Analytic Insights by Adventum

С данными можно работать, даже когда привычный интерфейс недоступен Из-за проблем с инфраструктурой Яндекса у части пользователей уже несколько дней не открывается кабинет Метрики, отчёты посмотреть нельзя 💔 Такие ситуации напоминают, насколько мы привыкли работать с данными через конкретные интерфейсы. Но доступ к данным и доступ к интерфейсу, через который мы привыкли их смотреть, — не одно и то же. Например, у части наших клиентов данные Метрики поступают в систему сквозной аналитики на базе нашего сервиса dataCraft: она забирает их, минуя интерфейс Метрики. 📌 Сквозную аналитику компании обычно внедряют, чтобы собрать данные из разных источников в одном месте и понять, какая реклама приводит к продажам. Сбой показал, что у такой системы есть ещё одна польза: с данными можно работать и тогда, когда привычный интерфейс не открывается. Конечно, такой подход не защищает от любых сбоев — многое зависит от того, где именно возникла проблема. Если после возвращения Метрики нужно проверить, всё ли в порядке с данными, или сверить их с другими источниками, обращайтесь к нашей команде: поможем выбраться из текущей ситуации 🙏🏻

Подслушано на конференциях: что происходит с ИИ-аналитикой Часть 2 из 2. За последние две недели мы посетили несколько конференций — от ритейла до FMCG — и собрали шесть наблюдений. В первой части мы говорили о подготовке данных, многоступенчатой проверке результатов и сложностях с расчётом ROI. Продолжаем. 📎 ИИ-аналитике нужен отдельный контур управления Компании начинают создавать центры контроля ИИ-инструментов. В них отслеживают: — расход токенов и стоимость запросов; — качество ответов; — использование данных и инструментов; — частые вопросы пользователей; — ошибки и нетипичное поведение агентов. Отдельное внимание уделяют пользовательским запросам. Они показывают, какие данные нужны бизнесу, где сотрудникам не хватает информации и какие функции стоит развивать дальше. Одного подключения данных к LLM для этого недостаточно. ИИ-аналитика постепенно превращается из экспериментального чата в управляемый корпоративный продукт. 📎 Безопасность интересует бизнес не меньше возможностей модели Один из самых частых вопросов на конференциях звучал не так: «Что умеет ваша ИИ-аналитика?» Гораздо чаще спрашивали: «Как вы обеспечили безопасность?» Компании обсуждают работу внутри корпоративного контура, использование локально развёрнутых моделей, разграничение прав доступа для разных сотрудников, а также маскирование и обезличивание чувствительных данных. 📎 Руководителям нужен готовый отчёт, а не диалог с моделью На конференциях отдельно обсуждали автоматическое формирование PDF-отчётов на основе проведённого анализа для стратегических и операционных встреч. Эта функция выглядит довольно простой по сравнению с самой аналитикой, но от неё во многом зависит, будут ли использовать результат в работе. Руководителям обычно нужен короткий и привычно оформленный документ: — ключевые выводы; — динамика показателей; — основные риски; — возможные действия. Даже чат с ИИ-аналитиком — не самый удобный формат для топ-менеджмента. 👆Эти вопросы знакомы нам не только по конференциям, но и по проектам Adventum — от подготовки данных и проверки результатов до контроля затрат, безопасности и отчётности для руководителей. Если вы сейчас сталкиваетесь с любыми проблемами построения и масштабирования ИИ-аналитики, напишите @plisik11. Обсудим ваш сценарий и поделимся тем, что уже работает на практике.

Подслушано на конференциях: что происходит с ИИ-аналитикой Часть 1 из 2 За последние две недели мы побывали на нескольких отраслевых конференциях — от ритейла до FMCG. Собрали шесть наблюдений о том, что компании говорили об ИИ-аналитике на сцене и в кулуарах. Сегодня публикуем первые три. 📎 ИИ пока чаще готовит данные, чем ищет инсайты Один из самых распространённых сценариев — приведение данных к единому виду перед загрузкой в дашборды. Задача выглядит рутинной, но помогает сократить объём монотонной работы. ИИ сопоставляет названия и форматы, классифицирует записи, обрабатывает неструктурированную информацию. После этого данные передаются в привычные аналитические инструменты. Самостоятельный поиск инсайтов с помощью ИИ упоминали реже. Во многих компаниях такие сценарии ещё не доведены до промышленной эксплуатации. 📎 Проверка результатов ИИ-аналитики — всё ещё одна из самых болезненных тем Часть проверок поручают другим ИИ-агентам. Затем результат оценивает аналитик или профильный специалист. Несколько спикеров из ритейла и FMCG описывали схему валидации так: Первичный анализ → автоматическая проверка → экспертная проверка Некоторые специалисты отмечали, что подготовка отчётов у них пока даже замедлилась. Они связывают это с временной просадкой на этапе внедрения. 📎 Мало кто научился считать ROI проектов по ИИ-аналитике На конференциях чаще всего говорили о количестве часов, сэкономленных при подготовке отчётов. При этом почти никто не упоминал расходы на: — обучение сотрудников; — перепроверку результатов; — исправление ошибок; — поддержку систем. Некоторые участники прямо признавали, что пока не умеют рассчитывать экономику проектов полностью. При этом в новом исследовании «Яков и Партнёры» об ИИ-агентах за 2026 год приводится показательная оценка: 📌Лицензии составляют лишь 15–20% совокупной стоимости владения ИИ-решением. Остальные 80–85% приходятся на подготовку данных, интеграцию с существующими системами, обслуживание, мониторинг и обновление моделей. Эти статьи расходов обсуждают реже, хотя именно они во многом определяют экономику и результат ИИ-проекта. Скоро опубликуем вторую часть — о том, что нас особенно заинтересовало на последних мероприятиях.

Лето — хороший стресс-тест для вашей аналитики. Ключевой аналитик уходит в отпуск, а вопросы к данным не уходят вместе с ним. Бизнесу же по-прежнему нужно понимать, как отработал месяц, где возникла просадка и что исправить в первую очередь. Именно в этот момент становится видно, работает ли в компании настоящий "self-service" — или доступ к данным всё ещё зависит от конкретного человека. Дашборд позволяет самостоятельно посмотреть показатели. Но бизнесу редко достаточно знать статичные метрики: необходимо искать точки роста и причины аномалий. 🔎 На примере интернет-магазина показываем, как такое расследование проводит наш ИИ-аналитик dataCraft. Сначала всё выглядит хорошо: в июне выручка выросла на 8%, количество заказов — на 5,1%. Но можно ли было закрыть месяц еще лучше? ИИ-аналитик обнаруживает аномалию 15 июня и последовательно доходит до причины: трафик и верхние этапы воронки оставались стабильными, а основная потеря возникла при переходе от оформления заказа к успешной оплате. Следующий шаг — план действий: проверить оплату на iOS Safari, настроить алерты на падение конверсии и только после устранения потерь перераспределять маркетинговый бюджет. Так self-service перестаёт означать «накликать стандартный отчет». Пользователь может пройти весь путь от первого вопроса к решению — даже если кто-то в команде аналитики пока в отпуске. Листайте карточки: в них показываем полный пример диалога с dataCraft AI. Если же хотите посмотреть больше примеров, всегда можете записаться на демо.

📊 ИИ-аналитика: 5 трендов лета 2026 Коротко разбираем, что меняется в работе с данными и что стоит внедрять уже сейчас. 🧩 Семантический слой стал фундаментом Без единого описания метрик ИИ-агент не понимает, что такое «выручка» и «отток» в данных компании, и выдаёт правдоподобные, но неверные ответы. Компании активно переходят к решению данной проблемы: развитие открытого стандарта Open Semantic Interchange (50+вендоров), собственных семантических слоев у Snowflake и Databricks и другие изменения этого лета уже указывают на важность тренда. 🔍 Аналитика трафика из ИИ становится новой базой Трафик от ИИ-агентов и агентских браузеров вырос на 7 851% за год (HUMAN Security): пользователь всё чаще получает ответ и совершает действие внутри ассистента, а не на сайте. Классическая веб-аналитика этого не видит — появляется аналитика нейровидимости: измерение того, как бренд представлен в ответах Алисы, ChatGPT и других системах. Также отдельное внимание трафику из ИИ-систем уделяется и в продуктовых командах. 🔮 Аналитика перешла от прогноза к действию Аналитика для принятия решения (decision intelligence) отвечает уже не «что будет» , а «что сделать сейчас». Прогноз Gartner: к 2030 смоделированные решения станут в 5 раз надёжнее и на 80% быстрее обычных.  🗂 Данные из чатов и видео — новое сырьё 74% компаний хранят больше 5 ПБ неструктурированных данных (Komprise): звонки, переписки, видео теперь материал для анализа, а не архив. При этом до 60% ИИ-проектов проваливаются именно из-за неготовности данных к работе с ии-агентами (Gartner). Выигрывают те, кто сможет объединить работу с разными видами информации в компании в одну управляемую и безопасную систему. ⚖️ Не каждому ИИ можно доверить данные В летнем индексе безопасности Future of Life Institute выше C+ не поднялся никто: Anthropic — C+, OpenAI и Google DeepMind — C, Meta — D+, а xAI, DeepSeek и Mistral — F. При выборе платформы для клиентских или внутренних данных это ещё одно напоминание смотреть на безопасность вендора, а не только на цену, а также закладывать в модель риски утечек данных.

Мы в Adventum прошли путь от точечных экспериментов до внедрения ИИ‑агента знаний всей компании LORE как полноценной системы поддержки каждого сотрудника, и нам не терпится обсудить этот опыт с вами. На первом закрытом мероприятии мы увидели огромный запрос на честный диалог об ИИ и получили невероятный отклик — поэтому собираем второй закрытый круг, где погрузимся в ещё более острые темы.

Что обсудим и что заберёте с собой: 🔘где ИИ‑агенты быстрее всего дают отдачу и что внедрять в первую очередь; 🔘как считать эффект от ИИ в бизнес‑метриках; 🔘кейс самого Adventum: как превратить ИИ из эксперимента в окупаемую бизнес‑систему, которая действительно помогает сотрудникам на ежедневной основе; 🔘контакты лидеров, которые идут той же дорогой.

Количество мест ограничено форматом встречи. Присоединяйтесь, чтобы обменяться опытом с лидерами, которые развивают свои компании так же, как и мы. 📅 23 июля, 18:30 📍Новодмитровская 2к2, Савеловский Сити Зарегистрироваться 😉

Как часто вы замечали, что даже при наличии крутого продукта процессы внутри компании «тормозят»? 📉 Когда мы только задумывались о создании LORE, ИИ-агента базы знаний Adventum, мы анализировали наши внутренние «узкие места». Онбординг новых сотрудников был одним из них: 🟢 Нужно изучить сотни регламентов. 🟢 Все запомнить. 🟢 Постоянно отвлекать руководителей вопросами. В итоге, мы поняли, что ИИ — это способ вернуть команде динамику. Мы создали систему, которая берет на себя роль «первой линии» поддержки, чтобы сотрудники могли заниматься действительно важными задачами, а не поиском документов. 😀😀😀 — это про то, как технологии помогают людям работать комфортнее и продуктивнее, а не про замену человеческого участия 😉

Яндекс Метрика опубликовала список ключевых партнеров ✨ Adventum вошел в список основных сертифицированных партнеров-интеграторов Яндекс Метрики, опубликованных на официальном сайте компании. Для нас это важный шаг и подтверждение того, что аналитика остается одной из ключевых экспертиз Adventum. Мы много лет помогаем компаниям не просто настраивать Яндекс Метрику, а выстраивать полноценную систему работы с данными: от корректного сбора событий и целей до интеграции с любыми системами и сервисами компании. Для клиентов Adventum этот статус — еще одно подтверждение, что в задачах веб-аналитики, продуктово-маркетинговой аналитики, в том числе интеграции Яндекс Метрики, можно опереться на команду, которая максимально глубоко погружается в бизнес-задачи — как для своего бизнеса — и помогает найти самые неочевидные точки роста на стыке функций. Если вашему бизнесу необходим внешний аудит аналитики или помощь в настройке любой из систем аналитики, обучении команды, вы знаете куда обратиться 😉. У нашей команды под руководством Вадима Шестакова уже многолетний опыт в решении сложнейших задач.

Почему высокий CTR не гарантирует рост прибыли Многие компании по-прежнему оценивают эффективность рекламы через CTR, CPC и стоимость лида. Эти показатели важны для управления рекламными кампаниями, но редко отвечают на главный вопрос бизнеса: какие каналы действительно приносят деньги. На практике мы регулярно сталкиваемся с ситуацией, когда рекламные кампании демонстрируют хорошие маркетинговые метрики, но не создают сопоставимого эффекта для выручки и прибыли компании. Причина обычно заключается в том, что данные распределены между несколькими системами. Рекламные кабинеты показывают расходы и трафик, CRM хранит информацию о сделках, а финансовые системы — о фактических поступлениях денежных средств. Без объединения этих данных невозможно объективно оценить окупаемость инвестиций в маркетинг. Именно поэтому в dataCraft мы рекомендуем анализировать полную цепочку взаимодействия с клиентом: Показы → Клики → Лиды → Сделки → Выручка → ROMI В карточках рассказываем на кейсе, как такой подход позволяет увидеть не только стоимость привлечения лида, но и его реальную ценность для бизнеса.

Коллеги, ничего не планируйте на 9 июня в 11:00 (Мск) ⚡️️️ Будет вебинар «Закрыться нельзя расти. Как аналитика и данные позволяют ритейлу поставить правильную запятую в 2026 году». Поговорим о том, как с помощью ИИ-аналитики видеть реальные точки роста бизнеса, оценивать влияние новых каналов вроде ChatGPT и Алисы, понимать вклад маркетинга в прибыль и находить возможности для роста маржи даже в условиях высокой конкуренции и давления маркетплейсов. А кто мы такие, чтобы не послушать Бориса Базанова? 👍🏻 Мы точно будем. Присоединяйтесь и вы. ➡️ Регистрация по ссылке

😁 Обновления dataCraft: интеграции и инфраструктура данных Компании активно инвестируют в BI-системы, автоматизацию и аналитику. Но на практике эффективность этих решений часто зависит не от красивых дашбордов, а от качества инфраструктуры данных. Нестабильные интеграции, ошибки в подключениях и ручная загрузка данных приводят к задержкам, снижают доверие к отчетности и создают дополнительную нагрузку на аналитические команды. Поэтому третий фокус развития dataCraft в первой половине 2026 года — инфраструктура данных и надежность интеграций. За этот период мы провели масштабную работу по развитию и обновлению коннекторов: ✔️ повысили надежность подключения к источникам данных; ✔️ устранили критичные ошибки в наиболее востребованных интеграциях; ✔️ улучшили процессы загрузки и обработки данных; ✔️ расширили возможности подключения новых систем. Что это дает бизнесу? 🔘 Быстрое подключение новых источников без длительных доработок. 🔘 Единое и полное представление о бизнесе в одном аналитическом контуре. 🔘 Снижение ручной работы и отказ от загрузки данных «вручную». 🔘 Бесперебойную и предсказуемую работу аналитической инфраструктуры. В рамках обновления были улучшены интеграции с ключевыми системами, а также в dataCraft появился новый коннектор — AppLabs. Отдельное внимание уделили надежности загрузки информации. В результате снизилось количество ошибок, уменьшились риски потери данных и повысилась стабильность аналитических процессов. Продолжаем развивать dataCraft так, чтобы данные работали на бизнес — быстро, точно и без лишних ручных операций.

Коллеги, небольшое обновление 👋 Мы перенесли вебинар на 9 июня, 11:00 (МСК) и очень ждём встречи с вами. На вебинаре обсудим, как ритейлу находить точки роста в условиях растущих затрат на маркетинг, давления маркетплейсов и появления новых каналов вроде ИИ-поиска. 🔥 Также поделимся первыми результатами исследования по внедрению ИИ-аналитики. 🗓️ 9 июня, 11:00 (МСК) ➡️ Регистрация на сайте: https://analyticspace.adventum.ru/retail-2026-ai-analytics-webinar ➡️ Или в TG-бот: @Adventum_Insights_bot

😁 5 июня в 11:00 Adventum проведёт вебинар о том, как ритейлу расти, когда вокруг всё чаще слышно «мы закрываемся». D2C сложнее масштабировать, маркетплейсы съедают маржу, стоимость привлечения растет — это касается fashion, beauty, электроники, grocery и других категорий. 2026-й ставит жесткую развилку: «закрыться нельзя расти». Запятую здесь ставят данные и точная аналитика. Увидеть скрытые точки потери прибыли, быстро собрать «низковисящие фрукты» роста/оптимизации и понять, что реально приносит результат даже при ограниченном бюджете. Именно это отличает компании, которые выживают. На кейсах и примерах разберем, как это работает у лидеров: 📎 как с помощью ИИ‑аналитики в моменте видеть, где проседает маржа, а где скрыт рост — в разрезе маркетинга, продаж и продукта 📎 как измерить влияние нового непрозрачного канала — ИИ поиска (Алиса, ChatGPT и др.) — на бизнес‑результаты ритейлера 📎 как перейти от «маркетплейсы съедают всё» к маржинальному росту , в т.ч. в собственных каналах 📎 как приблизиться к честной оценке инкрементальности маркетинга и считать реальный вклад каждого рубля в прибыль — за счёт омниканальной аналитики

🎁 Бонус участникам: предварительные данные исследования рынка — на каком этапе внедрения ИИ реально находится ритейл и на что делает ставку.

Для коммерческих и e‑com директоров, CMO, руководителей аналитики и всех, кто отвечает за результат. ➡️ Регистрация на сайте: https://analyticspace.adventum.ru/retail-2026-ai-analytics-webinar ➡️ Или в TG-бот: @Adventum_Insights_bot

Подготовили новую статью о Customer Journey Map (CJM) — карте пути клиента, которая помогает бизнесу глубже понимать поведение аудитории и выстраивать эффективный клиентский опыт. В материале рассказываем, как CJM позволяет: ✔️ выявлять барьеры и точки потери клиентов на разных этапах воронки; ✔️ находить возможности для роста конверсии и повышения лояльности; ✔️ синхронизировать маркетинг, продажи и продукт вокруг реальных потребностей пользователя; ✔️ принимать решения на основе клиентского опыта и данных, а не предположений. Также разобрали основные этапы построения CJM, типичные ошибки и практические примеры применения карты пути клиента в разных сферах бизнеса. Читайте статью по ссылке: https://www.adventum.ru/blog/article/cjm-karta-puti-klienta

Продолжаем делиться обновлениями платформы — это уже вторая часть релиза 2026 🚀 Если первая волна обновлений была сфокусирована на развитии ИИ-возможностей, то во второй волне обновлений dataCraft мы сфокусировались на том, как сделать так, чтобы бизнес-пользователи быстрее находили ответы сами, а аналитическая команда меньше времени тратила на поддержку типовых сценариев. Что это дает бизнесу: 🔘 Быстрое получение ответов и ускорение принятия решений 🔘 Снижение нагрузки на аналитические команды 🔘 Самостоятельную работу бизнеса с данными 🔘 Более быстрое масштабирование платформы внутри компании 🔘 Упрощение ежедневной работы с аналитикой и отчетностью Что обновили: 📎 упростили структуру разделов «Дашборды», «Графики» и «Датасеты» 📎 добавили встроенное обучение прямо внутри интерфейса 📎 полностью улучшили работу с фильтрами 📎 реализовали передачу ссылок с выбранными параметрами 📎 добавили статус «В работе» для дашбордов 📎 обновили интерфейс ИИ-чата 📎 добавили авторизацию через Active Directory Платформа продолжает двигаться в сторону удобной self-service аналитики для всей команды. Если хотите посмотреть обновления в работе — пишите нашему BDM Андрею @AndreyGuilty и получите демо платформы.

На «Апгрейд ретейл 2026» Вадим Шестаков, Директор по аналитике Adventum, рассказал о том, как меняется аналитика в ритейле – и почему в 2026 году выигрывают не те, кто просто закупает трафик, а те, кто умеет быстрее находить точки роста в своих данных. Подготовили ключевые инсайты с выступления – в карточках.

Сегодня ритейл сталкивается сразу с несколькими вызовами: рост CAC, давление маркетплейсов на маржу, непрозрачность новых каналов и запаздывающие решения. При этом классическая аналитика уже не успевает за скоростью бизнеса.

Главный вывод выступления: следующая точка зрелости рынка – переход от отчетности к проактивной ИИ-аналитике. Что это означает на практике: 🟢 единый контур данных вместо разрозненных систем 🟢 быстрые ответы вместо недель ожидания 🟢 ИИ не как «чат», а как инструмент принятия решений 🟢 аналитика внутри кампании, а не после ее завершения

19 мая — «Как развивать бизнес в кризис. Внутренние и внешние точки опоры в 2026 году» Перфоманс-встреча на стыке бизнеса, смыслов и корпоративной культуры для владельцев и руководителей компаний. 19 мая Adventum приглашает вас на закрытую встречу с Артемом Агабековым, социальным предпринимателем, основателем компаний, занимающих лидирующие позиции сразу в двух нишах: диджитал агентства полного цикла Adventum и компании «Фабрика Окон». Вас ждет новый формат встречи. ✔️Прямой диалог о том, что реально волнует участников рынка в 2026 году без презентаций, продаж и официоза ✔️Душевность и искренность, вплетенные в ткань бизнеса ✔️ Только вопросы, которые действительно создают риски для будущего компании в 2026 году, и запросы которые не принято открыто обсуждать в деловой среде:

• на что опираться сейчас не просто в бизнесе, а конкретно человеку, принимающему ежедневно много сложных решений • какие антикризисные меры применяют Adventum и Фабрика окон, чтобы сотрудники продолжали быть агентами корпкультуры, даже при сокращениях • как выглядит «щелчок мышления» для создания устойчивости и почему надо сделать паузу от ИИ, чтобы вернуть спокойствие

Зачем мы это делаем? В условиях общей турбулентности и тревоги за будущее мы решили идти в объединение рынка, создание глубоких доверительных связей. Идти в обмен не общими формулами, а сложными вопросами, личными ответами, историями, решениями между представителями разных индустрий, чтобы сформировать реальные картину происходящего без искажений. И, надеемся, уменьшить FOMO. Мы уверены, что в кризис останутся не самые сильные и подготовленные, а те, кто умеет смотреть сквозь общий информационный шум и видеть новые возможности через создание устойчивых горизонтальных связей и нестандартных партнерств. Время идёт, как и времена. Но наш лозунг останется прежним — «выигрываем вместе». Чтобы победить, вы не обязаны оставаться один на один с миром. Присоединяйтесь, чтобы стать сильнее.

Noodome, Романов пер. 2с1, гостиная Вернадский, 4 этаж 19 мая 10.00-14.00 Участие: бесплатное, по подтверждению

Присоединиться ❤️

Как крупному ритейлу перейти на новую систему аналитики — и не потерять данные? Кейс «Ленты» и Adventum 😁 Перед командой стояла задача: — сохранить структуру событий; — не прерывать сбор данных; — хранить данные внутри собственного IT-контура; — снизить зависимость от дорогих SaaS-решений. В качестве новой платформы выбрали Snowplow — open source-решение с гибкой архитектурой и on-premise-развертыванием. Но главный вызов оказался не в переносе событий, а в деталях: атрибуции, сверке сессий, качестве данных и синхронизации команд. Во время проекта аналитики «Ленты» и команда Adventum параллельно разворачивали инфраструктуру, тестировали потоки данных и устраняли расхождения. Результат: ✔️ расхождение с историческими данными ≤5%; ✔️ аналитика в реальном времени; ✔️ полный контроль над данными и архитектурой; ✔️ платформа, которую можно масштабировать под задачи бизнеса. Этот кейс показывает: любая миграция аналитики — это не просто перенос данных между системами. Основные сложности обычно скрыты в логике атрибуции, качестве данных и процессах взаимодействия команд. И именно эти детали определяют успех перехода. Читать кейс по ссылке - https://www.adventum.ru/cases/article/lenta-snowplow-analytics-migration-ga-replacement