Что ждать от рынка данных в 2026 году

First-party данные, privacy, DMP и AI как основа роста и конкурентоспособности брендов.

Тренд 1. Комбинирование типов данных

На основе данных определяют, какие продукты выводить на рынок, как оптимизировать ценообразование, как распределять маркетинговые бюджеты и выстраивать коммуникацию с клиентом. И от того, насколько эффективно бренды научатся работать с собственными массивами информации, зависит конкурентоспособность компаний в 2026 году.

В статье расскажем, как изменились подходы к работе с данными, какую роль играет DMP в достижении маркетинговых целей, какие возможности открылись для тех, кто готов внедрять системный подход, и чего ожидать на рынке данных в 2026 году.

Google несколько раз переносил сроки отмены cookies, а в 2025 году снова отказался от полного отключения сторонних файлов. Рынок данных вступил в новую фазу развития: cookies остались элементом идентификации, но рекламодатели активнее комбинируют их с другими типами данных в своем дата-портфеле. Бренды объединяют first-, second- и third-party данные, локальные ID-решения (StableID и Fingerprinting), AI-сегменты, контекстный таргетинг и информацию об офлайн-покупках при формировании своих медиасплитов.

Комбинация онлайн- и офлайн-данных делает маркетинг точнее и эффективнее. Вместо фрагментарных данных из отдельных каналов рекламодатели видят целостный путь клиента — от digital-активности до реальных офлайн-транзакций.

Осознание ценности собственных данных стало в 2025 году главным уроком для российских брендов. First-party data превратились в незаменимый актив digital-маркетинга: они надежны, юридически чисты и позволяют сохранять прямую связь с клиентом.

DMP обогащает first-party данные поведенческими признаками и интересами пользователей и формирует look-alike аудитории. Благодаря этому маркетологи могут работать как с существующей аудиторией, так и эффективно масштабироваться на новых пользователей.

Это особенно актуально в России, где многие бренды сталкиваются с ограниченным охватом собственных данных и нуждаются в масштабировании аудиторий без потери релевантности.

DMP со временем станет операционным центром работы со всеми типами данных, где бренд будет не просто хранить информацию о клиентах, а превращать ее в инструмент маркетинговой эффективности.

Бренды, которые построят такую связку, получат более высокий ROI от работы с существующими клиентами и снизят стоимость привлечения новых через поведенческий ремаркетинг.

Шопперские данные — информация о поведении покупателей внутри экосистемы ритейлера — стали ценным активом для брендов-производителей.

Shopper data показывают намерения покупателя на самом близком к конверсии этапе: что ищет, что добавляет в корзину, что сравнивает, что в итоге покупает. Это позволяет строить гиперрелевантные сегменты, например, «покупатели детского питания, которые недавно интересовались подгузниками премиум-сегмента» и показывать персонализированные сообщения — прямо на площадке ритейлера.

Компании, которые научатся работать с retail media через единую data-инфраструктуру, получат решающее преимущество в борьбе за покупателя — и в офлайне, и в онлайне.

В 2025 году данные операторов фискальных данных (ОФД) и ритейл-партнеров активно использовались для обогащения аудиторных сегментов и повышения точности таргетинга.

ОФД собирают обезличенную информацию о покупках через онлайн-кассы: что, где, на какую сумму и как часто покупает пользователь в определенных категориях. Это реальные транзакции, которые позволяют строить сегменты по частоте покупок, среднему чеку, категориям товаров и брендовым предпочтениям.

Ожидается, что в будущем DMP начнет объединять данные ОФД и ритейл-партнеров с digital-активностью пользователей и формировать полноценные омниканальные профили. Платформа позволит обогащать first-party данные информацией о реальных покупках и строить на их основе точные look-alike модели. В результате маркетологи смогут выявлять клиентов со сменой покупательских привычек, воздействовать на них с помощью персонализированных офферов и точнее оценивать реальное влияние маркетинга на продажи во всех каналах.

Рекламодатели стали уделять больше внимания не только данным, но и способам идентификации пользователей. Для этого все чаще применяют решения: StableID, Fingerprinting и контекстуальный таргетинг.

StableID — постоянные, обезличенные идентификаторы, которые связывают поведение одного и того же пользователя между разными сессиями, устройствами и каналами без нарушения приватности. Все персональные данные шифруются и хэшируются. Со времени StableID станет основой для кросс-канальной стратегии.

Кроме того, совершенствуется технология Fingerprinting. Это локальный механизм определения аудитории, не завязанный на инфраструктуру Chrome, как и StableID. Технология позволяет идентифицировать пользователей вне зависимости от браузера и даже в режиме инкогнито.

Для охватных кампаний, где персональная идентификация не всегда необходима, используют другую технологию — контекстуальный таргетинг. Раньше это был относительно простой подбор по ключевым словам. Сейчас для глубокого смыслового анализа страницы применяют искусственный интеллект. Для таргетинга используют контекстные сценарии: реклама подстраивается под содержание страницы, а не под личные идентификаторы пользователя.

CTV (телевидение, подключенное к интернету) превращается из нишевого канала в полноценную площадку для performance-маркетинга. Пользователи активно переходят к стриминговым сервисам, а бренды используют площадку как источник ценных данных и инструмент точного таргетинга.

CTV-маркетинг позволяет показывать охватную видеорекламу конкретным сегментам, например, будущим родителям из Санкт-Петербурга или пользователям, которые интересуются туризмом. Рекламодатели смогут отслеживать, какие аудитории переходят с экрана на сайт и совершают целевые действия, как реклама влияет на конверсии — от просмотра до покупки.

В перспективе для удобства пользователей CTV должно стать частью единого коммуникационного поля, а DMP — связующим звеном, которое обеспечит согласованность рекламных сообщений на всех устройствах: от смартфона и компьютера до большого экрана. Платформа поможет объединять просмотры видеоконтента, поведенческие и first-party данные, формировать единый профиль пользователя и управлять частотой показов на разных устройствах.

С помощью ИИ бренды анализируют массивы информации и используют искусственный интеллект и машинное обучение для прогнозов, персонализации и автоматизации решений.

Современные AI и ML-алгоритмы создают look-alike модели для поиска пользователей, которые похожи на лучших клиентов, и прогнозируют вероятность конверсии на основе истории взаимодействия с брендом.

В России все больше брендов и агентств выбирают DMP, которые используют ИИ и обучают модели на российских данных с учетом языка, культурных особенностей, поведения в интернете.

В статье «Как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) трансформируют маркетинг и рекламу» мы рассказывали о том, как эти технологии открывают новые возможности для персонализации, оптимизации бюджетов и повышения эффективности маркетинговых стратегий.

Еще несколько лет назад вопросы конфиденциальности казались второстепенными. Но в 2025 году ужесточились требования регуляторов в подходах к сбору, хранению и использованию информации. В России усилился контроль за соблюдением ФЗ-152 «О персональных данных», участились проверки Роскомнадзора, и компании стали гораздо внимательнее относиться к репутационным рискам.

Для бизнеса это означает не просто обязанность «соблюдать закон», но и необходимость перестраивать внутренние процессы под privacy-first-подход. Компании внедряют решения для управления согласиями, разрабатывают прозрачные политики обработки данных, вводят дополнительные уровни защиты.

DMP стали гарантами соблюдения правил: они работают с данными так, что не подрывают доверие пользователей. Платформы выстраивают процессы хранения и передачи данных в соответствии с действующими нормами и требованиями, интегрируют механизмы получения и обновления согласий, внедряют системы внутреннего контроля и прозрачных операций с данными.

Например, DMP AiData — официальный оператор по работе с персональными данными.

* * *

Все перечисленные тренды указывают на то, что DMP будет превращаться в операционный центр работы с данными. Чтобы эффективно использовать ID-решения и first-party данные, управлять кросс-канальными кампаниями, в том числе и на CTV, а затем интегрировать офлайн-покупки, брендам нужна единая платформа, которая свяжет все элементы маркетинговой экосистемы.

И в перспективе именно DMP-системы смогут помочь со всеми перечисленными задачами.

DMP постепенно превращается в полноценную систему управления: платформа собирает и сегментирует данные, координирует их потоки между CRM, CDP, DSP, BI и внешними источниками. Модель единого стека, где DMP, DSP, CDP и BI-системы связаны между собой и работают как единое пространство данных, будет особенно востребованной.

У крупных российских компаний и холдингов уникальные, но часто устаревшие внутренние IT-системы. Универсальные решения не подходят — компании хотят настраивать DMP под собственные бизнес-процессы.

Гибкие API позволяют быстро интегрировать DMP с любым внутренним хранилищем данных клиента, а не только со стандартными CDP. Через кастомизацию можно настраивать логику сегментации, модели атрибуции и даже правила хранения данных под специфику отрасли (например, FinTech или Retail).

В ближайшие годы DMP перестанет быть узкоспециализированным рекламным инструментом и возьмет на себя роль data-консалтинга. Вместо простой поставки готовых аудиторий DMP начнет помогать брендам выстраивать собственную data-стратегию: от проектирования инфраструктуры до интерпретации данных и формирования гипотез для тестирования.

_____________________________________________________________________

«На рынке сейчас появляется множество решений. Но обилие инструментов не означает автоматический рост эффективности. Ценность данных — не в их наличии, а в их трансформации в действие. Брендам необходимо выбирать инструменты не по количеству функций, а по их способности решать конкретные бизнес-задачи. Со своей стороны технологические платформы должны развивать отлаженную и безопасную экосистему. Мы в AiData придерживаемся принципа: каждая новая функция должна отвечать на реальный запрос клиентов и улучшать их бизнес-показатели».

Анастасия Романова, директор по развитию бизнеса AiData.me

_____________________________________________________________________

Любой период перемен — это не только вызовы, но и новые возможности. В условиях огромной конкуренции и регулируемого рынка, компании, которые сумеют выстроить стратегию вокруг собственных данных, получат ощутимые преимущества.

Когда бренд понимает поведение и интересы своей аудитории, коммуникация становится более релевантной и бережной.

Например, пользователь видит персональные предложения вместо навязчивой рекламы — и это не просто «Привет, {Имя}» в email-рассылке, а релевантное решение в нужный момент. Это может быть напоминание о пополнении запасов, персонализированный оффер на основе прошлых покупок, контент, соответствующий стадии воронки. Такой подход повышает доверие, снижает отписки и укрепляет эмоциональную связь с брендом.

Компании, которые освоят работу с DMP и AI-сегментами, повысят эффективность рекламных кампаний. Маркетологи смогут таргетироваться не просто на «пользователей, интересующихся автомобилями», а на «мужчин 30–45 лет из Москвы, которые сравнивали китайские кроссоверы в последние 7 дней».

Например, в таксономии DMP AiData более 50 AI-сегментов, которые сформированы на основе изучения поведения пользователей на сайтах. GPT-модель анализирует тексты и определяет их тематику так, как это сделал бы живой человек. С новой технологией точность аудиторных сегментов увеличилась до 95%, а стоимость привлечения клиента снизилась на 10-40%.

Точный таргетинг и динамическая сегментация помогут снижать расходы на нецелевые показы и концентрировать бюджеты на пользователях с высоким потенциалом конверсии.

2025-й стал годом адаптации, а 2026-й станет годом становления data-ориентированных бизнес-процессов. Рынок данных будет постепенно входить в период зрелости: технологии, которые еще недавно тестировались на отдельных проектах, сформируют основу бизнес-процессов.

Вот основные прогнозы на 2026 год.

Ужесточение требований к конфиденциальности заставит компании искать партнеров, которые смогут обеспечить технологическую прозрачность и безопасность.

DMP нового поколения будут отвечать за правильное обращение с пользовательскими данными на всех этапах — от сбора до активации. Платформы позволят компаниям соблюдать законодательство и строить доверие с аудиторией — особенно в сегментах с высокой чувствительностью к приватности: финансы, здравоохранение и т.д.

Компании начнут массово использовать алгоритмы машинного обучения для сегментации, прогнозирования поведения, динамической персонализации и real-time оптимизации кампаний. Автоматическое обогащение first-party данных с помощью ИИ и без прямого сбора персональной информации станет особенно востребованным.

Искусственный интеллект и AI-сегментация позволит компаниям даже с небольшой CRM-базой строить глубокие, релевантные сегменты — и делать это в полном соответствии с ФЗ-152.

Фрагментированный стек уйдет в прошлое. Маркетологи и аналитики хотят видеть единую платформу, где можно собирать, анализировать, визуализировать и активировать данные без переключения между десятками инструментов. Компании получат сквозную аналитику и будут управлять всей воронкой данных — от сбора до бизнес-результатов — в едином интерфейсе.

Российский бизнес понимает, что будущее за экосистемами, а не за изолированными коробочными решениями, поэтому будет делать ставку на совместимость и модульность.

В 2025 индустрия данных изменилась. Ценность данных определяет не только объем и качество, но и способность бренда грамотно управлять своим data-активом.

В новой экосистеме DMP сможет стать центральным звеном — платформой, которая связывает между собой все элементы data-маркетинга: CDP, CRM, BI, AI-сегментацию и рекламные каналы. Через DMP бизнес получит возможность собирать информацию и осознанно ее использовать — безопасно и с максимальной отдачей.

В 2026 году конкурентное преимущество получат не те бренды, у которых больше технологий, а те, которые выстроят системный процесс работы с данными: сбор, очистку, анализ, активацию и их защиту.

Используемые термины:

DMP — Data Management Platform. Платформа управления данными.

Look-alike — похожая аудитория. Метод поиска пользователей, похожих на целевую группу.

Stable ID — постоянный ID пользователя или устройства.

Fingerprinting — метод идентификации по техническим параметрам.

CTV — Connected TV. Интернет-ТВ (Smart TV).

AI — искусственный интеллект.

ML — машинное обучение.

Privacy — конфиденциальность / защита данных.

Privacy-first — подход «конфиденциальность прежде всего».

Compliance — соответствие требованиям / регуляторике.

ID-решения — идентификационные решения.

CRM — Customer Relationship Management. Система управления взаимоотношениями с клиентами.

CDP — Customer Data Platform. Платформа данных о клиентах.

DSP — Demand-Side Platform. Платформа для закупки рекламы.

First-party данные, privacy, DMP и AI как основа роста и конкурентоспособности брендов