Как e-commerce в Центральной Азии перестраивается на управление данными

В условиях стремительного роста онлайн-торговли в Центральной Азии маркетинговая аналитика становится не просто вспомогательным инструментом, а неотъемлемой составляющей сильного бренда. Однако, как показывает практика, большинство компаний используют данные формально — не превращая их в управленческие решения. Об этом подробно рассказал Бауыржан Токтагазы, CEO и управляющий партнер Netpeak Kazakhstan специально для marketing.uz.

Бизнес, игнорирующий аналитику, рискует потерять значительные возможности для роста и прибыли. Именно такого мнения придерживаются все крупные бренды. Согласно исследованию WordStream, около 25% бюджета на контекстную рекламу расходуется неэффективно из-за управленческих и стратегических ошибок. Исследование также показало, что более 50% малых предприятий не используют возможности отслеживания в Google Ads для анализа эффективности своих кампаний. Отсутствие аналитики также приводит к упущенным возможностям в повышении конверсии.

Кроме того, аналитика играет ключевую роль в удержании клиентов и увеличении их пожизненной ценности. Исследование Shopify показывает, что повторные покупатели тратят в два раза больше за заказ по сравнению с новыми клиентами. Компания Twillory, внедрив персонализированные предложения смогла увеличить конверсию повторных покупок на 37% и повысить валовую прибыль на пользователя на 23% всего за шесть недель. Эти примеры подчеркивают, что без аналитики бизнес теряет не только деньги, но и возможности для устойчивого роста и укрепления клиентской базы.​

Аналитика как основа роста: три уровня зрелости для бизнеса

Первый уровень аналитики, который выделяют специалисты, это — базовый. Он включает в себя минимальный набор инструментов, который обеспечивает хотя бы базовое понимание поведения аудитории. В его основе — Google Analytics 4 как главный источник пользовательских данных. Ему на помощь приходят UTM-метки, позволяющие оценить результативность каналов привлечения трафика, а также автоматические идентификаторы кликов - GCLID от Google Ads и FBCLID от Meta, которые упрощают отслеживание эффективности платной рекламы.

Этот фундамент дополняют базовые механизмы анализа: отслеживание динамики ключевых метрик и простая сегментация, например по типам трафика — новых и вернувшихся пользователей.

Следующий шаг — продвинутый уровень, необходимый компаниям, находящимся в стадии масштабирования или работающим с крупными маркетинговыми бюджетами. Здесь аналитика выходит за рамки сайта: данные собираются из CRM-систем, рекламных платформ, сервисов коллтрекинга и других источников. Это позволяет сформировать сквозную картину пути клиента и более точно анализировать и управлять воронкой.

На этом этапе бизнес оперирует стратегическими метриками: CAC, LTV, ROAS, CRR. Используются сложные типы сегментации: по стадиям жизненного цикла клиента, источникам привлечения, частоте повторных покупок. Визуализация данных в дашбордах ускоряет принятие решений, превращая аналитику в инструмент ежедневного операционного управления.

Экспертный уровень — это уже территория продвинутых брендов. Здесь компании строят омниканальную аналитику, объединяя онлайн и офлайн данные для полного понимания поведения пользователя во всех точках контакта. Основой становятся предиктивные модели и инструменты машинного обучения — они позволяют не просто анализировать прошлое, но и моделировать будущее. На этом уровне персонализация выходит за рамки сегментов и нацеливается на поведение конкретного пользователя.

Сложности и ошибки в работе с аналитикой в Центральной Азии

Одна из основных проблем при работе с аналитикой — отсутствие стратегии при сборе информации. Бизнес нередко попадает в ловушку «отчетности ради отчетности». Дополнительную сложность создает заимствование готовых решений — дашбордов, шаблонов отчетности, метрик. Чаще всего они разрабатываются под другие рынки или ниши, и без адаптации становятся формальными.

Разрыв между метриками и бизнес-результатами — еще один системный сбой. Так, увеличение охватов или посещаемости сайта могут выглядеть обнадеживающе, но если это не отражается на доходах или LTV, аналитика превращается в бесполезный инструмент. Другая проблема - разрозненность данных. CRM, ERP, Excel-отчеты и рекламные кабинеты не объединены в единую систему. Это не позволяет видеть реальную связку между привлечением и продажами, и исключает полноценный анализ клиентского пути.

Наконец, аналитика слишком часто оказывается недоступной для интерпретации. Даже технически выстроенные отчеты не дают ответа на главный вопрос: что делать? В результате метрики остаются цифрами, а решения по-прежнему принимаются на основе интуиции.

Практические шаги к зрелой аналитике в E-commerce

Переход к эффективной аналитике начинается с отказа от универсальных шаблонов и построения собственной системы, адаптированной под цели бизнеса. Первое — объединить все данные в единую экосистему: сайт, CRM, рекламные платформы и BI-системы должны работать синхронно.

Далее — сместить фокус с технических метрик на управленческие: CAC, LTV, ROMI, повторные покупки, маржинальность. Именно они должны лежать в основе отчетности и решений.

Аналитика должна использоваться для проверки гипотез и оптимизации процессов. Это означает — регулярные A/B-тесты, когортный анализ, сегментация по поведению и ценности клиента. Отчеты — не ради статистики, а для действий.

Ключевой этап — интеграция аналитики в операционное управление. Командам маркетинга, продаж и продукта рекомендуется работать на базе общих данных, с единой логикой и целями.

Преодоление разрозненности данных, отказ от шаблонных подходов и фокус на метриках, напрямую влияющих на прибыль (CAC, LTV, ROAS), позволят региону не просто догнать глобальные тренды, но и создать уникальные аналитические экосистемы, учитывающие специфику локальных рынков. Как показывает опыт крупных брендов, будущее принадлежит тем, кто делает данные основой каждого управленческого решения – от персонализации до прогнозирования спроса.