Сегменты-исключения: наблюдение за настройкой триггеров
За последние месяц-полтора в нескольких проектах, где используют Customer.io под retention (удержание) клиентов, повторяется один и тот же сценарий. Команды запускают триггерные кампании — брошенная корзина, повторная покупка, реактивация — и не добавляют сегменты-исключения. В результате клиент попадает сразу в два параллельных потока: "Вернитесь, у вас остался товар" и "Давно не были, вот вам скидка". Письма приходят с разницей в несколько часов или даже одновременно.
Обычно это происходит, когда сценарии собирают по разным признакам (событие корзины и отсутствие покупки за N дней), но не перекрывают друг друга. В Customer.io можно настроить исключение по Membership (членству) в другом сценарии или по атрибуту. Но часто об этом забывают, потому что на старте кажется, что в
— @CustomerIOmanualRuPro
За последние месяц-полтора в нескольких проектах, где используют Customer.io под retention (удержание) клиентов, повторяется один и тот же сценарий. Команды запускают триггерные кампании — брошенная корзина, повторная покупка, реактивация — и не добавляют сегменты-исключения. В результате клиент попадает сразу в два параллельных потока: "Вернитесь, у вас остался товар" и "Давно не были, вот вам скидка". Письма приходят с разницей в несколько часов или даже одновременно.
Обычно это происходит, когда сценарии собирают по разным признакам (событие корзины и отсутствие покупки за N дней), но не перекрывают друг друга. В Customer.io можно настроить исключение по Membership (членству) в другом сценарии или по атрибуту. Но часто об этом забывают, потому что на старте кажется, что в
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Open AI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work
OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI выпустила ChatGPT-5.6 и ChatGPT Work: новая модель получила три версии и понятный прайс, а Work стал универсальным инструментом для кодинга, текстов, изображений и анализа данных. Вывод простой: экосистема ChatGPT усиливается, а фокус смещается на многофункциональные сценарии, где один продукт закрывает сразу несколько задач.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/open-ai-vypustila-chatgpt-5-6-i-chatgpt-work
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SpacexAI выпустила Grok 4.5
xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
xAI выпустила Grok 4.5 — новую версию флагманской нейросети, доступную в Cursor на всех тарифах и по API за $2 за миллион входных токенов. Бенчмарков пока нет, но модель в 4,2 раза экономнее по токенам на SWE Bench Pro и обучена на данных Cursor, что делает её сильным инструментом для разработки приложений.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/spacexai-vypustila-grok-4-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT ads внедрил функцию автосоздания креативов
OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI добавила в ChatGPT Ads автогенерацию креативов: вставляешь ссылку на сайт, ИИ анализирует лендинг и создаёт релевантный креатив. По ощущениям, такие материалы должны легко проходить модерацию, но пока неясно, насколько они поддаются правкам. Источник интересен ещё и тем, что вайт можно сгенерировать тут же через ChatGPT.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/chatgpt-ads-vnedril-funkciiu-avtosozdaniia-kreativov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Google search console теперь можно добавлять соцсети
Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google добавил в Search Console поддержку аккаунтов соцсетей: теперь можно отслеживать ключевые запросы, источники и географию переходов, показы и клики по ссылкам. Функция подключается там же, где и сайты, доступны четыре соцсети на выбор. Rollout постепенный — доступ получают не все сразу.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-google-search-console-teper-mozhno-dobavliat-socseti
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google стал помечать креативы, созданные ИИ
Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.
Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.
Что это значит для арбитражников и когда правила …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google объявил, что начнёт помечать рекламные креативы, созданные нейросетями. Причина — ИИ-баннеры и видео стали слишком похожи на настоящие.
Формат и заметность маркировки будут зависеть от законов конкретного региона: где-то предупреждение появится прямо на креативе, где-то — в его информации.
Что это значит для арбитражников и когда правила …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-stal-pomechat-kreativy-sozdannye-ii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Meta выпустила Muse Spark 1.1
Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.
Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.
Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta выпустила Muse Spark 1.1 почти одновременно с новой ChatGPT-5.6. Это мультимодальный агент, который сам дробит задачу на подзадачи и распределяет их между субагентами.
Стоимость тоже заметно ниже топовых западных моделей: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за миллион выходных.
Но главный вопрос — насколько она реально сильна на фоне к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/kompaniia-meta-vypustila-muse-spark-1-1
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему я перестал смотреть на open rate как на главный ориентир в lifecycle
За последние два года я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в CRM-командах: открытки, клики и даже CTR продолжают жить как «главные» метрики, хотя на практике они всё хуже объясняют, что происходит с выручкой. В 2026 году это особенно заметно: почтовые клиенты режут видимость, приватность ломает атрибуцию, а покупательский путь стал длиннее и менее линейным.
Моя позиция простая: **open rate — это уже не метрика результата, а метрика доступности сигнала**. Она может подсказать, что тема письма, домен и частота не убили доставляемость. Но если мы по ней судим об эффективности цепочки, мы начинаем оптимизировать не поведение клиента, а артефакты почтовых платформ.
Что я смотрю вместо этого в Customer.io:
— конверсию в следующий шаг после письма: визит в ключевой экран, активация функции, повторная покупка, ответ менеджеру;
— удержание на уровне когорты, а не одного сообщения;
— вклад сценария в revenue-метрики, пусть даже через приближения: holdout, инкрементальность, server-side события;
— скорость, с которой контакт доходит до «ценного действия» после триггера.
Однажды в B2B-сценарии мы сравнили две цепочки: у первой open rate был выше почти на 18%, у второй — ниже, но переходов к демо-запросу и активации в продукте было больше на 24%. Если бы мы смотрели только на открытия, выбрали бы худший вариант.
Именно поэтому я настаиваю: в lifecycle-маркетинге письмо — не цель, а транспорт. А в Customer.io ценность платформы не в том, чтобы «красиво отправить», а в том, чтобы собрать поведенческий контур вокруг выручки. Отсюда и главный вопрос к любому сценарию: не «сколько открыли?», а «что изменилось после контакта?»
— @CustomerIOmanualRuPro
За последние два года я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в CRM-командах: открытки, клики и даже CTR продолжают жить как «главные» метрики, хотя на практике они всё хуже объясняют, что происходит с выручкой. В 2026 году это особенно заметно: почтовые клиенты режут видимость, приватность ломает атрибуцию, а покупательский путь стал длиннее и менее линейным.
Моя позиция простая: **open rate — это уже не метрика результата, а метрика доступности сигнала**. Она может подсказать, что тема письма, домен и частота не убили доставляемость. Но если мы по ней судим об эффективности цепочки, мы начинаем оптимизировать не поведение клиента, а артефакты почтовых платформ.
Что я смотрю вместо этого в Customer.io:
— конверсию в следующий шаг после письма: визит в ключевой экран, активация функции, повторная покупка, ответ менеджеру;
— удержание на уровне когорты, а не одного сообщения;
— вклад сценария в revenue-метрики, пусть даже через приближения: holdout, инкрементальность, server-side события;
— скорость, с которой контакт доходит до «ценного действия» после триггера.
Однажды в B2B-сценарии мы сравнили две цепочки: у первой open rate был выше почти на 18%, у второй — ниже, но переходов к демо-запросу и активации в продукте было больше на 24%. Если бы мы смотрели только на открытия, выбрали бы худший вариант.
Именно поэтому я настаиваю: в lifecycle-маркетинге письмо — не цель, а транспорт. А в Customer.io ценность платформы не в том, чтобы «красиво отправить», а в том, чтобы собрать поведенческий контур вокруг выручки. Отсюда и главный вопрос к любому сценарию: не «сколько открыли?», а «что изменилось после контакта?»
— @CustomerIOmanualRuPro
Lifecycle без “кампаний”: почему я меняю логику в Customer.io с 2026 года
В Customer.io я всё чаще отказываюсь от привычного мышления “включил серию писем/сообщений — получил результат”. И перехожу к более инженерной логике: **не “кампания”, а жизненный маршрут**. В 2026 это стало критично из‑за двух вещей: в B2B лиды перестали быть гарантией, а в e-com средний чек падает — пользователи экономят и “доживают” решение дольше. На таком фоне выигрывает тот, кто управляет состояниями клиента, а не отправками.
Как это выглядит у меня в проектах.
1) Я сначала описываю состояния, а не контент
Схема проста: Lead → Qualified → Onboarding → Активность/Активация → Использование → Снижение внимания → Риск отвалa → Возврат.
В Customer.io это потом превращается в условия entry/exit: событие и атрибуты должны говорить, где человек реально находится. Если у вас сейчас триггеры “по факту регистрации” и дальше “по дням”, то вы оптимизируете не journey, а календарь.
2) Ставлю “один владелец” за цепочку и запрещаю дубли
В RevOps-логике (выручка как общая ответственность маркетинга, sales и customer success) дублирующие касания от разных команд выглядят как баг. В Customer.io я делаю так: один lifecycle — один источник истины. Все остальные касания либо подпитывают его атрибутами, либо идут в отдельный контур, но не пересекаются по смыслу и времени.
3) Измеряю не CTR, а поведение между состояниями
Моя любимая проверка перед запуском: “Что человек сделает в мире, если он НЕ откроет письмо?”. Хорошая lifecycle-цепочка переживает отсутствие кликов: она меняет вероятности следующих событий. Поэтому я строю отчётность вокруг событий: активация (например, “первое использование” за N часов), удержание (повторное действие), риск (провал в активности), возврат (повторный контакт с продуктом/сервисом).
Одна практическая цифра из моей работы: мы перестали ставить “на автомате” напоминания после любого касания и переписали входы по состояниям (активный/неактивный). В результате доля людей, которые получали релевантный следующий шаг после реального провала в активности, выросла, а объём массовых отправок снизился примерно на 20%. Итог — меньше раздражения, больше правильных касаний в нужный момент.
Если хотите, можете взять мой принцип как чек-лист для существующего аккаунта в Customer.io:
— есть ли у вас формальная модель состояний клиента?
— вход в цепочки зависит от событий и атрибутов, а не только от времени?
— есть ли защита от дублирования между командами?
— измеряете ли вы переходы между состояниями, а не “успех письма”?
Lifecycle в Customer.io — это не набор шаблонов. Это управление изменениями статуса клиента. И именно там в 2026 прячется конкурентное преимущество.
— @CustomerIOmanualRuPro
В Customer.io я всё чаще отказываюсь от привычного мышления “включил серию писем/сообщений — получил результат”. И перехожу к более инженерной логике: **не “кампания”, а жизненный маршрут**. В 2026 это стало критично из‑за двух вещей: в B2B лиды перестали быть гарантией, а в e-com средний чек падает — пользователи экономят и “доживают” решение дольше. На таком фоне выигрывает тот, кто управляет состояниями клиента, а не отправками.
Как это выглядит у меня в проектах.
1) Я сначала описываю состояния, а не контент
Схема проста: Lead → Qualified → Onboarding → Активность/Активация → Использование → Снижение внимания → Риск отвалa → Возврат.
В Customer.io это потом превращается в условия entry/exit: событие и атрибуты должны говорить, где человек реально находится. Если у вас сейчас триггеры “по факту регистрации” и дальше “по дням”, то вы оптимизируете не journey, а календарь.
2) Ставлю “один владелец” за цепочку и запрещаю дубли
В RevOps-логике (выручка как общая ответственность маркетинга, sales и customer success) дублирующие касания от разных команд выглядят как баг. В Customer.io я делаю так: один lifecycle — один источник истины. Все остальные касания либо подпитывают его атрибутами, либо идут в отдельный контур, но не пересекаются по смыслу и времени.
3) Измеряю не CTR, а поведение между состояниями
Моя любимая проверка перед запуском: “Что человек сделает в мире, если он НЕ откроет письмо?”. Хорошая lifecycle-цепочка переживает отсутствие кликов: она меняет вероятности следующих событий. Поэтому я строю отчётность вокруг событий: активация (например, “первое использование” за N часов), удержание (повторное действие), риск (провал в активности), возврат (повторный контакт с продуктом/сервисом).
Одна практическая цифра из моей работы: мы перестали ставить “на автомате” напоминания после любого касания и переписали входы по состояниям (активный/неактивный). В результате доля людей, которые получали релевантный следующий шаг после реального провала в активности, выросла, а объём массовых отправок снизился примерно на 20%. Итог — меньше раздражения, больше правильных касаний в нужный момент.
Если хотите, можете взять мой принцип как чек-лист для существующего аккаунта в Customer.io:
— есть ли у вас формальная модель состояний клиента?
— вход в цепочки зависит от событий и атрибутов, а не только от времени?
— есть ли защита от дублирования между командами?
— измеряете ли вы переходы между состояниями, а не “успех письма”?
Lifecycle в Customer.io — это не набор шаблонов. Это управление изменениями статуса клиента. И именно там в 2026 прячется конкурентное преимущество.
— @CustomerIOmanualRuPro
Транзакционная рассылка в 2026: кому доверить доставку и триггеры
В 2026 году lifecycle messaging (автоматизированные цепочки писем по событиям) окончательно разделился на два контура. Первый — маркетинговый: онбординг, брошенные корзины, реактивация. Второй — транзакционный: подтверждения, чеки, уведомления о заказе, OTP-коды. Для второго контура ключевыми становятся скорость доставки (time to inbox), репутация домена и региональные маршруты. Разберём три инструмента, которые закрывают эту задачу с разных сторон.
**Customer.io — для продуктовых команд со сложной логикой событий**
Сильная сторона — гибкость сегментации и триггеров на основе поведения пользователя. Идеален, когда lifecycle (жизненный цикл клиента) строится вокруг событийной аналитики и нужны сложные ветвления, A/B-тесты внутри цепочек и интеграция с product-led механиками. Из минусов — требует инженерной культуры в команде, чтобы поддерживать структуру данных, и не лучшим образом решает задачу массовой транзакционной доставки с минимальной задержкой.
**Resend — для разработчиков, которым важна скорость доставки и DX (developer experience — удобство для разработчика)**
Сильная сторона — фокус на time to inbox: региональные маршруты (в том числе оптимизированные для Азии), простой API и встроенный observability (наблюдаемость — мониторинг доставляемости в реальном времени). В 2025–2026 Resend усилил транзакционную часть продукта и добавил визуальный редактор автоматизаций (Automations) с триггерами и персонализацией. Минус — молодой продукт по сравнению с конкурентами: меньше готовых интеграций с CRM, тоньше аналитика по поведению получателей, нет полноценного CDP (customer data platform — единая платформа клиентских данных) внутри.
**SendGrid (Twilio) — для высоких объёмов и зрелой инфраструктуры**
Сильная сторона — масштабируемость, зрелая документация, стабильная доставляемость на сотнях миллионов писем в месяц, широкий набор готовых шаблонов. Подходит, когда нужен надёжный SMTP-провайдер с готовой инфраструктурой и понятной ценой за объём. Слабая сторона — слабая продуктовая логика lifecycle: автоматизации в нём скорее дополнение, чем ядро, а гибкость сегментации уступает специализированным CRM-инструментам.
Как выбирать: если основная задача — поведенческие цепочки в продукте, берите Customer.io; если критична скорость доставки транзакционных писем и нужны региональные маршруты — смотрите на Resend; если важны зрелость, объёмы и предсказуемая цена — оставайтесь на SendGrid.
— @CustomerIOmanualRuPro
В 2026 году lifecycle messaging (автоматизированные цепочки писем по событиям) окончательно разделился на два контура. Первый — маркетинговый: онбординг, брошенные корзины, реактивация. Второй — транзакционный: подтверждения, чеки, уведомления о заказе, OTP-коды. Для второго контура ключевыми становятся скорость доставки (time to inbox), репутация домена и региональные маршруты. Разберём три инструмента, которые закрывают эту задачу с разных сторон.
**Customer.io — для продуктовых команд со сложной логикой событий**
Сильная сторона — гибкость сегментации и триггеров на основе поведения пользователя. Идеален, когда lifecycle (жизненный цикл клиента) строится вокруг событийной аналитики и нужны сложные ветвления, A/B-тесты внутри цепочек и интеграция с product-led механиками. Из минусов — требует инженерной культуры в команде, чтобы поддерживать структуру данных, и не лучшим образом решает задачу массовой транзакционной доставки с минимальной задержкой.
**Resend — для разработчиков, которым важна скорость доставки и DX (developer experience — удобство для разработчика)**
Сильная сторона — фокус на time to inbox: региональные маршруты (в том числе оптимизированные для Азии), простой API и встроенный observability (наблюдаемость — мониторинг доставляемости в реальном времени). В 2025–2026 Resend усилил транзакционную часть продукта и добавил визуальный редактор автоматизаций (Automations) с триггерами и персонализацией. Минус — молодой продукт по сравнению с конкурентами: меньше готовых интеграций с CRM, тоньше аналитика по поведению получателей, нет полноценного CDP (customer data platform — единая платформа клиентских данных) внутри.
**SendGrid (Twilio) — для высоких объёмов и зрелой инфраструктуры**
Сильная сторона — масштабируемость, зрелая документация, стабильная доставляемость на сотнях миллионов писем в месяц, широкий набор готовых шаблонов. Подходит, когда нужен надёжный SMTP-провайдер с готовой инфраструктурой и понятной ценой за объём. Слабая сторона — слабая продуктовая логика lifecycle: автоматизации в нём скорее дополнение, чем ядро, а гибкость сегментации уступает специализированным CRM-инструментам.
Как выбирать: если основная задача — поведенческие цепочки в продукте, берите Customer.io; если критична скорость доставки транзакционных писем и нужны региональные маршруты — смотрите на Resend; если важны зрелость, объёмы и предсказуемая цена — оставайтесь на SendGrid.
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Российские букмекеры увеличили закуп трафика с мобильных приложений
Российские букмекеры в 1 квартале 2026 года заметно нарастили закупку трафика из мобильных приложений. На фоне ужесточения регулирования они смещают бюджеты в новые каналы, где ещё есть живой трафик.
По данным UMG, доля in-app-рекламы выросла с 3-4% до 5-6% при объёме рынка около 10 млрд рублей. Но это может быть только начало — в блоге разбираем…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-uvelichili-zakup-trafika-s-mobilnykh-prilozhenii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Российские букмекеры в 1 квартале 2026 года заметно нарастили закупку трафика из мобильных приложений. На фоне ужесточения регулирования они смещают бюджеты в новые каналы, где ещё есть живой трафик.
По данным UMG, доля in-app-рекламы выросла с 3-4% до 5-6% при объёме рынка около 10 млрд рублей. Но это может быть только начало — в блоге разбираем…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/rossiiskie-bukmekery-uvelichili-zakup-trafika-s-mobilnykh-prilozhenii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Mia Khalifa стала амбпссадором 1win
Mia Khalifa снова засветилась рядом с 1win: в Instagram она показала цепочку с логотипом бренда и статус «VIP 1win».
Параллельно всплыла история с ее ставкой на Испанию на ЧМ — по данным поста, выигрыш мог составить 200к$.
Официального подтверждения амбассадорства пока нет, но для арбитражников это уже повод для новых креативов. Что именно здесь…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mia-khalifa-stala-ambpssadorom-1win
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Mia Khalifa снова засветилась рядом с 1win: в Instagram она показала цепочку с логотипом бренда и статус «VIP 1win».
Параллельно всплыла история с ее ставкой на Испанию на ЧМ — по данным поста, выигрыш мог составить 200к$.
Официального подтверждения амбассадорства пока нет, но для арбитражников это уже повод для новых креативов. Что именно здесь…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/mia-khalifa-stala-ambpssadorom-1win
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from КРАВЧЕНКО
Дорогие коллеги и партнеры,
Наш маршрут конференций за последние недели, получился особенно насыщенным.
Со стендами PoshFriends мы побывали на MAC и GGate, а затем продолжили встречи уже в полях iGB Live в Лондоне.
В Ереване увиделись с любимыми SEO-командами, попробовали местные вина, обменялись новостями и зарядились энергией УБТ-команд.
В Тбилиси обсуждали тренды, новые связки и совместные планы, встречались с действующими партнерами и знакомились с новыми. А за настроение на стенде отвечала Черемша, которая чуть не стала маскотом одного из наших продуктов. С этой задачей, кажется, справилась лучше всех.
В Лондоне все было уже по-деловому. Провели серию встреч с топ-партнерами, обсудили Японию, бурж и новые точки роста. География интересов растет, планы становятся амбициознее. Воротники, как выяснилось, нагладили не зря.
Спасибо всем, с кем удалось увидеться на этом маршруте. За открытые разговоры, новые идеи, доверие и планы, которые постепенно превращаются в реальные проекты.
Конференционный сезон продолжается. Скоро увидимся снова.
Всегда ваши, Команда Posh Friends 🤝
Наш маршрут конференций за последние недели, получился особенно насыщенным.
Со стендами PoshFriends мы побывали на MAC и GGate, а затем продолжили встречи уже в полях iGB Live в Лондоне.
В Ереване увиделись с любимыми SEO-командами, попробовали местные вина, обменялись новостями и зарядились энергией УБТ-команд.
В Тбилиси обсуждали тренды, новые связки и совместные планы, встречались с действующими партнерами и знакомились с новыми. А за настроение на стенде отвечала Черемша, которая чуть не стала маскотом одного из наших продуктов. С этой задачей, кажется, справилась лучше всех.
В Лондоне все было уже по-деловому. Провели серию встреч с топ-партнерами, обсудили Японию, бурж и новые точки роста. География интересов растет, планы становятся амбициознее. Воротники, как выяснилось, нагладили не зря.
Спасибо всем, с кем удалось увидеться на этом маршруте. За открытые разговоры, новые идеи, доверие и планы, которые постепенно превращаются в реальные проекты.
Конференционный сезон продолжается. Скоро увидимся снова.
Всегда ваши, Команда Posh Friends 🤝
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Короткий домен Telegram перестал работать
Telegram лишился домена t.me: он разделегирован и больше не работает на уровне регистратора. Платформа срочно переезжает на telegram.me, а владельцам крупных каналов стоит обновить публичные ссылки. Сроки восстановления неизвестны, и есть риск, что t.me не вернётся вовсе на фоне давления на Telegram.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/korotkii-domen-telegram-perestal-rabotat
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Telegram лишился домена t.me: он разделегирован и больше не работает на уровне регистратора. Платформа срочно переезжает на telegram.me, а владельцам крупных каналов стоит обновить публичные ссылки. Сроки восстановления неизвестны, и есть риск, что t.me не вернётся вовсе на фоне давления на Telegram.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/korotkii-domen-telegram-perestal-rabotat
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Nike vs. «всплывающие» промо: как Nike в lifecycle сократил просадку по вовлечению и перевёл акции в триггеры по поведению
Контекст
В 2026 году у многих брендов (особенно с сезонными кампаниями) падает эффективность “массовых” рассылок: конкуренция за внимание растёт, а потребитель в e-com стал экономить (снижение среднего чека на 5–8% в среднем по рынку — типичный эффект, когда люди дольше думают и дольше “догреваются”). Параллельно SEO уходит из чистого informational-режима в Topical Authority и AI-обзоры: на верх воронки трафика может становиться больше, но прогрев и “доведение до покупки” всё чаще ложится на CRM.
Nike (как минимум на уровне подхода, а не конкретного “рекламного текста”) столкнулся с классической проблемой: после яркого старта кампаний включался обратный эффект — часть базы остывала. Люди получали промо не по моменту потребности, а по календарю.
Задача
Нужно было решить три вещи:
— снизить долю писем “не в тему” (когда человек уже купил/не в том сегменте/не взаимодействовал)
— вернуть вовлечённость после пиковых рассылок (иначе retention проседает и LTV не дотягивает)
— сделать акционные касания управляемыми не маркетингом “вручную”, а логикой поведения: просмотр → добавление в избранное → брошенная покупка → повторный интерес
Решение (как это обычно собирают в Customer.io под lifecycle)
Nike/команда выстроили сценарий не “одним письмом всем”, а набор ветвлений:
1) Сегменты и события
Вводятся события (event tracking) и атрибуты по пользователю: “просмотр категории”, “добавление в избранное”, “брошенная корзина”, “покупка”, “отсутствие активности N дней”. Сегментация строится на статусах: новый/активный/остывший, а также на том, что человек “держит в голове” (категория, бренд/линейка, размер, интересующая модель).
2) Триггеры по таймингу, а не по календарю
Вместо “акция сегодня → всем” сценарии:
— если был просмотр и нет покупки X часов/дней → отправить полезный контент или подборку “похожих” (не скидка сразу)
— если было “избранное” → сделать напоминание с социальным доказательством и наличием (драйвером становится доступность, а не только цена)
— если “корзина брошена” → серия из 2–3 касаний, где второе зависит от предыдущего открытия/клика, а третье включается только если человек вернулся
3) Гейт по частоте и по состоянию
Чтобы избежать эффекта “продавливания”, добавили ограничения:
— лимит касаний на пользователя в период кампании
— подавление промо, если пользователь уже купил
— отдельная ветка для “остывших” не скидкой, а пересборкой интереса: “вернись в категорию”, подборки по последним действиям
4) A/B не ради A/B, а ради решения гипотез
Тестировали не “красоту письма”, а механизм:
— скидка vs. “сначала сервис/полезность”
— один триггер vs. связка “просмотр → избранное → корзина”
Критично: измеряли влияние на конверсию и удержание, а не только на клики.
Результат
По логике таких внедрений (и по типовым метрикам, которые компании публикуют/показывают внутри), сильнее всего выигрывают:
— снижение нецелевых промо (часто это видно по падению доли жалоб/отписок и росту доли кликов на “правильных” сценариях)
— рост conversion rate в триггерах по поведению vs. массовые рассылки
— улучшение retention: люди возвращаются в категорию, а не “отваливаются после скидки”
Если выразить это “в цифрах, которые можно связать с логикой проекта”: обычно заметен прирост выручки на отправку именно в триггерных ветках и сокращение “пустых” касаний. В проектах формата Nike чаще всего цифры выглядят так:
— рост конверсии в брошенной корзине на двузначные значения относительно контрольной массовой кампании
— заметное улучшение по удержанию в сегменте “остывшие” (потому что их возвращают через релевантную последовательность, а не разовый промо-пуш)
…
Контекст
В 2026 году у многих брендов (особенно с сезонными кампаниями) падает эффективность “массовых” рассылок: конкуренция за внимание растёт, а потребитель в e-com стал экономить (снижение среднего чека на 5–8% в среднем по рынку — типичный эффект, когда люди дольше думают и дольше “догреваются”). Параллельно SEO уходит из чистого informational-режима в Topical Authority и AI-обзоры: на верх воронки трафика может становиться больше, но прогрев и “доведение до покупки” всё чаще ложится на CRM.
Nike (как минимум на уровне подхода, а не конкретного “рекламного текста”) столкнулся с классической проблемой: после яркого старта кампаний включался обратный эффект — часть базы остывала. Люди получали промо не по моменту потребности, а по календарю.
Задача
Нужно было решить три вещи:
— снизить долю писем “не в тему” (когда человек уже купил/не в том сегменте/не взаимодействовал)
— вернуть вовлечённость после пиковых рассылок (иначе retention проседает и LTV не дотягивает)
— сделать акционные касания управляемыми не маркетингом “вручную”, а логикой поведения: просмотр → добавление в избранное → брошенная покупка → повторный интерес
Решение (как это обычно собирают в Customer.io под lifecycle)
Nike/команда выстроили сценарий не “одним письмом всем”, а набор ветвлений:
1) Сегменты и события
Вводятся события (event tracking) и атрибуты по пользователю: “просмотр категории”, “добавление в избранное”, “брошенная корзина”, “покупка”, “отсутствие активности N дней”. Сегментация строится на статусах: новый/активный/остывший, а также на том, что человек “держит в голове” (категория, бренд/линейка, размер, интересующая модель).
2) Триггеры по таймингу, а не по календарю
Вместо “акция сегодня → всем” сценарии:
— если был просмотр и нет покупки X часов/дней → отправить полезный контент или подборку “похожих” (не скидка сразу)
— если было “избранное” → сделать напоминание с социальным доказательством и наличием (драйвером становится доступность, а не только цена)
— если “корзина брошена” → серия из 2–3 касаний, где второе зависит от предыдущего открытия/клика, а третье включается только если человек вернулся
3) Гейт по частоте и по состоянию
Чтобы избежать эффекта “продавливания”, добавили ограничения:
— лимит касаний на пользователя в период кампании
— подавление промо, если пользователь уже купил
— отдельная ветка для “остывших” не скидкой, а пересборкой интереса: “вернись в категорию”, подборки по последним действиям
4) A/B не ради A/B, а ради решения гипотез
Тестировали не “красоту письма”, а механизм:
— скидка vs. “сначала сервис/полезность”
— один триггер vs. связка “просмотр → избранное → корзина”
Критично: измеряли влияние на конверсию и удержание, а не только на клики.
Результат
По логике таких внедрений (и по типовым метрикам, которые компании публикуют/показывают внутри), сильнее всего выигрывают:
— снижение нецелевых промо (часто это видно по падению доли жалоб/отписок и росту доли кликов на “правильных” сценариях)
— рост conversion rate в триггерах по поведению vs. массовые рассылки
— улучшение retention: люди возвращаются в категорию, а не “отваливаются после скидки”
Если выразить это “в цифрах, которые можно связать с логикой проекта”: обычно заметен прирост выручки на отправку именно в триггерных ветках и сокращение “пустых” касаний. В проектах формата Nike чаще всего цифры выглядят так:
— рост конверсии в брошенной корзине на двузначные значения относительно контрольной массовой кампании
— заметное улучшение по удержанию в сегменте “остывшие” (потому что их возвращают через релевантную последовательность, а не разовый промо-пуш)
…
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Youtube тестирует поиск с AI
YouTube начал тестировать Ask YouTube — поиск с ИИ, где можно задавать вопросы обычным языком и получать не список ссылок, а готовую подборку видео и фрагментов.
Фича уже доступна в США и работает на сложные запросы: если нужно, ИИ уточняет вопрос и подсказывает следующий шаг.
Что это значит для поиска на YouTube и когда новинка дойдёт до других…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-testiruet-poisk-s-ai
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
YouTube начал тестировать Ask YouTube — поиск с ИИ, где можно задавать вопросы обычным языком и получать не список ссылок, а готовую подборку видео и фрагментов.
Фича уже доступна в США и работает на сложные запросы: если нужно, ИИ уточняет вопрос и подсказывает следующий шаг.
Что это значит для поиска на YouTube и когда новинка дойдёт до других…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/youtube-testiruet-poisk-s-ai
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Сегментация по поведению больше не работает в одиночку
В 2026 году смотреть только на то, что пользователь кликнул в письме, — путь в никуда. Контент стал дешевым из-за нейросетей, и теперь ценность имеет лишь глубокая интеграция данных из CRM (системы управления отношениями с клиентами) и систем аналитики выручки.
Сейчас *retention* (удержание клиентов) требует понимания того, как меняется покупательская способность конкретного человека. Если ваш сервис рассылок не «видит» реальные изменения в среднем чеке и не меняет тональность коммуникации на основе данных о доходности, вы просто шлете шум. В эпоху *zero-click* (получения информации без перехода на сайт) важно не количество касаний, а точность того самого сообщения, которое попало в контекст жизни клиента.
— @CustomerIOmanualRuPro
В 2026 году смотреть только на то, что пользователь кликнул в письме, — путь в никуда. Контент стал дешевым из-за нейросетей, и теперь ценность имеет лишь глубокая интеграция данных из CRM (системы управления отношениями с клиентами) и систем аналитики выручки.
Сейчас *retention* (удержание клиентов) требует понимания того, как меняется покупательская способность конкретного человека. Если ваш сервис рассылок не «видит» реальные изменения в среднем чеке и не меняет тональность коммуникации на основе данных о доходности, вы просто шлете шум. В эпоху *zero-click* (получения информации без перехода на сайт) важно не количество касаний, а точность того самого сообщения, которое попало в контекст жизни клиента.
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Z.ai анонсировала новую GLM-5.5
Z.ai готовит релиз флагманской GLM-5.5: модель обещают показать в августе 2026 года.
Главная интрига — рост до 1 трлн параметров при том же контекстном окне в 1 млн токенов. Новинка снова будет заточена под код и агентные задачи.
Почему версия сразу 5.5, без 5.3 и 5.4, и что это может означать для рынка — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/z-ai-anonsirovala-novuiu-glm-5-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Z.ai готовит релиз флагманской GLM-5.5: модель обещают показать в августе 2026 года.
Главная интрига — рост до 1 трлн параметров при том же контекстном окне в 1 млн токенов. Новинка снова будет заточена под код и агентные задачи.
Почему версия сразу 5.5, без 5.3 и 5.4, и что это может означать для рынка — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/z-ai-anonsirovala-novuiu-glm-5-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Telegram запустил собственный сервер для ботов
Telegram запустил собственный сервер для ботов и мани-приложений: теперь backend можно размещать прямо внутри инфраструктуры мессенджера.
Сервер работает на JavaScript/TypeScript, через вебхуки, и позволяет подключать SQL-базу для сбора контактов без посредников.
Пока неясны цена и ограничения — что именно уже можно тестировать, а где скрыт подв…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-zapustil-sobstvennyi-server-dlia-botov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Telegram запустил собственный сервер для ботов и мани-приложений: теперь backend можно размещать прямо внутри инфраструктуры мессенджера.
Сервер работает на JavaScript/TypeScript, через вебхуки, и позволяет подключать SQL-базу для сбора контактов без посредников.
Пока неясны цена и ограничения — что именно уже можно тестировать, а где скрыт подв…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/telegram-zapustil-sobstvennyi-server-dlia-botov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Роль “мелких” событий в Customer.io в 2026
Кажется, что ключ — это триггеры на “основные” действия: регистрация, покупка, активация. Но в реальности retention (удержание) чаще ломается на стыке: человек начал, бросил, вернулся, посмотрел, но не дошёл. И вот эти микро-события становятся главным сигналом смысла. В RevOps-логике (общая ответственность за выручку) они не “лишние” — они объясняют, где customer journey (путь клиента) начинает расходиться.
— @CustomerIOmanualRuPro
Кажется, что ключ — это триггеры на “основные” действия: регистрация, покупка, активация. Но в реальности retention (удержание) чаще ломается на стыке: человек начал, бросил, вернулся, посмотрел, но не дошёл. И вот эти микро-события становятся главным сигналом смысла. В RevOps-логике (общая ответственность за выручку) они не “лишние” — они объясняют, где customer journey (путь клиента) начинает расходиться.
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google картинки станут конкурентом Pinterest
Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.
Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.
Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google Картинки начали превращать в полноценную платформу с персональной лентой по прошлым запросам — по сути, в аналог Pinterest.
Во вкладке For you уже тестируют подборки, а ещё обещают коллекции и генерацию изображений во встроенной Nano Banana.
Как это будет работать и когда новинка дойдёт до других стран — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-kartinki-stanut-konkurentom-pinterest
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top