Маркетингова аналітика для бізнесу: від цілей і KPI до архітектури даних

Маркетинг без аналітики схожий на спробу прокласти маршрут у незнайомому місті без карти та навігатора. Можна довго рухатися навмання, витрачати пальне, час і ресурси, але так і не дістатися потрібної точки.

Ще кілька років тому основою маркетингу був якісний продукт. Якісний продукт і сьогодні не втратив своєї актуальності, але тепер цього недостатньо. Конкуренція загострилася, інформаційний шум зріс, а користувацька увага стала обмеженим ресурсом. Тепер головна перевага — вміння залучати, утримувати і монетизувати користувачів. І, звісно, у цьому нам допомагають дані аналітики.

Аналітика дозволяє зрозуміти:

• які канали справді приводять клієнтів, а які тільки «з’їдають» бюджет;
• на якому етапі воронки «відпадає» найбільше потенційних покупців;
• що впливає на повторні продажі;
• як швидше перевіряти гіпотези і масштабувати те, що працює;
• і, звісно, це все лише частина великого списку.

У цій статті я розберу, що таке маркетингова аналітика, чому вона критично важлива для бізнесу та як почати рухатись до маркетингової аналітики, яка буде не просто «черговою звітністю, яку ніхто не відкриває», а працюватиме на досягнення реальних бізнес-результатів.

• Що таке маркетингова аналітика
• Навіщо потрібна маркетингова аналітика та з чого вона складається
  • Аналітика каналів трафіку
  • Аналітика взаємодії з вебсайтом або де ми втрачаємо відвідувачів
  • Аналіз повторних продажів
• Як бізнесу почати впроваджувати маркетингову аналітику
  • Визначення цілей і завдань та ключових метрик (KPIs) для їх вимірювання
    • Визначення бізнес-цілей і завдань
    • Вибір показників та параметрів для звіту
  • Вибір інструментів та проєктування архітектури даних
    • Визначення джерел даних, на основі яких будуть будуватись звіти
    • Вибір інструментів для маркетингової аналітики
      • Що краще: пряме підключення BI-системи до ваших джерел даних чи побудова маркетингової аналітики з використанням сховища даних?
      • Яке сховище даних обрати для маркетингової аналітики?
      • Які BI системи найкраще підходять для маркетингової аналітики?
      • Що ще важливо врахувати при виборі інструментів для маркетингової аналітики
      • Приклад підбору сховища даних та BI системи для маркетингової аналітики
  • Збір даних
  • Обробка та візуалізація даних
• Замість висновку

Що таке маркетингова аналітика

Багато хто бачить процес побудови маркетингової аналітики просто як побудову звітів:

• Інколи я зустрічаю бізнеси, для яких уся маркетингова аналітика зводиться до коректного налаштування GA4 та конверсій у рекламному кабінеті. І вони думають, що цього реально достатньо: один раз зробив — і все.
• Інколи це розвиненіші бізнеси, які хочуть звіти з наскрізної аналітики, які включають дані з рекламних кабінетів, Google Analytics, CRM та інших маркетингових та аналітичних систем, які використовує компанія, — це вже крок уперед. Але навіть такого звіту все ще недостатньо.

Аналіз ефективності маркетингових кампаній та їхньої рентабельності — це, звісно, добре. Але ваш маркетинг на цьому не закінчується. Більше того, маркетингова аналітика — це не просто звіти і не разове дослідження. Це процес. Навіть найкращий звіт не дасть результату, якщо з ним не вміти працювати або якщо він не зроблений під ваш проєкт і завдання.

Більше того, навіть якщо у вас є найкращий звіт, який зараз ідеально закриває ваші завдання і який у максимально зручному вигляді зараз надає вам максимально точну інформацію про ваш бізнес, потрібну для прийняття рішень, і який просто обожнює вся ваша команда, — це лише початок.

Ваш продукт змінюється з часом. Ваше розуміння бізнесу змінюється з часом. Нові відповіді породжують нові питання. І з огляду на це ваша аналітика не може залишатися на одному й тому ж місці. Якби ви запитали, яку єдину думку я хотів би, щоб ви запам’ятали з цього поста, то це була б така думка:

Навіщо потрібна маркетингова аналітика та з чого вона складається

Ми вже з’ясували, що маркетингова аналітика — це не просто звіти. Але що ж це таке насправді?

Основна мета маркетингової аналітики — підвищення ефективності маркетингу та ухвалення обґрунтованих рішень. Є різні підходи до того, на які частини правильно розділяти маркетингову аналітику залежно від типів завдань, підходів до аналізу і т. д. У сьогоднішньому матеріалі я зупинюся на логіці етапів взаємодії з відвідувачем/клієнтом:

• Аналіз маркетингових активностей із залучення нових відвідувачів/клієнтів: часто це спрощують і просто кажуть «аналіз каналів трафіку» — зазвичай цей етап аналізують найбільше. І далеко не остання причина в тому, що на нього зазвичай іде найбільша частина щомісячного бюджету. Але, як я й писав вище, трафік — лише початок: далі він приводить відвідувача кудись (зазвичай на сайт).
• Аналіз взаємодії з платформою, на якій відбувається комунікація (зазвичай це вебсайт, на який залучається трафік), — тут часто ситуація зворотна. У багатьох власників бізнесу чомусь є думка, що сайт робиться один раз у житті і він у нас точно вийшов ідеально. Але це далеко не так.
• Те, що відбувається після заявки, — продажі та повторні продажі. Тут взагалі у багатьох бізнесів я зустрічаю думку, що маркетинг не має до цього стосунку. Це вже не його зона відповідальності. Таким хочеться подарувати книжку Котлера, яка не втратила актуальності і нагадує просту істину: маркетинг — це комплекс 4P: продукту, ціни, місця (у нашому випадку найчастіше мається на увазі сайт) і просування (спрощено — реклами). Маркетолог, який не бачить, що відбувається після взаємодії із сайтом, сліпий.

Для тих, хто не любить класику і хоче щось сучасніше, — дивіться AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, and Revenue) — близьку концепцію, яка показує це дещо з іншого боку.

А тепер зберемо все це в одну картинку:

Маркетингова аналітика — це процес збору, аналізу, інтерпретації та, НАЙГОЛОВНІШЕ, прийняття рішень на основі даних про взаємодію з реальними та потенційними клієнтами на всіх етапах їхнього життєвого циклу, починаючи з «побачив рекламу» й завершуючи… Ніякого «завершуючи» — ми ж хочемо, щоб клієнт завжди залишався з нами, чи не так?

Тепер, коли ми розібралися з тим, що ж таке маркетингова аналітика, давайте трішки заглибимося, щоб зрозуміти, як це все насправді взаємопов’язане.

Аналітика каналів трафіку

Коли говоримо про канали трафіку, насамперед маємо на увазі рекламні кабінети, звідки бізнес отримує відвідувачів: Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads та інші. Звідси починається шлях користувача, і аналітика має показати, з яких каналів приходить трафік, якої він якості, які продажі він забезпечив і яких клієнтів нам привів.

Найкращий підхід — побудова наскрізної аналітики, яка покаже, куди витрачаються гроші та яка окупність наших інвестицій. Розрахунок співвідношення LTV до CAC чи, як мінімум, ROAS і ROMI ідеально для цього підійде.

Звісно, на практиці це не таке вже й легке завдання: потрібно буде враховувати атрибуцію та ситуації, коли бракує даних, наприклад, якщо користувач не дав згоди на збір даних на сайті і дані моделюються. Але напрямок має бути саме таким — до наскрізної аналітики та побудови data-driven атрибуції під конкретний бізнес.

Детальніше про це я вже писав у своїй минулій статті «Еволюція вебаналітики: від “просто дивитися на цифри” до “зважених рішень”». А про різні підходи до атрибуції є прекрасний матеріал від моєї колеги.

Аналітика взаємодії з вебсайтом або де ми втрачаємо відвідувачів

Хороша маркетингова аналітика допомагає не тільки зрозуміти, чи окупилися ваші вкладення в рекламу, але й на якому етапі ви втратили потенційних клієнтів. Ми завжди починаємо з того, що бачимо витрати та доходи, але завдання аналітики — копати глибше й ставити правильні запитання: «Чи можемо заробляти більше, витрачаючи менше?» або «Чи можемо збільшити дохід, залишаючи витрати на тому ж рівні?»

Звісно, тут є багато різноманітних підходів, тому я зупинюся на найнаочнішому і найпростішому підході — аналізі шляху користувача у форматі воронки. Ми можемо будувати воронки під конкретні завдання, щоб підсвітити проблемні місця та зрозуміти, де втрачаємо клієнтів. Наприклад, можемо створити ось таку воронку для шляху користувача до покупки і побачити, на яких етапах випадає багато людей. Досить просто, зрозуміло і наочно. З такого простого звіту я вже бачу важливий момент: лише 42% відвідувачів нашого сайту, які витратили свій час на пошук товару, додали його в кошик, перейшли на сторінку оплати, заповнили свої персональні дані і вказали бажаний спосіб оплати, обрали потрібний спосіб доставки. Інші 58% відвідувачів, які пройшли цей шлях, покинули сайт між вибором оплати і вибором доставки через баг на сайті між цими етапами (приклад із багом гіпотетичний; поточний приклад звіту цього не показує, але, звісно, це питання можна дослідити і зрозуміти причину). Просто вдумайтеся: ця проблема давно існувала на сайті, а ви просто про неї не знали і тому втрачали реальні замовлення. І це лише один приклад, чому важливо аналізувати взаємодію з вашим сайтом.

Аналіз повторних продажів

Тепер, коли у нас є розуміння, як ми приводимо клієнтів і як можемо це робити ефективніше, якщо підвищимо конверсію сайту, є ще один важливий аспект: повторні продажі.

Повторні продажі збільшують LTV (пожиттєву цінність клієнта), а також підвищують загальну рентабельність маркетингу. Саме тому грамотна робота з наявними клієнтами — це один із найефективніших способів зростання бізнесу.

Як аналітика допомагає працювати з повторними продажами? Знову ж таки, я покажу тільки на одному прикладі — когортному аналізі.

Когортний аналіз допомагає побачити поведінку клієнтів у часі, а не тільки загальні цифри, у яких змішуються нові та старі покупці. Це дає реальне розуміння того, як часто клієнти повертаються, коли саме вони здійснюють повторні покупки та які маркетингові активності їх утримують.

Нижче — приклад з одного з наших звітів, який наочно показує, який відсоток клієнтів, залучених через різні канали трафіку, залишається з нами через певний проміжок часу (іншими словами, який відсоток продовжує купувати наші товари чи послуги).

А ось ще один приклад іншого когортного аналізу, який показує, як наші інвестиції в той чи інший канал окуповуються з часом:

Принцип простий: ви об’єднуєте користувачів у когорти за місяцем першої покупки або джерелом залучення, а далі відстежуєте:

• як часто вони роблять повторні замовлення;
• як швидко окупаються витрати на залучення;
• які канали приводять лояльних клієнтів;
• як змінюється поведінка залежно від категорій товарів чи розміру знижок.

Детальніше про підходи до когортного аналізу для різних типів бізнесу можна прочитати в прекрасному матеріалі моєї колеги: «Когортний аналіз: визначення, типи та приклади застосування».

Тепер, коли ви знаєте, з чого складається маркетингова аналітика на реальних прикладах, давайте розберемо, як її впровадити.

Як бізнесу почати впроваджувати маркетингову аналітику

Щоб маркетингова аналітика справді працювала, а не залишалася набором красивих звітів, потрібен системний підхід.

Він зазвичай включає такі етапи:

• Визначення цілей і завдань та ключових метрик (KPIs) для їх вимірювання.
• Вибір інструментів та проєктування архітектури даних.
• Збір даних.
• Обробка та візуалізація даних.
• Аналіз даних, перевірка гіпотез та інтерпретація результатів.
• Прийняття управлінських рішень і впровадження змін.
• Моніторинг і оцінка ефективності.

Оскільки ця стаття — лише початок серії, у ній я зосереджуся на перших пунктах із цього списку.

Визначення цілей і завдань та ключових метрик (KPIs) для їх вимірювання

Визначення бізнес-цілей і завдань

Перед налаштуванням аналітики потрібно чітко зрозуміти, яких бізнес-цілей ви хочете досягти за допомогою даних. Так, саме з цього все починається. Не з побудови звітів, а з цілей і завдань. І саме на основі них на наступному кроці ви зможете підібрати правильні інструменти для вирішення своїх завдань.

Давайте для кращого розуміння розберемо це на прикладі простого класичного завдання — збільшити повторні продажі.

Хорошим рішенням для старту роботи буде сформулювати питання, на які ми хочемо отримати відповіді. У цьому випадку це можуть бути наступні питання (перелік далі неповний і наведений лише для демонстрації):

• Чи є в нас зараз повторні продажі?
• Як відсоток повторних покупок змінився за останній рік?
• Які товари/послуги купують клієнти, що найчастіше купують повторно?
• З яких каналів найчастіше приходять користувачі, які роблять повторні покупки?

Власне саме відповіді на ці питання і будуть основою одного з ваших маркетингових звітів. Так, тут ми підійшли ще до одного важливого моменту для розуміння: маркетингова аналітика — це далеко не один звіт.

Вибір показників та параметрів для звіту

Тут перейдемо одразу до розбору на прикладі: зазвичай кожне питання з попереднього пункту ми можемо перетворити на набір певних показників та параметрів. Ось як це може виглядати:

Вибір інструментів та проєктування архітектури даних

Визначення джерел даних, на основі яких будуть будуватися звіти

Тепер, коли в нас є потрібні показники і параметри, саме час дізнатися, з яких систем ми будемо брати дані, щоб надалі вивести їх у звіт. Але інколи, як це часто буває, у нас може бути декілька джерел правди: наприклад, продажі є і в Google Analytics 4, і в рекламних кабінетах, і в CRM. Тому я навіть трішки перефразую: нам потрібно дізнатися, де потрібні нам дані найточніші.

Давайте спробуємо це розписати для нашого випадку.

Тепер, коли ви виконали підготовчу роботу, можна нарешті почати визначати, які інструменти ви будете використовувати для роботи з потрібними даними.

Вибір інструментів для маркетингової аналітики

Що краще: пряме підключення BI-системи до ваших джерел даних чи побудова маркетингової аналітики з використанням сховища даних?

Це питання буде першим, яке вам потрібно буде вирішити, — від цього залежатиме вся подальша архітектура. І хоча популярні BI-системи певною мірою вміють підключатися до різноманітних CRM, GA4 та рекламних кабінетів напряму, я вам дуже рекомендую, особливо за великих обсягів даних, створити сховище даних.

Я можу багато розповісти про переваги такого підходу. Але зупинюся детально тільки на найважливіших:

• Дані у вашому сховищі належать вам. Якщо в певний момент Google вирішить зробити нову версію Google Analytics, усі ваші поточні дані будуть у сховищі. Якщо колись ви вирішите змінити CRM-систему, вам не треба буде думати, як зберегти старі дані, — вони вже будуть у сховищі. Якщо так станеться, що ваш рекламний кабінет заблокують, усі ваші попередні результати зберігатимуться у вашому сховищі і т. д.
• Висока швидкість роботи та відсутність лімітів. Прямі підключення до API рекламних платформ, CRM чи інших систем часто мають обмеження на кількість запитів (квоти) і працюють повільно. Якщо у вас великий обсяг даних, дашборди за прямого підключення будуть «висіти» хвилинами. Сховище ж оптимізоване для швидкого читання, тому звіти завантажуватимуться миттєво.
• Збереження історичних даних. Більшість сервісів мають жорсткі обмеження на зберігання інформації. Наприклад, стандартний GA4 зберігає детальні дані користувачів лише до 14 місяців. У власному сховищі ваша історія зберігатиметься роками, що критично важливо для аналізу трендів та порівняння довгострокових періодів (Year-over-Year).

Тепер, коли ви, я сподіваюся, вирішили зупинитися на варіанті зі сховищем даних, потрібно визначитися із самим сховищем.

Яке сховище даних обрати для маркетингової аналітики?

Тут у вас буде широкий, але насправді обмежений вибір. По-перше, вам потрібно буде вирішити, чи хочете ви хмарне рішення, чи все ж свій сервер. Якщо коротко, я вам дуже рекомендую обрати хмару. Це дасть маркетингу більше контролю, швидкості й за необхідності навіть незалежності від IT-відділу, що, як ми знаємо, є дуже важливим у сучасному світі. Та й оплата лише за використання зазвичай теж є вигіднішою з фінансової точки зору. Якщо комусь цікаво почути детальніший огляд, напишіть про це в коментарях, і я обов’язково напишу такий матеріал.

Серед хмарних гравців я б теж виділив три основних:

• Google — хоча хмара Google не така популярна, як хмари Amazon чи Microsoft загалом, але не потрібно забувати, що ми говоримо про маркетингову аналітику. А тут у Google безліч інструментів, які маркетологи використовують щодня: Google Ads, Google Analytics, Google Merchant Center, YouTube, Google Play і т. д. І всі сервіси Google мають прекрасну інтеграцію з його хмарою. Тому, якщо у вас ще немає ніякої інфраструктури для маркетингової аналітики, це може бути найкращим варіантом.
• Amazon — хмара Amazon має менше вбудованих конекторів до сервісів Google, необхідних для маркетингової аналітики, але, оскільки Amazon є найбільшим хмарним гравцем, це рішення можна розглянути, якщо ваш продукт уже розміщений там.
• Microsoft — його хмара є другим за величиною гравцем на ринку. Тим більше, якщо у вас в офісі все вже працює на ліцензіях від цієї компанії, то чому б і її хмару не обрати?

Зауважу, що всі три гравці мають прекрасні інтеграції з усіма основними гравцями ринку BI.

Зазвичай я рекомендую обирати для маркетингової аналітики саме хмару від Google. Але, звісно, вибір за вами.

Які BI-системи найкраще підходять для маркетингової аналітики?

Взагалі, інструменти, які дозволяють не лише переглядати звіти, а й зручно працювати з даними, об’єднувати різні джерела та будувати власні дашборди, називаються інструментами бізнес-аналітики (прошу не плутати з візуалізаторами даних — це інше). Таких рішень на ринку багато, але серед найвідоміших і перевірених систем ви найчастіше зустрінете Tableau (Salesforce), Power BI (Microsoft) та Looker (Google). Найімовірніше, ваш вибір впаде на одну з них.

Джерело: Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, 2026. Зображення опубліковане в Google Cloud Blog.

Звісно, окрім сховища даних і BI, зазвичай є додаткові інструменти, які, наприклад, забезпечують ETL-процес чи виконують інші необхідні завдання, але їх вибір зазвичай є більш технічним і здійснюється командою аналітиків залежно від особливостей проєкту. Вибір же сховища даних і BI-системи безпосередньо впливає на кінцевих користувачів, тому важливо, щоб у цьому виборі маркетингова команда брала активну участь.

Що ще важливо врахувати під час вибору інструментів для маркетингової аналітики

Під час вибору інструментів для маркетингової аналітики важливо відштовхуватися від інформації, яку ви отримали на попередньому етапі (визначення джерел даних), а також від обсягу даних, ресурсів і досвіду команди:

• Інформація, яку ви отримали на попередньому етапі, — це основа. Звісно, що чим простіша й нативніша інтеграція обраних інструментів маркетингової аналітики з вашими системами, які будуть джерелами даних, тим краще.
• Обсяги даних. Хоча найпростіші звіти можна побудувати і в Google Sheets чи Excel, зазвичай такі системи досить швидко починають «глючити», якщо обсяг даних буде досить високим. Під час оцінювання архітектури завжди враховуйте, як поведе себе система, якщо даних стане у 3–5 разів більше.
• Ресурс і досвід команди. Вам може дуже подобатися умовний Power BI, але якщо вся команда вміє працювати з Tableau, то, звісно, оптимальніше буде вибрати саме його. Або ви можете дуже хотіти Tableau, але якщо вся компанія працює на сервісах Microsoft, то, найімовірніше, ваш вибір на користь Power BI буде правильнішим.

Приклад підбору сховища даних та BI-системи для маркетингової аналітики

Тепер розглянемо це практичніше на нашому прикладі. Уявімо, що наша гіпотетична компанія має значні обсяги трафіку (декілька мільйонів унікальних відвідувачів щомісяця), рекламу в Google Ads та Meta Ads, CRM-систему HubSpot та сервіс email-розсилок від eSputnik. При цьому жодних побажань щодо сервісів у неї немає, оскільки до цього маркетинговою аналітикою ніхто нормально не займався. Усе, як це часто буває, завершилося свого часу налаштуванням Ecommerce у GA4.

У цьому випадку ідеальним сховищем даних буде Google BigQuery, оскільки він має вбудований функціонал Data Transfer та Datastream, який дозволить без залучення IT-команди налаштувати збір даних з усіх систем: HubSpot, Google Analytics 4, Google Ads, Meta Ads та eSputnik. При цьому він легко працює з великими обсягами даних і має прекрасну інтеграцію з усіма популярними BI-системами. Що ще важливо? BigQuery має вбудовані AI- та ML-функції для роботи з даними, дата-агента Conversational Analytics для швидкого пошуку інсайтів та BigQuery MCP для підключення власних агентів, наприклад, Claude Code чи Codex, а отже, система, яку ми будемо будувати, не застаріє через декілька років.

Щодо BI-системи — усі три лідери, Power BI, Tableau та Looker, прекрасно підійдуть у цьому випадку, але я б рекомендував зупинитися на Power BI, тому що з-поміж усіх трьох щомісячна плата за цей сервіс буде найнижчою. А навіщо платити більше, якщо можна платити менше?

Збір даних

Тепер, коли у вас є бачення кінцевої точки: яку аналітику ми хочемо отримати і які системи будуть інтегровані в нашу верхньорівневу аналітичну архітектуру, варто зосередитися на наступному:

1. Упевнитися, що всі потрібні нам дані збираються у базових системах і бажано збираються автоматизовано. Наприклад:
   1. Чи потрапляють до CRM-системи замовлення, зроблені після дзвінків клієнта?
   2. Чи передається до CRM ідентифікатор користувача з Google Analytics 4?
   3. Чи правильно відстежуються покупки в Google Analytics 4?
   4. Чи всі рекламні кампанії у Facebook Ads розмічаються згідно з нашим шаблоном UTM-розмітки?
2. Налаштувати автоматичний збір даних із потрібних нам систем до сховища даних. У нашому випадку все досить просто, оскільки ми обрали сховище, яке вже має вбудовані конектори до потрібних нам систем через Data Transfer та Datastream. Але інколи вам знадобиться додатково налаштовувати необхідні ETL- чи ELT-процеси. Хоча останнє — це досить технічний процес, на якому я не хочу детально зупинятися у цьому матеріалі, головне, що ви маєте зрозуміти: якщо на попередньому етапі ви обрали правильну архітектуру, це не має викликати складнощів.
   
   Ну і найважливіше на цьому етапі — це не просто налаштувати збір даних, а й забезпечити їхню точність і чистоту шляхом періодичної перевірки якості ваших даних.

Обробка та візуалізація даних

Гарна візуалізація даних — це важливо. Проте навіть найкрасивіший звіт не має цінності, якщо після нього залишається головне запитання: «І що далі?» Звіт має бути не просто набором графіків, а відповіддю на конкретне питання бізнесу. Він має розкривати проблему та давати розуміння того, які дії потрібно зробити.

Іншими словами, хороший звіт має послідовно вести вас через такі запитання:

• що сталося?
• чому це сталося?
• що нам із цим робити?

Багато дашбордів залишаються невикористаними саме тому, що зупиняються на описі ситуації, але не дають відповіді на запитання, що робити далі.

Для того щоб побудувати такий звіт, аналітик повинен дуже чітко розуміти, на які запитання він має давати відповіді, інакше це буде просто процес розставляння красивих графіків. Але якщо ви пройшли цей шлях за моїм планом послідовно, у вас усе буде добре.

Замість висновку

Хоча в моєму матеріалі ми вже підійшли до завершення, насправді це лише початок: так, система аналітики побудована, але аналітика не забезпечує бізнесу повернення інвестицій, допоки вона не використовується для ухвалення управлінських рішень. Пам’ятайте: завдання аналітики — не просто показати цифри, а допомогти ухвалити рішення та почати діяти.