Дослідження StackAdapt: 42% маркетологів втрачають понад п'яту частину бюджету через розрізненість систем

Що з'ясувалося у дослідженні ринку programmatic-реклами

Компанія StackAdapt опублікувала звіт The State of Programmatic Advertising 2027, підготовлений на основі опитування 885 маркетологів керівного рівня з 13 країн та річних знеособлених даних власної платформи. Головний висновок полягає в тому, що 42% респондентів втрачають понад 20% свого бюджету на автоматизовану закупівлю реклами через розрізнені інструменти та фрагментацію даних.

Хоча 83% опитаних заявили, що за останні два-три роки розширили список рекламних каналів, лише 10% зазначили, що майже завжди запускають справді омніканальні кампанії (узгоджено планують, реалізують і вимірюють канали в межах єдиної стратегії). Ще 41% респондентів додали нові платформи, але досі не координують між ними розміщення послідовно.

Група респондентів із найкращими показниками (ті, хто повідомив про суттєве річне зростання) помітно відрізняється від решти:

• 45% лідерів розширили спліт до трьох і більше каналів проти 21% серед інших;
• 58% об'єднують клієнтські дані між системами проти 44%;
• 69% упевнені у власних вимірюваннях проти 52%;
• 31% заявляють про втрати бюджету через розрізненість проти 43% у решти;
• 75% бачать користь від AI для координації каналів проти 66%.

Найбільший розрив зафіксовано в аналітиці: лише 7% маркетологів мають повністю уніфіковану систему вимірювання. Водночас 42% використовують кілька підходів ізольовано, а 40% намагаються зіставляти різні метрики. Найпопулярнішим методом залишається атрибуція всередині рекламних систем (57%), яка водночас найчастіше створює конфлікти між показниками.

Кого стосуються ці дані

Опитування охопило фахівців від рівня менеджерів до топменеджменту у брендах та агенціях зі штатом від 100 співробітників у Північній Америці (360 осіб), регіоні EMEA (300 осіб) та APAC (225 осіб). Результати безпосередньо стосуються:

• Медіабайєрів та programmatic-спеціалістів, які керують кампаніями на декількох платформах одночасно;
• Маркетингових агентств — згідно зі звітом, 83% агенцій зазначили, що їхні клієнти надають перевагу короткостроковому performance перед розвитком бренду, хоча 61% вважає баланс обох підходів головним рушієм довгострокового зростання;
• Керівників маркетингу з середніми та великими бюджетами: очікування зростання бюджетів зменшилися з 75% у попередньому звіті до 63% у поточному.

Що це означає на практиці та як діяти

Проблема більшості рекламодавців полягає не в пошуку нових платформ для розміщення, а в синхронізації вже задіяних систем. Згідно з дослідженням, підключення наскрізної аналітики пов'язане з меншими втратами бюджету: серед тих, хто використовує міжплатформну атрибуцію (cross-channel attribution), про втрату понад 20% бюджету заявляють 36%, тоді як серед тих, хто її не використовує — 45%.

Практичні кроки для команд:

• Не додавати нові канали без інтеграції: розширення списку майданчиків без єдиного центру збору даних посилює втрату бюджету;
• Зіставляти різні підходи до вимірювання: оскільки звіт показує різницю у висновках атрибуції рекламних кабінетів, варто комбінувати тестування інкрементальності (incrementality testing), моделювання маркетингового міксу (MMM) та щоденну атрибуцію як взаємодоповнюючі інструменти;
• Пов'язувати власні дані (first-party data) між інструментами: лише 15% респондентів вказали втрату сигналів чи конфіденційність серед головних перешкод для вимірювання, тоді як якість даних і суперечливі системи аналітики непокоять 48% і 37% фахівців відповідно.

Чого не розкрито в дослідженні

Звіт не наводить конкретних фінансових чи аудиторських показників бізнесу — статус топових виконавців базувався виключно на самооцінці респондентів про річне зростання. Також компанія не розкриває похибку вибірки, точну кількість клієнтів, чиї дані платформи були проаналізовані, та величину різниці у вартості за клік або залучення (CPC та CPA) між користувачами крос-канальної атрибуції та іншими клієнтами. StackAdapt продає власний інструмент міжплатформної атрибуції, тому цей зв'язок є статистичною кореляцією, а не підтвердженим причинно-наслідковим наслідком.