В статье рассмотрен подход к диджитализации маркетинговых кампаний. Образец, взятый из распределенной базы данных дистрибьютора, содержит большие обновляющиеся данные о маркетинговых кампаниях, проведенных в течение последнего года. Для образца данных проведены семантический и статистический анализы, а также визуализация полученных результатов. В результате семантического анализа категориальной информации создано облако наиболее часто встречающихся тегов. Статистический анализ позволил выделить отдел и отдельных торговых представителей, информация по которым нуждается в уточнении из-за большого количества выбросов по разным признакам. Визуализация данных проведена по категориальным и количественным признакам и выявила факты наложения рабочего времени на выходные дни, наиболее активные сезон и месяцы, а также критерии эффективности торговых представителей. The article considers an approach to digitalization of marketing campaign information carried out by sales representatives of the distributor of goods or services. A sample, taken from the distributed database, contains up-to-date big data on marketing campaigns conducted over the past year. For this data sample we provided semantic and statistical analyses, whose results were visualized. The semantic analysis of categorical information let as to create a cloud of the most common tags. Statistical analysis has made it possible to identify the department and individual sales representatives, the information on which needs to be clarified because of the large number of outliers on different features. Data visualizing was carried out on categorical and quantitative features and revealed the facts of an overlay of working hours and weekends, the most active season and months, as well as the criteria for the effectiveness of sales representatives.