Вебинар завершен — спасибо всем, кто был с нами!

Разобрали, как выстраивать клиентскую аналитику, которая влияет на выручку, а не просто собирает цифры.

Если остались вопросы — пишите в комментариях, с удовольствием разберем их подробно 🙌🏼

⌨️ Не смогли подключиться?
Отправим запись и презентацию — напишите на biwebinar@lasmart.ru с темой «Клиентская аналитика».

Почему автоматизация работы с метаданными стала критичной именно сейчас 📊

Коллеги, недавно на вебинаре про применение ИИ в анализе метаданных мы обсуждали, как меняется подход к работе с данными, и почему ручные процессы перестают справляться.

Сегодня компании переходят к сложным экосистемам данных: DWH, BI, десятки источников, сотни отчетов — и всё это нужно поддерживать в актуальном состоянии.

Проблема в том, что вручную управлять этим контуром уже слишком сложно. Ручное описание таблиц, поддержка data catalog, согласование бизнес-логики — такие процессы плохо масштабируются. Документация устаревает быстрее, чем её успевают обновлять, а доверие к данным постепенно снижается.

В итоге растет стоимость владения данными: команды тратят время не на аналитику, а на попытки разобраться, что означают данные и можно ли им доверять.

Что меняется с появлением ИИ
Ключевой сдвиг заключается в том, что задача «понимания данных» начинает делегироваться системе. ИИ анализирует не только названия таблиц и колонок, но и структурные паттерны:

🌐 типы данных
🌐 связи между таблицами
🌐 логи и поведение системы

На этой основе формируется актуальный «паспорт» каждого дата-актива — без постоянного участия инженера. Роль команды при этом меняется: вместо ручного описания — проверка и валидация.

Что это дает на практике
Ускоряется работа с данными, снижается нагрузка на команду, появляется актуальная и согласованная документация, становится прозрачной data lineage, растет доверие к аналитике.

И самое важное — компании получают возможность масштабировать работу с данными без кратного роста команды.

🔗 Смотрите подробный разбор по ссылке

Почему клиентская аналитика не дает результата в ритейле 🛒

В ритейле данные о продажах, клиентах и маркетинге часто живут в разных системах. Каждая из них дает свою картину, но целостного понимания не возникает.

В результате бизнес сталкивается с типовыми проблемами:
📍 сложно оценить реальный ROI маркетинга
📍 сегментация не приводит к управляемым действиям
📍 отток клиентов остается незаметным
📍 программы лояльности не влияют на прибыль

В новой статье разобрали 5 ключевых барьеров клиентской аналитики и показали, как BI-платформы помогают находить точки роста LTV и выручки.

👉 Читайте новую статью в блоге