Analitykę podsumowują i prognozują: Jarosław Pawlak z ENYO, Konrad Kaczmarek z Flying Bisons, Mateusz Dobrowolski z Cube Group, Krzysztof Radzikowski z SeoFly, Weronika Simane z Harbingers, Barbara Gruchman-Glapińska z team5pm Polska.

Tu przeczytasz pozostałe części podsumowania roku 2025.

Jarosław Pawlak
head of research and products development ENYO

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

AI w wyszukiwarkach – wprowadzenie wyszukiwania i publikacji wyszukiwań przy użyciu AI np. w Google okazało się mieć niezwykle istotny wpływ na biznes wydawców mediowych. Niektórzy z wydawców oceniają, że w ten sposób stracili nawet kilkanaście procent ruchu z wyszukiwarek. AI w wyszukiwarkach to będzie codzienność dla użytkowników. Natomiast od wydawców mediowych będzie to wymagać dużych zmian w pozycjonowaniu swoich marek.

AI w e-commerce wyniki badań wskazują również na wzrastającą rolę AI w e-commerce, ale nie tylko po stronie platform zakupowych czy sklepów. Obserwujemy nowy trend konsumencki polegający na wykorzystywaniu AI (np. ChatGPT) do poszukiwania przez konsumentów informacji o produktach, inspiracji zakupowych. Taka zmiana w zachowaniach konsumenckich musi powodować nowe podejście do danych i analityki rynkowej. Zatem z punktu widzenia podmiotów e-commerce ważne staje się GEO (Generative Engine Optimization) czyli tworzenie obecności w modelach językowych.

Retail media – na rynku reklamowym pojawił się w Polsce nowy fenomen medialny: retail media, czyli reklama w ekosystemie zakupowym zarówno internetowym (gdzie ma swoje korzenie), jak i tradycyjnym. To najszybciej rozwijający się kanał reklamowy obecnie w Polsce. Rozwój tego segmentu jest powiązany z dostępnością wielu danych, jakie są na rynku, zwłaszcza danych mobilnych. Dane z aplikacji zakupowych, dane transakcyjne (np. z paragonów) oraz dane z kampanii reklamowych internetowych i tradycyjnych tworzą nowy ekosystem danych i nowe możliwości analiz efektywności kampanii reklamowych i zakupowych zachowań konsumenckich.

DOOH – digital out of home – oprócz retail media DOOH, czyli cyfrowy outdoor to kolejna „nowa” kategoria medium, które notuje największe wzrosty dynamiki wydatków na reklamę. Jest to po części związane z dostępnością ogromnych wolumenów danych, które mogą być wykorzystywane. Przede wszystkim dane z aplikacji, telefonów komórkowych o przemieszczaniu się ludzi po mieście, dane o footfall z np. galerii handlowych. Kwestią istotną jest logiczne połączenie i analiza  tych danych aby pokazać siłę audytorium DOOH. 

Era „cookieless”, która nie nadeszła, a miała duży wpływ na rynek danych. Google namieszał swoimi decyzjami albo brakiem decyzji dotyczących eliminacji third party cookies. Niemniej jednak sama zapowiedź wprowadzenia spowodawała uruchomienie wielu przedsięwzięć analitycznych, które miały na celu wyprodukować Universal ID, który miał być remedium na świat bez cookie. Wiele firm np. w internetowych kampaniach reklamowych funkcjonuje Universal ID jak byt autonomiczny pozwalający dokładnie mierzyć kampanie reklamowe bez użycia cookies.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

Dane syntetyczne – to najnowszy trend w analizie danych, który będzie coraz bardziej popularny. Pokrótce, dane syntetyczne to dane, które są tworzone przy użyciu modeli statystycznych, algorytmów AI i imitują wzorce danych „realnych”. Dane syntetyczne pozwalają na tworzenie dużych zbiorów danych (np. w oparciu o dane historyczne dotyczące zachowań) w sytuacji, gdy danych rzeczywistych jest mało. Innymi słowy, dane syntetyczne naśladują cechy danych rzeczywistych. Wykorzystanie tych danych pozwoli na zwiększenie np. precyzji wnioskowania.

Wykorzystanie danych mobilnych – coraz więcej jest dostępnych danych pochodzących z urządzeń mobilnych oraz firm wykorzystujących dane mobilne do działań marketingowych. To ogromne zbiory pozwalające analizować czego ludzie słuchają i co oglądają, „śledzić” ścieżki konsumenta nie tylko w internecie i aplikacjach, ale również w świecie realnym np. galeriach handlowych. 

Duże wolumeny danych i analizy real time – mamy ogromną produkcję danych. Niektórzy mówią, że wręcz nadprodukcję danych, z których wiele nie uda się wykorzystać. Nie jesteśmy w stanie ich przerobić.  Natomiast kluczowa będzie możliwość agregacji i analizy tych wielkich zbiorów danych. Dodatkowo, analiza w czasie rzeczywistym spełniająca wymogi i odpowiadająca na zapotrzebowanie biznesowe.

Dalszy wzrost retail media i danych z nimi związanych – ten segment rynku reklamowego będzie nadal się rozwijał przede wszystkim dlatego, że jest to medium towarzyszące konsumentowi na jego ścieżce zakupowej. Przy tej okazji warto zobaczyć jak Amazon, lider retail media podchodzi do tego medium. Przede wszystkim to media data-driven. Amazon opracował logiczny i holistyczny ekosystem retail media rozumiany jako zasób danych zbieranych przez Amazon. Amazon udostępnia swoim klientom możliwości analityczne oczywiście z wykorzystaniem AI dotyczące planowania kampanii oraz analiz efektywności kampanii reklamowych. To podniesienie jakości tego medium o kilka pięter wyżej. Innymi słowy, logika big techów weszła w świat mediów tradycyjnych.

Konrad Kaczmarek
senior digital analyst, Flying Bisons

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

Era poza dashboardem systemów analitycznych: dla dojrzałego sklepu e-commerce interfejs Google Analytics 4 stał się zupełnie niewystarczający do przetwarzania większych ilości danych ze względu na próbkowanie danych i ograniczenia w przedstawieniu. Standardem stała się praca na surowych danych (raw data) i eksport do zewnętrznych hurtowni, co pozwoliło ominąć ograniczenia panelu użytkownika. Dzięki temu można procesować nowe dashboardy, budować je z użyciem AI, zwłaszcza w przypadku płatnego Looker Studio.

Server-Side Tagging (SST) jako standard obronny: w obliczu coraz większej skali blokowania cookies przez przeglądarki (Safari ITP) i AdBlocki, SST przestał być nowinką technologiczną. Stał się konieczną linią obrony, pozwalającą odzyskać 10-30% danych o konwersjach i wydłużyć żywotność plików cookie, co jest kluczowe dla zachowania ciągłości atrybucji. Coraz więcej firm wdraża to rozwiązanie, co umożliwia budowanie lepszych modeli atrybucji i po prostu: urealnienie danych co bezpośrednio przekłada się na lepsze decyzje biznesowe przedsiębiorstw.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

BigQuery jako źródło prawdy (przynajmniej w większości przypadków): ze względu na modelowanie danych w interfejsie GA4, firmy przestaną traktować jeden z kilku paneli analityczny jako narzędzie do rozliczeń finansowych. Jedynym wiarygodnym źródłem do raportowania i obliczania POAS stanie się własna hurtownia danych (data warehouse), gdzie dane są własnością firmy, a nie są „wypożyczane” od Google. Oczywiście pozostają jeszcze wtyczki typu Supermetrics, jednak patrząc na nowe możliwości BigQuery czy nawet bezpośrednie importowanie danych kosztowych z Meta do Looker Studio to pole się zawęża.

Edukacja w obszarze rozbieżności danych (Discrepancy Acceptance): rynek musi dojrzeć do faktu, że dane w CRM, GA4 i panelach reklamowych nigdy nie będą się zgadzać w 100%. Rolą analityka w 2026 roku będzie edukacja zarządów, że analityka digitalowa służy do wyznaczania trendów i korelacji, a nie do aptekarskiego wyliczania przychodów co do złotówki – od tego jest system księgowy.

Mateusz Dobrowolski
digital analytics expert w Cube Group

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

Rok 2025 zapamiętamy jako czas, w którym branża przestała uciekać przed zmianami i zaczęła nad nimi pracować. Nie było końca świata, nie było marketingowej apokalipsy, ale był za to ogromny ruch w kuluarach: porządki, refaktoring danych, walka o sygnały i rosnąca świadomość, że przyszłość marketingu nie polega na ślepej wierze w  „magię algorytmów”, ale na twardej jakości infrastruktury. Dane przestały być zbiorem przypadkowych zdarzeń i w końcu zaczęły układać się w system, który da się kontrolować.

Consent Mode v2: niewygodny bohater roku

Consent Mode v2 zmusił firmy do obejrzenia się w lustrze. Granularne zgody wymusiły dogłębne przeglądy GTM-owych domków z kart, które przez lata rozbudowywano warstwa po warstwie – często bez dokumentacji, bez właściciela i bez kontroli jakości.

To właśnie dlatego przy okazji wdrożeń CMv2 okazało się, że polityka prywatności to tylko część historii. Firmy odkrywały rzeczy znacznie bardziej przyziemne: tagi pamiętające epokę starych interfejsów Facebook Ads, piksele instalowane na szybko przez freelancerów, skrypty debugowe przemycone w środowisku produkcyjnym oraz reguły, które wystrzeliwały w każdej sytuacji, niezależnie od zgód. Wiele organizacji znalazło w swoich kontenerach nawet takie perełki jak nieużywane od dawnych lat kody remarketingowe, powielone konfiguracje eventów czy zestawy tagów, które „kiedyś działały, ale nikt nie pamięta jak”.

W efekcie praca nad Consent Mode stała się gigantycznym remanentem. Wyrzucano stare implementacje, korygowano złe nazwy eventów, porządkowano reguły aktywacji i eliminowano dziesiątki niepotrzebnych skryptów. Te czystki były dla wielu firm pierwszą od lat okazją, by przywrócić spójność i logikę swojemu ekosystemowi danych.

Dane stały się mniejsze wolumenowo, ale znacznie bardziej przejrzyste. Dyskomfort początkowego chaosu szybko zamienił się w ulgę: zamiast ton śmieciowych eventów organizacje zaczęły widzieć, co naprawdę działa i ile ruchu odpada po odrzuceniu zgód. To był rok, w którym jakość wygrała z ilością – brutalnie, ale skutecznie.

Mięknięcie gigantów i koniec silosów

Przełomem 2025 roku było otwarcie platform reklamowych na integracje kosztowe z GA4. To nie był gest dobrej woli – to był kompromis wymuszony rynkiem. Marketerzy zaczęli głośno mówić, że nie chcą żyć w świecie pięciu równoległych prawd: jednej z Mety, jednej z TikToka, jednej z Google Ads, jednej z CRM-u i jednej z GA4.

W efekcie GA4 stało się potencjalnym centrum odniesienia dla kosztów i efektów mediowych. Nie jest to narzędzie dla firm mocno stawiających na analizę danych i operujących na BigQuery czy Snowflake, ale dla większości średnich i małych firm okazało się wręcz przełomowe – pozwoliło po raz pierwszy zobaczyć (prawie) cały miks mediowy w jednym miejscu. Dla rynku to był ogromny krok naprzód.

Cookies: żyją, choć wyraźnie słabsze

Zapowiedzi „śmierci cookies” w 2025 roku brzmiały groźnie, ale ostatecznie nie doczekaliśmy się marketingowej katastrofy. Safari i Firefox faktycznie skracają życie cookies do kilku dni, AdBlocki robią swoje, ale Chrome nadal utrzymuje fundamenty śledzenia. Problem nie polega więc na nagłym odcięciu danych, lecz na kruszeniu się ich ciągłości.

Ścieżki użytkowników coraz bardziej przypominają fragmentaryczne mozaiki – niby widać kierunek, ale brakuje części kafelków. Atrybucja stała się bardziej impresjonistyczna: z grubsza intuicyjna, lecz podatna na błędy interpretacji.

To doprowadziło do innej, znacznie ważniejszej zmiany. Firmy zaczęły jasno widzieć, że GA4 – choć wygodne i coraz częściej używane jako centralny magazyn danych – nie jest narzędziem, które zaspokoi wszystkie potrzeby analityczne. Importowanie kosztów, danych mediowych i sprzedażowych faktycznie pozwoliło im wreszcie poukładać wszystko w jednej strukturze, ale nie zmieniło to fundamentalnej prawdy: modele atrybucji GA4 nie stały się przez to ani dokładniejsze, ani bardziej zaawansowane. Po prostu zyskały lepszy kontekst, a nie nową jakość.

Wraz z tym przyszła świadomość, że gotowe modele atrybucji GA4 bywają zbyt ogólne. Dlatego coraz więcej firm zaczęło wdrażać – albo przynajmniej planować – własne modele atrybucyjne, scoringowe czy predykcyjne. Zrozumiano, że skoro dane first-party mają być fundamentem, to warto oprzeć na nich także własną logikę oceny efektywności kampanii, a nie jedynie polegać na algorytmach platform reklamowych.

AI, MCP i kres epoki manualnej analityki (na razie tylko w teorii)

Model Context Protocol dla GA4 (MCP) pojawił się w 2025 roku jako ciekawostka, ale szybko okazało się, że to coś więcej niż nowa zabawka. MCP otworzył drzwi do tego, by modele językowe mogły rozumieć dane z GA4 i innych źródeł bez mozolnego przygotowywania raportów.

To nie jest jednak moment, w którym branża masowo „porzuciła Excela”. Realnie – na poziomie organizacji niewiele się zmieniło. MCP zaczęli testować ciekawscy analitycy, którzy podłączali modele do swoich hurtowni danych i generowali szybkie analizy lub wstępne rekomendacje. Część zespołów zaczęła eksperymentować z czatami, które potrafią streszczać wyniki kampanii czy wyszukiwać anomalie, ale nie jest to jeszcze standard.

Możliwości są ogromne, lecz wdrożenia dopiero raczkują. 2025 był rokiem testów i pojedynczych „piaskownic”, nie transformacji. I właśnie o tym — o praktycznych scenariuszach, potencjale MCP oraz realnych ograniczeniach — rozmawiałem szerzej w podcaście: www.youtube.com/watch?v=2rJ6gS57gJY.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

First-party data jako aktywo strategiczne

Rok 2026 zapowiada się jako moment, w którym dane first-party staną się faktycznym filarem strategii marketingowej. Firmy zaczynają traktować je nie jako efekt uboczny działań reklamowych, ale jako zasób, który decyduje o przewadze konkurencyjnej. In-housing nie oznacza jednak przejmowania wszystkiego – raczej odbudowę kontroli nad kluczowymi elementami infrastruktury: strukturą eventów, integracjami backendowymi, jakością identyfikatorów czy spójnością sygnałów wysyłanych do platform mediowych.

To zmienia rolę agencji, które wchodzą w model technologiczno-inżynieryjny – mniej kampanii „pod klucz”, więcej architektury danych i stałego wsparcia.

Server-side tagging: hit, który wymaga zimnej głowy

Server-side tagging stanie się w 2026 jednym z najpopularniejszych kierunków wdrożeń, ale nie dlatego, że jest „modny”. Realne korzyści – dłuższe życie cookies, większa stabilność sygnałów, możliwość filtrowania danych przed wysłaniem do platform – sprawiają, że coraz więcej firm widzi w nim fundament przyszłej architektury danych.

To jednak nie jest proste wdrożenie. Server-side łączy devops, analitykę i privacy w jednym projekcie, a jeśli zostanie zrobiony chaotycznie, potrafi kosztować więcej niż przynieść wartości. Dlatego firmy, które potraktują go strategicznie, zyskają przewagę szybko – a te, które potraktują go jako „dodatkową warstwę”, mogą boleśnie się rozczarować.

Własne hurtownie danych i nowe realia pomiaru

W 2026 zacznie dominować potrzeba łączenia danych w jednym miejscu: kosztów, sprzedaży, zachowań użytkowników, sygnałów z CRM i eventów z GA4. Hurtownie danych, zwłaszcza BigQuery, przestaną być postrzegane jako technologia tylko dla największych. Staną się platformą, na której firmy budują nie raportowanie, lecz przewagę: modele predykcyjne, scoring, własne atrybucje, analizę ścieżek i segmentację na poziomie, którego GA4 nigdy nie było w stanie zapewnić.

To jednak odsłania największy problem roku 2026 – brak ludzi, którzy rozumieją jednocześnie marketing, analitykę i architekturę danych. I dlatego rośnie rola partnerów, którzy potrafią dostarczyć kompetencje, procesy, automatyzacje i governance – nie tylko konfiguracje. W Cube Group widzimy ten deficyt na co dzień: firmy chcą budować własne zaplecze danych, ale brakuje im zespołów, które potrafiłyby zaprojektować całość w sposób spójny i bezpieczny. Dlatego bardzo często działamy jako architekci lub wsparcie przy wdrożeniach po stronie klienta – w taki sposób, by realna kontrola nad danymi, które należą do organizacji, faktycznie pozostała po jej stronie.

AI jako audytor i partner strategiczny – ale dopiero zaczynamy tę drogę

W 2026 AI nie stanie się jeszcze pełnoprawnym strażnikiem implementacji czy konsultantem strategicznym – ale wiele firm zacznie realnie badać tę ścieżkę. Modele będą coraz lepiej identyfikować niespójności eventów, wskazywać anomalie, streszczać wyniki kampanii czy sugerować kierunki optymalizacji.

To jest jednak dopiero początek. Przewagę zyskają te firmy, które najpierw zadbają o wysoką jakość sygnałów i spójność danych. Im lepsza infrastruktura, tym większa motywacja do wdrażania rozwiązań AI – zarówno z powodu większego zaufania do danych, jak i chęci zmaksymalizowania zwrotu z inwestycji w infrastrukturę first-party i server-side. To właśnie ta kombinacja może znacząco przyspieszyć adopcję technologii AI w analityce.

Jak żyć?

Rok 2026 będzie należał do firm, które zrozumieją, że dane to nie koszt, ale inwestycja. Kto potraktuje je jak produkt – wygra. Kto będzie liczył na „jakąś automatyzację z AI”, ten zostanie na peronie.

Technologia nie rozwiązuje problemów sama – ale pozwala rozwiązywać je szybciej i bardziej precyzyjnie. Firmy, które zbudują solidne fundamenty danych, uporządkują sygnały first-party, wdrożą server-side z głową i zaczną eksperymentować z AI jako partnerem analitycznym, zyskają przewagę, którą trudno będzie skopiować.

Świadomość, architektura, kompetencje. Reszta stanie się tylko konsekwencją.

Krzysztof Radzikowski
specjalista R&D SEM (SEO/PPC) w agencji SeoFly

Co 60 sekund na świecie Google rejestruje ponad 6.3 miliona wyszukiwań, wysyłanych jest 250 milionów e-maili, a na YouTubie pojawia się 500 godzin nowych filmów. Według badań firmy Graphite ponad połowa treści w internecie jest obecnie generowana przez modele GenAI. Żyjemy w świecie big data, gdzie nawet nasze pralki czy lodówki potrafią generować setki megabajtów danych podczas zwykłego użytkowania. W 2025 roku analityka przestaje być domeną wyłącznie zespołów IT. Staje się niewidzialną warstwą wspierającą każdą decyzję biznesową.

Agentic AI (analityka agentowa): to najważniejszy trend według Gartnera na 2025 rok. Odchodzimy od augmented analytics (AI sugeruje wnioski) do agentic analytics. Autonomiczne agenty AI nie tylko analizują dane, ale podejmują działania w zamkniętej pętli (np. samodzielnie zmieniają ceny w e-commerce w odpowiedzi na ruch konkurencji, po czym raportują wynik).

Data products zamiast projektów: firmy porzucają jednorazowe projekty analityczne na rzecz traktowania danych jak produktów. Zespół analityczny buduje „produkt” (np. moduł scoringowy klienta), który jest wielokrotnie używany przez różne działy (marketing, sprzedaż, ryzyko) w modelu data mesh.

Multimodalna analityka: modele nie analizują już tylko tabel w SQL. Standardem staje się łączenie danych tekstowych, obrazów (wideo z kamer przemysłowych), dźwięku (nagrania z call center) i danych liczbowych w jednym potoku analitycznym, aby uzyskać pełny obraz (tzw. 360 stopni).

Conversational Data: interfejsy typu „Chat z Twoimi danymi” stają się standardem w narzędziach BI (Power BI, Tableau, Looker). Dyrektorzy nie proszą analityka o raport, lecz pytają bota: „Dlaczego marża w Q3 spadła w regionie Mazowsze?” i otrzymują gotowy wykres z wyjaśnieniem.

Integracja Generatywnej AI z platformami BI (Tableau, Power BI, Looker) obniżyła bariery wejścia do analityki. Funkcje „Text-to-SQL” i „Text-to-Chart” pozwalają użytkownikom nietechnicznym na odpytywanie danych przy użyciu języka naturalnego. Dla małych i średnich firm to realna szansa na łatwiejsze pozyskiwanie i analizowanie danych, a w efekcie – na lepsze podejmowanie decyzji i skuteczniejszą optymalizację działań. Dzięki temu zmieniła się też rola analityka z osoby tworzącej dashboardy i wykresy na osobę weryfikującą wnioski AI i tłumaczącą je na strategię biznesową. Analityk dalej dba o to, by dane były czyste, przetestowane i gotowe do użycia przez modele AI.

Google i Meta wciąż rozwijają systemy reklamowe oparte na AI, które korzystają z danych biznesowych dostarczanych przez marki. W październiku 2025 roku Google wycofał się z projektu Privacy Sandbox, tłumacząc, że branża potrzebuje przede wszystkim jakościowych danych do precyzyjnego targetowania. Firma zrezygnowała z forsowania skomplikowanych technologii mających zastąpić cookies – rynek ich nie przyjął, a regulatorzy stawiali opór.

Ciasteczka 3rd party zostają… Nie zostaną technicznie usunięte z Chrome, ale Google wprowadza model „User Choice”. Użytkownik przeglądarki otrzyma jednorazowe pytanie, czy chce być śledzony. Doświadczenia z systemu iOS sugerują, że większość osób po prostu odmówi. Dobra analityka w tym nowym scenariuszu przestaje polegać na zbieraniu wszystkiego, a zaczyna polegać na budowaniu własnych zasobów danych i modelowaniu tego, czego nie da się zmierzyć. Skoro nie możemy polegać na identyfikatorach Google (Sandbox) ani na ciasteczkach reklamowych (blokowanych przez użytkowników), musimy posiadać własne dane o kliencie. Konieczne jest dbanie o tzw. first party data. Jak to zrobić? Zbieramy e-maile, numery telefonów i zgody marketingowe bezpośrednio na stronie. Zachęcamy do logowania. Używamy Enhanced Conversions w Google Ads i CAPI w Meta. To pozwala przesyłać zaszyfrowane dane (np. e-mail) z własnego serwera do platform reklamowych, by „odnaleźć” użytkownika bez użycia ciasteczek.

2025 rok to upowszechnienie technologii Server-Side Tracking. Przeglądarki (Safari, Firefox, a teraz Chrome w trybie „User Choice”) będą blokować skrypty śledzące. Rozwiązaniem jest  przesunięcie śledzenia z przeglądarki użytkownika na własny serwer (np. Google Tag Manager Server-Side). Zachowujemy wtedy pełną kontrolę nad danymi. Przeglądarka nie widzi, gdzie wysyłane są dane, co omija AdBlocki i niektóre restrykcje ITP (Intelligent Tracking Prevention), choć nadal konieczne jest przestrzeganie zgody użytkownika (Consent Mode v2).

Od III kwartału 2025 roku w każdym ekosystemie reklamowym wdrożenie Consent Mode v2 jest obowiązkowe. Jeśli użytkownik nie wyrazi zgody, Google Analytics nie zapisuje ciasteczek, ale wysyła tzw. „pingi” bez ciasteczek. Na ich podstawie AI modeluje utracone dane. Szacuje się, że pozwala to odzyskać ok. 60-70% danych o konwersjach, które normalnie by zniknęły. 

Nie polega się już wyłącznie na raportach w Google Analytics 4 czy panelu Facebooka. One coraz częściej pokazują dane „wymodelowane” (zgadywane). Dobrą praktyką jest wysyłanie surowych danych do własnej hurtowni (np. BigQuery, Snowflake). Tam można łączyć dane z CRM, kas fiskalnych i strony www, używając własnego identyfikatora (User ID), uniezależniając się od kaprysów Google czy Mety.

Wycofanie się Google z Privacy Sandbox paradoksalnie upraszcza sytuację, choć nie czyni jej łatwiejszą. Zamiast uczyć się skomplikowanych nowych API, wracamy do fundamentów marketingu, ale na sterydach technologicznych.

A przyszły rok? Przyniesie dalszą integrację AI z systemami BI oraz rozwój asystentów-agentów, którzy będą wspierać tworzenie strategii biznesowych opartych na danych.

Weronika Simane
digital analyst w Harbingers

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

Obowiązkowe przejście z Universal Analytics na GA4 w 2023 roku było dopiero początkiem. Po pełnej migracji, marketerzy i analitycy muszą mierzyć się z dynamicznie zmieniającą się sytuacją w kwestii polityki prywatności, rosnącą rolą modelowania danych oraz nowymi możliwościami w zakresie integracji, oraz automatyzacji.

Mimo że GA4 stała się dla wszystkich główną, centralną częścią analityki, wszyscy użytkownicy mierzą się z nie lada wyzwaniami we wspomnianym środowisku:

• Precyzja danych i modelowanie — wraz z narastającym ograniczaniem danych spowodowanym brakiem zgód czy blokowania skryptów GA4 opiera się coraz bardziej na modelowaniu danych i predykcyjnych szacunkach zachowań użytkowników.
• Consent Mode v2 – fundament analityki zgodnej z prawem — stał się on obowiązkowy dla wszystkich reklamodawców, którzy chcą korzystać z personalizacji reklam i importu konwersji do Google Ads. Siłą rzeczy więc to właśnie Consent Mode w 2025 roku dyktuje kierunek, w którym idzie analityka.
• Rozbudowane raporty niestandardowe — co prawda Google wprowadziło szereg ulepszeń w „Eksploracjach”, jednak nowe trendy wskazują na to, że coraz bardziej odchodzi się od standardowych raportów, jakimi dysponuje GA4 i przechodzi się na w pełni customowe raporty, najczęściej budowane w Looker Studio lub BigQuery.
• Server-Side Tracking (SST) — w 2025 roku coraz więcej użytkowników decyduje się na zastosowanie tagowania po stronie serwera. Powodem jest oczywiście ograniczający rejestrowanie danych Consent Mode — SST zapewnia więc lepszą jakość danych, większą odporność na blokery reklam, zgodność z prywatnością (możliwość przetwarzania anonimowych danych przed wysyłką do poszczególnych narzędzi) i oczywiście szybsze ładowanie strony.

Rok 2025 to czas, w którym analityka internetowa przechodzi największą transformację od dekady. Aby za tym nadążyć, musimy inwestować w coraz to nowsze rozwiązania, takie jak np. SST, który zyskuje na popularności, pomagając poprawić jakość danych i zwiększając zgodność z regulacjami. Centrum zarządzania danymi również w szybkim tempie przechodzi do Big Query, gdzie można przechowywać i analizować dane, budując własne rozwiązania oparte na hurtowniach danych.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

W 2026 roku analityka stanie się zależna od danych first-party oraz zgód użytkowników. Co już było wspomniane w podsumowaniu roku 2025, firmy będą musiały inwestować we wdrożenia server-side tracking, BigQuery, integracje z CRM oraz automatyzację analityki opartą na AI. To rok, w którym analityka przestaje być narzędziem wspierającym i staje się podstawą podejmowania strategicznych decyzji marketingowych.

• Server-Side Tracking — staje się dominującym sposobem wdrożenia, głównie przez możliwość kontrolowanego przetwarzania danych użytkownika, bez dodatkowego obciążania strony oraz większą trwałość danych i odporność na blokery.
• Big Query — GA4, do tej pory centralne środowisko analityki, stanie się jedynie narzędziem wsparcia, ustępując Big Query, które jest fundamentem pod bardziej zaawansowaną analitykę, personalizację i optymalizację kampanii marketingowych. GA4 będzie więc punktem wejścia do danych, ale to BigQuery jest miejscem, w którym powstaną prawdziwe insighty i decyzje biznesowe.

Server-side tracking w 2026 roku stanie się niezbędnym standardem, ponieważ zapewnia większą jakość danych, większą zgodność z regulacjami i odporność na blokery. Dzięki temu firmy mogą zbierać stabilniejsze i bardziej kompletne informacje o użytkownikach.

BigQuery natomiast będzie pełnić funkcję centralnej hurtowni danych, w której łączy się informacje z wielu źródeł, co pozwala tworzyć dokładniejsze analizy, własne modele atrybucji i zaawansowane raporty. Razem SST i BigQuery tworzą fundament nowoczesnej, precyzyjnej i przyszłościowej analityki.

Barbara Gruchman-Glapińska
business unit lead w team5pm Polska

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 roku oraz na rok 2026

W 2025 roku analiza danych przeszła od biernego raportowania do aktywnej optymalizacji – marki zaczęły wykorzystywać analitykę predykcyjną do dostosowywania treści (zwłaszcza wideo i materiałów na media społecznościowe) zarówno do odbiorców, jak i algorytmów platform. Wybór odpowiednich twórców, tematów oraz integracja funkcji sprzedażowych stał się procesem opartym na danych. W 2026 roku zintegrowana analityka, obejmująca całą ścieżkę użytkownika w mediach społecznościowych, współpracę z twórcami oraz działania e-commerce, będzie jeszcze ważniejsza – umożliwiając ciągłą optymalizację oraz osiąganie mierzalnych rezultatów biznesowych.

Tu przeczytasz pozostałe części podsumowania roku 2025.

Analitykę podsumowują i prognozują: Joanna Makolądra z Choreograph (WPP Media), Łukasz Pytlewski z YOTTA, Jakub Szczygieł z Salestube, Dominika Gryglewicz z Artegence, Anastazja Kiryna z MullenLowe Media, Michał Czubiński z GoldenSubmarine.

Tu przeczytasz pozostałe części podsumowania roku 2025.

Joanna Makolądra
econometrics director, Choreograph (WPP Media) 

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

Rok 2025 przyniósł znaczące zmiany w obszarze analityki marketingowej.  

Jednym z kluczowych wyzwań były zaostrzone regulacje dotyczące prywatności danych oraz zacieśnianie polityki przez tzw. „walled gardens”. Ograniczenie dostępu do danych third-party wymusiło na marketerach gwałtowny wzrost znaczenia danych zero- i first-party. Obserwowaliśmy wzmożone wysiłki w ich zbieranie, łączenie i zarządzanie na jak najbardziej szczegółowym poziomie. Równolegle rozwijał się obszar modelowania luk za pomocą AI i danych syntetycznych, co z kolei zrodziło nowe wyzwania w zakresie weryfikacji ich jakości i wpływu na dokładność pomiarów. 

Jednym z kluczowych trendów była zwiększona demokratyzacja dostępu do zaawansowanych narzędzi analitycznych: MMM, czyli marketing mix modelingu (dzięki popularyzacji narzędzi open-source, jak Robyn od Meta czy Meridian od Google) oraz eksperymentów. Z jednej strony modele MMM, wykorzystujące dane zagregowane (privacy-friendly), oferujące holistyczne spojrzenie na wpływ różnych elementów marketing-mixu (w tym retail mediów) na sprzedaż, stały się powszechnie uznane za złoty standard pomiaru ROI.  Eksperymenty z kolei stały się nieodzownym elementem strategii „test-and-learn”, umożliwiając szybkie testowanie nowych kanałów, kreacji czy sposobów targetowania przed ich wyskalowaniem. Tym samym rosła świadomość marketerów odnośnie konieczności pomiaru inkrementalnych wpływów prowadzonych działań. 

Jednocześnie rosło rozczarowanie atrybucją. Mimo to wielu marketerów wciąż wykorzystywało atrybucję do pomiaru wpływ marketingu, podczas gdy metoda ta nie pozwala na wyliczenie rzeczywistych, inkrementalnych wpływów prowadzonych działań. Wskazuje to na potrzebę dalszej edukacji rynku.  

Rozwój narzędzi open-source przełożył się na wzmożone działania marketerów w obszarze in-sourcingu analitycznego czy tworzenia samoobsługowych narzędzi pomiarowych – ze względu na koszty i szybkość działania. Warto jednak pamiętać, że rozwiązania te nie zastąpią wykwalifikowanego zespołu i wieloletniego doświadczenia w analizach marketingowych i tworzeniu strategii opartych na danych. 

Coraz więcej na rynku mówiło się o potrzebie opracowania koncepcji pełnego wpływu marketingu, obejmującej zarówno krótkoterminowe efekty sprzedażowe, jak i długoterminowe budowanie marki. To spektrum długoterminowych wpływów jest szerokie – to nie tylko budowa marki przekładająca się na sprzedaż w momencie, gdy konsumenci są w odpowiednim miejscu ścieżki zakupowej, ale również przełożenie brandu na elastyczność cenową i możliwość kształtowania cen premium. Wiele firm wciąż jednak zmagało się z dychotomią „marka vs. sprzedaż”, wpadając w tzw. „doom loop”, skupiając się na krótkoterminowych wynikach performance marketingu kosztem budowania marki. Reklama jest najbardziej efektywna, gdy pełni obie role: buduje wartość marki (brand equity) i napędza sprzedaż, a silna marka działa jak „mnożnik”, zwiększając efektywność działań performance. 

Sztuczna inteligencja otworzyła przed marketerami możliwość szybszego i bardziej skalowalnego pomiaru jakości kreacji, na przykład w porównaniu do klasycznych testów A/B. Przypisane przez AI atrybuty kreacji stanowią dziś istotny input w modelach ekonometrycznych, pozwalających mierzyć wpływ tych atrybutów na sprzedaż. AI wspiera również precyzyjny monitoring działań konkurencji, chociażby w obszarze kreacji TV/Video, dostarczając danych wzbogacających modele MMM.  

Mimo szerszego dostępu do narzędzi analitycznych, organizacje nadal borykały się z brakiem wspólnego języka i silosowym podejściem, co prowadziło do decyzji optymalizowanych pod częściowe, a nie całościowe cele biznesowe.  

Rok 2025 był okresem intensywnej adaptacji i poszukiwań nowych rozwiązań w analityce marketingowej, stawiając fundamenty pod dalszą ewolucję w nadchodzących latach.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

Po dynamicznym roku 2025, analityka marketingowa wkracza w fazę dalszej, strategicznej ewolucji. W nadchodzących latach – 2026 i kolejnych – kluczowe zmiany zdefiniują bardziej holistyczne podejście do pomiaru efektywności działań marketingowych. 

Organizacje będą coraz szerzej wykorzystywać sztuczną inteligencję i zaawansowane narzędzia do zarządzania danymi first-party. To pozwoli na jeszcze bardziej precyzyjną personalizację i analizę w obliczu rosnących restrykcji dotyczących prywatności danych. 

Zaawansowane metody pomiaru marketingu, takie jak marketing mix modeling (MMM) i eksperymenty, staną się jeszcze bardziej dostępne dla szerszego grona marketerów. Doprowadzi to do odejścia od tradycyjnej atrybucji, często wybieranej dziś ze względu na niższe koszty i czas realizacji, na rzecz metod mierzących rzeczywisty, inkrementalny wpływ działań marketingowych. Pomiar marketingowy będzie ewoluował dwutorowo: z jednej strony, obserwować będziemy dalsze obniżanie progu wejścia w metody pomiaru – analizy staną się szybsze, tańsze, uproszczone i często bardziej zautomatyzowane; z drugiej strony, dla największych marek rozwijać się będą bardziej zaawansowane, holistyczne podejścia, gdzie kluczowe będzie synergiczne wykorzystanie marketing mix modeling i eksperymentów. 

Kontynuowane będą intensywne prace nad opracowaniem kompleksowego pomiaru wpływu marketingu, wykraczającego poza krótkoterminową sprzedaż. Pomiaru obejmującego długoterminowy wpływ na rozwój biznesu, wzrost znaczenia i wartości marki, budowanie odporności cenowej czy możliwość rozszerzania portfolio produktów pod parasolem marki. To z kolei przełoży się na zanik dychotomii „marka albo sprzedaż”, uznając obie te perspektywy za integralne części długofalowego sukcesu. 

Obserwować będziemy również dalsze przełamywanie silosów wewnątrz organizacji. Wspólne definiowanie KPI i planowanie działań we współpracy między CMO a CFO stanie się standardem, łącząc perspektywy marketingowe z finansowymi dla osiągnięcia wspólnego celu – wzrostu biznesu.  

Zauważalnym trendem będzie dalsze doskonalenie pomiaru wpływu content creatorów i influencerów. Będzie on wykraczał poza podstawowe metryki zaangażowania, takie jak „like” czy „share”, dążąc do zrozumienia ich rzeczywistego wkładu w budowanie marki.

Łukasz Pytlewski
data analytics director, YOTTA

Największe zmiany, wyzwania i trendy w analityce marketingowej

Rola analityki w marketingu zmienia się szybciej niż kiedykolwiek. Firmy oczekują dziś od danych nie tylko opisu rzeczywistości, ale także wyjaśnienia, co stoi za wnioskami oraz – co najważniejsze – jasnych rekomendacji, które wskażą, co robić dalej.

Jednym z najbardziej wyraźnych trendów jest dynamiczny powrót marketing mix modelling (MMM). Jeszcze niedawno była to domena największych graczy, dziś z MMM korzysta coraz więcej firm – zarówno tych z dużymi budżetami, jak i średnich, które chcą precyzyjnie ocenić, które inwestycje naprawdę działają. Co więcej, MMM ewoluuje. Zamiast jednorazowych projektów „raz w roku”, coraz częściej mamy do czynienia z ciągłym odświeżaniem modeli, tak aby odzwierciedlały bieżącą dynamikę rynku, zmiany w mediach i realne zachowania konsumentów. To już nie jest jednorazowa analiza – to stały element zarządzania inwestycjami marketingowymi.

AI i automatyzacja w analityce wchodzą na nowy poziom. Rok 2025 to prawdziwy przełom – dzięki rozwojowi agentów AI analityka przestaje być domeną wąskiej grupy ekspertów. Wyniki analiz, rekomendacje i symulacje stają się dostępne dla każdego w organizacji – od zespołów operacyjnych po zarząd. To realna demokratyzacja analityki, która zmienia sposób podejmowania decyzji i znacząco przyspiesza działanie firm.

Równolegle rośnie znaczenie first-party data. Po latach rozmów o świecie bez ciasteczek i w obliczu presji regulacyjnej, dziś jest jasne: dane pozyskane bezpośrednio od klientów to fundament przewagi konkurencyjnej. Firmy intensywnie inwestują w ich zbieranie, porządkowanie, integrację i wykorzystanie – przy zachowaniu pełnej transparentności i troski o prywatność.

To jednak odsłania kolejne wyzwanie: jakość danych. Rosnące zapotrzebowanie na zaawansowane analizy pokazuje, że wiele organizacji ma dane, ale nie w formie, która pozwala je efektywnie wykorzystać. Dlatego na znaczeniu zyskują kompetencje i procesy związane z data management i data governance – od kontroli jakości, przez standaryzację, po zapewnienie stałej dostępności danych pod kluczowe use case’y. Bez tego nawet najlepsze modele i algorytmy nie dostarczą wiarygodnych wyników.

Coraz większą rolę odgrywa także analityka predykcyjna. Firmy chcą nie tylko wiedzieć, co wydarzyło się w przeszłości, ale przewidywać zachowania konsumentów, rozumieć ich intencje zakupowe i personalizować komunikację w oparciu o prognozy, a nie tylko bieżące sygnały. To naturalny efekt rosnących możliwości AI i oczekiwań klientów, którzy chcą doświadczeń dopasowanych do ich potrzeb.

Jednocześnie branża musi mierzyć się z dość przyziemnym, ale bardzo realnym wyzwaniem: nadmiarem narzędzi i fragmentacją martech. Średnia firma korzysta dziś z kilkunastu, a nawet kilkudziesięciu narzędzi marketingowych i analitycznych – często działających odrębnie. Brak integracji spowalnia procesy i utrudnia wykorzystanie pełnego potencjału danych. Coraz mniej liczy się liczba narzędzi, a coraz bardziej umiejętność połączenia ich w spójny ekosystem.

Ostatecznie wszystkie te zmiany prowadzą do przesunięcia na poziomie organizacji: analityka staje się kompetencją strategiczną. Nie jest już dodatkiem do marketingu, ale jego fundamentem. Firmy, które potrafią zbudować kulturę pracy opartą na danych – i jednocześnie zadbać o ludzi, procesy oraz technologię – będą wygrywać na coraz bardziej konkurencyjnym rynku.Rok 2025 pokazał wyraźnie: analityka marketingowa dojrzewa. Z narzędzia do raportowania staje się kluczowym elementem zarządzania wzrostem, budżetem i relacjami z klientami. To wyzwanie, ale i ogromna szansa dla organizacji, które potrafią połączyć dane, technologię i kompetencje w spójną całość.

Jakub Szczygieł
data insights manager, Salestube

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

First-party data oraz zero-party data 

Rok 2025 zostanie zapamiętany jako ten, w którym analityka cyfrowa musiała radykalnie zmodyfikować swoją bazę operacyjną, stawiając na własne dane. Branża spędziła ten rok, budując struktury odporne na nadchodzące zmiany w dostępie do danych analitycznych. Mimo opóźnienia dotyczącego wycofania third-party cookies ze strony Google, marketerzy musieli szybko inwestować w rozwiązania privacy-first i reorientować się na first-party data, uwzględniając fakt, że inne przeglądarki (Safari, Firefox) już wcześniej wprowadziły restrykcje, a regulacje globalne (GDPR, CCPA) wciąż zaostrzały wymogi prywatności.

W rezultacie fokus branży był wyraźny: przenieść się na dane, które możemy kontrolować: first-party (dane zbierane na własnej domenie) oraz zero-party (dane świadomie udostępnione przez klienta).

Server-Side Tracking (SST) i Conversion API (CAPI) 

W mijającym roku SST i CAPI przeszły z kategorii „ciekawostka” do „obowiązkowy standard” w obliczu nadciągających ograniczeń. Ten obowiązek jednak zaczyna w wielu miejscach dopiero świtać w głowach decydentów.

Server-Side Tracking (SST) to przeniesienie procesu śledzenia z przeglądarki klienta  (środowisko podatne na ad blockery i utratę sygnału) na własny, bezpieczny serwer. Użycie wyłącznie własnych (first-party) cookies zabezpiecza integralność sygnału.

Z kolei Conversion API (CAPI) stanowi bezpośrednie połączenie serwera marki z platformami reklamowymi. CAPI umożliwia bezpieczną i bardziej niezawodną wymianę danych o konwersjach (np. zakupach czy zdarzeniach z aplikacji). Zamiast polegać na sygnale przeglądarki, organizacja przesyła zdarzenia bezpiecznie i bezpośrednio do API. To gwarantuje większą kontrolę nad zgodami i przepływem danych, co jest krytyczne dla utrzymania compliance.

Migracja zmuszając organizacje do standaryzacji schematów zdarzeń, w wielu sytuacjach okazała się katalizatorem dla wprowadzenia porządku w danych u samego źródła. Dane muszą mieć strukturę i spójne etykietowanie.

Wyzwania analityki mobilnej

Rok 2025 potwierdził, że analityka mobilna, szczególnie w ekosystemie iOS (post-IDFA), pozostaje najsłabszym ogniwem w całej analityce danych. Pomiar oparty na SKAdNetwork dostarcza dane zagregowane i opóźnione, co sprawia, że tradycyjne, precyzyjne śledzenie ROI lub LTV jest praktycznie niemożliwe.2025 wymusił na markach intensywne inwestycje w analitykę predykcyjną i machine learning do estymowania brakujących wartości.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

Data Governance jako krytyczna infrastruktura

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestanie działać „na oko”. Firmy już teraz inwestują w server-side, ale zderzają się z dużo poważniejszym problemem: słabą jakością danych. Aż 26% danych w firmach jest niewiarygodnych, a 89% organizacji korzystających z AI doświadczyło błędnych lub mylących wyników (źródło).

Dlatego Data Governance przestanie być formalnością lub wymogiem prawnym. Nie wspominając już o SEO, AI Overviews i jakie działania należy przedsięwziąć aby nie zniknąć z wyszukiwarek. Data Governance w 2026 roku stanie się warunkiem skutecznego wdrożenia AI i realnym kosztem biznesowym, jeśli go zabraknie.

Kontrola jakości danych nie kończy się na hurtowni. Obejmuje też dashboardy, KPI i insighty generowane przez AI, czyli to, na podstawie czego zapadają decyzje. Wniosek jest prosty: bez uporządkowanych, spójnych danych AI nie będzie skalować, tylko powielać błędy.

Koniec silosów: holistyczna atrybucja i konwergencja CDP + analityki

Analityka marketingowa, produktowa i hurtownie danych przestają działać osobno. W 2026 roku organizacje muszą połączyć first-party data z webu, aplikacji i systemów produktowych, aby uzyskać jedną, spójną atrybucję. Klasyczne, „pudełkowe” CDP – drogie i oderwane od reszty ekosystemu – coraz bardziej będą wypierane przez Composable CDP. Nowe modele opierają się na Cloud Data Warehouse jako jedynym źródle prawdy, objętym Data Governance, a CDP dostarczać będzie tylko logikę: identyfikację użytkownika, segmentację i aktywację. Dzięki temu będziemy mieć mniej replikacji danych i więcej elastyczności, zakończymy problem z vendor lock-in i rozpoczniemy erę marketingu aktywowanego tymi samymi, sprawdzonymi danymi, co analityka i produkt.

Wspólny język danych – warstwa semantyczna jako fundament skalowania AI

W 2026 tysiące pracowników będzie „rozmawiać z danymi” w języku naturalnym dzięki analityce konwersacyjnej. Bez wspólnego języka metryk grozi to chaosem i sprzecznymi wnioskami. Dlatego rosnąć będzie znaczenie warstw semantycznych, które definiują wspólne znaczenie KPI w całej organizacji, operacjonalizują zasady Data Governance i zapewniają spójne odpowiedzi generowane przez AI.

Będzie to jeden z głównych obszarów inwestycji na 2026 rok – ponad 38% firm wskazuje governance i semantykę jako priorytet (źródło). Coraz częściej wdrażane również będą procesy certyfikacji raportów i ciągłej walidacji insightów AI, żeby decydenci mogli ufać danym i działać szybciej.

Analityka przestanie „raportować”, a zacznie działać (agentic analytics)

Analityka w 2026 roku nie będzie kończyć się na dashboardzie. Stanie się agentywna i automatyczna. Standardem – a przynajmniej zalążkiem standardów – już będą interakcje konwersacyjne, w których marketer „mówi”, jakiej grupy potrzebuje a system sam tworzy segment, analizę i rekomendację.

Jeszcze ważniejsza zmiana to embedded analytics i pętle aktywacji. Modele predykcyjne bezpośrednio wpięte w CDP będą wykrywać ryzyko churnu i automatycznie uruchamiać spersonalizowaną akcję marketingową, w czasie rzeczywistym. Dane będą nie tylko opisywać przyszłość, ale natychmiast ją uruchamiać. Salestube udowodnił już, że jest w stanie przełamać silosy analityczne i kreatywne, w celu szybkiego wykorzystania danych analitycznych do generowania wideo do spotów reklamowych wspierając się automatyzacją i analityka konwersacyjną.

Dominika Gryglewicz
martech business lead, Artegence

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

Zmiany

W 2025 roku reklama internetowa zaczęła działać w rytmie danych. Analityka, która wcześniej raportowała z opóźnieniem, przeszła na predykcję i optymalizację wspieraną przez AI. Firmy zaczęły porządkować swoje rozproszone środowiska – CRM, CDP, systemy reklamowe, analitykę i automatyzację – łącząc je w kilka centralnych platform. Równolegle trwała przebudowa pomiaru po odejściu od third-party cookies. W efekcie coraz częściej pojawiał się jeden, wspólny widok danych mediowych, webowych, CRM i e-commerce, który pozwalał lepiej rozumieć cały lejek.

Wyzwania

2025 boleśnie pokazał, że technologia rozwija się szybciej niż zespoły. Największym wyzwaniem stała się orkiestracja – umiejętność połączenia trackingu, integracji, governance i procesów w jedną działającą całość. Firmy odkryły, że posiadanie narzędzi to jedno, a zdolność ich wykorzystania – zupełnie co innego. Współpraca marketingu, IT, sprzedaży i działu prawnego okazała się konieczna, ale trudna operacyjnie. Rozproszone dane hamowały pełne wykorzystanie AI i automatyzacji, a luki kompetencyjne stały się widoczne w niemal każdej organizacji.

Trendy

W 2025 coraz wyraźniej było widać zwrot ku podejściu procesowemu: standaryzacja eventów, porządkowanie warstwy danych, łączenie danych ilościowych z jakościowymi i tworzenie spójnego fundamentu, który zasila strategię, kreację i działania performance. Firmy zaczęły rozumieć, że to nie liczba narzędzi, a jakość danych decyduje o skuteczności komunikacji.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

Zmiany

W 2026 roku AI zacznie działać jako centralny „silnik decyzyjny”. Systemy będą nie tylko optymalizować budżety, ale też podpowiadać nowe segmenty, hipotezy testów czy przewidywać wpływ kampanii na przychód i LTV. CDP i data clean rooms staną się kluczowe, bo pozwolą utrzymać personalizację w świecie coraz bardziej restrykcyjnej prywatności. Reklama będzie projektowana w modelu „measurement-first”: to dane i KPI wyznaczą kierunek dla kreacji i mediów.

Wyzwania

Największym wyzwaniem roku 2026 stanie się utrzymanie jakości danych. Modele AI będą potrzebowały nie tylko dużych, ale przede wszystkim spójnych i aktualnych zbiorów, a brak porządku szybko odbije się na wynikach. Regulacje dotyczące AI i privacy podniosą poprzeczkę, a wiele firm stanie przed decyzją, czy rozwijać kompetencje wewnętrznie, czy skorzystać z partnerów, którzy potrafią nie tylko wdrożyć narzędzia, ale też je zgrać na poziomie procesów i organizacji.

Trendy

W 2026 omnichannel wreszcie zacznie działać realnie – dzięki wspólnej warstwie danych zasilającej media, e-mail, SMS, push i kanały offline. AI-assisted marketing stanie się normą, a clean roomy i CDP fundamentem personalizacji. Coraz wyraźniej będzie widać, że przewagę zdobywają firmy, które potrafią zarządzać danymi jako jednym systemem Growth OS, a nie zbiorem narzędzi.

Anastazja Kiryna
data science manager w MullenLowe Media

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

Infrastruktura ‘privacy-first’ i koniec ery ciasteczek

Choć Google wielokrotnie przesuwał termin wygaszenia ciasteczek w Chrome, rynek w 2025 roku funkcjonuje już w rzeczywistości cookieless. Biznesy dojrzały do tej zmiany, a użytkownicy coraz głośniej mówią: ‘Chcemy prywatności!’.

Kluczowe rozwiązania to Server-Side Tracking (SST) oraz zbieranie danych własnych (zero- i first-party). Wdrożenie tych metod wiąże się z kosztami i wyzwaniami – firmy muszą stworzyć własny ekosystem i zapewnić ochronę danych osobowych.

Synchronizacja danych pomiędzy zespołami

W 2025 roku integracja danych wciąż jest dużym wyzwaniem. Dane żyją w CRM-ach, platformach reklamowych, e-mailach, analityce stron i social media – każdy w swoim świecie, jak bohaterowie różnych seriali. Efekt? Marketing nie widzi pełnego obrazu. Aby to naprawić, firmy muszą ujednolicić wskaźniki i nazewnictwo oraz stworzyć jeden bezpieczny ekosystem do przechowywania, porządkowania i czyszczenia danych.

Real-time analytics i automatyzacja połączenia danych

Analiza (prawie) w czasie rzeczywistym pozwala szybko sprawdzać metryki reklamowe i konwersje oraz dopasowywać treści do zachowań użytkowników. Firmy cenią to rozwiązanie, bo eliminuje ręczne pobieranie raportów i ich agregację. Wyzwanie stanowi automatyczna integracja wszystkich platform reklamowych z narzędziami wizualizacyjnymi (Looker Studio, PowerBI). Ograniczona dostępność darmowych connectorów wymaga wsparcia zewnętrznych firm lub Data Engineera, który napisze własny ‘most’ między systemami.

Demokratyzacja analityki dzięki AI

W 2025 rozmowy o analityce (nie)stety nie obejdą się bez AI. Sztuczna inteligencja ewoluuje z roli asystenta generującego treści do roli agenta wykonawczego, a złożona analityka przestaje być ekskluzywną domeną zespołów data science. Dzięki AutoML, gotowym modelom i modułom AI tworzenie pipeline’ów czy predykcji to już no-code magia – marketingowcy mogą tworzyć raporty, pipeline’y i modele predykcyjne, wpisując polecenia w czacie. To przyśpiesza decyzje, ale zwiększa potrzebę kontroli jakości danych i procesów.

Powrót i popularyzacja Marketing Mix Modeling (MMM) + hybrydowe podejście

Po utracie sygnałów z third-party cookies firmy ponownie wdrażają MMM. Model analizuje dane sprzedażowe w zestawieniu z wydatkami mediowymi i czynnikami zewnętrznymi (pogoda, ceny, makroekonomia), aby określić wpływ kanałów na wyniki. Dzięki narzędziom open-source (Facebook Robyn, Google Meridian) i platformom SaaS MMM stał się dostępny dla średnich firm. Połączenie z analizą inkrementalności i atrybucją daje pełniejszy obraz wpływu kanałów na KPI.

Niezgodność danych na różnych platformach

Przejście z Universal Analytics na GA4 w 2024–2025 pokazało, że wyzwaniem jest nie tylko sama implementacja, ale również spójne zarządzanie danymi pomiędzy GA4, systemami reklamowymi i CRM. Rozbieżności w raportach, błędne nazewnictwo zdarzeń i niepoprawne cele utrudniają analizę i podejmowanie decyzji. W efekcie synchronizacja danych i ich wiarygodność stały się priorytetem dla zespołów marketingowych i analitycznych.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

Synchronizacja danych pomiędzy zespołami i platformami

Marketing coraz bardziej potrzebuje spójnych danych, bo po co je zbierać i płacić, jeśli potem leżą jak nieprzeczytane książki na półce po Secret Santa 2023? Rosnąca świadomość problemu i popularność chmurowych rozwiązań motywują firmy do działania: synchronizacja, ujednolicenie, poprawa ustawień i implementacji oraz stworzenie jednego źródła prawdy, żeby wszyscy grali według tych samych zasad.

Demokratyzacja analityki i konieczność weryfikacji

Agenci AI i narzędzia no-code/low-code będą się dalej rozwijać, a ich popularyzację wspiera rosnąca edukacja w tym obszarze. AI staje się nie tylko predykcyjne, ale również preskryptywne, co zmienia między innymi i podejście do MMM. ‘Agentic MMM’ automatyzuje procesy, które wcześniej zajmowały tygodnie – od pobierania i czyszczenia danych, przez wybór architektury modelu, po testowanie tysięcy scenariuszy w celu optymalnej alokacji budżetu. Przyspiesza to działania, ale zwiększa wymagania w zakresie data governance, wyjaśnialności i kontroli, bo bez tego łatwo wpaść w pułapkę złych decyzji opartych na niesprawdzonych danych.

Dane i persony syntetyczne

Coraz częściej firmy sięgają po dane syntetyczne, żeby obejść ograniczenia prywatności i brak realnych danych. Jak to działa? Firmy, korzystając z metod statystycznych, deep learning i GenAI, tworzą dane syntetyczne, które wyglądają jak prawdziwe dane, ale nie narażają prywatności klientów. Dzięki nim marketerzy mogą testować kreacje i pomysły na produkty bez czekania na wyniki kampanii live.

Dane syntetyczne to też ratunek dla branż regulowanych, gdzie prawdziwe dane są niedostępne lub chronione. Wypełniają luki w ścieżce klienta, tworząc pełny obraz tam, gdzie tradycyjne śledzenie mówi ‘sorry, nie da się’.

Michał Czubiński
head of digital innovation w GoldenSubmarine

Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.

Kiedy patrzę na to, jak wyglądał 2025, mam wrażenie, że był to rok w miarę spokojnego porządkowania narzędzi i danych. Wiele firm zaczęło łączyć informacje z różnych miejsc, bo analizowanie ich osobno coraz częściej prowadziło do niepełnych wniosków. Znacznie łatwiej było zobaczyć sens całości, gdy kampanie, aplikacje, działania sprzedażowe i aktywność w sklepach były traktowane jako jeden ekosystem, a nie jako oddzielne obszary. Z mojego punktu widzenia właśnie to najlepiej podsumowuje miniony rok.

Widać też było, że AI na dobre weszła do codziennej pracy. Nie jako wielki przełom, raczej jako narzędzie, które naturalnie wspiera analizy, pomaga szybciej wyciągać wnioski i porównywać dane. Stało się to czymś zupełnie zwyczajnym. Jednocześnie coraz częściej wracał temat prywatności i sposobu, w jaki firmy podchodzą do danych klientów. Mam poczucie, że świadomość i oczekiwania w tym obszarze wyraźnie wzrosły, zarówno po stronie marek, jak i użytkowników.

Czego możemy się spodziewać w 2026 r.

Jeśli chodzi o 2026, spodziewam się raczej pogłębienia tych trendów niż dużych zwrotów akcji. Prawdopodobnie AI będzie jeszcze mocniej wspierać codzienną pracę, szczególnie w interpretacji wyników i planowaniu działań. Mam też wrażenie, że dane zbierane bezpośrednio od użytkowników zyskają jeszcze większą wartość, bo dostęp do danych zewnętrznych jest coraz bardziej ograniczony, a sami użytkownicy stają się coraz bardziej świadomi tego, jak ich dane są wykorzystywane.

Wydaje mi się również, że omnichannel zacznie wreszcie działać bardziej w praktyce niż tylko jako hasło w prezentacjach, bo marki coraz częściej muszą nadążyć za sposobem, w jaki klienci naprawdę poruszają się między kanałami. Klienci przechodzą między online i offline bardzo naturalnie, więc marki będą musiały zadbać o spójność doświadczeń niezależnie od miejsca kontaktu. I tutaj mam takie przeczucie, że coraz większą rolę mogą odegrać DOOH i retail media. Te przestrzenie stają się bardziej technologiczne niż kiedykolwiek, a dane z ekranów czy sklepów zaczynają być wykorzystywane podobnie jak dane digitalowe. W mojej ocenie może to być ważny element łączenia świata online i offline.

Jednocześnie coraz mocniej widać, jak rośnie znaczenie przejrzystości w podejściu do danych. Klienci chcą wiedzieć, co dzieje się z ich informacjami i dlaczego marka w ogóle je zbiera. Mam wrażenie, że w 2026 ten temat będzie szczególnie ważny. Marki będą musiały umieć jasno tłumaczyć, skąd mają dane, jak je przetwarzają i w jakim celu je wykorzystują, bo to zaczyna decydować o zaufaniu.

Tu przeczytasz pozostałe części podsumowania roku 2025.

Skuteczność analiz predykcyjnych nie opiera się jednak wyłącznie na danych z przeszłości. Aby przynosiły one realną wartość biznesową, konieczne jest połączenie rzetelnych danych historycznych z wiedzą ekspercką, rozumieniem kontekstu rynkowego i umiejętnością interpretacji wyników. To właśnie doświadczenie branżowe pozwala odróżnić wartościowe sygnały od zakłóceń i budować modele, które są nie tylko poprawne statystycznie, ale przede wszystkim praktycznie użyteczne. Analityka predykcyjna powinna być traktowana jako narzędzie wspierające proces decyzyjny, a nie automatyczny mechanizm pozbawiony kontekstu.

Analityka predykcyjna odgrywa kluczową rolę w identyfikacji i prognozowaniu trendów rynkowych. Dzięki zaawansowanym modelom statystycznym możliwe jest wychwycenie subtelnych sygnałów w zachowaniach konsumentów, które w klasycznej analizie mogłyby pozostać niezauważone. Umożliwia to organizacjom szybsze reagowanie na zmieniające się preferencje odbiorców, lepsze planowanie strategii marketingowych oraz redukowanie ryzyka błędnych decyzji inwestycyjnych.

Co więcej, analityka predykcyjna pozwala nie tylko identyfikować trendy już widoczne, ale także prognozować zjawiska dopiero wchodzące w fazę rozwoju, dając firmom możliwość wyprzedzania konkurencji i aktywnego kształtowania rynku.

Analizy predykcyjne – czym są i dlaczego są istotne

Analizy predykcyjne wykorzystują metody statystyczne, uczenie maszynowe i algorytmy sztucznej inteligencji do prognozowania przyszłych zdarzeń. Różnią się one od klasycznej analityki opisowej, której zadaniem jest odpowiedź na pytanie: co się wydarzyło i dlaczego?  poprzez analizę danych historycznych, identyfikację zależności i ocenę efektów dotychczasowych działań.

Analityka predykcyjna idzie krok dalej, odpowiadając na pytanie: co może wydarzyć się w przyszłości i z jakim prawdopodobieństwem? W ten sposób stanowi naturalne rozwinięcie analityki opisowej, łącząc wnioski z przeszłości z prognozami dotyczącymi nadchodzących trendów i zachowań.

Narzędzia i technologie

W analizach predykcyjnych wykorzystuje się szeroką gamę modeli, które w istocie nie zmieniły się znacząco od dziesięcioleci. Do najczęściej stosowanych należą:

• modele regresyjne – przydatne do prognozowania sprzedaży czy cen na podstawie danych historycznych,
• drzewa decyzyjne i lasy losowe – skuteczne przy segmentacji klientów i analizie czynników wpływających na ich decyzje,
• sieci neuronowe – umożliwiające wykrywanie ukrytych wzorców w dużych, złożonych zbiorach danych, np. w mediach społecznościowych,
• modele szeregów czasowych – pozwalające analizować sezonowość czy prognozować wyniki w dłuższym horyzoncie czasowym.

Fundamenty metodologiczne pozostają w dużej mierze te same, jednak zmieniło się otoczenie, w jakim są stosowane. Jeszcze niedawno analitycy korzystali głównie z prostych narzędzi statystycznych, takich jak Excel czy SPSS, które sprawdzały się przy mniejszych, prostszych zbiorach danych.

Obecnie wyzwaniem jest skala i granularność gromadzonych informacji – od danych transakcyjnych i behawioralnych, przez sygnały z urządzeń mobilnych i IoT, aż po nieustrukturyzowane treści z mediów społecznościowych. Taka różnorodność wymaga zupełnie innego podejścia zarówno w obszarze architektury IT, jak i interpretacji wyników.

Dlatego coraz większą rolę odgrywają rozwiązania chmurowe, które zapewniają skalowalne przechowywanie danych, szybkie przetwarzanie oraz integrację wielu źródeł. Rozwój ekosystemów machine learningowych pozwala dodatkowo automatyzować procesy od przygotowania danych po wdrożenie modeli w czasie rzeczywistym. W praktyce największą zmianą w analityce predykcyjnej nie są same metody, lecz infrastruktura i dostęp do danych.

W zastosowaniach biznesowych coraz rzadziej mówimy o jednorazowych prognozach przygotowywanych na potrzeby pojedynczych raportów. Kierunek rozwoju wyznaczają procesy i działania marketingowe oparte na automatycznie odświeżanych prognozach, które wspierają optymalizację i automatyzację pracy w czasie rzeczywistym. Ich przewaga polega na tym, że są w stanie samodzielnie podejmować decyzje prowadzące do większej efektywności operacyjnej i marketingowej.

Marketing i przewidywanie trendów

Analityka predykcyjna znajduje szczególnie szerokie zastosowanie w marketingu, gdzie kluczowym wyzwaniem jest przewidywanie i kształtowanie zachowań konsumentów. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych modeli możliwe jest nie tylko precyzyjniejsze targetowanie kampanii, lecz także strategiczne planowanie działań w dłuższym horyzoncie. Przede wszystkim analizy predykcyjne umożliwiają:

• identyfikację najbardziej perspektywicznych segmentów klientów, czyli grup odbiorców, które z największym prawdopodobieństwem odpowiedzą na dany komunikat,
• optymalizację budżetów marketingowych poprzez alokację środków w kanały i formaty generujące najwyższy zwrot z inwestycji,
• personalizację przekazu, używaną w ścieżkach customer journeys, co zwiększa skuteczność komunikacji i buduje trwałe relacje z klientami, 
• prognozowanie popytu i zachowań zakupowych, co pozwala lepiej planować promocje, zarządzać łańcuchem dostaw i unikać nadmiernych zapasów,
• analizę cyklu życia klienta, w tym przewidywanie momentu, w którym istnieje ryzyko rezygnacji z usług lub produktów, i wdrażanie działań retencyjnych,
• wychwytywanie i ocenę potencjału mikrotrendów, np. wiralowych zjawisk w TikToku czy Instagramie, które w krótkim czasie potrafią stworzyć nagły, masowy popyt na określone produkty lub usługi.

W praktyce analityka predykcyjna w marketingu staje się elementem zautomatyzowanych procesów, takich jak systemy CRM czy platformy zarządzania kampaniami. Dzięki automatycznie odświeżanym prognozom i rekomendacjom, firmy mogą dynamicznie dostosowywać strategię do zmieniających się warunków rynkowych.

Case studies

Branża e-commerce

Platformy sprzedażowe wykorzystują analizy predykcyjne do prognozowania zainteresowania kategoriami produktów. Analiza danych transakcyjnych, zachowań użytkowników i sygnałów z mediów społecznościowych pozwala przewidywać popyt na produkty sezonowe lub szybko rozwijające się mikrotrendy. Dzięki temu możliwe jest wcześniejsze planowanie kampanii i optymalizacja zapasów.

Branża streamingowa

Dostawcy treści VOD stosują modele predykcyjne, aby rekomendować użytkownikom najbardziej prawdopodobne do obejrzenia filmy i seriale. Personalizacja zwiększa zaangażowanie odbiorców i ogranicza rezygnację z usług.

Branża FMCG

Producenci dóbr szybko zbywalnych analizują dane konsumenckie, aby prognozować trendy smakowe i preferencje w różnych regionach. Modele wspierają także planowanie kampanii reklamowych i wybór najefektywniejszych kanałów komunikacji.

Wyzwania i ograniczenia

Należy pamiętać, że analityka predykcyjna jest tak dobra, jak dane i zjawiska z przeszłości. Modele opierają się na historii – zakładają, że przyszłość będzie w pewnym stopniu podobna do tego, co już znamy. W obecnych realiach rynkowych takie założenie bywa jednak ryzykowne. Nagłe i trudne do przewidzenia wydarzenia, jak pandemia COVID-19, dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji czy krótkotrwałe, ale intensywne mikrotrendy w social mediach potrafią całkowicie zmienić zachowania konsumentów w sposób, którego tradycyjne modele nie są w stanie uchwycić.

Przykładem może być marketing w branży FMCG w czasie pandemii. Wiele marek opierało swoje modele predykcyjne na danych sprzed lockdownu, które wskazywały stabilny wzrost sprzedaży produktów impulsowych – np. napojów kupowanych w drodze do pracy czy przekąsek spożywanych w biurze. Gdy nagle większość konsumentów zaczęła pracować zdalnie, wcześniejsze wzorce straciły aktualność.

Modele, zamiast wspierać biznes, generowały nietrafione prognozy. Podobnie dziś, wiralowe mikrotrendy TikToka mogą w ciągu kilku dni wynieść niszowy produkt do roli bestsellera, co trudno przewidzieć przy wykorzystaniu klasycznych metod opartych na danych historycznych.

Dlatego kluczowe staje się świadome podejście do budowania modeli: precyzyjne definiowanie zjawisk, które mają być prognozowane, bieżące aktualizowanie danych oraz uwzględnianie scenariuszy alternatywnych. Tylko wtedy analizy predykcyjne mogą dostarczać realnej wartości biznesowej, zamiast wprowadzać decydentów w złudne poczucie bezpieczeństwa.

Prognozowanie jako przewaga konkurencyjna

Analizy predykcyjne są dziś jednym z najważniejszych narzędzi wspierających decyzje strategiczne i marketingowe. Pozwalają firmom działać proaktywnie, przewidywać przyszłość zamiast jedynie reagować na jej wyzwania oraz budować przewagę konkurencyjną. Organizacje, które potrafią efektywnie łączyć dane z różnych źródeł i wdrażać zaawansowane modele prognostyczne, mogą nie tylko trafniej planować strategie, lecz także kreować nowe trendy na rynku.