Маркетинг: проблема не в данных, а в их применении

Проблемы в маркетинге часто возникают из-за неспособности эффективно преобразовывать накопленные данные в действенные меры. По окончании каждого квартала руководители маркетинговых отделов сталкиваются с одним и тем же вопросом: что конкретно способствовало росту? Несмотря на обилие данных, улучшенную аналитику и развитие искусственного интеллекта, многие специалисты до сих пор затрудняются дать чёткий ответ или прибегают к общим формулировкам, которым сами не доверяют. Отмечается, что 78% маркетологов по-прежнему испытывают трудности с атрибуцией — определением источников и каналов, влияющих на конверсию.

По словам главного директора по маркетингу компании Amperity, основная проблема заключается не в измерении показателей. Большинство организаций способны объяснить, что произошло, однако превращение этих знаний в своевременные и значимые действия остаётся серьёзным вызовом. Этот разрыв между пониманием ситуации и принятием мер можно охарактеризовать как «разрыв в клиентских решениях».

Увеличение объёма данных не привело к ожидаемым результатам

Маркетинговые команды значительно инвестировали в аналитику производительности, но, несмотря на это, полученные результаты часто не соответствуют вложениям. Отчёты обновляются в реальном времени, модели атрибуции стремятся связать различные каналы, а искусственный интеллект (ИИ) выявляет закономерности, которые ещё несколько лет назад было невозможно обнаружить вручную. Тем не менее, общие итоги часто оказываются неутешительными.

Отмечается, что затраты на привлечение клиентов продолжают расти, взаимодействие с потребителями нередко выглядит разрозненным, а поддерживать стабильный рост становится сложнее даже для компаний, которые формально «делают всё правильно». При детальном рассмотрении причина становится очевидной. Большинство маркетинговых структур по-прежнему ориентированы на кампании, каналы и отчётные периоды. Эти системы эффективно объясняют произошедшее, но не предназначены для определения дальнейших действий. В результате команды сосредотачиваются на оптимизации того, что легко измерить, вместо того, что действительно способствует развитию бизнеса. Генерируемые инсайты не всегда преобразуются в более эффективные решения. Данные создают лишь потенциальную ценность; ключевым является их превращение в реальные действия.

Где проявляется этот разрыв

С клиентской стороны этот разрыв легко заметить, поскольку он знаком многим. Примеры таких ситуаций включают:

• Покупку товара онлайн с последующим получением рекламы того же продукта на следующий день.
• Однократный просмотр страницы, после которого следует многонедельный ретаргетинг (повторный показ рекламы), даже если интерес к продукту уже утрачен.
• Необходимость начинать взаимодействие с компанией «с нуля» при переходе из мобильного приложения в магазин или канал поддержки, как будто организация не сохраняет историю общения с клиентом.

Подобные проблемы возникают не из-за отсутствия данных. В большинстве случаев необходимые сигналы уже присутствуют. Не хватает возможности скоординированно и своевременно на них реагировать.

Одной из причин является фрагментация. Клиентские данные разрозненно хранятся на различных платформах электронной коммерции, в системах email-маркетинга, программах лояльности и сервисных средах, причём каждая система может иметь своё представление о клиенте. Даже когда организации инвестируют в унификацию этих данных, часто процесс ограничивается созданием общего, но статичного представления.

Единый профиль клиента важен, но сам по себе он не решает проблему. Настоящая проверка состоит в том, может ли это понимание изменить дальнейшие действия. Способна ли команда использовать его для принятия более эффективного решения в конкретный момент? Во многих случаях ответ по-прежнему отрицательный.

Почему искусственный интеллект не решает проблему

Были большие надежды на то, что инструменты ИИ помогут сократить этот разрыв. Однако на практике ИИ скорее выявил его.

Многие команды внедряют ИИ поверх систем, где данные всё ещё являются неполными, устаревшими или противоречивыми. В таких условиях ИИ не улучшает процесс принятия решений; он лишь ускоряет текущие процессы, будь они эффективными или нет.

Если базовые данные фрагментированы, то и результаты работы ИИ будут такими же. Отсутствие контекста приводит к нерелевантным рекомендациям. Ошибочные решения, принятые на основе некорректных данных, быстро масштабируются, умножая негативный эффект.

Именно поэтому многие инициативы по внедрению ИИ не приносят значимого бизнес-эффекта. Проблема не в самих моделях ИИ, а в отсутствии надёжного, единого понимания клиента и возможности действовать на основе этого понимания в реальном времени.

Переход от измерения к принятию решений

Необходимы изменения в принципах работы маркетинга. Вместо того чтобы сосредоточиваться исключительно на измерении результатов постфактум, командам следует совершенствовать принятие и реализацию решений в момент происходящего.

Это означает отказ от оптимизации отдельных кампаний или каналов в пользу целостного подхода к клиентскому опыту. Это также подразумевает способность корректировать действия в реальном времени, вместо того чтобы полагаться на заранее определённые сценарии, предполагающие предсказуемое поведение клиентов.

Например, если клиент проявляет признаки оттока (ухода), адекватным ответом должна быть не запланированная на следующую неделю кампания, а немедленная корректировка взаимодействия с этим клиентом по всем каналам. Если совершена крупная покупка, следующее взаимодействие должно отражать этот факт, будь то по электронной почте, на сайте или через службу поддержки.

Иными словами, принятие решений должно быть непрерывным и взаимосвязанным, а не эпизодическим. Такой подход описывается как «внешняя» модель (outside-in model), где организация выстраивается вокруг действий и текущих потребностей клиента, а не вокруг внутренних графиков и процессов.

Что это требует от организаций

Такой сдвиг — это не просто задача для маркетингового отдела. Он трансформирует принципы совместной работы команд.

Маркетинг, данные и технологии не могут развиваться параллельно. Им необходимы общая основа и единое актуальное понимание клиента, обновляющееся по мере поступления новых сигналов. Не менее важно иметь возможность действовать на основе этой информации без предварительного перемещения между различными системами.

Этот подход также меняет оценку эффективности. Когда решения напрямую связаны с результатами, появляется более ясная картина того, что на самом деле стимулирует рост. Становится видно не только, какие кампании были успешными, но и какие конкретные действия улучшили удержание клиентов, увеличили их пожизненную ценность или снизили отток.

Организации, успешно реализующие этот принцип, рассматривают клиентскую аналитику как постоянно развивающийся процесс. Они сосредоточены на поддержании связанности и актуальности данных, а также на их доступности в моменты принятия решений.

Преодоление разрыва

Преодоление «разрыва в клиентских решениях» быстро становится центральной задачей для руководителей маркетинга.

Уже недостаточно просто понимать своих клиентов или отчитываться о показателях. Ожидается, что это понимание будет последовательно и в реальном времени трансформироваться в конкретные действия.

Именно это позволяет сократить разрыв между имеющимися знаниями и реальными возможностями. Со временем такой подход будет отличать бренды, которые лишь собирают данные, от тех, кто использует их для достижения стабильного и измеримого роста.