Аналитическая зрелость: от счетчиков веб-аналитики до BI систем

Ассоциация практиков цифровизации
Комитет по маркетингу

Аналитическая зрелость:
от счетчиков веб-аналитики до BI систем

Программа непрерывного
образования Edu.Techart

promo.techart.ru

09.04.2026

Регистраций: 95 (компаний – 73), в т.ч.:
— топов: 56
— новых слушателей: 32.6%
— постоянных (4+) слушателей программы: 32
— с вопросами и обратной связью: 7

3 место

клиентов, и партне-ров в экосистеме «Текарт»

Маркетинговый консалтинг

сотрудников в штате

Бизнес-аналитика

пользователей платформы

Дизайн и брендинг

выполненных проектов

Веб-разработка

Отраслевой трек

полносервисные диджитал-агентства (Рейтинга Рунета)

лет на рынке бизнес-аналитики, маркетинга и digital

Продвижение и реклама

4 место

года работы

Фото и видео

консалтинг в области маркетинга и PR» (RAEX)

спикеров

Копирайтинг

20 000

Маркетинг (комплексное продвижение,SMM, SEO и т.д.), реклама

ТОП 100

в рейтинге работодателей Headhunter*

Мartech, аналитика (технологии, данные, автоматизация, цифровые сервисы)

550

участников

Дизайн, веб-разработка, контент, фото, видео

39 000+

8 500+

Маркетинговый анализ и стратегия

160

из 2 000 компаний

Организационное развитие

* среди компаний
до 250 сотрудников

Отраслевой трек

Основные треки программы:

Маркетинговая стратегия, аналитика, прогнозирование, дизайн, веб-разработка, продвижение и реклама

Ключевые компетенции «Текарт»

Программа непрерывного образования  для руководителей по маркетингу

План вебинара

Аналитика как компонент цифровой зрелости компании.
Модели аналитической зрелости.
Пример простой оценки по аналитическим возможностям.
Архитектура современной аналитики.
Типовые ошибки и барьеры.

Выступления экспертов

Вводный доклад

Данные, информация, аналитика

Презентация по теме:

16.03.2023 Цифровизация данных маркетинговой аналитики

Данные в компании — десятки источников

Привлечение

Коммуникации

Продажи

Операционные данные

Рыночная аналитика

Поведение

Рекламные кабинеты (Яндекс.Директ, VK Ads, Telegram и пр.)
SEO
Биржи для работы с инфлюенсерами.
SERM
…

Телефония / коллтрекинг
Почта
Мессенджеры
Чат-боты
…

CRM
Excel-таблицы
1С
Чат-боты
...

Склад
Логистика
Закупки
Сервисная служба
…

Отраслевые отчёты
Конкурентный анализ
Мониторинг цен
…

Яндекс.Метрика
Пиксели рекламных систем
Веб-формы
Виджеты на сайте
…

Типовые проблемы

CRM, Яндекс.Метрика, рекламные кабинеты — цифры не совпадают → по одной кампании 3 разных результата.

47% маркетологов называют разрозненность данных главной проблемой аналитики¹.

«200 лидов» vs «20 нормальных» → нет единой оценки эффективности.

39% испытывают трудности из-за того, что команды используют разные инструменты².

¹ https://www.amraandelma.com/silo-marketing-statistics/
² https://sopro.io/resources/blog/sales-marketing-alignment-statistics/
³ https://www.techradar.com/pro/fragmented-data-is-causing-businesses-huge-issues-especially-when-it-comes-to-ai

Данные в отчётах не совпадают → руководство не понимает, каким цифрам верить.

Только 9% опрошенных доверяет своим данным³.

Excel + выгрузки + «подчистить руками» → в данных появляются ошибки.

«Кажется, этот канал работает лучше» → нет точной связи маркетинга и выручки.

Данные разрознены

Маркетинг и продажи по-разному измеряют результаты

Нет единого источника правды

Ручная сборка отчётов

Решения принимаются интуитивно

Оценка аналитической зрелости: фреймворки

DMMA (Data Management Maturity Assessment) — 5-балльная шкала оценки зрелости по 11 направлениям

Оценка аналитической зрелости: фреймворки

Детализация по запросу (или оперативная аналитическая обработка, OLAP)

Оповещения

Оптимизация

Прогнозное моделирование

Прогнозирование

Статистический анализ

Ad hoc (нерегламентированные) отчеты

Стандартные (регламентированные) отчеты

Классификация Дэвиса (SAS)

Оценка аналитической зрелости: фреймворки

Модель цифровой зрелости от Google и Boston Consulting Group (BCG)
Модель цифровой зрелости "Делойта"
Индекс цифрового ускорения (DAI) BCG

Оценка аналитической зрелости: фреймворки

Этап

Инструменты

Решения

Данные

Веб-аналитика

Отслеживание продаж

Сквозная аналитика

Business Intelligence

Яндекс. Метрика, рекламные кабинеты и пр.

Битрикс24, 1C:CRM, RetailCRM
и др. CRM системы.

Roistat, Smart Data Hub, UIS и пр.

BI-системы: Visiology, Loginom, Power BI и пр. Хранилища данных, ETL-инструмены и пр.

BI-системы:

Преимущественно трафик — сколько пришло, откуда,
что делали на сайте.

Лиды, сделки и «воронка продаж».

Эффективность каналов
с привязкой к деньгам — CPL, CAC, ROMI.

Бизнес целиком — маркетинг + продажи + экономика.

«С Директа больше кликов, увеличим бюджет на него.»

«Усилим отдел продаж / Улучшим обработку.»

«Отключаем убыточные каналы, перераспределяем бюджет на более эффективные.»

«Понимаем юнит-экономику и управляем прибылью.»

Источники данных

CRM/ERP
Склад
Логистика
Маркетинг
Аналитика
Финансы
Поддержка
Программы лояльности

Презентация по теме:

26.09.2024 Сбор маркетинговых данных из множества источников

Хранилище данных

Хранилище данных (КХД, DWH) служит для централизации и консолидации больших объемов данных из различных источников.

Данные содержатся внутри хранилища в его едином внутреннем формате и оттуда передаются бизнес-пользователям (в отчеты, дашборды и пр.)

Презентация по теме:

10.07.2025 Современные корпоративные хранилища данных. Концепции (warehouses, lakes), решения (базы, платформы), процессы

Визуализация данных

Дашборды — интерактивные панели, агрегирующие информацию из нескольких источников, отображающие её при помощи различных визуализаций (таблицы, графики). Обновляются автоматически по заданному расписанию.

«Интерфейс» между данными и пользователем.

Российские решения

Зарубежные решения

Презентация по теме:

11.09.2025 Как создавать дашборды, которые используются бизнесом: фреймворк и примеры

Open-source

Архитектура аналитического решения

Типовые ошибки при построении аналитики

«Мусор на входе — мусор на выходе».
CRM заполняется бессистемно, сделки висят в одном статусе месяцами, источники не размечаются UTM-метками.
В итоге красивые дашборды на основе фейковых данных.

Попытка «перепрыгнуть» через ступень.
В компании еще не настроены базовые процессы CRM, но руководство уже заказывает дорогую BI-систему.
Огромные бюджеты на разработку BI тратятся впустую, так как нет фундамента (DWH и чистых данных).

«Зоопарк показателей»: война отделов.
Маркетинг считает «лиды», продажи — «договоры», а собственник — «деньги в кассе».
У каждого своя правда в Excel. Совещания превращаются в споры о том, чей отчет правильнее, вместо обсуждения стратегии роста.

«Аналитика ради аналитики» (Over-reporting).
Создание 50+ графиков, которые никто не смотрит, отсутствие фокуса на ключевых метриках (North Star Metric). Команда тратит время на сбор отчетов, которые не влияют на принятие решений.

Отсутствие «владельца данных».
Аналитикой занимаются маркетолог, программист на аутсорсе и финдиректор.
Когда в данных появляются расхождения или коннектор к CRM отключается, никто не знает, как это починить.