появляется мощный союзник — искусственный интеллект, который:

• пишет SQL-запросы и автоматизирует код;

• формирует гипотезы об изменениях в трафике;

• ускоряет время до аналитического вывода (time-to-insight) для бизнеса;

• генерирует отчеты и объяснения в plain language;

• работает в паре с аналитиком как «ассистент – исследователь».

Это не будущее — это настоящее. И именно поэтому компаниям важно как можно быстрее структурировать данные, чтобы быть готовыми к AI-оптимизации маркетинга.

Как меняются инструменты Google 

Сервисы перестраиваются с учетом новых реалий:

• GA4 — не только аналитика сайта, но и источник событий, которые можно отправлять в BigQuery, Google Ads или Looker;

• Consent Mode v2 (механизм Google для сбора данных с учетом согласия пользователя и требований конфиденциальности) позволяет компенсировать потери смоделированными данными в случае отказа посетителя от трекинга, но с учетом ограничений конфиденциальности;

• Google Ads все активнее использует ML (machine learning — машинное обучение) и модели на основе first-party данных;

• BigQuery становится центральным хабом для хранения показателей, отчетности, построения сегментов, передачи аудиторий и сигналов обратно в рекламные платформы.

Весь стек Google движется в сторону сквозных систем: от сбора до активации. И именно поэтому важно строить такую архитектуру данных, которая помогает масштабироваться и адаптироваться к изменениям.

По собственному опыту могу сказать: самый большой прорыв происходит там, где бизнес доверяет аналитике.

Например, один из украинских eCommerce-проектов после внедрения сквозной аналитики на базе BigQuery получил возможность:

• посчитать ROMI с учетом LTV (customer Lifetime Value, пожизненная ценность клиента);

• автоматически останавливать кампании, которые не окупаются;

• запускать ML-модели для предиктивной сегментации;

• передавать сегменты в Google Ads через Conversion for Leads.

Digital Maturity Framework: куда движется бизнес и почему это важно

Чтобы понять, где вы сейчас и как адаптироваться к новой реальности, стоит обратиться к фреймворку цифровой зрелости — концепции, разработанной Boston Consulting Group. Если коротко, Digital Maturity — это насколько бизнес способен достигать своих целей с помощью цифровых решений.

В своем исследовании BCG проанализировали, насколько глубоко компании внедряют диджитал в процессы — особенно в работе с данными: от базового уровня до персонализированных автоматизированных кампаний на основе интегрированных данных.

Самое интересное, что исследование показало четкую корреляцию между уровнем цифровой зрелости и ростом доли рынка и доходов. Компании с более высоким уровнем зрелости демонстрируют рост доли рынка на 40% чаще, чем менее зрелые. А также экономили на бюджете — до 29% экономии без потери рекламной эффективности.

Модель BCG выделяет четыре уровня развития компаний по глубине использования digital-технологий:

• nascent;

• emerging; 

• connected;

• multi-moment. 

Как понять, на каком уровне находится ваш бизнес

Кратко объясню каждый уровень.

1. Nascent — компании только начинают использовать базовые digital-инструменты без интеграции между ними.
   
   На начальном уровне у вас есть страница, например, в Instagram, и вы ведете на нее трафик через Facebook Ads. Никаких интеграций, никаких CRM, только базовый набор инструментов «из коробки».

2. Emerging — есть интеграции типа связи GA4 с Google Ads или загрузки расходов из Facebook в Google Analytics.
   
   Например, вы интегрируете Google Ads с Google Analytics. Это позволяет вам получать расширенную отчетность, понимать путь пользователя, частично автоматизировать обучение рекламных алгоритмов.

3. Connected — все данные агрегированы в одном месте (например, BigQuery), есть сквозная аналитика (end-to-end measurement), отчеты, кастомные атрибуции.
   
   На этом уровне вы уже объединяете информацию из CRM, аналитики, рекламных кабинетов. Построена сквозная аналитика, появляется понимание 360° по пользователю — то есть комплексное видение всего взаимодействия с бизнесом на всех этапах, от первого контакта до покупки и повторных действий.

4. Multi-Moment — компания использует аналитику не только для отчетности, но и для автоматизации активации (реализации маркетинговых действий — рекламы, рассылок, PR и т. д.) и персонализации на основе инсайтов.
   
   Вы не просто собираете и анализируете данные, но и в автоматическом режиме используете результаты анализов для оптимизации ваших рекламных активностей: персонализации, сегментации, оптимизации ставок, динамического ремаркетинга. Система работает в реальном времени и сама адаптируется к поведению пользователей.

Кейс применения сквозной аналитики

Один из самых типичных сценариев, которые мы реализуем в агентстве Netpeak — это сбор данных из трех ключевых источников: Google Analytics, рекламные кабинеты (например, Meta, Google Ads) и CRM-система клиента.

Эти данные объединяются в облачной базе Google BigQuery, ежедневно обновляются и сопоставляются по ID транзакций или пользователей. После этого мы визуализируем результаты в Power BI или Looker Studio.

Что получает бизнес

Готовую дашборд-систему, которая ежедневно обновляется автоматически и дает понятную картину: какие каналы приносят результат, какова их рентабельность, где потенциально сливаются бюджеты. Пользователь открывает отчет — и видит правдивые данные на основе реальных транзакций, а не просто событий в вебе.

После настройки поддерживать такую систему совсем не сложно. Но важно понимать: это не разовая история. End-to-end аналитика — как живой организм. Нужно следить, чтобы скрипты работали, адаптировать их под новые потребности бизнеса, тестировать гипотезы. Но результат того стоит.

Как AI помогает в аналитике и маркетинге

Одно из самых заметных направлений — это автоматизация рекламных кампаний. Для некоторых наших партнёров мы разработали систему, которая автоматически собирает данные, оценивает эффективность и управляет кампаниями — корректирует ставки и бюджеты, а также приостанавливает неэффективные связки.

Это работает. Но нужно иметь качественную структуру данных под капотом. Без нее никакая автоматизация не будет эффективной. Мы строим всю систему на базе Google Cloud, где храним и обрабатываем данные. Далее пишем код, который автоматически определяет закономерности и реагирует.

Плюсы такого подхода для бизнеса:

• минимизация человеческого фактора;

• более быстрая реакция на изменение показателей;

• стабильная экономия бюджета. 

В Netpeak Ukraine есть кейсы по повышению рентабельности рекламы партнеров на 20–30% благодаря ежедневной автоматической оптимизации ставок на основе фактических продаж из CRM.

Цифровая зрелость — это путь с широкими возможностями: интеграция с BigQuery стала бесплатной, сервисы Google Cloud масштабируются автоматически, а алгоритмы AI готовы работать на ваш бизнес. Стоимость внедрения в большинстве случаев ниже, чем у готовых CDP или SaaS-аналитики, особенно для малого и среднего бизнеса. Но нужны команда, процессы и стратегия. И лучше всего — начать уже сегодня.

Рекомендации, что делать прямо сейчас

1. Создайте аккаунт в Google Cloud. Вы не платите, пока не используете ресурсы.

2. Настройте экспорт из GA4 в BigQuery. Данные накапливаются только с момента подключения.

3. Работайте вместе: аналитика + маркетинг. Команды должны взаимодействовать, слаженно строить стратегию.

4. Привлекайте специалистов. Для работы с SQL, API, моделями атрибуции нужна экспертиза.

5. Оцените уровень развития. Пройдите опрос по Digital Maturity Framework  и получите конкретные подсказки, в каком направлении двигаться.

Выводы 

1. Digital-аналитика перестала быть просто инструментом отчетности — сегодня она формирует архитектуру принятия решений в бизнесе.

2. Интеграция Google Cloud, BigQuery, GA4 и AI позволяет сократить время до инсайта, автоматизировать оптимизацию и повысить ROMI.

3. В условиях потери third-party cookies и ограничений приватности именно first-party data и сквозная аналитика становятся основой эффективного маркетинга.

4. Digital Maturity Framework дает четкое понимание, на каком этапе развития находится компания и что мешает масштабированию.

5. Создание единого хаба показателей, объединение с CRM и использование AI-решений — не тренд, а новый стандарт работы с данными.

6. Чтобы использовать эти возможности, достаточно сделать первые шаги: настроить экспорт из GA4, оценить текущий уровень зрелости, привлечь техническую экспертизу.