1

1. Главный сдвиг: AI‑копилоты вместо дашбордов

В 2026 в аналитике стандартом становятся AI‑копилоты, куда ты пишешь вопрос «естественным языком» и получаешь графики, выводы и даже рекомендации, без SQL и ручных дашбордов.

Такие копилоты уже встроены в Power BI (Power BI Copilot), Tableau GPT, Qlik, а также в ноу-код BI‑решения типа Supaboard и др.

Тренд: акцент не на красивых дашбордах, а на «разговоре с данными» и автоматических инсайтах (авто‑сторителлинг, прогнозы, алармы).

Что делать бизнесу:

Переносить отчётность в BI с AI‑копилотом (Power BI, Tableau, Supaboard и т.п.).

Стандартизировать модель данных (чёткие сущности: заказ, клиент, товар, канал), иначе ИИ будет «тупить».

2. Тренды AI‑аналитики для бизнеса

Ключевые тренды 2025–2026 в data‑analytics:

Автономные аналитические копилоты: умеют сами строить запросы, объяснять результаты, допрашивать данные по цепочке вопросов.

Прогностическая аналитика по умолчанию: прогноз спроса, выручки, оттока, LTV и т.д. становится стандартной функцией BI‑платформ.

Real‑time insights: больше внимания к потоковым данным, алертам, smart‑уведомлениям (изменился спрос, вырос возврат и т.п.).

Практический пример для e‑commerce:

В BI‑копилоте задаёшь: «Покажи товары с растущим возвратом за последние 30 дней и гипотезы причин» – получаешь таблицу + автогенерацию текста с интерпретацией.

3. AI в маркетинге: от генерации контента к «маркетинг‑агентам»

В 2026 фокус смещается от просто генерации текстов/креативов к полноценным маркетинговым стекам с ИИ:

AI‑автоматизация маркетинга:

- поведенческие триггеры в реальном времени;

- динамический контент под пользователя;

- предиктивный скоринг лидов;

- многошаговая атрибуция и revenue intelligence.

Крупные платформы (Salesforce, Marketo, HubSpot и др.) уже вшили ИИ для персонализации контента, AI‑чатов, предиктивного скоринга, атрибуции.

Для контента и креатива популярны отдельные AI‑инструменты (SEO, автогенерация email/постов, креативы, видео и т.д.).

Что можно внедрять в маркетинге уже сейчас:

Подписать CRM/маркетинговую платформу с AI‑функциями (HubSpot AI, Salesforce Einstein, Marketo с Adobe AI и др.).

Сшить поведение (сайт, email, мессенджеры, реклама) и включить:

- AI‑персонализацию сообщений,

- предиктивный скоринг,

- автоматические кампании на основе сигналов (просмотр категории, отказ от корзины и т.п.).

4. AI в e‑commerce: гиперперсонализация и динамическое ценообразование

Основные тренды e‑commerce‑персонализации в 2026:

Гиперперсонализация и прогноз поведения: модели предсказывают, что клиент купит дальше, когда он «созреет», и предлагают до того, как он ищет.

Real‑time рекомендации: рекомендации и блоки на сайте меняются по кликам, скроллу, сравнению товаров, гео, погоде, устройству и т.п.

Privacy‑first: переход на first‑party и zero‑party data, упор на собственные данные магазина вместо «чужих cookies».

Динамическое ценообразование: цены и промо меняются под сегмент/контекст, но в рамках прозрачных правил, чтобы не вызвать недоверие.

Иммерсивный опыт: AR‑примерки, персонализированные изображения ( цвет, стиль, окружение) и даже подбор по лицу для fashion/beauty.

Пример для маркетплейса/интернет‑магазина:

Запускаешь AI‑модуль рекомендаций, который:

- динамически перестраивает карточку (чем допродать, какие аналоги дать),

- подбирает персональное предложение/скидку,

меняет порядок категорий и баннеров под пользователя.