В России про большие данные любят говорить абстрактно: «нейросети, машинка что‑то там считает». Но в реальном Рунете это очень приземлённая история: как заставить пользователей не уходить с сайта, докрутить конверсию и не слить бюджет в пустоту. За каждой «рекомендацией для вас» стоят километры логов, тонны событий и команда людей, которые каждый день чинят, подкручивают и спорят с алгоритмами. Давай разберёмся по‑честному: как именно платформы анализируют поведение миллионов людей и что из этого реально полезно продуктологу, маркетологу и тем, кто отвечает за деньги, а не за красивые презентации.
---
Как Рунет собирает следы: от клика до профиля пользователя
Что именно пишется в логи и зачем это нужно бизнесу
Любое серьёзное российское приложение — маркетплейс, банк, сервис доставки — сегодня собирает десятки событий на одного пользователя в минуту: клики, скроллы, время просмотра, гео, устройство, переходы между экранами, результаты поиска. Всё это складывается в поток, который летит в хранилище или на платформу стриминга. Крупные компании строят свою платформу больших данных для анализа поведения пользователей, а поменьше — подключаются к готовым SaaS‑решениям. Ключевой момент: важно не «забирать всё подряд», а заранее договориться, какие события нужны для продуктовых гипотез и маркетинговых кампаний, иначе тонешь в мусорных данных, и никакая команда data science уже не рада.
Крутой лайфхак: перед внедрением трекинга нарисуй простую карту пользовательских путей — от первого визита до оплаты — и только под неё описывай события.
---
Реальный кейс: маркетплейс и «невидимые» шаги пользователя
У одного крупного маркетплейса в Рунете по отчётам всё было красиво: трафика много, корзин много, а покупок мало. Маркетинг грешил на «плохой трафик», продукт — на цены. Когда разобрали сырые события, оказалось, что половина пользователей застревает на сравнении похожих товаров: открывают 10 вкладок, прыгают туда‑сюда, жмут «в избранное», но до корзины не доходят. Этот этап вообще не был формально описан как «шаг воронки», поэтому его никто не анализировал. Добавили отдельные события для сравнения и работы с избранным, увидели, какие фильтры и характеристики реально важны, усилили сортировку по этим признакам и показ похожих товаров. В итоге конверсия выросла без дополнительных вложений в рекламу.
---
Big data в маркетинге по‑русски: как это выглядит на практике
Как платформы продают «умный маркетинг» и что в этом работает
Когда отделу маркетинга предлагают big data в маркетинге купить решения «под ключ», обычно обещают магию: автоматические сегменты, персональные офферы, рост LTV. В реальности крупные российские рекламные платформы комбинируют несколько слоёв: поведение пользователя на разных сайтах, интересы по контенту, данные гео и устройство, иногда дополняют офлайн‑покупками по картам лояльности. На выходе — готовые аудитории: «молодые родители», «ищут ремонт», «часто ездят за город». Маркетолог выбирает сегмент, настраивает креативы и частоту показов. Фишка в том, что высокая точность сегмента не гарантирует результат, если креатив и оффер не попадают в контекст жизни человека здесь и сейчас.
Практический совет: проси у платформы не только сегменты, но и пост‑анализ по конверсии внутри сегмента — кто реально купил, а кто просто «похож».
---
Неочевидное решение: отключать «умные» фичи
Иногда лучший способ улучшить кампанию — временно оглушить алгоритмы. В одном банке запустили автотаргетинг с «умной оптимизацией по заявкам». Алгоритм быстро нашёл дешёвые лиды… которые почти не проходили одобрение по скорингу. Дорогостоящая big data аналитика для интернет‑бизнеса заказать тут не помогла — пришлось упростить механику: вручную задали базовые сегменты, ограничили площадки, убрали сомнительный инвентарь. Только после этого подключили обучение модели на уже очищенных данных. Результат: заявок стало меньше, но стоимость одобренной кредитки упала почти вдвое.
Лайфхак: если «умная кампания» просела, дели её на простые гипотезы и тестируй без автоматизации, чтобы дать модели здоровый датасет.
---
Поведенческая аналитика: из хаоса событий в понятные решения
Почему цена на аналитику так растёт и как не переплатить
Сейчас модно внедрять системы поведенческой аналитики пользователей, цена которых иногда сравнима с годовым бюджетом на маркетинг. Вендоры продают тепловые карты, автосегментацию, фичи с ИИ, красивые дашборды. Но основная ценность — в трёх вещах: стабильный сбор событий без потерь, удобный конструктор отчётов для продукта и нормальная работа с сырыми данными (прямой доступ, SQL, экспорт в DWH). Парадокс: многие компании покупают дорогую лицензию и используют её на уровне «посмотреть MAU и воронку регистрации». Поэтому прежде чем подписывать контракт, стоит честно ответить, кто будет ежедневно работать в системе и какие решения на её основе будут приниматься.
Мини‑совет: проси пилот на боевых данных и заранее готовь конкретные use‑кейсы, а не абстрактное «хотим видеть аналитику».
---
Реальный кейс: медиа и борьба за удержание
Крупный российский новостной портал увидел, что трафик растёт, а глубина просмотра падает. Вместо того, чтобы сразу «крутить рекомендации», они пошли от обратного: выгрузили цепочки чтения и посмотрели, после каких тем люди чаще всего закрывают сайт. Выяснилось, что токсичные и слишком тяжёлые новости становятся «финальной точкой» сессии, а лёгкие материалы про кино и технологии — наоборот, стимулируют продолжить. Настроили ленту так, чтобы после тяжёлой темы шла «разгрузочная» статья, а блок рекомендаций учитывал эмоциональный тип контента. Без единой строчки кода на ML удалось заметно поднять среднее число прочитанных материалов на сеанс.
Фишка: не всегда нужно сложное моделирование, иногда достаточно аккуратно посмотреть последовательности действий.
---
Альтернативные методы и лайфхаки для тех, кто уже «в теме»
Что делать, если нет денег на дорогую платформу
Многие ждут, когда вырастут «до больших данных», чтобы потом внедрять корпоративные решения и строить дата‑лейки. На практике можно начать с дешёвого стека: обычный веб‑ и продуктовый аналитик, логирование в облако, простая витрина в ClickHouse или BigQuery, дашборды в BI‑инструменте. Такое самосборное корпоративные решения больших данных для e-commerce часто оказывается гибче, чем монолитная платформа: бизнес‑логика прозрачна, события легко менять, нет жёсткой привязки к одному вендору. Да, потребуется сильный аналитик и немного инженерных рук, но в обмен получаешь контроль над данными и возможность быстро экспериментировать.
Если всё делается своими силами, не ленись описывать схему событий и их значения в вики: это экономит недели при онбординге новых людей.
---
Когда стоит уйти от «классической» воронки
Классическая воронка «переход — просмотр — корзина — покупка» всё хуже описывает реальность. Пользователи скачут между каналами: увидели товар в приложении, сохранили ссылку в мессенджере, купили с десктопа через неделю. В таких условиях альтернативные методы анализа — воронки на основе графов и пути сессий, кластеризация по паттернам поведения — дают больше пользы. Вместо линейной схемы смотри на «семейства» типичных сценариев: «исследователь», «охотник за скидками», «импульсивный покупатель». Это можно строить и без глубокого ML: достаточно разметить ключевые типы действий и сгруппировать их по частоте последовательностей.
Практический трюк: раз в квартал пересматривай воронки — добавляй новые шаги (чаты, виджеты, избранное), убирай устаревшие.
---
Корпоративный уровень: как не утонуть в собственных данных
Зачем бизнесу своя платформа и где здесь подводные камни
Когда компания доросла до нескольких продуктов, регионов и команд, разговор естественно уходит в сторону «нужна своя платформа больших данных». На бумаге это выглядит мощно: единый трекинг, общие справочники, доступ ко всем данным из одного места. На практике часто начинается бюрократия: любой новый ивент согласовывается неделями, сырые данные закрыты, команды теряют скорость. Здесь важно помнить, что корпоративная платформа — это сервис для продуктовых и маркетинга, а не священный артефакт. Если аналитик не может за день добавить нужное измерение или выгрузку, платформа работает против бизнеса.
Простой критерий: спроси продуктовые команды, сколько времени у них уходит от вопроса до готового дашборда. Это честный показатель зрелости big data‑инфраструктуры.
---
Как выбирать вендора и не пожалеть через год
Рынок big data‑решений в Рунете уже достаточно плотный: отечественные DWH, стриминговые шины, маркетинговые платформы, антифрод, поведенческая аналитика. Когда возникает желание big data в маркетинге купить решения или более широкий стек «под ключ», смотри не только на функционал, но и на экосистему: есть ли интеграции с твоими CRM, платёжками, логистикой, есть ли партнёры, которые умеют внедрять этот продукт в реальных условиях. Корпоративные решения больших данных для e-commerce особенно чувствительны к качеству интеграции: плохо настроенный обмен с каталогом или складом перечёркивает любые красивые модели персонализации.
Проверенный лайфхак: в ТЗ к тендеру добавляй «боевую задачу» и проси показать, как вендор её решит на пилоте, а не только в презентации.
---
Что можно сделать уже завтра
Короткий чек‑лист для практиков
Если резюмировать, большие данные в Рунете — это не модный слайд, а набор рутинных практик. Сегодня ты можешь: убедиться, что ключевые события продукта действительно логируются и не теряются; проверить, что продуктовые и маркетинговые вопросы можно закрыть текущей аналитикой без ручного ковыряния логов; договориться в команде, какие решения будут приниматься на основе данных, а какие остаются за интуицией; запустить маленький пилот с сегментацией и персональными офферами, чтобы понять, где действительно помогают данные, а где мешают.
Не гонись за идеальной «big data аналитика для интернет‑бизнеса заказать всё и сразу». Выбирай 2–3 конкретные метрики, которые хотят улучшить деньги, и строй аналитику вокруг них. Тогда любые миллионы событий начнут работать на результат, а не на красивые отчёты.
