Как изменился подход маркетинговых агентств к аналитике. Реалии 2025

В условиях растущего рекламного рынка аналитика становится не просто эффективным инструментом маркетинговых агентств, но и фактором конкурентоспособности, новой точкой роста. Прозрачные и измеримые данные о результатах кампании — убедительный аргумент для клиента в пользу выбора подрядчика. Как глубокая аналитика стала must have для маркетологов в недвижимости и почему больше не получится работать по старым правилам, рассказала Светлана Фёдорова, директор по маркетингу Smartis.

В последнее время российский рекламный рынок уверенно растёт. По итогам 2024 года его объём превысил 2,1 трлн рублей. Рост составил 25% по сравнению с 2023 годом. В первом квартале 2025 года рынок прибавил 11%. Вполне возможно, это результат того, что период турбулентности научил бизнес более требовательно относиться к обоснованию расходов маркетингового бюджета и выбирать подрядчиков, готовых демонстрировать измеримый результат.

Хотите защитить себя в цифровой среде, используя всего один сервис?

Подключайте МТС Membrana — комплексное решение для цифровой безопасности.

Membrana это:

• Приватность в сети: контроль цифрового следа, мониторинг утечек, дополнительные номера и почты для защиты личных данных;
• Удобство голосового общения: умная фильтрация и управление входящими;
• Дополнительные возможности: доступ к зарубежным сайтам и оплата иностранных сервисов; блокировка рекламы.

Как всё работает и что говорят пользователи —

читайте здесь →

Реклама. ПАО «Мобильные ТелеСистемы». ИНН 7740000076. ERID: 2W5zFG3Vzzt

Агентства столкнулись с необходимостью подтверждения эффективности каждого используемого канала. Теперь от них ждут не только гипотезы, идеи и яркие креативы, но и точные, понятные результаты, сделки, продажи и клиентов.

Почему агентства меняют подход к работе с данными

Ещё несколько лет назад стандартный набор инструментов маркетингового агентства включал отчёты из рекламных кабинетов и CRM-системы. Отчётность ограничивалась базовыми метриками: количество показов, клики, стоимость клика, конверсия в заявку. В лучшем случае отслеживалась динамика звонков и количество заявок. Однако между обращениями и продажами зачастую была пропасть.

Каналы оценивались по верхним слоям воронки, а вклад каждого из них в сделку оставался вне поля зрения. Агентства фокусировались на отдельных источниках изолированно, не видя полной картины взаимодействия аудитории с брендом.

Основные проблемы прежнего подхода.

Фрагментарность данных. Каждый канал анализировался отдельно, без учёта пересечений и синергетических эффектов.

Сделки с неизвестным источником. Агентства не могли точно определить, какой именно канал привёл к конверсии. Так происходило из-за отсутствия атрибуций и низкого матчинга данных. Особенно, если клиент взаимодействовал с несколькими точками контакта, как это зачастую происходит в сфере недвижимости.

Краткосрочность анализа. Маркетологи сосредотачивались на сегодняшних результатах, не учитывая долгосрочные эффекты кампаний предыдущих периодов. В результате получали искажённые сведения.

Субъективность выводов. Решения часто принимались по гипотезам, а не на основе реальных данных.

Сегодня, чтобы уверенно конкурировать на рынке, маркетологу недостаточно видеть «верхушку айсберга». Необходимо получить полную картину, понимать, какой путь прошёл клиент — от первого касания до покупки.

Эволюция российской аналитики: от коллтрекинга до data-driven-решений

Развитие отечественных инструментов для аналитики происходило поэтапно, в ответ на растущие потребности рынка. Маркетологи начали анализировать эффективность кампаний с помощью систем:

• в статистике сопоставлялось количество кликов, переходов и сессий;

• коллтрекинг связывал входящие вызовы с источниками трафика;

• конверсию на сайте фиксировали все формы обратной связи: коллбэк, онлайн-чат и другие.

Это уже дало много ценных данных, несмотря на то, что была видна лишь часть пути клиента.

Затем на рынок пришли решения, позволяющие отслеживать эффективность каналов: откуда лид, сколько это стоило, какое объявление сработало. Появились связки разных касаний (сессий и звонков) с рекламой и быстрыми покупками, их фиксация вплоть до офлайн-конверсии, например, до этапа визита в офис застройщика, бронирования и сделки.

Но данные оставались разрозненными и зачастую неправильно интерпретировались. В результате анализ не давал ответа на главный вопрос — какие из источников действительно ведут к сделкам?

Параллельно возникла новая потребность — выявление «мусорного», мошеннического трафика — фрода, который стал серьёзной проблемой для всех добросовестных агентств. Они столкнулись с ботами, накруткой кликов, заказными переходами. Из-за фрода формировалась ложная статистика. Это мешало агентствам принимать верные решения. Закрыть все потребности рынка смог data-driven-подход.

Data-driven — это принятие решений на основе реальных данных. Его принципы:

• объективность. Основа решений — факты, а не гипотезы;

• гибкость. Стратегию продвижения можно корректировать в режиме реального времени (например, отключать неэффективные каналы или креативы);

• измеримость. Каждый шаг клиента фиксируется и оценивается;

• управляемость. Анализ данных позволяет находить инсайты, выявлять тренды и управлять продвижением.

В период турбулентности на рынке недвижимости многие бренды сократили рекламные бюджеты. Всё больше маркетинговых агентств переходят на data-driven-подход, потому что благодаря правильной работе с big data можно снизить ДРР, увеличить количество сделок и повысить лояльность клиента.

Где агентства берут данные

Сквозная аналитика. Основа data-driven-маркетинга. Объединяет в одном окне данные из разных источников: рекламных кабинетов, CRM, call-трекинга. Анализирует трафик сайта. Дальше система представляет их в виде понятных, подробных отчётов. Это особенно важно для сотрудничества с компаниями, у которых объём данных может достигать сотен терабайтов: тысячи объявлений, десятки каналов, множество посадочных страниц.

Post-view аналитика. Позволяет оценить эффективность охватной рекламы, которая ранее находилась вне поля зрения performance-маркетинга. Между просмотром баннера, объявления на классифайде или добавления в «Избранное» и, собственно, покупкой может пройти несколько недель, а иногда и месяцев (как, например, в сфере недвижимости). За это время пользователь взаимодействует с брендом через разные каналы.

Обычные модели атрибуции (по первому или последнему касанию) не учитывают влияние охватных медиа и директ-маркетинг: email-рассылки, SMS, push-уведомления. А post-view аналитика отслеживает путь клиента от просмотра объявления до сделки, учитывая даже отложенные действия.

Аналитика источников трафика в мобильном приложении. Важная задача, так как более 70% пользователей предпочитают взаимодействовать с брендами со смартфонов. Традиционные методы отслеживания здесь бессильны: нет cookies, нельзя поставить пиксель или зафиксировать клик.

Проблема решается через уникальные интеграции. Например, Smartis с Яндекс Недвижимостью, Авито и ЦИАН разработали решения для мобильных приложений на основе инструментов post-view-аналитики. Все эти технологии уже есть на российском рынке. Агентства больше не зависят от западных платформ и решений, которые могут быть отключены в любой момент.

Чего ждут агентства от систем аналитики

Сегодня агентства не просто размещают рекламу. Они помогают клиентам достигать бизнес-целей. В связи с этим запрос на data-driven-инструменты будет только расти. Но в девелопменте, как и в ряде других сфер, высокая стоимость привлечения клиента и длинный цикл сделки. Застройщики очень дорожат данными клиентов и неохотно предоставляют доступ к ним даже рекламным агентствам. Однако без этого не обойтись.

Поэтому вырастет спрос на системы аналитики, которые позволяют предоставить ограниченный доступ, например, к данным только по тем каналам, за которые отвечает рекламное агентство.

Неизбежно востребованными будут решения с возможностью глубокой кастомизации, гибких интеграций, особенно в отраслях с длинным циклом сделки: недвижимости, медицине, авто. Агентствам больше недостаточно дашбордов, им нужны инструменты для управления результатом.

Также мы ожидаем дальнейшего развития искусственного интеллекта и машинного обучения в аналитических платформах. Автоматизация процессов анализа данных позволит специалистам сосредоточиться на стратегических задачах вместо рутинной обработки отчётов. Предиктивная аналитика станет стандартом, позволяя не только анализировать прошлые результаты, но и прогнозировать будущие тенденции.

Интеграция различных источников данных будет углубляться. Персонализация и сегментация достигнут нового уровня. Агентства и их клиенты нуждаются в глубокой аналитике для создания персонализированных рекламных кампаний, адаптированных под конкретные сегменты аудитории. И рынок непременно ответит на их потребности.

Важным трендом станет развитие privacy-friendly аналитики. В условиях ужесточения требований к защите персональных данных агентства ищут решения, которые обеспечат глубокую аналитику при соблюдении всех правовых требований.

Конкурентное преимущество получат те, кто лучше других изучат поведение аудитории на всех этапах, от просмотра рекламного объявления до совершения сделки. На основе полных и достоверных данных они смогут принимать взвешенные решения. Глубокое понимание CJM и способность влиять на каждый этап станут ключевыми факторами успеха.
Сегодня data-driven-маркетинг перестал быть перспективным трендом и стал необходимым условием конкурентоспособности агентства на рынке. Правильная работа с данными позволяет эффективно расходовать бюджет клиента, определять высококонверсионные каналы и генерировать качественные лиды. Маркетологи, которые научились использовать новые аналитические решения, формируют прочный фундамент для успешного роста в будущем.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.