MarTech в 2026 году: что нужно знать владельцу бизнеса о новых технологиях в маркетинге, чтобы не отстать от рынка

Кирилл Степаненко

Основатель сервиса МаркетологТЕХ

ИИ все глубже интегрируется в операционный контур бизнеса

Масштаб изменений подтверждают и отраслевые данные. Глобальный рынок martech и salestech уже оценивается в $859 млрд, а число решений в martech-экосистеме выросло примерно с 11 тыс. в 2023 году до более 15 тыс. в 2025-м. Это показывает, что ИИ перестает быть точечной инновацией и становится частью базовой маркетинговой инфраструктуры бизнеса.

А по данным последнего отчета «Martech for 2025», подготовленного Скоттом Бринкером и Франсом Римерсмой, за последние 13 лет количество MarTech-решений выросло более чем в 90 раз — со 150 продуктов в 2011 году до 14 тыс.

Источник данных: Chiefmartec and MartechTribe

Сегодня ключевым конкурентным преимуществом компаний становится не просто наличие ИИ‑технологий, а способность встроить их в бизнес-процессы и масштабировать внутри организации. Разберем, как именно ИИ трансформирует маркетинг.

Автоматизация рутины и супер-таргетинг

ИИ-решения берут на себя рутинные операции, освобождая время специалистов для стратегических задач. Этот тренд отчетливо прослеживается в российских рекламных платформах, большая часть которых уже предлагает инструменты для узкого сегментирования аудитории и максимально точного таргетинга:

• «билайн.ПРОдвижение» — готовые модели таргетинга для разных сфер бизнеса, в основе которых эффективное сочетание интересов, поведения и других параметров аудитории. Платформа автоматически предложит наилучшее сочетание параметров таргетинга.
• «МегаФон Таргет» — геосегментация с точностью до 60 метров. Можно задать вход в геозону как условие отправки сообщений — если потенциальный клиент оказался в заданной локации, он сразу получит рекламное предложение.
• «МТС Маркетолог» позволяет настраивать таргетинг по сотням параметров: геолокация, доход, активность в приложениях и многое другое. Более 250 готовых сегментов для Telegram — по темам каналов и интересам аудитории.
• «СберТаргет» предоставляет персонализированную сегментацию с запуском рекламы на аудиторию, склонную к покупке. Платформа автоматически анализирует обезличенные данные о покупательском поведении и формирует релевантные аудитории.

Российский рынок уже готов делегировать ИИ не только рутинные, но и прикладные маркетинговые задачи. Аналитика, отчетность и таргетирование — главные направления.

Источник данных: АЦ РИР, «Рынок AdTech в России 2025. III волна»

Генерация контента как стандартная функция рекламных кабинетов

Создание баннеров, текстов и визуалов силами ИИ перестало быть инновацией. Генеративные модели активно применяются для создания продающего контента, например, в следующих сервисах:

• Яндекс Директ. Нейрообъявления автоматически генерируются на основе контента рекламируемой страницы. AI-редактор адаптирует исходные креативы под рекламные форматы без помощи дизайнера. Также есть AI-подсказки по интересам и привычкам аудитории.
• VK Реклама. Автоматическое создание текстов объявлений и генерация изображений. ИИ-редактор рекламных текстов проверяет написанный пользователем рекламный текст на грамматику и соответствие правилам модерации.
• Wildberries. Нейросеть создает SEO-оптимизированные тексты для карточек на основе заданных параметров. ИИ предлагает варианты оформления карточки. Также нейросеть может составить текст ответа, опираясь на описание товара, текст конкретного отзыва и стиль предыдущих ответов продавца.

ИИ‑агенты «под ключ»

На рынке активно развиваются платформы, объединяющие несколько ИИ‑агентов для решения конкретных бизнес‑задач — от анализа аудитории и разработки маркетинговой стратегии до автоматического создания посадочных страниц. Это самая новая категория инструментов, которые помогают определять:

• какой бюджет оптимален для продвижения;
• какие каналы стоит масштабировать;
• где компания проигрывает конкурентам;
• какие маркетинговые гипотезы стоит проверить.

Например, в «СберТаргет» ИИ‑бот генерирует полноценные стратегии продвижения, аналогичные инструменты есть в «МТС Маркетологе», «билайн.ПРОдвижении», «МегаФон Таргете». Существуют и другие сервисы, позволяющие подбирать целевую аудиторию, генерировать тексты и креативы и проверять объявления на соответствие законодательству.

В этой модели маркетинг превращается в систему, где алгоритмы помогают анализировать данные и генерировать идеи, а человек принимает стратегические решения и отвечает за развитие бизнеса.

От CRM к CDP и DIP: данные становятся архитектурным ядром

Современный маркетинг все меньше опирается на интуицию и все больше — на данные. Бизнесу нужно выстраивать единую систему сбора, анализа и использования информации о клиентах. Разберем, как эволюционируют инструменты работы с данными и какие возможности они открывают.

Зачем нужен единый профиль клиента

Традиционные CRM-системы уже не справляются с растущим объемом разнородных данных. На смену им приходят CDP-платформы (Customer Data Platform), которые собирают всю информацию о клиенте в одном месте — из онлайн- и офлайн-источников, соцсетей, истории покупок, поведения на сайте и т. д.

В результате у компании появляется целостный профиль клиента: не только контактные данные и покупки, но и интересы, предпочтения, реакции на коммуникации, поведение на всех этапах пути — от первого знакомства до регулярных заказов.

Источниками данных для CDP-платформы могут быть:

• транзакционные системы (история покупок из CRM или ERP);
• поведенческие сведения (активность на сайте, в мобильном приложении, просмотры страниц, клики, добавление в корзину);
• демографическая информация (имя, возраст, местоположение и другие личные атрибуты);
• офлайн-источники (данные программ лояльности, колл-центров).

По результатам исследования «СберМаркетинга», 55% MarTech‑сервисов уже предлагают глубокую интеграцию с CRM, системами управления предприятием (ERP) и внешними платформами управления данными (DMP). Это создает единый контур для работы и позволяет:

• связывать онлайн- и офлайн-данные;
• формировать целостный портрет клиента;
• запускать персонализированные кампании на основе полной картины поведения.

Примеры CDP-платформ:

• Magnit Omni — бизнес-группа «Магнита» создает единый омниканальный опыт для клиентов (онлайн + офлайн). Magnit Omni объединяет CRM с данными программы лояльности и мобильного приложения, предоставляя ABC‑анализ (метод классификации ресурсов по степени их важности для бизнеса), оценку промоакций и анализ лояльных покупателей.
• WB API — программный интерфейс Wildberries, который связывает маркетплейс с ERP‑системами и сторонними маркетинговыми сервисами, обеспечивая сквозную аналитику.
• VK Реклама — единая платформа для продвижения бизнеса на проектах VK и в Рекламной сети. Позволяет атрибутировать офлайн‑события к показам рекламы, создавая полную цепочку взаимодействия.

Getblogger (входит в МТС AdTech) — онлайн-платформа для прямого взаимодействия брендов и блогеров. Подбирает блогеров на основе CRM‑данных и информации от телеком‑оператора МТС, повышая точность партнерских кампаний.

Рост DIP‑платформ: безопасный обмен данными между экосистемами

Эксперты «СберМаркетинга» прогнозируют бум DIP‑платформ (Data Intelligence Platforms) — независимых пространств для безопасного обмена данными между разными экосистемами.

DIP‑платформы сочетают функционал CDP и DMP (Data Management Platform), дополняя его инструментами:

1. Data Lake — репозиторий, который позволяет извлекать полезную бизнес-аналитику из неструктурированных данных.
2. Data Clean Room — пространство для безопасного обмена между различными компаниями любыми видами данных и проведения расширенной аналитики.

Это следующий шаг после CDP, который позволит обогащать данные о клиентах без нарушения приватности, получать доступ к внешним источникам информации (например, к обезличенным данным других компаний), строить более точные модели прогнозирования и сегментации.

Эра low‑code/no‑code: маркетологи становятся разработчиками

Маркетинг 2026 года — это не только про креатив и стратегии, но и про технологическую самостоятельность. Для запуска сложной маркетинговой кампании, создания сайта, рассылки или чат-бота больше не нужна большая команда разработчиков. Маркетологи берут эти инструменты в свои руки.

Демократизация технологий

No‑code и low‑code решения позволяют быстро разрабатывать полноценные программы и сервисы без необходимости писать код с нуля. Основа такого подхода — использование шаблонных элементов платформы, которые пользователь комбинирует между собой, как детали конструктора.

Ключевое различие между двумя типами платформ:

• No‑code решения полностью исключают работу с кодом. Интерфейс построен так, что все действия выполняются визуально: перетаскиванием элементов, настройкой параметров в меню и выбором готовых решений из библиотеки.
• Low‑code системы дают больше гибкости. Наряду с готовыми шаблонами и визуальными инструментами они предоставляют возможность дорабатывать функционал через написание кода.

Среди no‑code и low‑code сервисов:

• Конструкторы сайтов и лендингов (Tilda, Webflow или Wix). Современные платформы позволяют создавать динамические интерфейсы без знания HTML/CSS.
• Платформы для чат‑ботов и автоматизации коммуникаций (ManyChat, Botmother и др.). Можно создавать чат-боты для поддержки клиентов или проведения опросов, автоматизировать ответы на частые вопросы.
• Редакторы email‑рассылок (Sendsay, Unisender и др.). Можно выбрать готовые шаблоны для писем или создать свой в блочном редакторе, автоматизировать рассылку цепочек писем.

По оценке Б1, рынок ПО для low-code/no-code автоматизации процессов может вырасти с 3,2 млрд руб. в 2022 году до 19,4 млрд руб. к 2032-му. Драйверами роста становятся демократизация ИТ, гиперавтоматизация и появление новых сценариев использования RPA в связке с AI.

Источник данных: Б1, «Рынок программного обеспечения и ИТ-услуг в России 2025»

Prompt engineering — новое конкурентное преимущество

Prompt engineering — методика составления точных, структурированных запросов к языковым и визуальным моделям (ChatGPT, Midjourney, YandexGPT, DeepSeek, ГигаЧат и т.  д.), которая позволяет:

• получать контент нужного стиля и тона;
• автоматизировать рутинные задачи;
• генерировать идеи и креативы;
• анализировать данные;
• создавать персонализированные коммуникации.

Это базовый и принципиально важный навык любого специалиста, который помогает эффективнее взаимодействовать с ИИ‑агентами. Prompt еngineering в ближайшие годы станет одним из ключевых конкурентных преимуществ.

Рынок консолидируется: почему нас ждут коллаборации и слияния

Следующие 10 лет станут эпохой стратегических партнерств и слияний. Причина проста — ни одна компания уже не может в одиночку обеспечить полный цикл работы с данными: у одних есть уникальные массивы информации, у других — передовые технологии их обработки. Союзы таких игроков будут формировать новые рыночные преимущества.

На российском рынке этот тренд уже очевиден: достаточно вспомнить сделку «Ростелекома» с «Манго Телеком» в 2024 году, в результате которой в состав группы вошел Calltouch с выручкой 1,67 млрд руб. Это пример того, как телеком-гиганты поглощают нишевых игроков, чтобы замкнуть data-контур.

***

В 2026 году успех будет зависеть от способности интегрировать технологии в бизнес-процессы и умения работать с данными как с ключевым активом. Рынок меняется стремительно, поэтому уже сегодня нужно выбирать платформы со сквозной аналитикой, тестировать no-code инструменты для автоматизации и обучать команду основам Prompt engineering. Эти шаги станут фундаментом для будущего роста.