1. Введення

Веб-аналітика розвинулася з технічної нішевої дисципліни до стратегічної бізнес-функції, де від аналітичних фахівців все частіше очікується демонстрація компетенцій, що охоплюють технічну реалізацію, статистичний аналіз, ділову хватку, комунікативні навички та стратегічне мислення. Швидка технологічна еволюція, включаючи штучний інтелект, машинне навчання, автоматизацію та трансформацію конфіденційності, фундаментально змінює аналітичні практики, інструменти та необхідні набори навичок. Організації все частіше визнають прийняття рішень на основі даних як конкурентну перевагу, піднімаючи аналітику з функції звітності до інформування стратегічних партнерів, розробки продуктів, оптимізації маркетингу, покращення клієнтського досвіду та інновацій бізнес-моделей. Професійний розвиток у веб-аналітиці вимагає постійного навчання, адаптації до нових технологій, розвитку методологій, змін у ландшафтах конфіденційності та розширення аналітичних можливостей.

Галузеві тенденції демонструють конвергенцію між веб-аналітикою та ширшими дисциплінами обробки даних, причому від традиційних веб-аналітиків все частіше очікується застосування передових статистичних методів, прогнозного моделювання та алгоритмів машинного навчання, які раніше були призначені лише для фахівців з обробки даних. Демократизація аналітики за допомогою зручних інструментів та автоматизованих аналітичних даних робить базову звітність доступною для ширшої аудиторії, одночасно підвищуючи планку для фахівців з аналітики, які повинні надавати складний аналіз та стратегічні рекомендації, що виходять за рамки автоматизованих можливостей. Правила конфіденційності та технологічні зміни, включаючи припинення підтримки файлів cookie, обмеження відстеження платформи та вимоги щодо згоди, фундаментально трансформують підходи до збору та вимірювання даних, що вимагає адаптації стратегій вимірювання, зберігаючи при цьому достатню кількість інформації для оптимізації. Етичні міркування щодо використання даних, алгоритмічного упередження та конфіденційності клієнтів стають дедалі важливішими сферами компетенцій, оскільки вплив аналітики розширюється, а регуляторний контроль посилюється.

Ринок інтернет-маркетингу настільки стрімко змінюється, що не дивно, якщо згадати, що ще 10 років тому про цей напрямок у нас майже ніхто нічого не чув, а деякі підприємці досі віддають перевагу оголошенням у газетах, а не контекстній рекламі.
Щороку технології йдуть вперед, набирають обертів нові тенденції, що впливає на всі схеми, за якими люди роблять бізнес у цифровому світі. І для того, щоб бути попереду конкурентів, або навіть просто для того, щоб залишатися в грі, необхідно вчитися працювати з новими інструментами, відстежувати тренди та бути достатньо гнучким, щоб адаптуватися під ці зміни.

1. Перехід у мобайл

За різними даними, залежно від тематики, показник мобільного трафіку на комерційних сайтах вже зараз становить від 30 до 50%. Це значна цифра, і що вже казати про звичайні інформаційні проекти, де вона може бути ще вищою.

Тоді як продажі в електронній комерції все ще здебільшого здійснюються з настільних комп’ютерів, із кожним новим днем ​​число тих користувачів, які переглядають сайти інтернет-магазинів із мобільних пристроїв, продовжує зростати. Не дивно, що фахівці з SEO та інтернет-маркетингу зосереджують зусилля на оптимізації сайтів своїх клієнтів під мобільний пошук, працюючи над адаптивним дизайном, прискоренням швидкості завантаженням сторінок та іншими факторами.

Ще зовсім недавно мобільні пристрої були на другому місці, а настільні PC – на першому. Зараз тенденція змінилася кардинально – кількість людей, які використовують для інтернет-серфінгу смартфони та планшети, вже перевищила число користувачів десктопних пристроїв, і обсяг мобільного трафіку продовжує зростати.

2. Активне використання аналітики

У сучасному перевантаженому інформацією світі компанії будь-якого рівня розуміють, що використання більш досконалих методів аналітики стає обов’язковою умовою для ефективної оптимізації витрат. У 2020 році фахівці, які займаються просуванням малого і середнього бізнесу, будуть застосовувати більш складні підходи до вимірювання результатів за різними напрямками інтернет-маркетингу.

Це дозволить насамперед зрозуміти особливості поведінки відвідувачів сайту і залежність між продажами за рахунок клієнтів із різних джерел, а також прийняти правильне рішення про те, як найкращим чином розподілити бюджети за каналами, тактиками та кампаніями.

3. Контент-маркетинг, як і раніше, важливий

Це на випадок, якщо хтось ще не в курсі, що вже років зо три він стабільно входить до списку основних трендів. Якщо у вас є бізнес, один з обов’язкових кроків, які необхідно зробити для його розвитку в Інтернеті, – створення контенту, який буде доносити інформацію про вас потенційним клієнтам, допомагати їм і підвищувати поінформованість про ваш бренд.

Контент може бути різним – статті, інфографіка, фото, відео – і поширюватися різними каналами, такими як блог компанії, сторінки в соціальних мережах, e-mail-розсилка, відеоканал на YouTube. І головні вимоги до нього залишаються незмінними: якість, унікальність та повнота відповіді на запити користувачів. Необхідно опрацьовувати всю семантику сайту, розділяти її на групи та писати під кожну якісний контент. Саме тому краще витратити більше часу і написати одну гарну та об’ємну статтю в тиждень, ніж намагатися досягти успіху, випускаючи на конвеєрі нікому не цікаві замітки-новини.

4. Реклама в відеоформаті

Так, це довго і дорого, але якщо стільки компаній звертають увагу на цей маркетинговий канал, значить, інвестиції в нього виправдані. Тенденція особливо актуальна для мобільних пристроїв, власники яких добре сприймають саме мультимедійний контент.

Такі великі гравці, як Facebook і YouTube, вже активно пропонують рекламу в відеоформаті своїм клієнтам, а решта, судячи з останніх новин, вже енергійно працює в цьому напрямку. Відеоконтент дозволяє забезпечити гарне охоплення аудиторії, і, якщо тенденція збережеться, можна очікувати, що кількість доступних форматів відеореклами найближчим часом істотно збільшиться.

5. Стратегічна диверсифікація

Високий рівень конкуренції і боротьба за увагу користувачів в усіх напрямках змушують шукати способи отримання клієнтів не тільки за допомогою SEO та контекстної реклами, але і з застосуванням безлічі інших інструментів. Крім високої конкуренції, ще одна причина цього – бажання не залежати від одного джерела трафіку.

SEO не завжди може бути стабільним і передбачуваним через зміну алгоритмів пошукових систем, вартість кліка в AdWords може різко зрости, Facebook теж активно змінює правила і т. д. Тому «хеджування» ставок та різноманіття маркетингової стратегії можуть забезпечити гарні результати.

Детальніше про те, які методи можна використовувати для залучення покупців на сайт інтернет-магазину з описом переваг і недоліків кожного з них, ви можете прочитати в нашій книзі «Залучаємо клієнтів: джерела трафіку для інтернет-магазину».

6. Вартість інтернет-реклами виросте

Якщо ви все ще думаєте над тим, чи потрібен вам сайт і чи варто займатися його просуванням, – відкладати цю справу у довгу шухляду, вочевидь, не варто. Поки ви будете думати, ваші конкуренти вже все зроблять, через півроку займуть топ, а ви залишитеся в позиції того, хто наздоганяє. І з огляду на особливість того, що на розкрутку потрібен час, навіть гарні бюджети не допоможуть змінити ситуацію.

Інтернет-магазинів з’являється дедалі більше. Навіть невелика компанія в регіоні може торгувати в межах всієї країни. Конкуренція в усіх напрямках інтернет-реклами та боротьба за домінування в топі пошукової видачі будуть збільшуватися і надалі. Усе це приводить до зростання попиту, а попит, своєю чергою, підвищує вартість.

7. Оптимізація конверсії

Коефіцієнт конверсії – один із тих термінів, із яким знайомий кожен фахівець з інтернет-маркетингу. Якщо коротко, то коефіцієнт конверсії показує співвідношення числа відвідувачів сайту, які здійснили певну дію (наприклад, покупку), до їхньої загальної кількості. Детальніше про цей показник та особливості його розрахунку ви можете прочитати в статті «Конверсія в інтернет-магазині і фактори, які на неї впливають».

Чому це важливо? Вся справа в тому, що оптимізація конверсії – один із небагатьох способів отримати більший прибуток із сайту при мінімальних бюджетних інвестиціях. Щоб отримати вдвічі більше доходу, не обов’язково намагатися вдвічі збільшити відвідуваність – досить подвоїти коефіцієнт конверсії. І в деяких випадках для цього цілком достатньо прибрати зайві поля з форми та помістити кнопку замовлення на чільне місце.

В умовах обмежених бюджетів і високої конкуренції експерименти з різними елементами сайту та відстеження їхнього впливу на конверсію обов’язкові для успішного розвитку бізнесу в Інтернеті.

8. Чатботи і месенджери

Хочете дізнатися, коли буде доставлена ​​ваша посилка “Новою поштою”? Надішліть номер відстеження боту компанії в Telegram і отримаєте відповідь за дві секунди. А ось нове повідомлення в Viber – це повідомлення від «Розетки» про те, що ваше замовлення відправлене. Ці та безліч інших прикладів показують можливості того, як останні досягнення в галузі штучного інтелекту та програмування дозволяють людям миттєво отримувати відповіді на свої запити.

Ми вже писали про ботів в Telegram, під знаком популярності яких пройшов весь 2017 рік. Його приклад наслідували й інші месенджери, в цьому напрямку активно працює Facebook та інші всесвітньо відомі компанії. Тому можна не сумніватися, що перед нами тренд, вплив якого на ринок зростатиме.

9. Нові методи впливу на рішення

Моделі прийняття рішень про покупку користувачами постійно змінюються. Мало хто витрачає гроші спонтанно – люди дивляться огляди, читають відгуки, порівнюють ціни і тільки після того, як отримають відповідну інформацію, готові перейти до наступного етапу.

У деяких випадках це скоротило цикл ухвалення рішення про покупку, а в інших, навпаки, збільшило. Для власників комерційних сайтів значно зросла важливість наявності контенту з оглядами та оцінками, покликаного допомогти потенційним клієнтам прийняти правильне рішення. І особливо добре в цьому контексті працює відео.

10. Важливість комплексної стратегії

Щоб бути ефективним, інтернет-маркетинг не повинен працювати у вакуумі – потрібно дивитися крізь призму бізнесу, відштовхуючись від розуміння людей, процесів і продукту, з метою створення цілісної стратегії, яка б забезпечила багато точок дотику з клієнтами без втрати якості користувацького досвіду. Він повинен бути однаково якісним в усіх напрямках.

Просто почати використовувати нові канали інтернет-реклами мало, якщо сайт працює повільно, крім товарів жодних інших сторінок немає, а форма замовлення функціонує з помилками. Однаково добре необхідно опрацьовувати питання юзабіліті, контент, виправляти помилки, забезпечити зручність перегляду на мобільних пристроях та всі інші моменти. Інакше цілком ймовірно, що навіть при збільшенні трафіку продажі залишаться на тому ж рівні через низьку конверсію.

2. Ключові компетентності у веб-аналітиці

Портрет ідеального аналітика:

50% — Технічні навички (інструменти, SQL, статистика)

30% — Бізнес-розуміння + комунікація

20% — Domain knowledge (знання індустрії)

Рівні аналітиків:

Junior Web Analyst (0-2 роки)

• Володіння GA4, GTM, Excel
• Створення базових звітів
• QA даних та налаштувань
• Допомога у виконанні A/B тестів
• Зарплата: $500-1,200/місяць

Middle Web Analyst (2-4 роки)

• Самостійне налаштування аналітики
• Створення дашбордів
• Проведення аналізу та формулювання рекомендацій
• Управління рекламними кампаніями
• A/B тестування
• Зарплата: $1,200-2,500/місяць

Senior Web Analyst (4-7 років)

• Стратегічна аналітика
• Розробка measurement стратегій
• Керівництво аналітичними проєктами
• Менторство Junior/Middle
• Advanced techniques (SQL, Python, predictive analytics)
• Зарплата: $2,500-5,000/місяць

Lead / Head of Analytics (7+ років)

• Управління командою аналітиків
• Розробка data strategy для компанії
• Побудова data-driven культури
• Взаємодія з C-level
• Budget management
• Зарплата: $5,000-10,000+/місяць

Hard Skills (Технічні навички):

1. Інструменти аналітики

✅ Must-have:

• Google Analytics 4 (експертний рівень)
• Google Tag Manager
• Meta Ads Manager / Meta Business Suite
• Google Ads
• Excel / Google Sheets (pivot tables, VLOOKUP, формули)

✅ Nice-to-have:

• Adobe Analytics
• Mixpanel / Amplitude (product analytics)
• Tableau / Power BI / Looker Studio (візуалізація)
• Hotjar / Microsoft Clarity (heatmaps, session recordings)
• SQL (запити до баз даних)
• Python / R (для advanced analytics)

• Як працюють веб-сайти (HTML, CSS, JavaScript — базове розуміння)
• Cookies, Local Storage, Session Storage
• Що таке API та як він працює
• Client-side vs Server-side tracking
• UTM-параметри та campaign tracking

• Описова статистика (середнє, медіана, мода, стандартне відхилення)
• Статистична значущість
• A/B тестування:
• Розрахунок sample size
• P-value, confidence level
• Інтерпретація результатів
• Кореляція vs причинність
• Регресійний аналіз (базовий)

• Принципи створення ефективних дашбордів
• Вибір правильного типу графіка:
• Line charts — тренди в часі
• Bar charts — порівняння категорій
• Pie charts — частки (обережно використовувати!)
• Scatter plots — кореляції
• Funnels — воронки конверсій
• Storytelling with data
• Уникнення misleading візуалізацій

5. Маркетингові канали та стратегії

• SEO (основи)
• PPC (Google Ads, Meta Ads)
• Email marketing
• Content marketing
• Social Media Marketing
• Affiliate marketing
• Розуміння customer journey

1. Аналітичне мислення

• Розбивати складні проблеми на прості
• Формулювати гіпотези
• Знаходити patterns у даних
• Критичне мислення (не приймати дані на віру)

2. Комунікація

• Пояснювати складні концепції простою мовою
• Презентувати insights стейкхолдерам
• Писати чіткі звіти
• Storytelling (як розповідати історію через дані)

3. Business Acumen (Бізнес-розуміння)

• Розуміти бізнес-модель компанії

• Знати, які метрики важливі для різних відділів (sales, marketing, product)
• Розуміти P&L (Profit & Loss statement)
• Мислити через призму ROI та бізнес-цілей

4. Curiosity (Допитливість)

• Постійно ставити питання "Чому?"
• Не задовольнятись поверхневими відповідями
• Шукати root causes, а не лише симптоми
• Бути в курсі нових трендів та інструментів

5. Attention to Detail

• Помічати аномалії в даних
• Перевіряти налаштування тегів
• QA (quality assurance) даних
• Уникати помилок у розрахунках

6. Адаптивність

• Швидко вчитися новим інструментам
• Адаптуватись до змін алгоритмів, платформ
• Працювати в умовах невизначеності
• Приймати зміни privacy regulations

7. Collaboration (Командна робота)

• Працювати з різними відділами (marketing, product, engineering, sales)
• Збирати requirements
• Навчати інших працювати з даними
• Делегувати та керувати аналітичними проєктами

3. Фундаментальні технічні компетенції

Компетенції з технічного впровадження формують основу ефективної практики веб-аналітики, починаючи з повного розуміння управління тегами JavaScript, архітектури рівня даних та механізмів відстеження подій, що забезпечують точний збір даних. Володіння Google Tag Manager є основною вимогою, включаючи розуміння структури контейнера, налаштування тегів для різних платформ відстеження, логіку тригерів для керування умовами спрацьовування тегів, створення змінних для динамічного вилучення значень та методології налагодження, що забезпечують правильність реалізації. Навички проектування рівня даних дозволяють послідовно структурувати дані для надійного вилучення незалежно від платформи реалізації, дотримуючись найкращих практик щодо правил іменування, ієрархій об'єктів та форматування значень. Впровадження користувацького відстеження подій вимагає визначення цінних взаємодій користувачів, що виходять за рамки відстеження за замовчуванням, визначення відповідних параметрів подій, що фіксують контекстуальні деталі, та балансування повноти відстеження з обсягом даних та складністю обробки.

Впровадження відстеження конверсій на різних платформах вимагає розуміння різних механізмів відстеження, включаючи відстеження на основі пікселів, URL-адреси зворотного зв'язку для сповіщень на стороні сервера, інтеграцію SDK для мобільних додатків та імпорт конверсій на основі API для офлайн-подій. Налаштування міждоменного відстеження дозволяє стежити за користувачами в кількох доменах у цифровій екосистемі організації, що вимагає скоординованого впровадження, що забезпечує правильну передачу ідентифікаторів відвідувачів. Відстеження на стороні сервера стає все більш важливим, оскільки обмеження відстеження на стороні клієнта зростають через обмеження браузера, блокувальники реклами, та засоби контролю конфіденційності, що вимагає розуміння архітектур тегування на стороні сервера, міркувань безпеки, та компромісів у порівнянні з традиційними підходами на стороні клієнта. Навички налагодження за допомогою інструментів розробника браузера, розширень Tag Assistant, та режимів налагодження, специфічних для платформи, необхідні для виявлення проблем впровадження та забезпечення якості даних.

Компетенції з конфігурації аналітичної платформи включають налаштування ресурсів, конфігурацію потоку переглядів/даних, визначення цілей/конверсій, специфікації властивостей користувача, та конфігурації інтеграції, що з'єднують аналітику з рекламними платформами, системами CRM та сховищами даних. Конфігурації фільтрів та виключень вимагають розуміння того, як застосовуються перетворення даних, наслідків для цілісності даних та методологій тестування, що перевіряють правильність роботи конфігурацій. Користувацькі виміри та метрики розширюють можливості платформи, фіксуючи специфічні для бізнесу атрибути та вимірювання поза стандартними реалізаціями, вимагаючи вимог до даних планування та розуміння обмежень щодо чисел та правил визначення області застосування. Використання API для програмного вилучення даних, автоматизованої звітності, та імпорту даних є дедалі ціннішою навичкою, оскільки організації масштабують аналітичні операції та інтегруються з ширшими екосистемами даних. Розуміння регулярних виразів сприяє розширеній фільтрації, аналізу пошукових термінів та гнучким правилам зіставлення, що підвищує аналітичну точність та можливості автоматизації.

Забезпечення якості даних є критично важливою технічною компетенцією, яку часто ігнорують, доки не виникнуть проблеми. Методології моніторингу включають моніторинг трафіку в режимі реального часу, що виявляє очевидні аномалії, аналіз історичних тенденцій, що виявляє поступовий дрейф, правила перевірки даних, що перевіряють очікувані закономірності та діапазони, та регулярні аудити, що порівнюють аналітичні дані з вихідними системами, що перевіряють узгодженість. До поширених проблем якості даних належать несправні реалізації відстеження, подвійний підрахунок через дублікати тегів, інфляція трафіку ботів, перенаправлення спаму, відсутні параметри через видалення URL-адрес, та включення тестового трафіку, що вимагає фільтрації. Практики документування, включаючи специфікації відстеження, журнали змін, посібники з впровадження та словники даних, необхідні для підтримки якості даних у міру розвитку впровадження та зміни членів команди. Контроль версій для експорту контейнерів керування тегами дозволяє скасовувати зміни, коли виникають проблеми, та розуміти історичну еволюцію впровадження.

4. Аналітичні та статистичні компетенції

Статистична грамотність формує аналітичну основу, починаючи з розуміння описової статистики, включаючи міри центральної тенденції, такі як середні значення та медіани, мінливість через стандартне відхилення та діапазони, та форми розподілу, що визначають асиметрію та викиди. Поняття ймовірності, включаючи довірчі інтервали, статистичну значущість, та перевірку гіпотез, дозволяють розрізняти сигнал від шуму в даних про продуктивність, уникаючи хибних висновків на основі випадкових варіацій. Розмір вибірки впливає на надійність результатів, причому більші вибірки дають більш впевнені висновки, але вимагають триваліших періодів тестування та більших обсягів трафіку. Перевірка статистичної значущості за допомогою t-тестів, хі-квадрат тестів, платформ A/B-тестування визначає, чи спостережувані відмінності ймовірно представляють собою справжні ефекти, а не випадкові події, хоча й вимагає розуміння p-значень, рівнів значущості та багаторазових корекцій тестування, що дозволяє уникнути хибнопозитивних результатів від перевірки багатьох гіпотез.

Розрізнення кореляції та причинно-наслідкового зв'язку являє собою фундаментальну навичку аналітичного мислення, яка визнає, що спільний рух змінних не встановлює спрямованого зв'язку та не доводить, що одна з них спричиняє іншу. Змішані змінні можуть впливати на обидва спостережувані фактори, створюючи хибні кореляції, тоді як зворотна причинність означає, що наслідок може насправді спричиняти передбачувану причину, а не інший напрямок. Контрольоване експериментування за допомогою рандомізованого A/B-тестування забезпечує найсильніші докази причинно-наслідкових зв'язків шляхом ізоляції тестованих змінних та випадкового розподілу впливів, усуваючи упередженість відбору. Квазіекспериментальні плани, включаючи різницю в відмінностях, розрив регресії, синтетичні методи контролю, наближають експериментальні умови, коли справжня рандомізація неможлива, забезпечуючи проміжну силу доказів між кореляційним спостереженням та справжніми експериментами.

Сегментаційний аналіз розбиває сукупні показники на значущі підгрупи, виявляючи різну продуктивність за типами клієнтів, поведінкою, каналами чи періодами часу, які сукупні цифри приховують. Демографічна сегментація аналізує вікові групи, стать, місцезнаходження або інші характеристики населення. Поведінкова сегментація групує користувачів за виконаними діями, рівнем залученості, моделями покупок чи етапами життєвого циклу клієнта. Когортний аналіз відстежує групи, що мають спільні характеристики з часом, зазвичай відстежуючи клієнтів, залучених у певні періоди, для аналізу коефіцієнтів утримання, зміни цінності протягом життя чи моделей залученості в міру старіння когорт. RFM-аналіз сегментує клієнтів за новизною, частотою та грошовою вартістю покупок, створюючи дієві групи для диференційованого маркетингового підходу. Кластерний аналіз використовує статистичні алгоритми, які автоматично ідентифікують природні групи в даних на основі кількох атрибутів одночасно, виявляючи сегменти, неочевидні з однозмінного аналізу.

Від веб-аналітиків все частіше очікуються компетенції прогнозної аналітики, починаючи від простої екстраполяції трендів і закінчуючи складними моделями машинного навчання. Прогнозування часових рядів передбачає майбутні значення показників на основі історичних закономірностей, включаючи тенденції, сезонність та циклічні коливання, що корисно для складання бюджету, планування потужностей та встановлення цілей. Моделювання схильності оцінює ймовірність того, що окремі користувачі виконають певні дії, такі як покупка, відтік клієнтів, оновлення клієнта (чи), що дозволяє проактивно таргетувати сегменти з високою ймовірністю. Прогнозування цінності життя клієнта (CVC) оцінює майбутні потоки доходів від відносин з клієнтами, що інформує про обмеження витрат на залучення та пріоритети інвестицій у утримання клієнтів. Прогнозування відтоку клієнтів визначає клієнтів, які перебувають у групі ризику, що дозволяє втручання щодо утримання клієнтів, перш ніж відбудеться їхній відтік. Системи рекомендацій пропонують користувачам продукти, контент, чи дії на основі поведінкових моделей та подібності з іншими користувачами. Хоча розробка моделей передового машинного навчання може залишатися спеціалізацією в науці про дані, розуміння концепцій моделей, інтерпретація результатів, оцінка ефективності та застосування знань є цінною компетенцією аналітика.

5. Business acumen та стратегічне мислення

Розуміння бізнес-контексту підносить аналітиків від репортерів даних до стратегічних радників, що вимагає розуміння організаційної стратегії, економіки бізнес-моделі, конкурентної динаміки, потреб клієнтів та операційних реалій, що впливають на аналітичні пріоритети та доцільність рекомендацій. Галузеві знання забезпечують контекст для інтерпретації показників, розуміння типових орієнтирів ефективності, розпізнавання сезонних тенденцій та виявлення відповідних конкурентних загроз і можливостей. Розуміння бізнес-моделі пояснює, як організації створюють та отримують цінність, чи то через прямі продажі продуктів, доходи від реклами, підписки, конверсії freemium, транзакції на торговому майданчику чи гібридні моделі, визначаючи, які показники мають найбільше значення та які можливості оптимізації існують. Розуміння шляху клієнта відображає, як клієнти знаходять організації, оцінюють пропозиції, приймають рішення про покупку, використовують продукти та потенційно стають постійними клієнтами чи прихильниками, виявляючи точки дотику, де аналітичні дані створюють найбільшу цінність.

Навички управління зацікавленими сторонами дозволяють аналітикам формувати довіру, розуміти різноманітні потреби в організації, ефективно спілкуватися як з технічною, так і з нетехнічною аудиторією, керувати очікуваннями щодо аналітичних можливостей та обмежень, а також відстоювати прийняття рішень на основі даних, не відчужуючи зацікавлених сторін, які інвестують у підходи, засновані на інтуїції. Збір вимог досліджує, на які питання зацікавленим сторонам насправді потрібні відповіді, а не сприймає поверхневі запити за чисту монету, часто виявляючи приховані проблеми, що зумовлюють запити, що дозволяє проводити більш цілеспрямований аналіз. Вплив без повноважень є критично важливим м'яким навиком, оскільки аналітикам зазвичай бракує прямого контролю над впровадженням рекомендацій, що вимагає побудови довіри, демонстрації цінності, ефективного поширення ідей та формулювання рекомендацій, що враховують пріоритети та обмеження зацікавлених сторін.

Компетенції стратегічного мислення відрізняють старших аналітиків від молодших колег, включаючи системне мислення, що розпізнає взаємозв'язки між метриками та розуміння того, як оптимізація однієї метрики може вплинути на інші, довгострокову перспективу, балансуючи негайну оптимізацію зі сталим зростанням та уникаючи короткострокових трюків з негативними довгостроковими наслідками, оцінку альтернативних витрат з урахуванням компромісів та того, що означає аналіз або оптимізація однієї області, знижуючи пріоритети в інших, та врахування масштабованості, що гарантує, що рішення працюють не лише для поточного масштабу, але й враховують зростання. Фреймворкове мислення застосовує структуровані аналітичні підходи до бізнес-проблем, такі як аналіз маркетингової воронки, аналіз утримання когорт, сегментація RFM, метрики піратства AARRR для SaaS-бізнесу або аналіз економіки підрозділів для торгових майданчиків, забезпечуючи перевірені структури, що ефективно аналізують поширені бізнес-ситуації.

Розробка рекомендацій перетворює аналітичні висновки на практичні пропозиції, що вимагає розуміння доцільності впровадження, оцінки масштабу впливу, врахування потреб у ресурсах, вирішення потенційних заперечень, розробки підходів до вимірювання для моніторингу результатів та чіткого обґрунтування зв'язку аналізу з рекомендацією. Структури пріоритезації допомагають упорядкувати кілька можливостей, збалансувавши потенційний вплив, зусилля з впровадження, стратегічну узгодженість, потреби в ресурсах, рівні ризику та терміновість. Аналіз витрат і вигод оцінює очікувану віддачу від аналітичних рекомендацій порівняно з витратами на впровадження, хоча багато переваг не піддаються точному кількісному визначенню, що вимагає якісної оцінки. Експериментальний підхід розглядає рекомендації як перевірені гіпотези, що підлягають валідації за допомогою контрольованих тестів, а не тверджень про визначеність, визнаючи невизначеність та зобов'язуючись навчатися на результатах незалежно від того, чи підтверджують вони початкові гіпотези.

6. Комунікаційні та візуалізаційні компетенції

Навички візуалізації даних перетворюють складні аналізи на доступні ідеї завдяки відповідному вибору діаграм, чіткому маркуванню, продуманому використанню кольорів, виділенню ключових висновків та видаленню зайвих елементів, що відволікають від основних повідомлень. Вибір типу діаграми відповідає характеристикам даних та історії, що передається: лінійні діаграми показують тенденції з плином часу, стовпчикові діаграми порівнюють категорії, точкові діаграми розкривають зв'язки між змінними, теплові карти відображають матриці значень, а спеціальні діаграми, такі як воронкоподібні діаграми, – для аналізу конверсій. Дизайн інформаційних панелей поєднує повноту зі зручністю використання, встановлюючи чітку ієрархію, що підкреслює найважливіші показники, надаючи фільтри, що дозволяють користувачам досліджувати різні розділи, підтримуючи узгодженість мови дизайну та оптимізуючи контексти перегляду, незалежно від того, чи є вони великими екранами, чи мобільними пристроями. Принципи використання кольорів уникають плутанини, забезпечуючи доступність для людей з дальтонізмом, використовуйте колір цілеспрямовано для акцентування, а не для декору, підтримуйте узгодженість значень кольорів у різних візуалізаціях та уникайте натяку на значення через колір, коли його немає.

Розповідь історій за допомогою даних пов'язує аналітичні висновки з бізнес-наративами, структуруючи комунікації навколо визначення проблеми, аналітичного підходу, ключових висновків, наслідків та рекомендованих дій. Надання контексту запобігає неправильному тлумаченню, пояснюючи проаналізовані часові рамки, включені групи населення, визначені метрики та будь-які обмеження чи застереження, що обґрунтовують висновки. Адаптація до аудиторії підлаштовує стиль комунікації, рівень деталізації, технічну мову та формулювання рекомендацій під досвід та пріоритети аудиторії, причому керівникам потрібні загальні резюме, зосереджені на бізнес-наслідках, тоді як технічним виконавцям потрібні деталі впровадження. Компетенції письмового спілкування охоплюють створення чітких та лаконічних звітів, документування методологій для відтворюваності та експертної оцінки, написання ефективних оновлень електронною поштою, які зайняті зацікавлені сторони фактично читають, та розробку комплексної документації, яка дозволяє передавати знання.

Навички презентації дозволяють ефективно доносити ідеї на зустрічах та офіційних презентаціях, включаючи структурування презентацій за допомогою чітких наративів, розробку слайдів, які покращують, а не відволікають від усного спілкування, передбачення питань та підготовку продуманих відповідей, зчитування залученості аудиторії та адаптацію на ходу, а також управління часом для донесення ключових повідомлень в рамках обмежень. Усне спілкування включає пояснення складних аналізів доступною мовою без зневаги, вдумливе ставлення до питань, навіть коли відповіді невідомі, дипломатичне висловлення незручної правди, коли дані суперечать загальноприйнятим переконанням, та формування ентузіазму щодо підходів, заснованих на даних, а не простого повідомлення цифр.

Вплив та переконання виходять за рамки простого представлення фактів і стосуються побудови аргументів для дій, подолання психологічних бар'єрів для змін, превентивного реагування на заперечення, залучення союзників та прихильників, формулювання рекомендацій з точки зору цінностей та пріоритетів зацікавлених сторін, а також створення імпульсу для впровадження. Навички співпраці дозволяють ефективно працювати з міжфункціональними командами, включаючи маркетологів, менеджерів продуктів, дизайнерів, розробників, керівників та зовнішніх постачальників, розуміючи їхні точки зору та обмеження, спілкуючись їхньою мовою, а не аналітичним жаргоном, та будуючи довірчі стосунки, що сприяють чесному обговоренню складних висновків.

7. Нові тенденції та майбутні напрямки

Штучний інтелект та машинне навчання дедалі більше доповнюють та автоматизують аналітичні завдання, від автоматизованих аналізів, що виявляють аномалії та значні зміни без ручного моніторингу, до прогнозної аналітики, що прогнозує майбутні результати, та інтерфейсів природною мовою, що дозволяють зацікавленим сторонам ставити запитання простою мовою, а не вивчати мови запитів. Автоматизована звітність генерує та розповсюджує рутинні звіти про ефективність, звільняючи аналітиків від повторюваних завдань для стратегічного аналізу з вищою цінністю. Розумні сповіщення інтелектуально повідомляють про значущі зміни, фільтруючи сигнал від шуму, зменшуючи втому від постійних сповіщень про незначні коливання. Розмовна аналітика за допомогою обробки природної мови дозволяє ставити запитання через текстові або голосові інтерфейси, демократизуючи доступ до даних, хоча й вимагаючи нагляду аналітиків, щоб забезпечити правильну інтерпретацію висновків.

Аналітика, що орієнтована на конфіденційність, адаптується до заборони використання файлів cookie, нормативних обмежень та уподобань споживачів щодо конфіденційності, зберігаючи при цьому достатні вимірювання для оптимізації. Стратегії обробки даних власних джерел надають пріоритет безпосередньо зібраним даним з клієнтських відносин над даними третіх сторін із зовнішніх джерел, створюючи платформи даних клієнтів, що консолідують інформацію між точками контакту, впроваджуючи автентифікований досвід, що дозволяє відстежувати користувачів після входу в систему, та створюючи переконливий обмін цінностями, що мотивує користувачів ділитися даними. Відстеження на стороні сервера переносить вимірювання з браузерів на сервери, контрольовані організаціями, обходячи деякі обмеження відстеження на основі браузера, хоча й вимагаючи інвестицій у інфраструктуру. Платформи управління згодою балансують дотримання законодавства з потребами вимірювання, впроваджуючи детальний контроль за згодою, коригуючи відстеження на основі вибору згоди та використовуючи моделювання, щоб заповнити прогалини у вимірюваннях, пов'язані з відхиленням користувачів від відстеження. Диференціальна конфіденційність та агрегована звітність стають підходами, що надають корисну інформацію без відстеження на індивідуальному рівні, хоча й вимагають нових аналітичних методів роботи з ймовірнісними даними.

Аналітика в режимі реального часу дозволяє миттєво отримувати аналітику з постійно оновлюваних даних, а не через затримки пакетної обробки, підтримуючи такі варіанти використання, як негайне виявлення аномалій, динамічна персоналізація, що реагує на поточну поведінку, оптимізація кампаній у реальному часі, коригування ставок або креативів на основі продуктивності в режимі реального часу, сповіщення про критичні проблеми в режимі реального часу та доступ представників служби підтримки клієнтів до контексту клієнтів у режимі реального часу під час взаємодії. Архітектури потокової обробки обробляють безперервні потоки даних, складна обробка подій виявляє закономірності в потоках подій, а бази даних в пам'яті прискорюють час відповіді на запити. Периферійна аналітика обробляє дані ближче до точок генерації, а не централізує все, зменшуючи затримку та вимоги до пропускної здатності, водночас забезпечуючи швидке реагування на локальні умови.

Платформи даних клієнтів постають як єдина інфраструктура даних клієнтів, яка консолідує інформацію з усіх точок контакту та систем клієнтів, створює постійні профілі клієнтів, забезпечує активацію через різні канали та надає аналітичні можливості. Розв'язання ідентифікації об'єднує фрагментовані взаємодії з клієнтами на різних пристроях, каналах та в часі, створюючи повні уявлення про клієнтів, незважаючи на фрагментовані джерела даних. Зворотний ETL переносить аналітичні висновки зі сховищ даних назад в операційні системи, забезпечуючи операції на основі даних, де висновки допомагають у щоденному виконанні, а не залишаються ізольованими в інструментах звітності.

Розширені моделі атрибуції, що виходять за рамки простих правил багатодотикового доступу, все частіше використовують машинне навчання, аналізуючи шляхи конверсії, алгоритмічно визначаючи розподіл кредитів, хоча й вимагаючи значних обсягів даних та складних реалізацій. Моделювання маркетингового комплексу аналізує сукупні дані про маркетингові витрати, продажі та зовнішні фактори, статистично оцінюючи внесок кожного каналу, що корисно, коли атрибуція на індивідуальному рівні неможлива. Медіа-експерименти за допомогою геоекспериментів, тестів на витримку або досліджень інкрементальності вимірюють справжній причинно-наслідковий вплив, а не кореляційну атрибуцію, хоча й вимагають значного масштабу для статистичної достовірності.

Демократизація аналітики за допомогою інструментів самообслуговування забезпечує ширший доступ організації до даних та аналітики без посередництва аналітиків, хоча й вимагає управління даними, що забезпечує якість даних та запобігає неправильному тлумаченню. Програми обробки даних навчають неаналітиків концепціям даних, використанню інструментів, передовим практикам інтерпретації та аналітичному мисленню, підвищуючи аналітичну зрілість організації. Моделі федеративної аналітики розподіляють аналітичні можливості між функціями, а не централізуються в аналітичних командах, вбудовуючи аналітиків у бізнес-підрозділи, зберігаючи при цьому централізовані стандарти та інфраструктуру.

8. Data-driven культура

Що таке data-driven культура? Організаційний підхід, де рішення приймаються на основі даних та аналізу, а не інтуїції чи ієрархії

Рівні аналітичної зрілості організацій:

Рівень 1: Data Unaware (Неусвідомлені)

Характеристики:

- Рішення на основі "gut feeling"

- Немає систем збору даних

- Аналітики немає

- "Ми не знаємо, що не знаємо"

 Приклад: Малий бізнес без веб-аналітики

Рівень 2: Data Aware (Усвідомлені)

Характеристики:

- Є Google Analytics, але рідко дивляться

- Базові звіти (pageviews, users)

- Дані збираються, але не використовуються

- "Ми знаємо, що повинні використовувати дані, але не знаємо як"

 Приклад: Startup з встановленим GA4, але без аналітика

Рівень 3: Data Informed (Інформовані)

Характеристики:

- Регулярні звіти

- Є аналітик або маркетолог з навичками аналітики

- Дані використовуються для оцінки кампаній

- Але рішення все ще часто на основі інтуїції + дані

 Приклад: Середня компанія з маркетинговою командою

Рівень 4: Data-driven (Керовані даними)

Характеристики:

- Дані — основа для більшості рішень

- Команда аналітиків

- Дашборди для всіх відділів

- A/B тестування — стандартна практика

- Experimentation culture

 Приклад: Tech компанії (Spotify, Netflix принцип)

Рівень 5: Data-first (Дані — пріоритет)

Характеристики:

- Data science team

- Predictive analytics

- Machine Learning в продукті

- Real-time decision making

- Democratization of data (всі мають доступ)

 Приклад: Google, Amazon, Meta

1. Leadership Buy-in (Підтримка керівництва)

• CEO/founders повинні підтримувати
• Виділяти бюджет на аналітику
• Запитувати дані перед прийняттям рішень

2. Infrastructure (Інфраструктура)

• Правильне налаштування tracking
• Data warehouse (якщо потрібно)
• BI tools (Looker Studio, Tableau)
• Доступність даних для команди

3. People (Люди)

• Наймати аналітиків
• Навчати non-analysts базовій аналітиці
• Створювати аналітичні функції в різних відділах

4. Processes (Процеси)

• Обов'язковий pre-launch analysis для кампаній
• Post-mortems для неуспішних ініціатив
• Регулярні аналітичні зустрічі
• A/B тестування як стандарт

5. Culture (Культура)

• Заохочувати питання та curiosity
• Святкувати insights, а не лише успіхи
• Робити помилки на основі даних > здогади
• "In God we trust, all others bring data"

Netflix підхід:

Будь-яка зміна на платформі = A/B тест

Приклад тесту:

Варіант A: Червона кнопка "Play"

Варіант B: Зелена кнопка "Play"

Metrics:

- Play Rate (скільки % натиснули)

- Watch Time (скільки дивилися)

- Retention (чи повернулися)

Результат: Варіант A переміг → запускають для всіх

Вони роблять 100+ тестів одночасно!

Переваги:

• Кожне рішення доведене даними
• Мінімізація ризиків
• Інкрементальні покращення
• Навчання організації

9. Тренди веб-аналітики 2024-2025

1. AI та Machine Learning в аналітиці

Predictive Analytics (Прогнозна аналітика)

GA4 вже має:

• Purchase Probability — ймовірність, що користувач здійснить покупку
• Churn Probability — ймовірність, що користувач пішов назавжди
• Revenue Prediction — очікуваний дохід від користувача

Використання:

Приклад:

GA4 визначив 1,000 користувачів з Purchase Probability > 80%

Дія:

→ Створити аудиторію "High Purchase Intent"

→ Запустити targeted кампанію

→ Персоналізований email з промокодом

Результат:

Конверсія цієї аудиторії в 3x вище середньої

AI-powered Insights (Автоматичні інсайти)

• GA4 автоматично виявляє аномалії
• Insights про зростання/падіння метрик
• Recommendations від AI

Приклад:

GA4 Insight: "Traffic from Facebook increased by 150% last week"

Питання для аналітика:

→ Що спричинило зростання? (viral post? ad campaign?)

→ Чи конвертується цей трафік?

→ Як підтримати цей momentum?

Conversational Analytics (Чат з даними)

Emerging trend: Можливість "розмовляти" з даними

Приклад (майбутнє):

Аналітик → AI:

"Чому впали продажі в березні порівняно з лютим?"

AI → Аналізує дані → Відповідає:

"Продажі впали на 15%. Основні причини:

1. Зменшення трафіку з Google Ads (-30%)

2. Зростання bounce rate на mobile (+20%)

3. Competitor X запустив агресивну промо-кампанію"

Інструменти:

• Google Analytics AI-powered search (у розробці)
• ChatGPT + plugins для analytics
• Tableau AI

2. Privacy-first та Cookieless Майбутнє

Виклики:

Third-party cookies вимирають:

• Safari, Firefox — вже блокують
• Chrome — планує відмовитись (2024-2025)
• 70-80% трафіку стане "untrackable" традиційними методами

Наслідки: ❌ Менш точна атрибуція ❌ Складніше створювати audiences ❌ Ремаркетинг стає складнішим

First-party data (Власні дані)

Що це:

Дані, які ВИ збираєте безпосередньо від користувачів:

- Email, телефон (з consent)

- Поведінка на вашому сайті/додатку

- Purchase history

- CRM дані

Як використовувати:

✅ Customer Data Platform (CDP)

✅ Server-side tracking (Conversions API)

✅ Email marketing (permission-based)

✅ Loyalty programs

Zero-party data (Дані, які користувачі дають добровільно)

Приклад:

"Які ваші харчові вподобання?"

☐ Вегетаріанська їжа

☐ Веганська їжа

☐ Безглютенова

☐ Кето

→ Користувач дає інформацію в обмін на персоналізацію

→ Ви можете створювати targeted кампанії

Server-side tracking

• Conversions API (Meta)
• Server-side GTM
• Direct integrations
• Менш залежить від cookies

Privacy Sandbox (Google)

• FLoC → Topics API
• Групування користувачів за інтересами
• Без individual tracking

Consent Management Platforms (CMP)

• Збір згоди користувачів (GDPR compliance)
• Управління cookies
• Приклади: OneTrust, Cookiebot, Usercentrics

3. Real-time Analytics та Instant Decision Making

Тренд: Від щомісячних звітів → щотижневі → щоденні → real-time

Приклади:

E-commerce:

Real-time dashboard:

- Поточні продажі (сьогодні)

- Active users на сайті

- Conversion rate (оновлюється кожну хвилину)

- Top-selling products

Дія:

Якщо conversion rate різко падає → негайно перевірити технічні проблеми

SaaS:

Real-time метрики:

- Sign-ups today

- Active trial users

- Trial → Paid conversions

- Churn alerts

Дія:

Якщо користувач не активний 3 дні → автоматичний email "Потрібна допомога?"

Інструменти:

• GA4 Real-time Report
• Mixpanel Real-time
• Custom dashboards (Grafana, Datadog)

4. Product Analytics (Аналітика продукту)

Відмінність від web analytics:

• Фокус на in-app поведінку
• User flows та funnels
• Feature adoption
• Cohort analysis

Питання product analytics:

• Які feature використовуються найбільше?
• Де користувачі застрягають в onboarding?
• Чому користувачі churning?
• Як покращити retention?

Інструменти:

• Mixpanel
• Amplitude
• Heap
• Pendo

Event-based model:

Замість pageviews → events

Приклад (SaaS):

- User signed up

- User completed onboarding

- User created first project

- User invited team member

- User upgraded to paid plan

Виклик:

Користувач:

День 1: Побачив рекламу на телефоні (Instagram) → не купив

День 3: Зайшов з ноутбука (Google Search) → додав у кошик

День 5: Купив з планшета (прямий перехід)

→ Традиційна аналітика: 3 різних користувачів

→ Насправді: 1 користувач, 3 пристрої

Рішення:

• User ID tracking (після логіну)
• Cross-device reports в GA4
• Customer Data Platform (CDP)
• Segment, mParticle, Lytics
• Об'єднує дані з усіх touchpoints

Тренд: Від "дані лише для аналітиків" → "дані для всіх"

Приклади:

Marketing team:

→ Доступ до дашборду з campaign performance

→ Можуть самостійно аналізувати без analyst

Sales team:

→ CRM з real-time даними про leads

→ Інтеграція з analytics

Product team:

→ Feature adoption metrics

→ User feedback aggregated

Інструменти self-service analytics:

• Looker Studio (безкоштовно)
• Tableau
• Power BI
• Metabase

Переваги: ✅ Швидші рішення (не чекати на analyst) ✅ Більше insights (більше людей дивляться на дані) ✅ Аналітики фокусуються на складніших задачах

Виклики: ❌ Ризик неправильної інтерпретації ❌ Потрібне навчання команди ❌ Data governance

7. Automation та AI-driven Optimization

Приклади:

Automated Bidding (Google Ads, Meta)

• Target CPA, Target ROAS
• AI оптимізує ставки в реальному часі

Automated Creative Optimization

• Dynamic Creative Optimization (DCO)
• AI тестує різні комбінації headlines, images, CTAs

Automated Reporting

• Google Apps Script для автоматичних звітів
• Zapier інтеграції
• Slack/Email alerts при аномаліях

Приклад automated alert:

Якщо conversion rate < 1% (2 години підряд)

→ Slack повідомлення: "⚠️ Low CR alert! Check website."

8. Voice Search та Visual Search Analytics

Voice Search:

• "Окей Google, де купити кросівки?"
• Різні patterns пошуку (conversational)
• Аналітика: які voice queries приводять трафік?

Visual Search:

• Google Lens, Pinterest Lens
• Пошук за зображенням
• E-commerce: "знайти схожий товар"

Аналітика:

• Tracking image search referrals

Оптимізація product images для visual search

10. Аналітика та статистика в Telegram будь-якого каналу та чату

Під час війни в Україні зросла надзвичайно кількість користувачів та їх активність. Говорячи в цілому про статистику можна зазначити наступте

Кількість активних користувачів Telegram перевищила 700 млн. чоловік на місяць. Маркетологам важливо знати, що роблять ці люди: які канали читають, як активно переписуються.

Розбираємось, як аналізувати майданчики в Telegram та дивитися статистику за допомогою безкоштовних інструментів.

Ключова статистика

• Telegram входить до п'ятірки найпопулярніших месенджерів у світі (700 млн/міс).
• Telegram займає 9-е місце у рейтингу найпопулярніших соціальних мереж
• Месенджером користуються 55.2 мільйони людей щодня
• Найчастіше Telegram завантажують у Росії та Індії
• 58% аудиторії чоловіка, 42% – жінки
• Найпопулярніші теми в Telegram – новини (82%), розвага та політика (59%) та освіта (55%)

Які майданчики та метрики є в Telegram

Аналітика в Телеграм, за своєю суттю, не сильно відрізняється від даних, що отримуються при аналізі інших месенджерів і деяких соцмереж. Але є свої кардинальні відмінності. У Telegram є два види майданчиків – канали та чати. У них свої метрики та можливості їхньої аналітики.

Канал  — це місце, де з'являються повідомлення лише від авторів.

Ключові показники для вимірювання у каналах:

• Передплатники;
• Охоплення 1 посту;
• Перегляди на день;
• ERR (відношення середньої кількості реакцій на пост до охоплених користувачів);
• VRpost (яка кількість людей по відношенню до загальної кількості передплатників бачила публікацію).

Група/Чат  – діалоги з великою кількістю учасників.

Показники для вимірювання:

• Кількість учасників
• Кількість повідомлень на день, місяць і т.д.
• Активність кожного учасника.

Статистика користувачів

Понад 31% користувачів Telegram перебувають у віці від 25 до 34 років.

Користувачі віком від  18 до 24 років становлять 22% користувальницької бази Telegram.

38% користувачів Telegram проживають в Азії, 27% — у Європі, 21% — у Латинській Америці та 8% — на Близькому Сході та Північній Африці.

Користувачі по регіонах

Із 70,48 мільйонами завантажень Індія є країною з найбільшою кількістю завантажень Telegram. Станом на 2023 рік Telegram доступний у 155 країнах .

На даний момент Telegram заблоковано у Китаї, Ірані та Пакистані.

Більше про статистику користувачів Telegram можна прочитати тут .

Скільки часу користувачі проводять у Telegram

Згідно з дослідженням Datareportal , користувачі Telegram проводять у месенджері в середньому 3 години 57 хвилин на місяць. За останні два роки цей показник збільшився вдвічі.

Чому люди користуються Telegram?

Згідно з дослідженням Statista  , 75% користувачів користуються Telegram, щоб читати новини. Інші 69% користувачів вибирають Telegram, тому що він зручніший, ніж інші месенджери.

29% користувачів використовують Telegram для завантаження музики, фільмів та книг, а 17% користуються Telegram для створення стікерів.

Найменше користувачів Telegram цікавлять канали відомих компаній (11%) та пошук роботи (15%).

Статистика доходів

У 2023 році Telegram монетизує сервіс за допомогою реклами в постах, платної підписки Telegram Premium та продажу нікнеймів.

• Найдорожчий нікнейм в Telegram ( @news ) був проданий за 994 000 доларів
• 62% адміністраторів каналів Telegram заробляють на рекламі, 45% отримують прибуток від продажу своїх товарів чи послуг, 23% заробляють на партнерських програмах
• 12.6% адміністраторів каналів Telegram заробляють понад 100 тисяч рублів
• 36% рекламодавців витрачають на рекламу у Telegram до 25 тисяч рублів

Статистика каналів Telegram

У лютому 2023 року найбільшими каналами в Telegram були Telegram Tips - 8.7 млн ​​передплатників і Telegram News 6.4 млн передплатників.

За даними сервісу TelegramChannels, сумарна аудиторія п'ятдесяти найбільших телеграм-каналів у світі становить 102 млн передплатників.

На сайті TGStat можна переглянути каталог Telegram каналів та чатів по країнах. 

Статистика Telegram Premium

Передплата Telegram Premium була запущена 19 червня 2022 року. Платний обліковий запис дає доступ до додаткових функцій, серед яких розпізнавання голосових повідомлень, видовищна анімація, можливість відключення реклами та збільшені ліміти: на обсяг завантажуваного файлу, кількість підписок, закріплених чатів та ін. . На жаль, Premium обліковий запис можна придбати тільки для людини і не можна для самого каналу, тому якщо на каналі працює кілька авторів, то всім необхідний Premium.

Telegram Premium швидко перевищив 1 мільйон передплатників і став одним з найуспішніших прикладів колись запущеного плану передплати на соціальні мережі, після чого інші соцмережі стали копіювати функцію. Поки що на Telegram Premium припадає лише невелика частина доходу, але вона стабільно зростає і колись навіть може скласти конкуренцію рекламі, вважає Дуров.

Враховуючи кількість грошей, яку витрачає бізнес на рекламу в Telegram, вартість підписки для авторів каналів справді окупає себе.

Як покращити охоплення та залучення в Telegram-каналі

Поліпшення охоплення та залучення є ключовим завданням для залучення нових передплатників та утримання їхньої уваги. Ось кілька стратегій, які допоможуть вам досягти цієї мети:

1. Якісний зміст: Намагайтеся публікувати якісний та унікальний контент, пов'язаний з тематикою вашого каналу. Забезпечте своїх передплатників інформацією, яка буде їм цікава та корисна. Урізноманітнюйте формати контенту, включаючи текстові повідомлення, фотографії, відео, аудіо тощо.

2. Регулярність публікацій: Намагайтеся підтримувати регулярність публікацій у вашому каналі. Визначте оптимальну частоту публікацій, щоб ваші передплатники знали, коли чекатиме новий контент від вас. При цьому слідкуйте за балансом, щоб не перевантажити канал інформацією.

3. Привабливе опис: Зверніть особливу увагу на опис вашого каналу. Воно має бути інформативним, привабливим та зрозумілим для потенційних передплатників. Чітко опишіть, яку цінність та унікальність ваш канал пропонує, щоб залучити цільову аудиторію.

4. Активна взаємодія: Відповідайте на коментарі та запитання ваших передплатників, висловлюйте подяку за їхню активність та підтримку. Заохочуйте участь у обговореннях та проводіть опитування, щоб підтримати взаємодію та активність у вашому каналі.

5. Реклама каналу: Розгляньте можливості реклами вашого каналу в інших каналах та спільнотах Telegram. Співпраця з подібними каналами, розміщення анонсів або використання рекламних платформ Telegram можуть допомогти залучити нових передплатників.

6. Партнерство та співробітництво: Розмірковуйте про можливість партнерства та співробітництва з іншими каналами або спільнотами, які мають схожу тематику. Це може допомогти взаємному просуванню та залученню нових передплатників із релевантних аудиторій.

Не забувайте, що успішний розвиток каналу потребує часу та зусиль. Будьте терплячі та готові адаптуватися, і поступово ваш канал зможе залучити більше передплатників та стати джерелом цікавого та корисного контенту для вашої аудиторії.

Інструменти для аналізу Telegram

На ринку створено декілька інструментів для аналітики Telegram. Розглянемо три з них: для аналізу каналів, аналізу чатів та контенту.

Аналітика чатів у Telegram: Combot

Для аналізу чату, додайте Combot. Інструмент аналізує активність учасників та популярність чату.
У Telegram ви зможете знайти його за посиланням: @combot. Щоб побачити статистику чатів у Telegram, викличте бота у листуванні за командою /stat. Він надішле посилання на статистику для вашої групи. Статистика Телеграм каналу розшириться на порядок.

Combot дає статистику за такими показниками:

• Кількість повідомлень (за весь час, у середньому на день, у середньому на годину).
• Активність користувачів (кількість активних користувачів за вибраний період, середня кількість активних користувачів на день).
• Активність чату: графік будується на основі кількості та довжини повідомлень.
• Активність за добою.

Також Combot показує в Telegram статистику для кожного користувача, визначає найактивніших учасників, кількість днів, коли користувачі виявляють активність.

Сервіс має свій рейтинг чатів . Тут списки чатів розділені країнами, а також є загальний рейтинг для майданчиків з усього світу.

Висновки

1. У Telegram є різні види майданчиків: канали та групи (чати).
2. В аналітиці Telegram небагато показників для оцінки. У каналів переважно це передплатники та перегляди, у чатів — учасники та активність.
3. Щоб проаналізувати канал у Telegram, скористайтеся сервісом Тгстат. Він показує статистику Telegram: про перегляди, передплатників, репоста і згадки каналу.
4. Для аналізу чату використовуйте Комбот. Він вважає активність кожного користувача та загальну активність листування.
5. Для оцінки вмісту використовуйте Popsters. Він знаходить найпопулярніші публікації та аналізує успішність публікацій щодо різних параметрів – часу, коли запис був опублікований, довжини тексту, формату контенту.

11. Що таке тренди UI/UX-дизайну?

Сучасне оформлення сайтів та мобільних додатків має величезну різноманітність. Сьогодні вже нікого не здивуєш анімацією, що спливає. Кілька років тому це був крутий та модний тренд, а тепер його можна зустріти в інтернеті повсюдно. При цьому професійні UI-дизайнери регулярно “задають” настрій й вигадують нові незвичайні фішки. Тренд UI/UX це інноваційні технології та модні принципи, які розробники використовують на своїх сайтах з метою завоювати інтерес та увагу аудиторії. У 2022 році актуальними вважаються інтерактивність, структурованість та яскравість.

Навіщо знати та застосовувати тренди UI/UX-дизайну?

Враховуючи, що щодня у мережі створюється понад півмільйона нових сайтів, потрібно вміти правильно виділитися серед конкурентів. Привабливий дизайн, зручний і зрозумілий інтерфейс — це запорука успіху, головна складова іміджу бренду, що дозволяє привернути до себе увагу. На прикладі UX-дизайну можна оцінити рівень обслуговування клієнтів.

Згідно з дослідженням Tortal близько 88% користувачів, швидше за все, не повернуться на сайт повторно, якщо їм не сподобалося оформлення. Google провів власний аналіз, в рамках якого з’ясувалося, що майже 61% клієнтів будуть розчаровані брендом у разі поганого UX-дизайну, навіть незважаючи на симпатію до продукту. Аналіз тенденцій дозволяє прогнозувати запити та тренди UI/UX дизайну 2022 року.

Головні тренди UI/UX-дизайну 2022

1. Модернізовані 3D елементи

Візуальні ефекти чудово привертають увагу потенційної аудиторії, повністю демонструють віртуальний простір. Тренди UI/UX дизайну 2022 року спрямовані на скорочення часу відкриття ресурсу. У майбутньому наголос робитимуть на невеликі фреймворки (frameworks). Тривимірні елементи стануть корисним доповненням, можуть підвищити зручність користування. Дизайн буде виглядати більш оригінальним та незвичайним. У 2022 році фахівці в галузі розробки шукатимуть нові інструменти для швидкого завантаження інформації на сторінці, включаючи графічні зображення.

На даний момент створюється інтерактивна анімація, яка більше запам’ятовується користувачеві, але не знижує швидкість завантаження сайту. Основною метою такого малюнка є привернення уваги відвідувачів. Ефект руху позитивно відбивається на репутації компанії та її просуванні, збільшується кількість цільової аудиторії.

2. Абстрактна візуалізація

Багато брендів вже використовують спеціальне обладнання у тестовому режимі для створення подібної конструкції. Цей спосіб покращує комунікацію з клієнтом. Для знайомства з продуктом/послугою знадобиться менше часу завдяки функціональному інтерфейсу користувача.

3. Технологія AR (Augmented Reality) та VR (Virtual Reality)

Однозначний тренд 2022 року. Щоб виділитися серед конкурентів та привернути увагу, потрібно виходити за рамки екранного інтерфейсу. AR та VR технології дають користувачеві можливість бачити, відтворювати цифрові об’єкти у реальному світі. Це дійсно покращить UI/UX-дизайн.

4. Емоційний дизайн

Дизайн, що приваблює, допомагає встановлювати тісний зв’язок з вашою аудиторією. Візуальні “живі” елементи викликають у глядачів різні почуття та реакції, привертає увагу до сайту та спрощує продаж. Слід використовувати яскраві кольори, щоб виділити головні частини розділу UI/UX. Наприклад, оригінальний дизайн у стилі 90-х років викликає відчуття ностальгії. Можна використовувати ідею як відсилання у минуле із застосуванням сучасних технологій.

5. Геометрична структура

Це класика, яка не виходить із моди, основні правила зберігаються. Якщо ви не готові впровадити інноваційні технології, важливо створити структурований сайт або оформити мобільний додаток із використанням геометричних фігур.

 6. Голосовий пошук

Все частіше клієнти застосовують цю функцію в повсякденному житті. Це спрощує процес та скорочує час. У 2022 році голосовий пошук активно розвиватиметься та вдосконалюватиметься, оскільки з голосовим помічником простіше зв’язатися, використовуючи тільки його ім’я та ключовий запит. Тому розробники планують покращувати функціональність цієї області UX.

7. Темний дизайн

Тренд наступного року лише прогресуватиме. Багато користувачів відзначають, що активують саме темну тему у повсякденному житті. Відомо, що за такого світла відчувається менше навантаження на очі. Також, рекомендується вмикати темний фон, якщо використовувати пристрій перед сном. Це сприяє легкому засинанню, не впливає на якість сну. Темний режим у поєднанні з OLED (органічний світлодіод) може продовжити термін служби батареї. Багато великих компаній вже впровадили в UI/UX-дизайн темну тему у власні цифрові розробки. Популярність функції лише зростатиме. Окрім цього, у 2022 році компанії пропонуватимуть кілька варіантів дизайнів. Користувач самостійно зможе вибрати найбільш приємний для нього інтерфейс, що відповідає його перевагам.

8. Дизайн із розділеним екраном

Екран умовно розділений на дві панелі контенту й згортається у вертикальний блок в інтерфейсі користувача на невеликому пристрої. Він дозволяє створювати контент, який не лише якісно працює на різних моделях гаджетів, а й добре виглядає. Основна причина популярності полягає в тому, що дизайн веб-сайту має відповідати мобільному додатку.

Підпишись на гарячі

МАРКЕТИНГ-НОВИНИ

4-3.482,1.281-63.844,39.4-70.506,43.607A3.21,3.21,0,0,1,81.486,130.178Z" fill="#fff">МАРКЕТОЛОГ 2.0 >

Підпишись на щомісячний

ДАЙДЖЕСТ НОВИН

9. Більше тексту

Тренди UI/UX 2022 повертають багаторівневі заголовки. Текст став більш вибраним елементом, який надає користувачам більше інформації з першого заходу на сторінку. Потрібно враховувати, що ця тенденція виглядатиме ще вигідніше з правильною друкаркою.

10. Нові шрифти

Типографічні тенденції змінюють напрямки щороку. У 2022 році дизайнери-розробники уникають класики і будуть використовувати засічки (короткий, зазвичай перпендикулярний штрих на кінці літери, з якого починається і закінчується основний штрих знака), розмір змінюватиметься від слова до слова, напівпрозорий шрифт перекриватиме непрозорий, а також будуть додані жирність та курсив. Formal Open Sans йде на другий план.

11. Адаптація під нові гаджети

Процес постійно вимагає перегляду через оновлення технічних характеристик нових пристроїв. Виробники смартфонів випускають моделі із закругленими краями, без рамок. Дизайнери змушені адаптуватися та розробляти мобільні версії, додатки, виходячи із зовнішнього дизайну гаджетів. Завдання розробників — забезпечити для телефону якісну збільшену картинку, що повністю відповідає його параметрам.

12. Унікальна мікровзаємодія

Функція включає наявність тактильних оглядів у мобільній версії, можливість змінювати відтінок для різних станів програми, візуалізацію завантаження потрібної сторінки, додавання анімації при переході, наявність оригінальної реакції на натискання певних кнопок на сайті. Подібний індивідуальний підхід забезпечує “теплу” взаємодію між користувачем та ресурсом. Найчастіше такий контакт благотворно впливає на клієнта та гарантує, що він залишиться тут.

13. Висока продуктивність програмного забезпечення

Інструмент UI/UX сприяє швидкому завантаженню. Щоб підвищити цей показник, потрібно додати тільки ті елементи, які приносять користь, але при цьому не впливають на час завантаження.

14. Синхронізація між пристроями

Опція робить ваш сайт мультизадачним та підвищує продуктивність. У 2022 році функція буде актуальною як ніколи і корисною для оптимізації робочих процесів.

15. Розширена персоналізація

Це інструмент, за допомогою якого можна визначити, що конкретно цікавить вашу цільову аудиторію та запропонувати їй найрелевантніший варіант. Алгоритм персоналізації є важливою частиною UX-дизайну, що показує ефективність реклами.

У 2022 році багато брендів робитимуть акценти на впровадженні інтерактивних тенденцій. Основна мета UI-дизайну – спростити процес взаємодії з сайтом користувача, дотримуватися мінімалізму та простоти.

12. Нейромережі для інтернет-маркетингу

Нейромережі, штучний інтелект. Ці слова ми чуємо все частіше у повсякденному житті. Причому не всі знають, що мають справу з високими технологіями майбутнього.

ДЕТАЛЬНІШЕ ПРО НЕЙРОМЕРЕЖІ - http://slaidik.com.ua/roboti-marketologi-yak-nejromerezhi-zminyat-svit-internet-marketingu/

Як ШІ допомагає нам у повсякденному житті

Цифрові сервіси великих міст, ті ж електронні медичні картки, що скорочують чергу, – це ШІ. Чат-боти, які допомагають і користувачам, і власникам облікових записів, – нейромережі. Інтелект допомагає лікарям ставити діагнози, а будівельникам (BIM-моделювання) – бачити процес зведення будівлі комплексно та відстежувати помилки заздалегідь.

Прикладів безліч, недарма ШІ приділяється важливе значення у багатьох країнах світу на рівні уряду: приймаються національні стратегії, розробляються нормативно-правові акти та готуються кадри.

Проте сьогодні ми поговоримо про прикладне значення ШІ для маркетологів, редакторів та користувачів соціальних мереж.

Ми всі, так чи інакше, ведемо свої сторінки в Instagram, ВКонтакті або Facebook: пишемо контент, створюємо заголовки, оголошення. Багато хто це монетизує.

Чи може нейромережа генерувати контент для соцмереж

На основі нейромереж є відмінні рішення для створення контенту. Якщо говорити про роботу англійською мовою, то це:

• Headlime
• Kafkai
• Wordtune
• Copy.ai
• Jarvis.ai

Jarvis.ai навіть вміє створювати контент російською. Я напишу про це окрему публікацію-мануал та розповім про свій досвід роботи з сервісом.

Коротко зазначу в цій статті, що так, може. І навіть створює цілком пристойні рекламні оголошення та рерайти коротких текстів. Ось, наприклад, як він перефразував мою біографію і переклав її англійською мовою.

Цікавим є сервіс Wordtune. Його можна використовувати як розширення браузера Chrome та працювати просто в Google Документах, пошті, соціальних мережах і навіть у месенджері WhatsApp.

Є ще цікавий сервіс Сopymonkey.ai. Він заточений під найпопулярніші зараз інтернет-магазини. За допомогою програми можна генерувати описи для 10 000 товарів за лічені хвилини, завантажуючи їх у вигляді Excel-документа.

ШІ – чудовий помічник для перекладача

ШІ активно використовують сервіси-перекладачі текстів. Наприклад, Deepl. Його якість помітно краща, ніж у Google Перекладача, що дає можливість швидко адаптувати контент із зарубіжних сайтів і робити на його основі унікальні пости у Facebook, ВКонтакті. Програма безкоштовна та працює вже з 26 мовами.

А чи може ШІ малювати графічні ілюстрації?

За допомогою штучного інтелекту можна створювати унікальний графічний контент та ілюстрації. Останнім часом популярність набрала нейромережа Dream, яка вміє створювати картини у заданому стилі та відповідно до запиту..

Подивіться: як опис арт-об'єкта я задала своє ім'я Віолетта, а як стиль – бароко. Ось що вийшло:

Я вирішила спробувати ще стилізацію під відомих митців. Як опис задала соціальну мережу Facebook і запропонувала ШІ показати, як би її зобразив Сальвадор Далі.

Вийшло дуже сюрреалістичне полотно. Можна придумати назву і зробити з картинки NFT-токен або купити як принт.

Чи замінить ШІ людину повністю?

Чи може штучний інтелект замінити людину повністю? Багатьох це питання лякає, адже тоді залишаться без роботи дизайнери, журналісти, редактори. Всю роботу візьмуть на себе роботи, як у фантастичних романах-утопіях минулого сторіччя.

Я вважаю, що ні. Хоча б тому, що ШІ було створено людиною, а не комп'ютером. Прагнення розвитку, автоматизації роботи, пізнання нового – те, що рухає нами, мотивує до нових цілей та завдань. Прибираючи зі свого життя рутину, ми залишаємо простір для творчості. ШІ чудово впорається зі статтями на SEO-сайти, публікаціями в пабліки у соцмережах.

Якщо ви придумаєте для нього нову тему і поставите у завдання хоча б кілька слів, то він перетворить їх на статтю. Але ці кілька слів вигадали ви, а не комп'ютер... І чудово розумієте їхню цінність і значущість. 

Усі кажуть, що ChatGPT змінив життя людей, але поки що не всім зрозуміло, як.

Уявімо, як він може допомогти маркетологам.

13. ТОП нейромереж для маркетингу

Зверніть увагу, що ШІ-сервіси для бізнесу та маркетингу можуть працювати з різною якістю на певних мовах або тимчасово не підтримувати потрібну вам мову. Ідеальний варіант використання нейромереж для маркетологів – англійською мовою. Але якщо вам сподобався певний ШІ-сервіс, просто зачекайте. Нейромережі постійно розвиваються, і незабаром у цікавому вам ШІ-сервісі може з'явитися підтримка потрібної мови.

SEO

1. Outranking

Ціна: від $49 на місяць за умови щомісячної оплати.

Це ШІ-інструмент, який допомагає оптимізувати контент під SEO, підбирати ключові слова, генерувати структуру сторінок та створювати заголовки з описами для різних SEO-завдань. Outranking також автоматизує створення SEO-брифів та допомагає визначити найбільш ефективні ключові слова. Використовуючи шаблони на базі ШІ, можна легко створювати різні типи контенту. Сторінки послуг та продуктів, а також статті для блогу.

2. INK

Ціна: від $49 на місяць за умови щомісячної оплати. Є пробний доступ.

Це платформа для створення якісного контенту за допомогою штучного інтелекту. Серед можливостей платформи є SEO-оптимізація, збільшення аудиторії , а також захист бренду від плагіату та бана пошуковими системами AI-контенту.. Кластери ключових слів можна перетворити на контент-плани з акцентом на SEO, а дослідження ключових слів буде простим завдяки розумінню цільової аудиторії.

3. Frase AI 

Ціна: від $14.99 на місяць за умови щомісячної оплати.

Це комплексне рішення для створення, оптимізації та аналізу SEO-контенту зі штучним інтелектом. Frase пропонує як створення всіх типів SEO-контенту, так і оптимізацію наявного контенту, аналіз перспектив розвитку контенту та порівняння з топ-конкурентами в пошуковій видачі.

Аналітика

4. Zoho Analytics

Ціна: від $30 на місяць за умови щомісячної оплати.

Це універсальна платформа бізнес-аналітики на основі ШІ. Аналізувати дані можна з різних джерел, використовуючи штучний інтелект та генеруючи автоматичні висновки. Взаємодіяти з інтерактивними звітами легко зі зручної панелі керування. Для компаній, які займаються продукцією, Zoho Analytics особливо корисна при створенні та аналізі візуалізацій даних для оптимізації управління запасами, виявлення тенденцій та можливостей зростання.

5. Luminoso

Ціна: індивідуальні тарифи після демо.

Це ШІ-інструмент аналізу громадської думки, відгуків, онлайн-спілкування, а також візуалізації на основі якісної аналітики кількісної аналітики. Платформа пропонує аналіз тональності відгуків на 15 мовах. Luminoso автоматизує процес огляду відгуків та дозволяє маркетологам отримувати неочікувані інсайти щодо покращення бізнесу.

6. Einstein GPT

Ціна: від $25 на місяць за умови щомісячної оплати.

Це генеративний ШІ для Salesforce CRM, який налаштовує кожну взаємодію з клієнтом (у межах електронних листів, чатів та спеціальних пропозицій). Інструменти Einstein GPT дозволяють створювати індивідуальні прогнози та рекомендації без необхідності звертатися до послуг фахівців з обробки даних. Einstein забезпечує роботу з Customer 360 в галузі продажів, обслуговування клієнтів, маркетингу, комерції та даних, направляючи продавців від взаємодії з потенційними клієнтами до укладення угод.

7. Namogoo

Ціна: індивідуальні тарифи після демо.

Це ШІ-платформа, яка допомагає формувати ефективний шлях користувача. Сервіс складається з кількох модулів. Digital Journey Continuity та Customer Hijacking Prevention усувають відволікаючі елементи та переривання на шляху користувача. Affiliate Extensions Management допомагає оцінювати ефективність партнерських мереж. Сервіс Intent-Based Promotions та Personalized Email & SMS персоналізують промоакції для кожного покупця та розсилають ці спеціальні пропозиції.

Клієнтський досвід

8. Netomi

Ціна: індивідуальні тарифи після демо.

Це платформа для покращення клієнтського досвіду на основі штучного інтелекту в онлайн-чатах та електронних листах. Netomi запевняє, що його ШІ здатний вирішити 80% рутинних запитів клієнтів в режимі реального часу. Netomi інтегрується в різні сервіси спілкування з клієнтами, а його штучний інтелект може бути як повністю автоматизованим агентом, так і помічником працівника служби підтримки.

9. Intercom

Ціна: від $74 на місяць за умови річної оплати.

Це рішення для взаємодії з клієнтами на основі ШІ. Можливість автоматизації включає чат-ботів для обробки повторюваних запитів та аналізу спілкування з підтримкою. Функція вхідних повідомлень збільшує ефективність команди завдяки розумному розподілу завдань в рамках омніканального зв'язку. Функція проактивної підтримки допомагає створити центр довідок, чеклисти, банери та огляди продуктів. Платформа дозволяє створювати детальні звіти, сегментувати дані про клієнтів та підключати більш ніж 300 додатків.

10. Kommunicate

Ціна: від $40 на місяць за умови щомісячної оплати. Є пробний доступ.

Це платформа для створення розумних чат-ботів без коду. З цією платформою ви поліпшите досвід клієнтів, автоматично розподілите запити до підтримки, збільшите кількість лідів та отримаєте аналітику комунікацій. Kommunicate підтримує різні інтеграції, серед них месенджери, CRM-системи, сайти та мобільні додатки. Платформа має централізовану панель керування для відстеження та аналітики чатів.

Організація роботи 

11. Otter.ai 

Ціна: від $16.99 на місяць за умови щомісячної оплати. Є безкоштовний доступ.

Це сервіс зі штучним інтелектом, який може записувати аудіо та відео, робити нотатки та знімки екрана, а також створювати транскрипти та зведення ваших онлайн-зустрічей. До створених автоматично записів можна додавати коментарі, виділяти ключові моменти та на їхній основі призначати завдання. Otter інтегрується з Zoom, Microsoft Teams та Google Meet. Після віртуальних зустрічей Otter генерує зведення та відправляє їх на електронну пошту учасників зустрічі.

12. Noty.ai

Ціна: від $19.99 на місяць за умови щомісячної оплати. Є безкоштовний доступ.

Це сервіс-помічник для онлайн-мітингів, який використовує штучний інтелект для створення зведень онлайн-зустрічей. Сервіс інтегрується з Gmail, Google календарем, Google Meet, Zoom та Google Docs. Технологія транскрибування на основі штучного інтелекту конвертує розмови на Zoom та Google Meet в текст в реальному часі. Noty.ai дозволяє на основі зустрічей призначати задачі та приймати рішення.

13. Fireflies.ai 

Ціна: від $18 на місяць за умови щомісячної оплати. Є безкоштовна версія.

Це ШІ-інструмент, розроблений для допомоги командам у захопленні, транскрибуванні, пошуку та аналізі голосових розмов у різних додатках для відеоконференцій. Fireflies.ai дозволяє користувачам швидко знаходити ключову інформацію, відстежувати час та емоційне забарвлення розмови та автоматизовувати робочі процеси, інтегруючись із популярними додатками для спільної роботи.

14. Bardeen

Ціна: від $15 на місяць за умови щомісячної оплати. Є безкоштовна версія.

Це ШІ-інструмент, який дозволяє автоматизувати рутинні задачі без необхідності писати код. Bardeen інтегрується з багатьма популярними сервісами, відправляючи дані з одного додатка в інший. Завдяки Bardeen можна керувати маркетинговими процесами, генерувати ліди, керувати процесами продажів, а також швидко досліджувати інформацію про людей і компанії.

15. Timely

Ціна: від $11 на місяць за одного користувача.

Це інтелектуальний тайм-трекер для автоматизації обліку робочого часу. Інтеграції та відкриті API дозволяють підключати дані до будь-якого цифрового інструментарію. Timely ніколи не робить скриншотів, не відстежує натискання клавіш, проте створює комплексну аналітику розподілу ресурсів компанії. Візуалізуючи бюджети та активності проєктів в режимі реального часу, Timely дозволяє ефективно планувати роботу.

16. SheetGPT

Ціна: від $9 на місяць за умови щомісячної оплати. Є пробні токени генерації контенту.

Це додаток для Google Sheets, який інтегрує в них можливості аналізу, оцінки та генерації контенту мовної моделі GPT. У ваших улюблених таблицях Google ви отримуєте можливості створення контенту, аналізу відгуків, автоматизації завдань, вилучення даних та перекладу тексту. Сервіс працює як розширення в браузері, і для його підключення не потрібні ключі API або складні налаштування.

Презентації

17. SlidesAI

Ціна: від $10 на місяць за умови щомісячної оплати. Є безкоштовний доступ.

Це розумний генератор презентацій. Щоб швидко згенерувати презентацію зі SlidesAI, просто введіть потрібний запит на текст, налаштуйте зовнішній вигляд своїх слайдів, використовуючи заздалегідь розроблені кольорові та шрифтові пресети, або створіть свій власний дизайн. SlidesAI також доступний як додаток Google Workspace, і користувачі можуть отримати до нього доступ безпосередньо з Google Slides.

18. Beautiful.ai

Ціна: від $12 на місяць за умови річної оплати.

Це хмарний сервіс для створення ефективних презентацій. Інтуїтивне управління, налаштування шаблонів та розумні макети дозволяють швидко почати роботу над ідеями та забезпечувати єдність стилю у кожному слайді. Сервіс пропонує галереї розумних слайдів та шаблонів, діаграми, графіки та мільйони безкоштовних фото, відео та іконок.

UX/UI

19. Sketch2Code

Ціна: безкоштовний доступ.

Це сервіс ШІ від Microsoft, який допоможе перетворити начерки від руки у готові прототипи. Sketch2Code розпізнає тексти та швидко додає їх в готовий дизайн. Azure Cloud Platform використовується для розміщення макету дизайну та генерації кінцевого HTML-коду. В Sketch2Code дизайнери можуть співпрацювати з маркетологами та малювати на дошці прототип, а потім переглядати отриманий код, щоб протестувати свої нові ідеї.

20. Uizard

Ціна: від $15 на місяць за умови щомісячної оплати. Є пробна генерація.

Це інструмент автоматизації дизайну, який допомагає маркетологам перетворити свої ідеї в професійно оформлені макети. За допомогою Uizard ви можете швидко трансформувати скріншоти додатків або сайтів у редаговані макети та використовувати AI Design Assistant для створення унікальних UX-стилів. Крім цього, Uizard пропонує можливості вайрфреймінгу, прототипування та створення тем користувацького інтерфейсу.

https://ua.weblium.com/blog/nejromerezhi-dlya-marketologiv

14. Тематичний вебінар про застосування нейромереж для веб-аналітики і реклами

Як отримати клієнтів з YouTube, TikTok, Instagram на автопілоті за допомогою нейромереж [Запис вебінару]

https://sendpulse.ua/blog/how-to-automate-lead-generation-from-youtube-tiktok-instagram-with-neural-ntwork

15. Етика та відповідальність в аналітиці

Етичні питання:

1. Privacy (Приватність)

Що можна відстежувати? Що ні?

✅ Можна (з consent):

- Загальна поведінка на сайті

- Aggregated demographics

- Purchase behavior

❌ Не можна (або потрібен explicit consent):

- Personally Identifiable Information (PII) без consent

- Sensitive data (health, religion, політичні вподобання)

- Tracking дітей (<13 років в US, <16 в EU)

Приклад порушення:

❌ Погано:

Tracking користувачів без consent (GDPR violation)

Продавання user data third parties

Best practices: ✅ Чітка Privacy Policy ✅ Cookie consent banner ✅ Можливість opt-out з tracking ✅ Пояснення, як використовуються дані

Приклад good practice:

"Ми використовуємо cookies для:

- Аналізу трафіку (Google Analytics)

- Персоналізації контенту

- Ремаркетингу реклами

Ви можете вимкнути це в налаштуваннях."

[Прийняти всі] [Налаштувати] [Відхилити]

Проблема: Дані можуть бути необ'єктивними

Приклади:

Sampling bias:

Опитування лише на веб-сайті

→ Пропускаємо людей, які не користуються інтернетом

→ Результати не репрезентативні

Algorithm bias:

ML модель для кредитного скорингу

Тренована на історичних даних, де були дискримінаційні практики

→ Модель повторює цю дискримінацію

Survivorship bias:

Аналізуючи лише успішні кампанії

→ Не враховуємо провальні

→ Incorrect conclusions

Як уникнути:

• Питати: "Хто НЕ представлений в даних?"
• Перевіряти assumptions
• Diverse data sources
• Regular audits

Приклади:

Cherry-picking (вибіркове використання):

❌ Показувати лише метрики, які виглядають добре

✅ Показувати повну картину (позитив + негатив)

Misleading visualizations:

❌ Y-axis не починається з 0 → перебільшує зміни

❌ Відсутність контексту (порівняння з минулим періодом)

✅ Чесні графіки з правильним scaling

Correlation ≠ Causation:

Приклад:

Продажі морозива корелюють з кількістю втоплень

❌ Висновок: Морозиво викликає втоплення

✅ Реальність: Обидва зростають влітку (третя змінна)

Обов'язки аналітика:

• Захищати user data
• Не зберігати PII в небезпечних місцях (Google Sheets без обмеження доступу)
• Encryption sensitive data
• Обмежувати доступ (principle of least privilege)

Приклад breach:

2018: Cambridge Analytica scandal

→ Дані 87 млн Facebook користувачів використані без consent

→ Для політичного таргетингу

→ Наслідки: Штрафи, втрата довіри

Питання: Якщо AI/ML модель приймає рішення, хто відповідальний?

Приклад:

AI модель відхиляє кредитну заявку

Питання:

- Чому відхилено? (explainability)

- Чи є bias в моделі?

- Чи може людина оскаржити рішення?

Вимоги:

• Explainable AI (XAI)
• Human-in-the-loop для критичних рішень
• Audit trails

1. Чесність (Honesty)

• Не маніпулювати даними
• Прозоро комунікувати обмеження аналізу
• Визнавати помилки

2. Конфіденційність (Confidentiality)

• Захищати user data
• Не розголошувати sensitive business metrics

3. Професіоналізм (Professionalism)

• Продовжувати навчатися
• Дотримуватись стандартів індустрії
• Бути об'єктивним

4. Відповідальність (Responsibility)

• Розуміти impact своїх insights
• Враховувати ethical implications
• Говорити, коли щось неправильно

16. Кар'єра в веб-аналітиці

Шляхи в аналітиці:

Трек 1: Individual Contributor (IC)

Junior Analyst

    ↓

Mid-level Analyst

    ↓

Senior Analyst

    ↓

Staff Analyst / Principal Analyst

Фокус: Глибока експертиза, складні аналізи

Mid-level Analyst

    ↓

Senior Analyst / Team Lead

    ↓

Analytics Manager

    ↓

Head of Analytics / Director

    ↓

VP of Analytics / Chief Data Officer (CDO)

Фокус: Управління людьми, стратегія

Marketing Analyst

• Фокус на marketing campaigns
• Attribution modeling
• ROAS optimization

Product Analyst

• Feature adoption
• User behavior
• A/B testing для product features

Data Scientist

• Machine Learning
• Predictive modeling
• Advanced statistics

Business Intelligence (BI) Analyst

• Dashboard creation
• Data warehousing
• SQL expert

Крок 1: Навчання (3-6 місяців)

✅ Курси:

- Google Analytics Academy (безкоштовно)

- Coursera: "Data Analysis" courses

- Udemy: "Google Analytics", "SQL", "Excel"

✅ Сертифікації:

- Google Analytics Individual Qualification (GAIQ)

- Google Ads Certification

- Meta Blueprint Certification

✅ Практика:

- Власний блог/сайт → налаштувати аналітику

- Волонтерити для НГО (безкоштовна аналітика)

- Kaggle competitions (для data science)

Крок 2: Портфоліо

Створити 3-5 кейсів:

Приклад кейсу:

"Як я збільшив конверсію на 25% для e-commerce сайту"

Структура:

1. Ситуація (опис бізнесу, проблема)

2. Аналіз (які дані збирав, які інструменти)

3. Insights (що знайшов)

4. Рекомендації (що порадив)

5. Результат (що змінилось)

6. Візуалізації (графіки, дашборди)

Крок 3: Пошук роботи

Де шукати:

- LinkedIn (найкраще для аналітики)

- DOU.ua (Україна)

- Robota.ua

- Work.ua

- Djinni

- Remote OK (для remote positions)

Ключові слова:

"Web Analyst", "Marketing Analyst", "Data Analyst",

"Digital Analyst", "Business Analyst"

Крок 4: Співбесіда

Типові питання:

Технічні:

- "Як налаштувати відстеження конверсій в GA4?"

- "Поясни різницю між Reach та Impressions"

- "Як розрахувати ROAS?"

- "Що таке атрибуція?"

SQL (для деяких позицій):

- "Напиши запит для знаходження top-10 продуктів за доходом"

Кейси:

- "Конверсія впала на 30% минулого тижня. Як знайдеш причину?"

- "Як оцінити ефективність нового feature?"

Поведінкові:

- "Розкажи про проєкт, яким пишаєшся"

- "Як комунікуєш insights non-technical стейкхолдерам?"

Примітка: Remote позиції для US/EU компаній можуть платити в 1.5-2x більше

Freelance: ✅ Гнучкість ✅ Можливість працювати з різними клієнтами ✅ Потенційно вищий дохід (якщо багато клієнтів)

❌ Нестабільний дохід ❌ Потрібно самому шукати клієнтів ❌ Немає benefits (відпустка, лікарняний)

Fulltime: ✅ Стабільний дохід ✅ Benefits, bonuses ✅ Кар'єрне зростання ✅ Командна робота, навчання

❌ Менша гнучкість ❌ Один проєкт (може бути нудно)

2024 тренд: Більшість аналітичних позицій — remote або hybrid

Переваги remote:

• Економія часу на дорогу
• Work-life balance
• Можливість працювати для закордонних компаній

Виклики:

• Самодисципліна
• Можливе відчуття ізоляції
• Timezone challenges (для міжнародних команд)

17. Висновки

Компетенції веб-аналітики охоплюють технічне впровадження, статистичний аналіз, ділову кмітливість, комунікативні навички та стратегічне мислення, що вимагає постійного навчання та адаптації до швидко розвиваючихся технологій, методологій та бізнес-контекстів. Технічна база включає управління тегами, впровадження відстеження, налаштування платформи та забезпечення якості даних, що дозволяє точно збирати дані, що лежать в основі всього подальшого аналізу. Статистична грамотність та аналітичне мислення розрізняють кореляцію та причинно-наслідковий зв'язок, оцінюють силу доказів, застосовують сегментацію, виявляючи значущі закономірності, та все частіше використовують прогнозну аналітику для прогнозування результатів та визначення цінних можливостей. Розуміння бізнес-контексту підносить аналітиків від репортерів до стратегічних консультантів, що вимагає галузевих знань, розуміння бізнес-моделі, управління зацікавленими сторонами та стратегічного мислення, що поєднує аналітичні висновки з бізнес-цінністю.

Комунікаційні компетенції перетворюють складні аналізи на практичні висновки завдяки ефективній візуалізації, розповіді історій, адаптації до аудиторії та переконливій презентації, що створює імпульс для рішень на основі даних. Новітні тенденції, включаючи штучний інтелект, вимірювання, що пріоритетно ставиться до конфіденційності, аналітику в режимі реального часу, платформи даних клієнтів та демократизацію аналітики, фундаментально змінюють практику, створюючи нові можливості для досвідчених аналітиків, які адаптуються до змін. Професійний розвиток вимагає проактивного вивчення нових технологій та методологій, розвитку ділової кмітливості, що виходить за рамки технічних навичок, розвитку комунікаційних та впливових здібностей, розвитку стратегічного мислення та підтримки етичних стандартів щодо використання даних та конфіденційності. Організації, які максимізують цінність аналітики, інвестують як у технічну інфраструктуру, так і в людський капітал, створюючи аналітичну культуру, де дані інформують про рішення в усіх функціях, тоді як аналітики постійно розширюють можливості, задовольняючи потреби бізнесу, що розвиваються, та технологічні можливості.

18. Питання для підготовки

1. Охарактеризуйте ключові технічні навички, необхідні для ефективного впровадження веб-аналітики, включаючи керування тегами та архітектуру відстеження.
2. Проаналізуйте вимоги статистичної грамотності, розрізняючи сигнал від шуму, оцінюючи докази та уникаючи хибних висновків.
3. Порівнюйте кореляцію з причинно-наслідковими зв'язками та стандарти доказової бази від спостережного аналізу до контрольованих експериментів.
4. Поясніть роль ділової хватки, що відокремлює звітників даних від радників зі стратегічної аналітики.
5. Зверніть увагу на важливість комунікативних компетенцій, що охоплюють візуалізацію, розповідь історій та вплив на зацікавлені сторони.
6. Розкрийте вплив штучного інтелекту та машинного навчання на аналітичні практики та необхідні компетенції.
7. Проаналізуйте адаптації аналітики, що враховують конфіденційність, що виникли через припинення підтримки файлів cookie, нормативні акти та вподобання споживачів.
8. Охарактеризуйте можливості аналітики в режимі реального часу та варіанти використання, відмінні від традиційних підходів пакетної обробки.
9. Поясніть появу платформи даних клієнтів та її роль в єдиній інфраструктурі даних клієнтів.
10. Розгляньте аналітику переваг демократизації та вимоги до управління, що забезпечують якість та запобігають неправильному тлумаченню.

19. Завдання для самостійного опрацювання

1. Створіть комплексний план професійного розвитку, що визначає поточні прогалини в навичках та шляхи навчання для технічних, аналітичних, бізнес- та комунікативних компетенцій.
2. Впроваджуйте складний сценарій відстеження за допомогою Google Tag Manager, включаючи користувацькі події, змінні рівня даних та тригери з ретельним тестуванням.
3. Проведіть статистичний аналіз, застосовуючи відповідні тести на значущість, розраховуючи довірчі інтервали та інтерпретуючи результати з належними застереженнями.
4. Розробіть бізнес-кейс для аналітичного проекту, оцінюючи витрати, вигоди, потреби в ресурсах та план вимірювання для оцінки результатів.
5. Створіть комплексну панель інструментів, застосовуючи найкращі практики візуалізації, чітку ієрархію, інтерактивність та елементи розповіді історій.
6. Підготуйте презентацію, доносячи складні аналітичні висновки до нетехнічних керівників за допомогою переконливого опису та чітких рекомендацій.
7. Дослідіть нові тенденції аналітичних технологій за допомогою детального дослідження, створюючи офіційний документ, який аналізує наслідки для практики та необхідні адаптації.

20. Корисні матеріали

Професійний розвиток та сертифікація: Індивідуальна кваліфікація Google Analytics – визнана в галузі сертифікація, що демонструє володіння платформою GA; Сертифікати Google Ads – численні спеціалізовані сертифікати для експертів з рекламних платформ; Асоціація цифрової аналітики – професійна організація, що пропонує сертифікації, конференції та спільноти; Інститут CXL – передові навчальні програми з цифрового маркетингу та аналітики; Udacity та Coursera – онлайн-курси з аналітики, статистики та науки про дані.

Інструменти та платформи аналітики: Google Analytics 4 – провідна платформа веб-аналітики з комплексним набором функцій Adobe Analytics – платформа корпоративної аналітики з розширеними можливостями Mixpanel та Amplitude – платформи аналітики продуктів, що зосереджені на поведінці та утриманні користувачів Tableau та Looker Studio – інструменти візуалізації даних та бізнес-аналітики Python та R – мови програмування для розширеного статистичного аналізу та науки про дані

Галузеві ресурси та лідерство думок: «Бритва Оккама» Авінаша Каушика – впливовий блог про веб-аналітику та цифровий маркетинг Analytics Vidhya – спільнота та ресурси для аналітики та науки про дані Towards Data Science – публікація, що охоплює науку про дані, машинне навчання та аналітику Digital Analytics Power Hour – подкаст, що обговорює тенденції та передовий досвід аналітики Measure Summit – конференція, що об’єднує спільноту аналітиків

Книги та публікації: Web Analytics 2.0, автор Авінаш Каушик – базовий текст з практичних аналітичних матеріалів Lean Analytics, автори Алістер Кролл та Бенджамін Йосковіц – метрики та аналітика для стартапів Storytelling with Data, автор Коул Нуссбаумер Knaflic – візуалізація та комунікація даних Trustworthy Online Controlled Experiments, автори Кохаві, Танг та Сюй – вичерпний посібник з A/B-тестування