Маркетинг, основанный на данных: переход от Big Data к Smart Data

Еще пять лет назад в бизнес-сообществе царила мантра: «Данные — это новая нефть». Компании, подобно одержимым коллекционерам, скупали серверные мощности, настраивали сквозную аналитику и трекали каждый чих пользователя. Мы верили, что, если соберем достаточно информации, истина откроется сама собой.

Но сегодня мы наблюдаем парадокс, который в психоанализе называется «затоплением аффектом». Данных стало настолько много, что они перестали быть активом и стали источником корпоративной тревоги. По данным Gartner, к 2025 году 80% данных, собираемых компаниями, останутся неиспользованными («Dark Data»). Мы тонем в цифрах, но умираем от жажды инсайтов.

В proEgo мы видим эту проблему ежедневно, не только в бизнесе, но и в психике. Big Data — это Бессознательное: огромный, хаотичный, бурлящий океан влечений и действий. А Smart Data — это Эго: инстанция, которая вносит смысл, тестирует реальность и принимает решения.

Переход к Smart Data — это процесс взросления бизнеса. Это отказ от фантазии всемогущества («я знаю о клиенте всё») в пользу эмпатии («я понимаю, что ему нужно прямо сейчас»).

С точки зрения нейрофизиологии, наш мозг — это самая эффективная машина по работе с Smart Data. Каждую секунду на наши рецепторы обрушиваются миллионы бит информации. Если бы мозг обрабатывал их как Big Data, мы бы сошли с ума через минуту. Вместо этого он использует принцип свободной энергии (по Карлу Фристону): он игнорирует шум и фокусируется только на отклонениях от прогноза.

Бизнес сегодня ведет себя иначе. Мы видим отчеты, где CTR смешан с LTV, а погода в регионе наложена на график оттока клиентов. Это не аналитика, это информационный шум.

Мировая статистика подтверждает кризис «больших данных»:

Проблема не в отсутствии данных, а в отсутствии вопроса к ним. Big Data отвечает на вопрос «Что происходит?». Smart Data отвечает на вопрос «Зачем?».

Диагноз, который мы ставим в proEgo на уровне психологии, подтверждается сухими цифрами рынка. Недавно первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин в своей колонке для «Ведомостей» озвучил пугающую статистику: 88% крупных компаний запускают пилоты с ИИ, но масштабируют их лишь единицы (8–14%).

Почему происходит этот разрыв между желанием и реальностью? Александр выделяет три барьера: дефицит кадров, дороговизна «железа» и невозможность просчитать ROI. Давайте посмотрим на эти барьеры через призму Smart Data.

Рынок живет в парадигме: «чтобы работать с данными, нам нужно нанять 20 Data Scientists с зарплатами по миллиону рублей». Это подход Big Data — экстенсивный рост. Компании пытаются «залить» проблему деньгами, нанимая дорогие команды, чтобы те разгребали авгиевы конюшни неструктурированных данных.

Решение Smart Data: вам не нужна армия, если у вас есть стратегия. Когда вы переходите от сбора всего подряд к проверке гипотез, объем ручной работы сокращается в разы. Smart Data позволяет работать малыми, кросс-функциональными группами, где маркетолог понимает данные, а аналитик понимает бизнес. Это снижает ФОТ и зависимость от «звездных» специалистов.

Стойка GPU-серверов стоит 50 млн рублей. Для работы с Big Data (где 80% — мусор) вам нужны огромные мощности, чтобы этот мусор хранить и обрабатывать. Это путь «грубой силы».

Решение Smart Data: это принцип «бритвы Оккама» для инфраструктуры. Мы не храним и не обрабатываем шум. Очищенные, «умные» данные требуют на порядок меньше вычислительных мощностей. Переход к Smart Data превращает неподъемные CAPEX (капитальные затраты) в разумные OPEX (операционные расходы), доступные даже среднему бизнесу без покупки собственных дата-центров.

Бизнес боится инвестировать, потому что проекты с Big Data часто напоминают «черный ящик»: вложили 100 миллионов, а выхлоп непредсказуем.

Решение Smart Data: мы не начинаем проект, пока не сформулирована гипотеза с понятной метрикой успеха.

Как справедливо замечает Александр Ведяхин, начинать нужно с «низковисящих фруктов». В терминологии Smart Data это означает: решите одну конкретную боль (например, отток клиентов в Telegram), получите измеримый результат, и только потом масштабируйте. Это делает ROI прозрачным еще на старте.

Переход к Smart Data — это не просто оптимизация. Это способ выйти из гонки вооружений, которую большинство компаний проигрывает, и начать играть в игру смыслов, где побеждает самый проницательный.

В чем принципиальная разница?

Big Data — это сырье. Это факт того, что пользователь зашел на страницу «Лечение депрессии» в 02:00 ночи.

Smart Data — это контекст и гипотеза. Если пользователь зашел в 02:00 ночи, вероятно, у него бессонница на фоне тревоги, и продавать ему в этот момент агрессивный курс «Успешный успех» — ошибка. Ему нужна безопасность и поддержка.

На платформе proEgo мы не можем позволить себе роскошь ошибаться в интерпретациях. Когда мы переходили от модели накопления всего подряд к Smart-модели, мы выделили три ключевых фильтра, превращающих цифру в смысл.

Нейромаркетинг (Smart Data) спрашивает: «В каком дофаминовом состоянии она сейчас находится?».

Мы применили подход Smart Data и проанализировали микро-паттерны поведения (время чтения, скроллинг, повторные визиты). Выяснилось, что это люди в стадии «заморозки» — у них нет сил даже на выбор специалиста (паралич воли).

Решение: вместо ретаргетинга с призывом «Запишись сейчас!», мы предложили им тест от AI-ассистента платформы «Есть ли у вас выгорание?» с результатом в один клик. Конверсия в запись через этот промежуточный шаг выросла на 23%. Мы не давили, мы поняли контекст.

Big Data отлично находит корреляции. Классический пример: летом растут продажи мороженого и количество несчастных случаев на воде. Нейросеть может решить, что мороженое вызывает утопление.

Smart Data ищет причину (третий фактор) — жару.

В российском e-commerce часто путают сезонность или внешние факторы с эффективностью креативов.

Пример: продажи взлетели не потому, что вы поменяли кнопку на красную, а потому что конкурент поднял цены или Яндекс изменил выдачу. Smart Data всегда требует контрольной группы и изоляции переменных.

Вместо того чтобы «пытать» данные, пока они не признаются в чем-нибудь, мы сначала формулируем гипотезу.

Не «давайте посмотрим, что там в отчетах», а «мы полагаем, что пользователи из Telegram более тревожны, чем из VK, поэтому им нужен другой оффер».

Smart Data позволяет нам заглянуть в будущее, используя знание о работе мозга. Мы знаем, что решение о покупке принимается в лимбической системе за секунды до того, как оно осознается неокортексом.

Predictive-моделирование (предсказательная аналитика) — это высший пилотаж Smart Data.

Это не когда вы показываете рекламу утюга тому, кто уже купил утюг (бич современного ретаргетинга). Это когда вы понимаете жизненный цикл клиента.

В proEgo мы анализируем не только историю сессий, но и семантику запросов (естественно, в обезличенном виде с помощью того же AI-ассистента). Если паттерн поведения клиента меняется от «поиска информации» к «острому кризисному запросу», система должна перестроить выдачу.

Это работает и в ритейле. Пример СберСпасибо, алгоритмы предсказывают потребность до того, как она сформировалась у пользователя. Если вы покупаете подгузники определенного размера, Smart Data знает, когда ваш ребенок вырастет из них, и предложит следующий размер, а не тот же самый.

Как российскому бизнесу перейти от сбора данных к их монетизации? Вам не нужны миллионные бюджеты на AI. Вам нужна смена мышления.

Перестаньте собирать всё. Задайте себе «тупые» вопросы. Какие 3 метрики реально влияют на вашу прибыль? Если метрика не ведет к принятию решения, она — мусор.

Совет: отключите отчеты, которые никто не открывал больше месяца. Если никто не возмутится — они были не нужны.

В российских компаниях маркетинг смотрит в Яндекс.Метрику, продажи — в CRM, а логистика — в 1С. Это шизофреническая ситуация: «правая рука не знает, что делает левая».

Smart Data рождается на стыке. «Data-ловец» (аналитик) должен соединить провода. Инсайт, почему клиент ушел, часто лежит не в кликах на сайте, а в комментарии оператора колл-центра: «Ему нахамил курьер».

В юнгианском анализе Тень — это то, что мы скрываем. В маркетинге — это истинные мотивы.

Клиент покупает дорогой курс обучения не ради знаний (декларируемый мотив), а ради принадлежности к стае и снижения тревоги за будущее (теневой мотив). Smart Data помогает увидеть этот паттерн через косвенные признаки (время чтения отзывов о статусе выпускников, а не о программе). Стройте коммуникацию на глубинных мотивах.

Гипотеза -> Действие -> Сбор данных -> Вывод

Smart Data живет в динамике. Сегодня работает одно, завтра — другое. В proEgo мы тестируем гипотезы недельными спринтами.

Переход к умным данным накладывает на нас огромную ответственность. Грань между персонализацией и сталкингом (преследованием) очень тонка.

В психотерапии есть понятие «безопасного пространства». В маркетинге оно тоже должно быть. Пользователь должен чувствовать, что данные используются для заботы о нем, а не для манипуляции его слабостями.

Когда мы в proEgo используем данные, чтобы напомнить клиенту о предстоящей сессии с психологом или предложить статью под его настроение, мы действуем как «достаточно хорошая мать» (по Винникотту) — предугадываем потребность, но не навязываемся.

Время Big Data, как время дикого накопления капитала, заканчивается. Наступает время осознанности.

Smart Data — это не про дорогие технологии. Это про уважение к своему ресурсу и ресурсу клиента.

Выберите одну гипотезу, которая не дает вам покоя. Например: «Наши клиенты из Telegram конвертируются лучше, чем из VK, потому что там более осознанная аудитория». Найдите конкретные, «малые» данные, чтобы это подтвердить или опровергнуть. Не смотрите на общую температуру по больнице. Смотрите в корень.

Это и будет ваш первый сеанс психоанализа для бизнеса. И первый шаг в мир Smart Data.
___________________________________________________________________________

Если эта статья срезонировала с вами, скорее всего, вы тоже устали от «поверхностного контента» и советов в духе «просто дышите/инвестируйте в себя».

Психология бизнеса — это не магия, а точная наука о том, как работает «операционная система» человека. Поэтому мы создали "Э—Ж": Экспертный журнал о психологии и психотерапии.

👉 Перейти в Э-Ж и прочитать свежий выпуск

#маркетинг #bigdata #smartdata #психологиябизнеса #аналитика #тренды2026 #нейромаркетинг #proEgo #менеджмент #продуктивность #Э—Ж