Podsumowujemy największe zmiany, wyzwania i trendy, które zdefiniowały analitykę w 2025 r. Przyglądamy się także temu, co nas czeka w 2026 w tym obszarze.
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.
