Цифровой маркетинг или аналитика данных – что лучше?

Автор: Дмитрий Иванов [Команда P9X]

~8 минут чтения

Цифровой маркетинг против аналитики данных — два термина, которые часто путают, но которые различаются по ключевым аспектам, несмотря на некоторые пересекающиеся области

В этой статье вы узнаете, что включает в себя каждая область, как они связаны друг с другом и какие навыки необходимы для успеха в любой из этих карьерных сфер.

Для начала немного контекста: в 2025 году объём мирового рынка цифровой рекламы и маркетинга составит около 720 миллиардов долларов, а прогнозы предполагают рост почти до 850 миллиардов долларов к 2027 году (источник: Wordstream). В то же время почти 94% компаний сообщили, что получили ощутимую выгоду от инвестиций в профессиональную аналитику данных в 2024 году (источник: NewVantage Partners).

Наглядный пример пересечения этих двух областей — использование целевых страниц — сфокусированных, измеримых цифровых активов, которые превращают маркетинговый трафик в действия пользователей с данными. Они подчёркивают, как творчество и аналитика работают вместе для повышения эффективности.

Что такое цифровой маркетинг?

Цифровой маркетинг — это использование цифровых каналов для продвижения продуктов или услуг целевой аудитории. Он помогает компаниям охватить нужных людей, повысить узнаваемость бренда и увеличить продажи. Опираясь на данные, цифровой маркетинг позволяет точно нацеливать и персонализировать сообщения, делая кампании более эффективными и привлекательными.

Общие тактики цифрового маркетинга включают:

  • SEO — улучшение рейтинга веб-сайта для привлечения органического трафика.
  • PPC-реклама — оплата за рекламу, которая появляется в поисковых системах или социальных сетях.
  • Маркетинг в социальных сетях — использование таких платформ, как VK и Instagram, для публикации контента и взаимодействия с пользователями.
  • Email-маркетинг — отправка целевых сообщений потенциальным клиентам или клиентам.
  • Контент-маркетинг — создание блогов, видео или инфографики для привлечения аудитории.
  • Партнёрский маркетинг — работа с партнёрами, которые продвигают ваши продукты за комиссию.

Цифровой маркетинг быстро адаптируется к меняющимся потребностям рынка. Велева и Цветанова (2020) определяют его как:

Неотъемлемую часть цифровой трансформации бизнеса, основанную на современных маркетинговых методах и коммуникационных технологиях.

Цифровые стратегии постоянно развиваются, в отличие от традиционных кампаний, которые меняются реже.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это процесс изучения необработанных данных для выявления закономерностей, тенденций и идей, которые поддерживают бизнес-решения. Она использует статистику, алгоритмы и программные инструменты для анализа наборов данных, помогая организациям повышать производительность, оптимизировать операции и улучшать качество обслуживания клиентов. В маркетинге она измеряет результаты кампаний и выявляет области для улучшения.

Ключевые аспекты аналитики данных включают:

  • Описательная аналитика — обобщает прошлые данные, чтобы показать, что произошло.
  • Прогнозная аналитика — использует прошлые данные для прогнозирования будущих тенденций или поведения.
  • Предписывающая аналитика — предлагает действия на основе анализа данных.
  • Визуализация данных — показывает данные в виде диаграмм или графиков для облегчения понимания.
  • Аналитика в реальном времени — анализирует данные по мере их создания для поддержки быстрых решений.

10 ключевых различий между работой в сфере цифрового маркетинга и работой в сфере аналитики данных

Работа в сфере аналитики данных значительно отличается от ролей в цифровом маркетинге. Основные различия заключаются в областях внимания, требуемых навыках, повседневных задачах, инструментах, результатах и показателях успеха. Ниже приведены ключевые различия, которые помогут вам чётко понять, как сравниваются эти два карьерных пути.

1. Основное внимание

Цифровой маркетинг фокусируется на продвижении продуктов или услуг через онлайн-каналы, такие как поисковые системы, социальные сети, целевые страницы, почтовые кампании и платную рекламу. Основная цель — привлечь, вовлечь и конвертировать клиентов с помощью творческого контента и целевых стратегий.

Аналитика данных сосредоточена на сборе, очистке и анализе данных для выявления тенденций, генерации идей и принятия решений на основе данных. Аналитики поддерживают принятие решений в различных отраслях, повышая эффективность и производительность за счёт данных.

2. Набор навыков

Цифровые маркетологи сочетают творческие и технические навыки. Они создают контент, управляют SEO/SEM, проводят кампании и используют такие инструменты, как Google Analytics, HubSpot или SEMrush. Они должны сочетать креативность с решениями, основанными на данных.

Аналитики данных полагаются на технические навыки, такие как программирование (SQL, Python, R), статистическое моделирование и использование таких инструментов, как Tableau, Power BI и программное обеспечение для отчётности. Знание машинного обучения или искусственного интеллекта полезно на продвинутых должностях.

3. Ключевые обязанности

Цифровые маркетологи планируют и проводят кампании, создают контент, управляют социальными сетями, выполняют SEO-аудит и занимаются платной рекламой. Они отслеживают показатели эффективности для улучшения стратегий.

Аналитики данных интерпретируют данные, строят прогнозные модели, проводят статистический анализ и создают отчёты. Их идеи поддерживают принятие решений в различных отделах, а не только в маркетинге.

5. Результаты работы

Цифровые маркетологи производят:

  • маркетинговые кампании;
  • веб-контент;
  • блоги;
  • рассылки по электронной почте;
  • рекламу в социальных сетях.

Эти результаты направлены на повышение узнаваемости бренда, увеличение трафика и конверсий.

Согласно Statista (2022), 44% маркетологов используют социальные сети в качестве основного канала, за ними следуют 36%, которые полагаются на веб-сайты/блоги, и 35%, которые фокусируются на email-маркетинге.

Аналитики данных предоставляют:

  • модели данных;
  • отчёты;
  • информационные панели.

Их работа поддерживает бизнес-решения и может включать рекомендации по повышению эффективности или таргетингу клиентов.

6. Измерение успеха

В цифровом маркетинге успех измеряется с помощью таких KPI, как:

  • клики (CTR);
  • конверсии;
  • возврат инвестиций (ROI);
  • показы;
  • уровень вовлечённости на таких платформах, как социальные сети или Google.

В аналитике данных успех измеряется:

  • точностью прогнозов;
  • влиянием рекомендаций;
  • способностью улучшать бизнес-результаты, такие как снижение затрат или увеличение доходов.

7. Характер работы

Цифровой маркетинг включает в себя:

  • построение креативных стратегий;
  • разработку контента;
  • внесение корректировок в кампании в режиме реального времени.

Аналитика данных включает в себя:

  • решение проблем с помощью данных;
  • работу с большими и сложными наборами данных;
  • выполнение запросов к базам данных;
  • применение статистических методов для выявления тенденций и предоставления рекомендаций.

Аналитики часто работают в разных отделах, а не только в маркетинге.

8. Взаимодействие с командой

Цифровые маркетологи обычно тесно сотрудничают с творческими командами, создателями контента, дизайнерами и отделом продаж, чтобы согласовать кампании с бизнес-целями и сообщениями бренда. Сотрудничество имеет важное значение для эффективного контента и последовательного общения.

Напротив, аналитики данных сотрудничают с такими отделами, как маркетинг, разработка продукции, финансы и операции, для предоставления данных, основанных на фактах. Они также могут координировать свою работу с ИТ для обеспечения надлежащего управления данными и интеграции систем.

9. Карьерные пути

Карьера в сфере цифрового маркетинга часто приводит к таким ролям, как менеджер по цифровому маркетингу, специалист по SEO, менеджер по социальным сетям или стратег по контенту. Некоторые маркетологи переходят на более специализированные должности, такие как эксперт по PPC или специалист по оптимизации коэффициента конверсии (CRO).

Карьера в сфере аналитики данных продвигается к таким ролям, как учёный по данным, аналитик бизнес-аналитики, инженер по машинному обучению или главный сотрудник по данным. По мере развития искусственного интеллекта и больших данных аналитические роли продолжают расти по объёму и востребованности.

Согласно Glassdoor, аналитики данных зарабатывают более 80 000 долларов на младших должностях (2–4 года опыта), более 105 000 долларов на должностях старшего уровня (5–7 лет) и более 150 000 долларов на должностях экспертов (8+ лет). Для сравнения, специалисты по цифровому маркетингу зарабатывают в среднем 55 000 долларов в год, а топ-10% зарабатывают более 75 000 долларов в год (Payscale).

10. Образовательный бэкграунд

Профессионалы в области цифрового маркетинга обычно имеют степени в области маркетинга, коммуникаций, бизнеса или смежных областях. Они часто получают сертификаты в таких областях, как Google Ads, SEO или управление социальными сетями.

Аналитики данных обычно имеют степени в области статистики, математики, информатики или экономики. Они также могут иметь сертификаты в области науки о данных, машинного обучения или таких инструментов, как Python и Tableau.

Как целевые страницы объединяют цифровой маркетинг и аналитику данных?

Целевые страницы объединяют цифровой маркетинг и аналитику данных, превращая трафик кампании в измеримые действия и одновременно фиксируя поведение пользователей для оптимизации. Они связывают маркетинговые усилия с реальными результатами, позволяя отслеживать производительность, тестировать идеи и корректировать стратегии на основе данных.

Каждая кампания — будь то через Google Ads, электронную почту или социальные сети — направляет пользователей на целевую страницу, созданную с одной целью: конверсия. В отличие от общих веб-сайтов, целевые страницы ориентированы на действия, такие как регистрация, покупки или загрузки.

Их простота позволяет чётко отслеживать производительность. Такие инструменты, как Google Analytics или EventTracker от Landingi, измеряют показатели отказов, глубину прокрутки, источники трафика, клики и заполнения форм — показывая, где пользователи взаимодействуют или уходят.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать аналитиком данных

Чтобы стать аналитиком данных, требуется сочетание технических и аналитических навыков. Эти навыки помогают вам эффективно собирать, обрабатывать и интерпретировать большие наборы данных. Ниже приведён список основных навыков для аналитиков данных, а также советы по их развитию.

1. Очистка и подготовка данных

Это включает в себя удаление ошибок, дубликатов или несоответствий из необработанных данных для обеспечения точности перед анализом. Чистые данные необходимы для получения надёжных выводов.

Как приобрести: начните с Google Sheets, чтобы изучить основные методы очистки. Затем переходите к SQL для более продвинутой подготовки данных.

2. Статистические знания

Понимание статистики помогает вам анализировать закономерности, проверять гипотезы и делать выводы на основе данных.

Как приобрести: пройдите курсы для начинающих на таких платформах, как Khan Academy. Практикуйтесь, используя реальные наборы данных в Excel или R.

3. Навыки программирования

Такие языки, как Python, R и SQL, необходимы для манипулирования данными, анализа и автоматизации. Python широко используется из-за его простоты и гибкости; SQL является ключевым для работы с базами данных.

Как приобрести: начните с Python из-за его удобного для начинающих синтаксиса. Используйте платформы, такие как Codecademy или Coursera, для практических занятий.

В 2024 году Python и SQL вошли в пятёрку самых популярных языков программирования наряду с JavaScript, HTML/CSS и TypeScript (Statista).

4. Визуализация данных

Создание чётких визуализаций помогает донести идеи до заинтересованных сторон и упрощает понимание сложных данных.

Как приобрести: начните с таких инструментов, как Google Data Studio или Tableau Public. Изучите ключевые типы диаграмм и когда их использовать для разных типов данных.

5. Мастерство Excel

Excel является основным инструментом для анализа данных, предлагая такие функции, как сводные таблицы, VLOOKUP и обобщение данных.

Как приобрести: пройдите курсы по Excel на таких платформах, как Udemy. Практикуйте продвинутые инструменты, такие как сводные таблицы, макросы и вложенные формулы.

6. Решение проблем

Аналитикам данных нужен склад ума, ориентированный на решение проблем, чтобы выявлять тенденции, находить выбросы и извлекать действенные идеи из данных.

Как приобрести: присоединяйтесь к онлайн-соревнованиям на таких платформах, как Kaggle, чтобы практиковаться в решении реальных задач с данными и оттачивать своё аналитическое мышление.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать цифровым маркетологом

Чтобы добиться успеха в цифровом маркетинге, вам нужен набор технических, аналитических и творческих навыков. Они помогут вам заинтересовать аудиторию, управлять платформами и улучшать результаты кампаний. Ниже приведён список ключевых навыков цифрового маркетинга, а также советы по развитию каждого из них.

1. Знание SEO и SEM

Понимание SEO и SEM является ключом к повышению видимости веб-сайта и привлечению трафика через поисковые системы.

Совет: используйте бесплатные инструменты, такие как Google Search Console и SEMrush, для практики исследования ключевых слов и техник SEO на странице.

2. Контент-маркетинг

Создание ценного контента помогает привлекать и удерживать клиентов, что делает его ключевым навыком в цифровом маркетинге.

Совет: заведите блог или пишите на платформах вроде Medium. Пробуйте разные типы контента — статьи, видео, инфографику — и отслеживайте производительность в Google Analytics (количество просмотров страниц, показатель отказов, время на странице).

3. Управление социальными сетями

Управление социальными сетями является неотъемлемой частью построения узнаваемости бренда и взаимодействия с аудиторией.

Совет: используйте такие инструменты, как Hootsuite, для планирования публикаций и отслеживания производительности. Получите практический опыт, управляя личным аккаунтом или аккаунтом малого бизнеса.

4. Аналитика данных

Анализ данных кампании помогает маркетологам оптимизировать стратегии, отслеживать ROI и сосредотачивать усилия на том, что работает.

Совет: пройдите курсы Google Analytics Academy, чтобы узнать, как отслеживать ключевые показатели, такие как вовлечённость и конверсии. Практикуйтесь в чтении и интерпретации отчётов.

5. Email-маркетинг

Email является мощным каналом для прямого общения и удержания клиентов. Создание эффективных кампаний является ключевым навыком для цифровых маркетологов.

Совет: подпишитесь на рассылки и изучите их структуру. Используйте бесплатные инструменты, такие как Mailchimp, для практики создания и отправки кампаний.

6. PPC-реклама

Контекстная реклама, такая как Google Ads, необходима для привлечения целевого трафика и генерации лидов в цифровом маркетинге.

Совет: пройдите бесплатный сертификационный курс Google Ads, чтобы изучить основы PPC. Запустите кампании с небольшим бюджетом, чтобы понять принципы назначения ставок, таргетинга и конверсий.

Будущее цифрового маркетинга

Будущее цифрового маркетинга будет формироваться за счёт развития искусственного интеллекта, персонализации и иммерсивных технологий. По мере того как потребители будут ожидать более индивидуального и увлекательного контента, маркетологам придётся внедрять новейшие технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными. Ключевые тенденции на горизонте включают:

  • Автоматизация, управляемая искусственным интеллектом: искусственный интеллект будет продолжать обеспечивать принятие решений в реальном времени, оптимизацию качества обслуживания клиентов и прогнозный маркетинг.
  • Гиперперсонализация: бренды будут использовать данные для адаптации сообщений и предложений на основе индивидуальных предпочтений и поведения.
  • Оптимизация для голосового поиска: с появлением таких умных устройств, как Alexa и Google Assistant, голосовой поиск станет критически важным.
  • Интерактивный и видеоконтент: видео останется доминирующим форматом, к которому присоединятся опросы, викторины, AR-опыты и форматы социальных сетей, такие как истории и ролики.
  • Омниканальная интеграция: бесшовный клиентский опыт в приложениях, на веб-сайтах, в социальных сетях и по электронной почте станет обязательным.

Новые технологии, влияющие на маркетинг

Несколько новых технологий, как ожидается, трансформируют ландшафт цифрового маркетинга:

  • Искусственный общий интеллект (AGI): в отличие от сегодняшнего дня, когда искусственный интеллект ориентирован на выполнение конкретных задач, AGI позволит машинам мыслить и решать задачи в различных контекстах. Это может привести к созданию контента с помощью искусственного интеллекта, обладающего человекоподобным творчеством.
  • Квантовый искусственный интеллект: объединив искусственный интеллект с квантовыми вычислениями, маркетологи смогут мгновенно обрабатывать огромные объёмы данных, что приведёт к более быстрым выводам, более точному таргетингу и высоко персонализированным кампаниям.
  • Искусственный интеллект и энергоэффективность: поскольку спрос на искусственный интеллект растёт, такие компании, как Google и Amazon, инвестируют в ядерную энергетику для работы центров обработки данных. Этот переход может повысить производительность и надёжность крупных маркетинговых платформ.

Конфиденциальность, соответствие требованиям и этика

Развивающиеся законы о конфиденциальности данных, такие как GDPR и CCPA, заставляют маркетологов отказываться от сторонних файлов cookie. Сбор данных первого лица и прозрачная практика получения согласия станут нормой, требуя перехода к персонализации на основе доверия.

Новые роли и специализации

По мере усложнения цифрового маркетинга будут появляться новые роли:

  • Специалист по искусственному интеллекту в маркетинге — фокусируется на кампаниях, управляемых машинным обучением.
  • Специалист по защите данных — обеспечивает соблюдение нормативных требований.
  • Специалист по устойчивому маркетингу — интегрирует экологическую ответственность в стратегию бренда.
  • Специалист по этическим стратегиям искусственного интеллекта — управляет ответственным использованием искусственного интеллекта в маркетинге.

Будущее аналитики данных

Будущее аналитики данных будет формироваться за счёт искусственного интеллекта, обработки данных в реальном времени и более широкого доступа к аналитическим инструментам. По мере роста глобального объёма данных — ожидается, что к 2025 году он достигнет 175 зеттабайт (IDC) — организации будут всё больше полагаться на передовую аналитику для извлечения идей быстро и точно. Искусственный интеллект и машинное обучение будут автоматизировать большую часть анализа, помогая компаниям обрабатывать сложные наборы данных быстрее и принимать более взвешенные решения с меньшими ручными усилиями.

Прогнозная и предписывающая аналитика станут более распространёнными, позволяя компаниям предвидеть результаты и принимать меры до возникновения проблем. Gartner прогнозирует, что к 2026 году более 70% компаний будут полагаться на эти методы, переходя от реактивного к проактивному принятию решений, получая конкурентное преимущество за счёт скорости и точности.

Ещё одна важная тенденция — демократизация аналитики. По мере того как такие инструменты, как Microsoft Power BI и Tableau, становятся проще в использовании, сотрудники из разных отделов — а не только специалисты по данным — смогут изучать данные и принимать обоснованные решения. Этот сдвиг внедрит аналитическое мышление в повседневные бизнес-операции и расширит роль аналитики далеко за пределы ИТ и аналитических команд.