01.07.2026
Искусственный интеллект стремительно меняет рынок маркетинговых исследований, превращая процессы, которые раньше занимали недели, в задачи, решаемые за считанные часы или даже минуты.
Однако вместе с новыми возможностями возникает и главный вопрос: способны ли технологии заменить исследовательскую экспертизу или их задача — лишь усилить человека? Об этом мы поговорили с соосновательницей стартапа gro.now Таней Плотниковой.
В интервью она рассказала, почему классическая модель исследований больше не успевает за скоростью бизнеса, как ИИ помогает находить инсайты в режиме реального времени, почему будущее — за постоянной аналитикой, а не разовыми отчетами, и с какими амбициями казахстанский проект готовится выходить на рынки США и Европы.
— Как появилась идея создать gro.now? Что стало триггером? Изначально проект назывался pwron.ai. Почему вы решили провести ребрендинг и что стоит за названием gro.now?
— Идея родилась из опыта — около 20 лет я работала в крупных международных компаниях, преимущественно телекоммуникационных, где абсолютной нормой было постоянно углублять знания о клиенте — проводить исследования и изучать данные об абонентах в самых разных аналитических проекциях. Однако, каждый раз мы сталкивались с гэпом — решение нужно принять сегодня к обеду, а исследование провести можно будет в следующем квартале. И я сейчас не о плохом планировании — рынок динамичный, он меняется постоянно. Исследования не успевали за темпами развития инноваций, изменением поведенческих паттернов.
Поэтому рождение проекта стало результатом накопленной профессиональной “боли”. Но к технологическому решению мы пришли не сразу — около года занимались консалтинговыми и исследовательскими проектами, но даже самая быстрая команда не решала проблему несоответствия темпов. Поэтому приняли стратегическое решение идти в технологии, изучили аналоги, нашли талантливых разработчиков и стали прототипировать. Первоначально проект назывался pwron.ai, что должно было означать “включи силу ИИ”, так как pwron было сокращением от power on. Но оказалось, что никто не способен прочитать это слово так, как задумывалось. Мы были “креветками” (prawn), “пвроном”, доходило до не очень приличных вариантов прочтения. Долго обсуждали внутри варианты изменения названия, и gro.now оказалось самым удачным, потому что понимание клиентов — это база для роста, и “gro” не вызывает сомнений в своей ассоциативности с grow.
— В чем заключается главное отличие gro.now от классических исследовательских агентств (таких, как Alvin Market) и от более диджитальных (Tiburon Research и ОнИн).
— В цифровом мире повторяемые операции автоматизируются. Бухучёт, логистика, маркетинг. ИИ сильно расширил этот спектр — теперь автоматизируется уже и аналитика, и синтез данных, и интерпретация.
Это меняет роль исследовательского рынка в целом. Думаю, традиционные агентства будут работать еще долго, но их роль немного скорректируется — останутся сложные кастомные кейсы, глубинные интервью, стратегические исследования, где нужен человек с экспертизой. Рынок экспертизы будет постепенно сжиматься, отдавая часть технологиям.
Но есть огромный пласт задач, который бизнес решает регулярно — отслеживать удовлетворённость клиентов, мониторить восприятие бренда, понимать, как меняется поведение аудитории, проводить регулярные замеры. Это повторяемые процессы. Они точно должны ускориться и автоматизироваться. На этом поле работает gro.now, обеспечивая данными компании в режиме online.
И для Центральной Азии это особенно актуально — рынок здесь быстро меняется, а нормальной инфраструктуры для таких данных исторически не было. Мы её и строим.
— Ваша платформа объединяет исследования, репутационную аналитику и обратную связь клиентов. Почему вы решили развивать именно экосистемный подход, а не отдельный аналитический продукт?
— Это еще одно наше отличие — мы помогаем проводить исследования от идеи и сбора гипотез, до презентации на одной платформе. Анкета формируется за 30 секунд, настройка выборки занимает еще минут 5, дальше 1-2 дня вы собираете результаты, а затем получаете готовый предварительный отчет в нескольких форматах. Мы увеличили response rate с помощью набора функций, научились мотивировать респондентов доходить до конца и быть честнее в своих ответах. Звучит смешно? Возможно, но мы базируемся на науке — игровые механики и голосовые ответы снижают когнитивную нагрузку и социальную желательность: люди меньше отвечают «как надо» и больше как есть на самом деле.
Поэтому агентства становятся еще одним сегментом в нашем клиентском портфеле. Когда платформой управляет исследователь высочайшего класса, ценность результата будет еще выше — агентство сможет предоставить готовый отчет клиенту в разы быстрее и ощутимо дешевле.
— Сегодня многие бренды буквально тонут в данных. Как ваш стартап gro.now помогает отделять действительно важные сигналы от информационного шума?
— Данных сегодня действительно слишком много, и главная проблема бизнеса уже не в их сборе, а в правильной интерпретации.
Например, недостаточно увидеть, что конкурент запустил новую акцию или рекламную кампанию. Важно понять, какой отклик она получила: насколько выросла вовлечённость, как отреагировали клиенты, вызвало ли это позитивный или негативный резонанс. Поэтому все действия конкурентов в нашей системе сопровождаются метриками эффективности и уровнем вовлечённости (ER).
Кроме того, gro.now понимает, какие именно продукты и бренды конкурируют между собой. Это позволяет не просто фиксировать события, а делать выводы: какие изменения действительно важны для конкретной отрасли, какие тренды набирают силу, а какие уже теряют актуальность.
Мы убеждены, что если клиент будет получать только поток необработанных уведомлений и «пустых сигналов», он очень быстро разочаруется в аналитике. Поэтому наша задача — не показывать больше данных, а помогать бизнесу видеть то, что действительно требует внимания и может повлиять на принятие решений
— Какие инсайты чаще всего удивляют клиентов после начала работы с gro.now? Есть ли примеры, когда данные полностью меняли представление компании о своей аудитории?
— Здесь сложно отвечать подробно, сохраняя анонимность клиентов, но именно для этого исследования и создаются — чтобы находить инсайты, которые компания сама может не видеть.
Например, исследование «Гордость Казахстана» помогло заказчику понять истинные причины лояльности людей к определённым брендам. На основе полученных данных компания установила для себя новую метрику — сколько людей считают её лидером в этом рейтинге. Сейчас это один из важных KPI.
Недавнее исследование для IT-компании, основанное только на отзывах из Threads, показало важную проблему: существует заметный разрыв между тем, как продукт воспринимают руководители, и тем, как его видят пользователи. Руководители ценят решение за гибкость, тогда как пользователи часто воспринимают эту гибкость как сложность настройки и неудобство в использовании.
Ещё один пример — исследование исламского финансирования. Оно выявило не только отношение к конкретным продуктам, но и более широкую проблему: недоверие людей к банковским продуктам в целом.
Таких кейсов много. Мы как раз для этого и нужны — чтобы находить такие инсайты и помогать компаниям видеть то, что скрыто за обычными данными.
— Насколько сильно ИИ изменил рынок маркетинговых исследований? Какие этапы исследовательского процесса сегодня чаще всего автоматизируются с помощью ИИ, а где роль человека остается критически важной?
— ИИ еще не изменил, он только начал менять 🙂 Вместо ad hoc аналитики — постоянный мониторинг и автоматизированные инсайты. Вместо ручного программирования анкеты — почти мгновенная генерация. Вместо многочасовой аналитики и формирования отчетов — AI-summary и адаптивные выгрузки в нужных форматах. Также в прошлое уходит “человеческий” перевод и объединение языковых версий.
Что осталось — человек, который разбирается со сложными, запутанными задачами. Когда ничего не понятно, опытный исследователь правильно сформулирует вопросы и создаст структуры. Он предложит методологию и найдет “ключик” к клиентским инсайтам.
— Как меняются требования клиентов к маркетинговой аналитике? Что сегодня бизнес ждет от исследований помимо традиционных отчетов и цифр?
— Сейчас уже мало описать проблему, нужно предложить решение. Но и это уже базовый уровень.
Более продвинутый — это просчитать вероятные сценарии и предложить действия.
Именно комплексный подход, а не периодические “срезы” позволяет накапливать историю, исследовать клиентские и рыночные паттерны, и строить тренды.
— Какие тренды сегодня определяют развитие рынка маркетинговых исследований в Казахстане и Центральной Азии? И насколько локальный рынок отличается от глобального с точки зрения внедрения ИИ и современных исследовательских инструментов?
— Глобальный рынок, конечно, крайне неоднородный. Есть регионы, которые только начинают свой путь к автоматизированным инсайтам и быстрым исследованиям, а есть и страны с очень высоким проникновением аналитических инструментов — до 95% в индустрию исследований. Однако, это не значит, что ниша занята. Это не так, поскольку внутри 95% есть сегменты с разной степенью интеграции и автоматизации — кто-то использует платформы для разовых задач, передает данные из одного инструмента в другой, платит пользовательские, а не корпоративные подписки — все это полумеры, как если бы вы извлекали постиранное белье из стиральной машины, не используя отжим и сушку. Вроде, легче, чем стирать руками, но все еще есть куда расти в эффективности.
Что касается нашего домашнего региона — Казахстана и Центральной Азии, то я бы выделила 3 ключевых тренда:
Первый — переход от разовых исследований к постоянному мониторингу. Бизнесу важно видеть динамику: как меняется восприятие клиентов, что делают конкуренты и где появляются новые риски или возможности.
Второй — рост значения открытых данных. Отзывы, соцсети, сайты и рекламная активность становятся частью анализа. Но ключевое — не сбор, а правильная интерпретация и понимание контекста.
Третий — внедрение ИИ. Он ускоряет обработку данных и поиск инсайтов, но требует сильной методологии: важно не только анализировать, но и правильно задавать вопросы.
В сравнении с глобальным рынком, интерес к ИИ у нас высокий, но процессы и инфраструктура пока развиваются. Компании постепенно переходят от статичных отчётов к дашбордам и регулярной аналитике.
В ближайшие годы рынок будет двигаться к постоянной аналитике: меньше отчётов, больше быстрых инсайтов и связи с реальными решениями.
— В чем принципиальное отличие подхода real-time аналитики, которую вы развиваете, от традиционных маркетинговых исследований — и как это меняет скорость принятия решений в компаниях?
— Мы пропагандируем комплексный подход: real-time инсайты + квантификация при помощи опросов, такой подход дает полную, а главное — актуальную картину
— Каким вы видите развитие gro.now в ближайшие годы?
— Стратегически мы видим gro.now как category-defining компанию в сегменте customer intelligence — то есть рыночный стандарт в понимании рынка.
Также мы готовимся к экспансии на большие рынки — США и Европы, где, до сих пор, остается структурная асимметрия и незакрытые потребности.
— Как продвигается ваш бизнес в РК?
— Нам казалось логичным — начать с “домашнего” региона — Казахстана, в котором я (и большая часть моей команды) выросла — как физически, так и профессионально. В B2B, особенно в сегменте крупного бизнеса, репутация и личные контакты — самый лучший катализатор продаж. Благодаря этому, первых клиентов мы получили еще до того, как появился продукт. Фактически, мы продавали концепцию и тут же ее реализовывали. Как полагается в мире стартапов, часть работы на первых порах, делалась руками, и только потом техническая команда автоматизировала успешные сценарии.
— Что сегодня вдохновляет вас больше всего: технологии, возможность создавать новые продукты или решение реальных проблем клиентов?
— Нами движет миссия — помогать выстраивать дата-дривен-культуру в компаниях любого масштаба. Для крупного бизнеса будет ценным ускорение в принятии решений, для МСБ — демократизация аналитики и исследований, доступность цены.
— Если бы вы могли дать один совет себе в начале пути, когда только запускали первый стартап, каким бы он был?
— А можно два? 🙂 Я бы сказала: Таня, будь готова к тому, что непредвиденных расходов будет раз в 5 больше. Второй: изучай и тестируй большие рынки, на маленьких усилия не окупятся.
Саида Сулеева
фото из личного архива Тани Плотниковой
