Gartner публикует Hype Cycle с 1995 года. Так вот - каждая технология проходит «пик завышенных ожиданий» – момент, когда ажиотаж максимален, реальные кейсы единичны, а у всех вокруг «уже есть». Есть ощущение, что аналитика и AI переживают что-то похожее.

Смотрите.

«Сделай аналитику как у Claude» – это примерно как «сделай сайт как у Apple». Звучит как задача. По факту ею не является.

Что обычно за этим стоит: фаундер посмотрел демо на конференции, прочитал статью, поговорил с кем-то из другой компании. Пришёл с ощущением, что у всех уже есть умный агент, который сам нажимает на кнопку «бабло» и следит за маркетингом. По факту у него есть GA4, таблица и три дашборда, которые никто не открывает. Скажу по секрету - у остальных то же самое.

Я не шучу. Большинство «хочу как у них - агента, который сам всё считает» появляется сразу после конференции. И это ок. Хуже, если спустя месяц разработки выясняется: фаундеру нужен еженедельный срез по трём метрикам в Telegram. Всё. Никакого «как у них».

Давайте сразу: фаундер обладает вижном и имеет право ХОТЕТЬ.

Но это и хорошая новость: за этим обширным запросом обычно стоят три конкретные задачи. Тратим ли деньги эффективно? Где теряем? Что делать дальше? Это не требует BI-системы.

Есть вопросы? Круто! В этом случае ИИ делает все как надо: берёт данные, считает CAC по каналам, конверсию по воронке, формулирует вывод. Без дата-инженера.

Сделать аналитику через Claude реально. Идите по шагам:

  1. Уточните три ключевые задачи явно. Зафиксируйте письменно. Это и есть база для семантического слоя.
  2. GA4 + выгрузка из CRM + рекламные кабинеты – мало, но ок. Не стыдно. Стыдно, когда данные есть, а решений нет.
  3. Все. Даже на этом агент собирается за выходные. Не «умный AI из демо», а инструмент, который раз в неделю присылает ответы на три задачи фаундера.

Гартнер описал цикл из начала поста тридцать лет назад. После пика – «яма разочарования» идет плато реальной пользы. Большинство компаний застревают на пике, потому что ждут магии, а не строят инструмент под конкретную задачу.

Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале «Модель атрибуции».