Маркетингова аналітика 2026: Як Power BI Desktop змінює правила гри та зарплати фахівців
Як аналізувати ситуацію в маркетингу за допомогою Power BI Desktop
Ви коли-небудь відчували, що тонете в таблицях Excel і Google таблицях? У вас відкрито десять вкладок: тут експорт з Meta Ads, там дані з Google Analytics 4, окремо CRM, а ще той файл, що надіслав відділ продажів. Ви намагаєтесь звести все це в один звіт, формули ламаються, Excel зависає, а керівник чекає на цифри на ще вчора. Та й ви, не факт, що вже розумієте, що коїться в вашому рідному маркетингу.
Якщо це про вас, то маю дві новини. Погана: у 2026 році працювати так більше не можна - обсяги даних стали критичними. Хороша: існує інструмент, який перетворює цей хаос на систему. Це Power BI Desktop.
У цій статті ми розберемо, чому маркетинговий аналіз перейшов на новий рівень, скільки бізнес готовий платити за ці навички сьогодні, і як саме перформанс маркетологу почати працювати з професійною візуалізацією даних.
1. Чому Excel більше не справляється (і це нормально)
Ще у 2020-х роках Excel був королем аналітики. Але маркетинг змінився.
Сьогодні шлях клієнта (Customer Journey) — це заплутаний лабіринт. Людина бачить рекламу в Instagram, гуглить відгуки з телефону, дивиться огляд на YouTube, а купує через тиждень з ноутбука, перейшовши за посиланням у Viber.
Звичайні таблиці не можуть ефективно склеїти ці дані.
Що таке Power BI Desktop?
Power BI Desktop - це безкоштовна програма від Microsoft, яка дозволяє підключатися до сотень джерел даних (від Facebook до баз SQL), очищати їх, моделювати зв’язки та створювати інтерактивні дашборди. Це не просто красиві графіки, це інструмент бізнес-аналітики (BI — Business Intelligence). Хоча й красиві графіки тут теж можна будувати.
Головна відмінність від Excel: Power BI не боїться мільйонів рядків і дозволяє аналізувати дані в динаміці, оновлюючи звіт одним натисканням кнопки.
2. Зміни ринку праці 2025 vs 2026
Давайте говорити мовою цифр, яку я так люблю. Особливо коли після цих цифр стоять фінансові знаки.
Я проаналізував вимоги роботодавців на українському та міжнародному ринках (Djinni, Dou, LinkedIn, Work.ua, та кілька телеграм каналів) за останні півтора роки. Тенденція очевидна: вміння працювати з даними коштують дорого. Але давайте конкретніше.
Еволюція вимог:
2025 рік: Знання Power BI/Tableau вказувалося в розділі "Буде плюсом". Це була конкурентна перевага, яка виділяла кандидата серед інших.
2026 рік: Знання BI-систем в розділ "Обов'язкові вимоги" (Hard Skills) почали зявлятись на 20% частіше для позицій рівня Middle+ та Senior. Осбливо коли ми говоримо про грос маркетологів.
Статистика зарплат (Медіана, Україна/Віддалено)
Бізнес готовий переплачувати за спеціаліста, який не просто "ллє трафік", а бачить фінансову ефективність.
PPC Specialist:
1 000 - 1 200$ - Зарплата на вакансіях де не згадується Power BI
1 400 - 2 000$ - Зарплата на вакансіях де Power BI записаний як вимога
Marketing Analyst:
1 300 - 1 800$ - Зарплата на вакансіях де не згадується Power BI
2 500 - 3 000$ - Зарплата на вакансіях де Power BI записаний як вимога
Head of Digital
1 500 - 2 000$ - Зарплата на вакансіях де не згадується Power BI
2 800$+ - Зарплата на вакансіях де Power BI записаний як вимога
Чому бізнес платить більше?
Тому що маркетолог із Power BI економить компанії десятки тисяч доларів. Він бачить, де зливається бюджет, не раз на місяць у звіті, який ще й важко зрозуміти, а в майже реальному часі. Він не витрачає 20 годин на тиждень на копіпаст даних у таблички, а займається стратегією.
3. Як Power BI покращує роботу Performance-маркетолога
Перформанс-маркетинг - це про результат тут і зараз. ROI, ROAS, CPA. Як Power BI Desktop допомагає покращити ці показники?
А. Наскрізна аналітика (End-to-End Analytics)
У кабінеті Meta ви бачите 50 продажів. У GA4 — 35. У CRM — 42. Кому вірити?
Power BI дозволяє завантажити дані з усіх цих джерел і співставити їх. Ви можете побачити реальну вартість залучення клієнта (CAC), враховуючи не тільки витрати на клік, а й зарплату менеджера, податки та повернення товару (дані з CRM/ERP).
Б. Боротьба з "Семплінгом"
Google Analytics 4 часто ріже дані (семплінг), якщо їх занадто багато, показуючи вам лише приблизну картину. Power BI дозволяє вивантажувати сирі дані та аналізувати 100% трафіку без викривлень.
В. Когортний аналіз та LTV
У Excel зробити якісний когортний аналіз (як поводяться клієнти, що прийшли у січні, через пів року) - це пекло з формулами.
У Power BI це робиться за допомогою DAX досить швидко. Ви починаєте розуміти, що клієнти з TikTok, хоч і дешеві на вході, мають LTV (Life Time Value) у 3 рази нижче, ніж клієнти з SEO. Це фундаментально змінює стратегію розподілу бюджету.
4. Практичний гайд: Як аналізувати ситуацію в Power BI Desktop
Уявімо, що ви встановили програму. З чого почати аналіз? Перше, щоб я б порекомендував, це пройти, хоча б міні курс по Power BI. Можна мій, він на udemy, тож досить дешевий. Можна і чужий. Головне хоча б базу глянути. Але і без цього дам вам покроковий алгоритм роботи для маркетолога.
Крок 1: Підготовка даних
Це етап, на якому відбувається магія очищення.
Вбудований інструмент Power Query (якщо ви глибоко працюєте з Excel то ви з ним знайомі) дозволяє:
Завантажити дані: Натискаємо "Отримати дані". Вибираємо конектори (наприклад, Google Analytics, Excel файл з планом продажів, CSV вигрузку з Facebook Ads).
Очистити: Видалити порожні рядки, виправити помилки в назвах кампаній (наприклад, об'єднати "BlackFriday" та "black_friday"), змінити формат дати.
Автоматизувати: Ви робите це один раз. Наступного разу, коли ви завантажите новий файл, Power Query повторить всі кроки автоматично.
Крок 2: Моделювання даних
Це серце Power BI. Ви не просто дивитесь на одну таблицю. Ви будуєте Зіркову схему.
У вас є таблиця фактів (наприклад, Транзакції).
І є довідники (таблиця Календар, таблиця Товари, таблиця Рекламні канали).
Ви з'єднуєте їх зв'язками. Це дозволяє фільтрувати весь звіт за датою або категорією товару одним кліком.
Крок 3: DAX
Не лякайтеся. DAX (Data Analysis Expressions) схожий на формули Excel, але потужніший. Хоча я спершу теж лякався.
Замість того, щоб рахувати суму в кожній клітинці, ви створюєте формулу один раз.
Приклад: ROAS = DIVIDE([Total Revenue], [Total Ad Spend], 0)
Тепер ви можете кинути цю міру на графік, і вона автоматично порахує ROAS для кожного каналу, місяця чи окремого креативу.
Крок 4: Візуалізація та пошук інсайтів
Аналіз — це не просто дивитися на цифри. Це ставити питання даним. Тому перетворюємо всі ці дані на красиві графіки, таблички та діаграми. Тобто створюємо зручні дашборди.
Матриця: Ідеально для порівняння плану/факту. Використовуйте умовне форматування (червоний/зелений колір), щоб миттєво бачити просідання.
Водоспад: Показує, як формувався прибуток. Скільки прийшло від нових клієнтів, скільки від старих, скільки втратили на поверненнях.
Дерево декомпозиції: ШІ-візуал. Ви клікаєте на Низькі продажі, і система сама показує, який фактор (місто, менеджер, канал) найбільше вплинув на падіння.
5. Майбутнє аналітики: Чому почати треба зараз?
У 2026 році в Power BI активно інтегрується Copilot (штучний інтелект). Ви можете просто написати: "Покажи мені динаміку CPA за останні 3 місяці і поясни причини зростання". І програма згенерує графік і текстове пояснення.
Але щоб користуватися цим, потрібно розуміти основи: як будуються дані, що таке чистота даних і як працює логіка бізнесу. Штучний інтелект не замінить аналітика, він стане його екзоскелетом. А ось аналітик з ШІ точно замінить того, хто досі копіює дані в Excel вручну.
Висновок
Аналіз ситуації в маркетингу за допомогою Power BI Desktop — це перехід від інтуїтивного "мені здається" до фактологічного "дані показують". Це інструмент, який дозволяє:
Об'єднувати дані з усіх джерел в одному вікні.
Економити десятки годин рутинної роботи.
Знаходити приховані інсайти та точки росту.
Збільшити свою вартість на ринку праці на 40-80%.
Час простих таблиць минув. Настав час глибокої аналітики.
Готові опанувати головну навичку маркетолога 2026 року?
Ви можете витратити місяці, намагаючись самостійно розібратися з конекторами, помилками в Power Query та логікою DAX. А можете пройти цей шлях за лічені дні під керівництвом практика.
Я розробив структурований курс, який перетворить вас з користувача Excel на впевненого аналітика Power BI. Ми розберемо реальні маркетингові кейси, побудуємо ваші перші професійні дашборди та навчимося "бачити" гроші в даних.
Інвестуйте у свою кар'єру та перейдіть у вищу лігу маркетингу. Реєструйтеся на мій курс Power BI з нуля на Udemy: Отримати доступ до курсу та розпочати навчання
