Evgeny Kuznetsov | DataHints – анализ и визуализация данных в маркетинге

Врываемся в Новый год с правильным запросом!

SELECT
    happiness AS mood,
    clean_data AS foundation,
    high_roi AS result
FROM new_year_2026
WHERE
    bugs = 0
    AND insights IS NOT NULL
    AND profit > forecast
ORDER BY happiness DESC
LIMIT 365

Пусть каждый день в новом году возвращает True! 🥂

Причем, в этой же папке у меня живет и Obsidian – получается у меня получилось два интерфейса работы со всеми данными по контексту моей работы.

– Cursor для написания кода, каких-то задач с привлечением AI;
– Obsidian для классической работы с текстом и оформлением документов;

А если нужно – то Markdown-файлы выгружаются в Notion через их MCP-сервер

Миграция в AI-first рабочее пространство была непростой, но теперь я почти перестал ходить в веб-интерфейс Chat GPT.

Насмотревшись пару месяцев назад видео Севы Устинова про то как они строят у себя рабочее пространство ориентированное на работу с ИИ я решил делать то же самое.

Первый подход был провальным – я скопировал его репозиторий и постарался настроить.

Мне не понравилось – показалось что я пытаюсь вкатиться в игру за приста в World of Warcraft сразу на 70 уровне. Очень интересно - но нихрена не понятно. Я забросил идею на пару недель.

Вернувшись к ней, я взял за основу его идею и структуру и начал собирать для себя собственное рабочее пространство с нуля.

Шаг 1. У меня были наработки с проектами и контекстом в Chat GPT - я попросил GPT 5.1 собрать на их основе файл cursor rules чтобы отразить контекст моей роли и задачи которые я решаю. Этот файл я померджил с тем что было в репозитории Севы.

Шаг 2. Я перенес в рабочее пространство все свои наработки по контенту и исследованию конкурентов, все конспекты по изучению аналитики и различных инструментов чтобы собрать много контекста о себе и своей работе.

Шаг 3. Я создал организацию на GitHub и с помощью агента написал bash-скрипты для синхронизации рабочего пространства. При этом я старался разобраться в логике их работы и все проверить – потому что я не доверчивый.

Шаг 4. Я начал заводить в пространстве клиентов и постепенно погружать агента в контекст.

С этого момента доля использования AI в таком виде в работе начала резко расти:

- Я вычитал с помощью ChatGPT огромный SEO-аудит на 50+ страниц и написал связующие подводки и выводы к нему;
- По двум проектам я загрузил собранную статистику и использовал агента как второе мнение;
- Я сделал три подхода к позиционированию своего юнита аналитики (сначала с Gemini 3 Pro, затем Chat GPT 5.1 и в итоге с Claude Opus 4.5) – последний оказался просто "пушка-ракета";
- Я начал расшифровывать все созвоны и делать по ним бэклог за 5 минут закидывая просто транскрипт созвона;
- И в конце концов по одному из проектов я полностью описал бизнес-задачи, логику проекта, структуру таблиц в базе данных. А дальше я за 2-3 часа решил задачу на которую раньше бы потратил дня два.

А еще мы начали регулярно обсуждать с Алексеем Кулаковым и Максом Смирновым использование ИИ и кто чему научился. Если интересно – ставьте реакции и мы подумаем над тем чтобы организовать какие-то стримы на эту тему.

В пятницу не спал до четырех утра – смотрел награждение Tagline 2025

У меня с этой премией личные счеты. Моя последняя награда именно за Performance-маркетинг была в далеком 2019 году — бронза с кейсом Ультра-Д в номинации «Хитрый Performance».

Потом была тишина и смена фокуса. Я ушел в аналитику, и в прошлом году мы даже взяли серебро в номинации «Работа с Big Data» за кейс Rusprofile.

И вот, спустя 6 лет, круг замкнулся. Мы снова побеждаем в перформансе, но теперь уже вооруженные мощной аналитикой.

Сразу две статуэтки за кейс Уральских Авиалиний:

🥈 Серебро — Лучшая контекстная рекламная кампания
🥉 Бронза — Лучшая Performance-кампания

Дополнительные подробности, я думаю, узнаем завтра – когда мои коллеги выложат официальный пост в канале JetStyle. Кейс, если я не ошибаюсь, подавался под NDA – так что деталями поделиться не смогу.

P.S. В проекте у нас просто офигенная команда и я искренне поздравляю коллег с победой

Обещали — делимся: впечатления о поездке на Матемаркетинг 2025

В конце ноября Наташа Устименко и Женя Кузнецов побывали в Москве на крупнейшей конференции по аналитике. И вот что они привезли обратно.

🧑‍⚕️ Женя Кузнецов:

Матемаркетинг — это 100% самая топовая конференция, на которой я бывал. В этот раз я ехал, имея за спиной на 3 года больше опыта в аналитике, чем в 2022, и все, что обсуждали на конференции, для меня было безумно интересно.

Послушал несколько шикарных докладов: про Марковские цепи в моделировании воронок, про то, как AI используется в работе аналитиков, про нейроаналитику в BI-инструментах, про когорты и отток, про каталоги метрик крупных команд. Очень круто оказаться в комьюнити и впитывать best practice, сразу прикидывая, что из этого можно внедрить в работу.

Но главное — нетворкинг.
Во второй день я решил, что доклады посмотрю в записи — и весь день общался. Получилось познакомиться с продактами BI-сервисов, лидерами аналитических команд, CDO, Head of Analytics, senior-аналитиками, специалистами из крупных экосистем, eCom и SaaS.

Это были не двух-минутные знакомства на бегу, а живые 20–30-минутные разговоры: обмен опытом, обсуждение гипотез, взглядов на рынок и развитие профессии. Очень заряжает.

Отдельный респект за нетворкинг-бот, который сводил людей по взаимному интересу. Работало на удивление круто.

Больше мыслей Жени после конференции читайте у него в канале!

🧘‍♀️Наташа Устименко:

Организация — твердая пятерка! Программа — в приложении, нетворкинг — через бота, площадка — кластер «Ломоносов» при МГУ. Очень продумано и удобно.

В программе было все: A/B-тесты, автоматизация маркетинга, BI-визуализация данных, data-платформы. По ощущениям, около 20% докладов так или иначе касались AI.

Для Жени конференция оказалась даже полезнее, чем для меня — все-таки он аналитик данных, а тут их было больше тысячи. Его стая) И главное — Женя отлично нетворкал.

Между докладами участвовала в розыгрышах через бота — мы сейчас сами делаем похожий функционал, поэтому было особенно интересно посмотреть, как это реализовано у других. И поняла, что мы забыли про согласие на обработку персональных данных. Хорошо, что вспомнили вовремя)

Полный текст на канале Наташи.

Спасибо организаторам за масштаб и душевность!
Крайне рекомендуем конференцию всем, кто так или иначе связан с аналитикой.


JetStyle 🔥 | про #матемаркетинг #аналитика #ивенты

Итак, сегодня в DataLens появились рабочие места.

Первое что изменилось – теперь при входе в DataLens первому кто зайдет будет назначено бесплатное рабочее место. Остальным кто зайдет – автоматически будет создано и выдано рабочее место со сроком жизни до марта 2026 года.

На первом скриншоте показано как выглядит интерфейс в случае если в команде больше одного человека. Расположен он в настройках DataLens (там где палитры добавляются и настраиваются)

Второе изменение – открываются все Business-фичи (Нейроаналитик, стилизация интерфейса, управление возможностью публикации и чарты в Editor)

Все рабочие места будут бесплатными до 1 марта 2026 года, а дальше если не предпринять никаких действий и не привязать платежный аккаунт – то останется одно рабочее место с доступом к DataLens.

Таким образом есть две опции:

1. Решить сейчас сколько рабочих мест нужно забюджетировать, подключить платежный аккаунт до конца декабря и перейти на тариф – тогда на весь 2026 год зафиксируется скидка в 50%

2. Решить все до 1 марта, тогда скидки не будет, но сервис пока останется доступным. А с первого марта – только одна учетка с доступом.

Сами рабочие места можно будет назначать, отзывать, перераспределять – главное отключить автовыдачу чтобы не улететь за лимиты по бюджету.

Еще один нюанс – это платежный аккаунт. Его нужно отдельно привязывать к DataLens, что не совсем очевидно.

P.S.: сходил на вебинар, послушал ребят – впитали и переваривают всю ту обратную связь, которую мы как комьюнити им дали, искренне переживают за нас и обещали прислушиваться.

Матемаркетинг 2025
Съездила в Москву на «Матемаркетинг 2025» — конференцию для аналитиков и маркетологов. Тащусь от их названия!

Что могу сказать:
🔥 программа в приложении, нетворкинг в боте, площадка кластер “Ломоносов”(входит в инфраструктуру МГУ) - по организации твердая 5
🔥 в программе было всё: от A/B-тестирования и автоматизации маркетинга до BI-визуализации данных и data-платформ. Послушала Сергея Захарченко, Рому Бунина, Дениса Димитрова, Федора Вирина. Вообще по ощущениям около 20% докладов в этом году касались AI так или иначе
🔥 для 🧑‍⚕ Жени Кузнецова конференция оказалась даже полезнее, чем для меня, всё-таки он аналитик данных, а тут их больше 1000 было, его стая) и главное — Женя стал круто нетворкать!
🔥 встретили бывшую коллегу из Контура, которая выступала с докладом, где же еще встретиться)
🔥 между докладами участвовала во всяких розыгрышах, где надо было регистрироваться через бота. Мы просто делаем себе сейчас и интересно было потыкаться в чужих. Поняла, что мы совсем забыли про согласие на обработку персональных данных

P.S. Фото с места событий прилагается

📹 Всё о тарифах Yandex DataLens

1 декабря мы переходим на новую, единую систему тарификации Yandex DataLens. Понимаем, что любые изменения вызывают вопросы и неопределенность, и хотим внести больше ясности, чтобы быть максимально открытыми с вами.

📎Детали описали в документах:

Подробно рассказали о новых правилах и тарифах здесь
Ответы на самые частые вопросы можно посмотреть по ссылке

1 декабря в 11:00 (Мск) команда DataLens проведет live-трансляцию с подробным разбором деталей:

🔵 Основные изменения и нововведения в тарифах.
🔵 Механики управления рабочими местами.
🔵 На примерах рассмотрим, как новые тарифы будут применяться на практике.
🔵 Поделимся рекомендациями, как оптимизировать расходы и эффективно использовать DataLens в новых условиях.

Ответим на ваши вопросы в прямом эфире – подключайтесь.

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

Кто пользует DataLens - ставьте в календарь

Обещал рассказать как отрабатывает нейроаналитик

Взял за основу драфт SEO-дашборда (который доступен в DataLens Gallery). В нем представлены данные о трафике на два сайта – англоязычный (в домене .pro) и русскоязычный (в домене .ru). Сайты посвящены модам для игр.

А дальше запускаем AI кнопкой "Найти инсайты" и наблюдаем...

Первое что бросается в глаза – сразу же описывается источник данных (датасет) на основе которого формируется ответ. А дальше классический сценарий работы с LLM.

Получается можно быстро набросать нужный чарт в конструкторе и попросить ИИ описать.

Если посмотреть на описание – без чудес, но выглядит вполне себе разумно.

Итоговый вывод от ИИ:

🔹 Яндекс стал основным источником органического трафика, его доля стабильно растёт.
🔹 Google теряет позиции — требуется срочный аудит и восстановление видимости.
🔹 Остальные поисковики — незначительны, фокусировать усилия на них нецелесообразно.

💡 Рекомендация: Сфокусироваться на улучшении SEO в Google и поддержании позиций в Яндексе. Без восстановления Google-трафика возможна потеря до 30–40% органического охвата.