Российские сервисы аналитики: что изменилось в 2026 году

В предыдущих материалах серии мы разобрали, как ИИ влияет на работу маркетологов, поведение покупателей и рекламный рынок. Теперь – о технологиях внутри самих сервисов аналитики.

В общую аналитику начали включать новые рекламные каналы

Российские сервисы аналитики адаптируются к новой карте рекламного рынка. Маркетплейсы, классифайды, мессенджеры и новые рекламные площадки получают собственные кабинеты, форматы и источники обращений.

В 2026 году сервисы добавляли интеграции с новыми источниками. Например, в Roistat появились загрузка показов, кликов и расходов из Авито Рекламы, а также учёт обращений из MAX в общей аналитике. DataLens представил развитие в сторону единой платформы для загрузки, обработки, анализа и визуализации данных.

Теперь система аналитики рекламы должна учитывать не только сайт и рекламные кабинеты, но и обращения из всех пространств, где сейчас размещается бизнес.

CRM-статусы начали влиять на оценку рекламных кампаний

В сервисах всё чаще используют данные о том, что произошло с обращением после заявки: клиент купил, отменил заказ или оказался спамом и не прошёл квалификацию.

Параллельно сервисы передают в рекламные кабинеты сведения о качественных лидах из CRM. Например, В августе Roistat добавил передачу отменённых и спам-заказов из CRM в Яндекс Метрику. Эти статусы становятся сигналом для алгоритмов автоматических стратегий, чтобы оптимизировать кампанию только на подтверждённую заявку, встречу или сделку с нужным статусом.

В отчётах по атрибуции стали учитывать больше этапов до продажи

Сквозная аналитика связывает рекламный источник, визит, заявку и продажу. В 2026 году сервисы начали упаковывать этот путь в отдельные модели и готовые отчёты.

В сентябре Roistat добавил FBA-атрибуцию по воронке. Funnel Based Splitting расшифровывается как разделение на основе воронки.

• Funnel (Воронка) – указывает на то, что в расчёте участвует весь путь клиента, разбитый на этапы воронки продаж от первого клика до оплаты

• Based (На основе) – означает, что базой для математического расчета служат конкретные шаги пользователя

• Splitting (Расщепление / Разделение) — описывает процесс, при котором 100% ценности одной сделки или её сумма в деньгах распределяется между несколькими рекламными каналами

Получается, FBA – модель, которая связывает визиты, события на сайте, заявки и продажи в единую последовательность. Она показывает, на каком этапе рекламный канал участвует в пути клиента: приводит первый визит, помогает дойти до заявки или сопровождает покупку.

FBA-атрибуция здесь важна не как отдельная функция Roistat. Это пример общего сдвига на рынке: рекламодателям всё чаще недостаточно видеть последний рекламный контакт и стоимость заявки. Бюджеты считают жёстче, свободных денег на рекламные эксперименты стало меньше, поэтому нужен более подробный ответ: какой канал привёл клиента, какой помог довести его до заявки и где деньги тратятся без результата.

О том, почему рынок пришёл к этому в 2026 году, рассказали в первой статье серии «Как изменился рекламный рынок в 2026 году».

Таким образом, аналитика рекламных кампаний постепенно смещается от учёта последнего касания к разбору всего пути клиента – потому что это экономически это более выгодно.

Детальная аналитика звонков стала частью отчётов по маркетингу и продажам

Раньше звонки в аналитике обычно учитывали по источнику, длительности и результату в CRM. Теперь сервисы добавляют расшифровку диалогов, автоматические теги, поиск по смыслу разговора и оценку работы менеджеров.

В октябре Roistat запустил «Виртуального РОПа»: инструмент разбирает звонки и формирует рекомендации сотрудникам. В Calltouch и Yandex SpeechSense развиваются автоматическое тегирование, расшифровка и анализ разговоров по правилам, которые компания задаёт сама: например, по темам обращений, типам клиентов, возражениям и обязательным этапам разговора.

В результате маркетинговый отчёт можно дополнить содержанием обращений. Например, увидеть, из какой кампании приходят звонки с вопросами о цене, где менеджеры не отрабатывают возражения и какие рекламные каналы приводят качественные звонки, после которых клиент записывается на встречу, подтверждает заказ или совершает покупку.

ИИ-помощники начали работать внутри аналитических систем

Раньше вопрос к ИИ существовал отдельно от аналитики. Сотрудник сам находил цифры, переносил их в чат, уточнял период и срез, а затем сверял ответ с исходным отчётом. Теперь помощник работает внутри аналитического сервиса. По вопросу он сам обращается к данным кабинета, находит нужную метрику, собирает требуемый срез и возвращает ответ со ссылкой на исходный отчёт.

Команда CyberBrain тоже запустила ИИ-помощника для бизнеса и рекламы. Каких результатов с ним добились наши клиенты, читайте в статье Помогли банку сохранить 15.6 млн ₽: кейсы ИИ Хелпи.

AppMetrica расширила помощника для работы с инсайтами и удержанием пользователей. Он помогает разобраться, какие показатели приложения заметно изменились, как ведут себя новые и возвращающиеся пользователи и на каких этапах снижается удержание.

В DataLens можно настроить рассылку дашборда так, чтобы вместе с еженедельными цифрами приходил готовый разбор по постоянному вопросу. В сервисе также появились инструменты для ИИ-агентов, которые позволяют создавать подключения, собирать датасеты, добавлять графики и менять дашборды.

Пока это в основном автоматизация регулярной работы: найти показатель, собрать сводку, объяснить отклонение, подготовить отчёт, настроить типовой объект. Качество результата зависит от того, какие данные подключены к сервису и насколько они полны.

Появились инструменты для мониторинга бренда в ответах нейросетей

Нейросети стали отдельным местом, где покупатель может увидеть рекомендацию бренда. В октябре Roistat добавил мониторинг упоминаний компании и конкурентов в ответах ИИ-сервисов.

Это направление пока находится на ранней стадии. В ответах нейросетей сложно отделить влияние рекомендаций от поиска, рекламы, отзывов и узнаваемости бренда. Но инструменты для такой проверки уже выходят на рынок. В ближайшие годы они станут частью набора задач для бренд-маркетинга и SEO.

Что это значит для рынка аналитики

Инструменты аналитики интернет-маркетинга больше не ограничиваются подсчётом визитов и заявок. Внутри сервисов появляются данные из CRM, звонков, мессенджеров, рекламных площадок и ИИ-систем.

Это меняет и требования к сервису аналитики кампаний. Важны не только отчёты и дашборды, но и способность связать рекламу с продажей, объяснить причину изменений и быстро найти проблему в данных.

Хотите разобрать в теме подробнее? Читайте материал Сквозная аналитика для бизнеса: что это и как работает.

Хороший ИИ-помощник для маркетинга работает с полной картиной данных

Хелпи от Cyberbrain предлагает максимально точные рекомендации для оптимизации кампаний. Умный помощник для рекламы работает на базе сквозной аналитики – его ответы опираются на данные о постклик-, поствью-, офлайн- и мобильных взаимодействиях, CRM, коллтрекинг и бюджеты. Он отвечает на вопросы по кампаниям с точностью 99%, строит расчёты, показывает отклонения и предлагает конкретные шаги оптимизации.

Подробнее о том, как устроен помощник для маркетинга и аналитики рекламы, рассказываем в отдельной статье Хелпи от CyberBrain: каким должен быть ИИ для бизнеса.