Cloud Marketing та AI-аналітика: як бізнес оптимізує рекламу завдяки даним

Останні кілька років я шукав відповідь на питання, куди рухається digital-аналітика. Воно не дає спокою багатьом керівникам — адже від нього залежить формування команди, пріоритети у навичках і вибір робочих інструментів.

У статті розгляну трансформацію аналітики у відповідь на зміни в технологіях, сервісах і ринку. Покажу, як бізнес адаптується до нових вимог, підвищує ефективність завдяки даним і впроваджує рішення, що ще вчора здавалися футуристичними. Наведу кейси з використанням Google Cloud, AI, BigQuery, GA4.

Матеріал створено за мітапом Олександра Конівненка, Head of Web Analytics Department в Netpeak Ukraine.

Що таке Cloud Marketing

Це стратегія, що базується на використанні хмарних технологій для збору, обробки, зберігання й активації маркетингових показників. Вона охоплює весь цикл взаємодії з аудиторією — від отримання сигналів до створення персоналізованих кампаній у реальному часі.

Такий підхід дає змогу централізувати дані з різних джерел (веб, мобільні застосунки, CRM, рекламні кабінети), об’єднувати їх у хмарних сховищах (наприклад, Google BigQuery). Також аналізувати за допомогою Machine Learning (ML)/AI, а потім передавати аудиторії та сигнали назад у рекламні системи. Cloud Marketing допомагає:

• скоротити час на аналітику;

• краще розуміти клієнта через інтегровані дані;

• автоматизувати процеси оптимізації кампаній;

• підвищити рентабельність інвестицій у рекламу;

• адаптуватися до нових викликів приватності та відсутності third-party cookies.

Чому digital-аналітика — не лише про показники 

Цікаво, що про такі платформи, як Google Cloud або BigQuery, багато хто вже чув, але лише нечисленні бізнеси справді розуміють їхню суть і ті можливості, які вони відкривають.

Дані самі собою нічого не змінюють. Їх треба перетворити на інсайти, а інсайти — на рішення. Тут і починаються виклики. Бізнесу часто бракує:

• чіткої архітектури даних;

• зручних інтерфейсів для роботи з інформацією;

• аналітичної культури в команді;

• прозорих процесів ухвалення рішень на основі цифр.

Ці бар’єри сповільнюють розвиток, знижують ефективність і заважають масштабуванню. Саме тому аналітика має розглядатися як стратегічна функція, а не зводитися до обслуговування звітів.

Digital-аналітика сьогодні: виклики й можливості 

Аналітика у 2025 році — не тільки лічильник на сайті. Є веб, мобільні застосунки, Smart TV, IoT — дані надходять звідусіль. Додайте до цього різні сценарії поведінки, офлайн-взаємодії, дзвінки, обмеження GDPR та відсутність cookies — і стає очевидно, чому даних для точного аналізу бракує. Це ускладнює digital-маркетинг: алгоритми працюють менш ефективно, атрибуція нечітка, а на формування звітів іде більше часу.

Ще один виклик — зміни в privacy policy: користувачі не завжди погоджуються на трекінг, що знижує обсяг показників і сигналів для рекламних систем. Алгоритми недоотримують інформацію, аналітика стає неповною, а ефективність кампаній падає.

Бізнесу важливо компенсувати ці втрати first-party даними, що збираються безпосередньо компанією, та налагоджувати тіснішу взаємодію між командами аналітики й маркетингу.

Але водночас з’являється потужний союзник — штучний інтелект, який:

• пише SQL-запити й автоматизує код;

• формує гіпотези щодо змін у трафіку;

• пришвидшує час до аналітичного висновку (time-to-insight) для бізнесу;

• генерує звіти й пояснення у plain language;

• працює в парі з аналітиком як «асистент-дослідник».

Це не майбутнє — це зараз. І саме тому компаніям важливо якнайшвидше структурувати дані, щоби бути готовими до AI-оптимізації маркетингу.

Як змінюються інструменти Google 

Сервіси перебудовуються з урахуванням нових реалій:

• GA4 — не лише аналітика сайту, а джерело подій, які можна надсилати у BigQuery, Google Ads або Looker;

• Consent Mode v2 (механізм Google для збору даних із урахуванням згоди користувача та вимог конфіденційності) дає змогу компенсувати втрати змодельованими даними в разі відмови відвідувача від трекінгу, але з урахуванням обмежень приватності;

• Google Ads все активніше використовує ML (machine learning — машинне навчання) і моделі на основі first-party даних;

• BigQuery стає центральним хабом для зберігання показників, звітності, побудови сегментів, передачі аудиторій та сигналів назад у рекламні платформи.

Весь стек Google рухається в бік наскрізних систем: від збору до активації. І саме тому важливо будувати таку архітектуру даних, яка допомагає масштабуватись і адаптуватися до змін.

На власному досвіді можу сказати: найбільший прорив відбувається там, де бізнес довіряє аналітиці. 

Наприклад, один з українських eCommerce-проєктів після впровадження наскрізної аналітики на базі BigQuery отримав змогу:

• порахувати ROMI з урахуванням LTV (customer Lifetime Value, пожиттєва цінність клієнта);

• автоматично зупиняти кампанії, які не окупаються;

• запускати ML-моделі для предиктивної сегментації;

• передавати сегменти в Google Ads через Conversion for Leads.

Digital Maturity Framework: куди рухається бізнес і чому це важливо

Щоби зрозуміти, де ви наразі та як адаптуватися до нової реальності, варто звернутися до фреймворку цифрової зрілості — концепції, яку розробила Boston Consulting Group. Якщо коротко, Digital Maturity — це наскільки бізнес здатний досягати своїх цілей за допомогою цифрових рішень.

У своєму дослідженні BCG проаналізували, наскільки глибоко компанії впроваджують диджитал у процеси — особливо в роботі з даними: від базового рівня до персоналізованих автоматизованих кампаній на основі інтегрованих даних.

Найцікавіше, що дослідження показало чітку кореляцію між рівнем диджитал-зрілості та зростанням частки ринку й доходів. Компанії з вищим рівнем зрілості демонструють ріст частки ринку на 40% частіше, ніж менш зрілі. А також економили на бюджеті — до 29% економії без втрати рекламної ефективності.

Модель BCG виділяє чотири рівні розвитку компаній за глибиною використання digital-технологій, про котрі докладніше розповім у наступному розділі:

• nascent;

• emerging; 

• connected;

• multi-moment. 

Як зрозуміти, на якому рівні перебуває ваш бізнес

Коротко поясню кожен рівень.

1. Nascent — компанії тільки починають використовувати базові digital-інструменти без інтеграції між ними.На початковому рівні у вас є сторінка, наприклад, в Instagram, і ви ведете на неї трафік через Facebook Ads. Ніяких інтеграцій, ніяких CRM, тільки базовий набір інструментів «з коробки».

2. Emerging — є інтеграції на кшталт зв’язки GA4 із Google Ads або завантаження витрат з Facebook у Google Analytics.До прикладу, ви інтегруєте Google Ads із Google Analytics. Це дає вам змогу отримувати розширену звітність, розуміти шлях користувача, частково автоматизувати навчання рекламних алгоритмів.

3. Connected — усі дані агреговані в одному місці (наприклад, BigQuery), є наскрізна аналітика (end-to-end measurement), звіти, кастомні атрибуції.На цьому рівні ви вже об’єднуєте інформацію з CRM, аналітики, рекламних кабінетів.
   
   Будується наскрізна аналітика, з’являється розуміння 360° по користувачу — тобто комплексне бачення всієї взаємодії з бізнесом на всіх етапах, від першого дотику до покупки та повторних дій.

4. Multi-Moment — компанія використовує аналітику не лише для звітності, а й для автоматизації активації (реалізації маркетингових дій — реклами, розсилки, PR тощо) та персоналізації на основі інсайтів.
   
   Ви не просто збираєте й аналізуєте дані, а й у автоматичному режимі використовуєте результати аналізів для оптимізації ваших рекламних активностей: персоналізації, сегментації, оптимізації ставок, динамічного ремаркетингу. Система працює в реальному часі й сама адаптується до поведінки користувачів.

Кейс застосування наскрізної аналітики

Один із найтиповіших сценаріїв, які ми реалізуємо в агентстві Netpeak — це збір даних із трьох ключових джерел: Google Analytics, рекламні кабінети (наприклад, Meta, Google Ads) і CRM-система клієнта.

Ці дані об’єднуються в хмарній базі Google BigQuery, щоденно оновлюються і поєднуються по ID транзакцій або користувачів. Після цього ми візуалізуємо результати в Power BI або Looker Studio.

Що отримує бізнес

Готову дашборд-систему, яка щодня оновлюється автоматично й дає зрозумілу картину: які канали приносять результат, яка їхня рентабельність, де потенційно зливаються бюджети. Користувач відкриває звіт — і бачить правдиві дані на основі реальних транзакцій, а не просто подій у вебі.

Після налаштування підтримувати таку систему зовсім не складно. Але важливо розуміти: це не разова історія. End-to-end аналітика — як живий організм. Потрібно стежити, щоби скрипти працювали, адаптувати їх під нові потреби бізнесу, тестувати гіпотези. Але результат того вартий.

Як AI допомагає в аналітиці й маркетингу

Один із найпомітніших напрямів — це автоматизація рекламних кампаній. У нас є партнери, для яких ми побудували систему, що сама збирає дані, аналізує ефективність і оптимізує кампанії — змінює ставки, бюджети, зупиняє нерентабельні зв’язки.

Це працює. Але треба мати якісну структуру даних під капотом. Без неї жодна автоматизація не буде ефективною. Ми будуємо всю систему на основі Google Cloud, де зберігаємо й обробляємо дані. Далі пишемо код, який автоматично визначає закономірності й реагує.

Плюси такого підходу для бізнесу:

• мінімізація людського фактора;

• швидша реакція на зміну показників;

• стабільна економія бюджету. 

У Netpeak Ukraine є кейси з підвищенням рентабельності реклами партнерів на 20–30% завдяки щоденній автоматичній оптимізації ставок на основі фактичних продажів із CRM.

Цифрова зрілість — це шлях із широкими можливостями: інтеграції з BigQuery стали безплатними, сервіси Google Cloud масштабуються автоматично, а алгоритми AI готові працювати на ваш бізнес. Вартість впровадження часто нижча, ніж у готових CDP або SaaS-аналітики, особливо для малого й середнього бізнесу. Але потрібні команда, процеси та стратегія. І найкраще — почати вже сьогодні.

Рекомендації, що робити прямо зараз

1. Створіть акаунт у Google Cloud. Ви не платите, доки не використовуєте ресурси.

2. Налаштуйте експорт з GA4 у BigQuery. Дані накопичуються лише з моменту підключення.

3. Працюйте разом: аналітика + маркетинг. Команди мають взаємодіяти, злагоджено будувати стратегію.

4. Залучайте фахівців. Для роботи з SQL, API, моделями атрибуції потрібна експертиза.

5. Оцініть рівень розвитку. Пройдіть опитування за Digital Maturity Framework  й отримаєте конкретні підказки, куди рухатись.

Висновки 

1. Digital-аналітика перестала бути просто інструментом звітності — сьогодні вона формує архітектуру прийняття рішень у бізнесі.

2. Інтеграція Google Cloud, BigQuery, GA4 і AI дає змогу скорочувати час до інсайту, автоматизувати оптимізацію й підвищувати ROMI.

3. В умовах втрати third-party cookies і обмежень приватності саме first-party data та наскрізна аналітика стають основою ефективного маркетингу.

4. Digital Maturity Framework дає чітке розуміння, на якому етапі розвитку перебуває компанія і що заважає масштабуванню.

5. Створення єдиного хабу показників, поєднання з CRM і використання AI-рішень — не тренд, а новий стандарт роботи з даними.

6. Щоби використовувати ці можливості, достатньо зробити перші кроки: налаштувати експорт із GA4, оцінити поточний рівень зрілості, залучити технічну експертизу.