В Telegram Ads добавили Banner in Bot

В Telegram Ads появился формат Banner in Bot для показа рекламы внутри ботов с аудиторией от 1000 человек. Инструмент таргетируется не на площадки, а на пользователей — по интересам, номерам телефонов и подпискам. Пока доступны только текстовые креативы по ставкам Target Users. Новинка позволяет напрямую через стандартный кабинет охватывать целевую аудиторию прямо в их диалогах с ботами.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-telegram-ads-dobavili-banner-in-bot

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic готовит к запуску Claude Money

Anthropic анонсировала Claude Money — ИИ-сервис для управления личными финансами и автоматизации платежей. Инструмент позволяет подключать банковские карты для анализа расходов, планирования бюджета и проведения транзакций. Это переход от консультационных моделей к полноценным финансовым агентам. Внедрение технологии позволит пользователям делегировать нейросети рутинные задачи, включая оплату токенов и подписок на необходимые рабочие сервисы.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-gotovit-k-zapusku-claude-money

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Meta ограничивает расходы на токены для сотрудников

Meta ввела внутренние лимиты на использование ИИ из-за резкого роста расходов: в 2026 году только на сотрудников заложены миллиарды долларов, а общий бюджет на ИИ-инфраструктуру оценивается в 130–145 млрд. Вывод простой: даже у Big Tech ИИ перестал быть бесплатной игрушкой и требует жёсткого контроля затрат.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/meta-ogranichivaet-raskhody-na-tokeny-dlia-sotrudnikov

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Что в Customer.io сильнее двигает выручку в 2026?

B2B уходит от гонки за MQL, e-com экономит на первой покупке, а retention и LTV становятся важнее. В таких условиях что вы бы назвали главным рычагом в Customer.io?

ВАРИАНТЫ:
1. Триггеры по поведению и таймингу
2. Сегментация по ценности и стадии
3. Сценарии удержания вместо акций
4. Связка с CRM и RevOps-метриками

— @CustomerIOmanualRuPro

Claude Cowork, Claude Design объединили в один Claude

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/claude-cowork-claude-design-obedinili-v-odin-claude

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Microsoft планирует вставлять рекламу в игры

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/microsoft-planiruet-vstavliat-reklamu-v-igry

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Как IKEA перевела повторные покупки в управляемый lifecycle и выросла на сегментации

IKEA — хороший пример того, как крупный ритейл в 2026 году уходит от «рассылать всем одно и то же» к нормальному lifecycle-маркетингу с опорой на данные. Для бренда с широким ассортиментом и длинным циклом принятия решения это критично: первая покупка часто не закрывает экономику, а основной вклад в LTV даёт повторное вовлечение.

Контекст был типичный для большого e-com: база растёт, каналов много, а рассылки начинают конкурировать сами с собой. Один и тот же человек мог получать промо по кухне, пуши по хранению и письма по детской мебели — без явной логики приоритета. В итоге клики были, а вот рост выручки на пользователя отставал от объёма коммуникаций.

Задача была не «увеличить отправки», а выстроить систему, где Customer.io становится центром оркестрации lifecycle-сценариев: кто, когда и какое сообщение получает, чтобы не выжигать базу и поднимать повторные покупки.

Решение строилось вокруг трёх вещей:
— единый профиль клиента с атрибутами по интересам, истории заказов и категориям просмотра;
— сегментация не только по демографии, но и по поведению: просмотрел, добавил в корзину, купил, давно не возвращался;
— триггерные цепочки вместо массовых пушей: брошенный просмотр, допродажа к покупке, реактивация через 30/60/90 дней, отдельные сценарии по категориям.

Ключевой момент — **приоритизация сообщений**. Если клиент уже в цепочке по конкретной категории, он не должен одновременно попадать в общий промо-спам. Это особенно важно в эпоху privacy-first атрибуции: когда last-click всё хуже объясняет вклад канала, выигрывает тот, кто показывает измеримый эффект на удержание и выручку, а не просто на открываемость.

Что получил бренд в таких сценариях:
— меньше «шума» в базе;
— выше доля повторных заказов;
— лучшее попадание в потребность, а не в календарь акций;
— более понятную картину по вкладу lifecycle-коммуникаций в выручку.

Урок простой: в большом каталоге нельзя побеждать количеством писем. Побеждает архитектура данных, сегментация и дисциплина сценариев. Customer.io здесь ценен не как «инструмент отправки», а как слой, который связывает поведение клиента с нужным сообщением в нужный момент.

— @CustomerIOmanualRuPro

Lifecycle в Customer.io без «простыней»: как собрать систему триггеров, которая реально работает в 2026

В 2026 lifecycle-маркетинг всё чаще превращается не в набор писем “по сценарию”, а в управляемую системой выручки: часть команды отвечает за retention (удержание), часть — за конверсию в следующую стадию, и почти всегда есть ожидание измеримости. При этом пользователи уже не принимают решения только на основании одного письма — они реагируют на моменты, где контекст важнее канала. Поэтому главный вопрос звучит так: как построить в Customer.io lifecycle так, чтобы он был быстрым в поддержке, точным по смыслу и не деградировал в “очередь автосообщений”.

Ниже — подход, который помогает собрать систему триггеров без простыней, а заодно снизить хаос в настройках и повысить качество данных.

1) Начните не с писем, а с “событий, которые означают действие”
Одна из типичных проблем в Customer.io — сценарий начинается с текста: “если пользователь такой-то, отправь ему onboarding-письмо №1”. В итоге вы получаете контентный календарь, который слабо связан с реальным поведением. Правильнее наоборот: сначала определить события, которые являются сигналом действия.

Тезис раздела: lifecycle начинается с событий (event), а не с шаблонов — и каждое письмо должно быть ответом на конкретный сигнал пользователя.

Пример:
— Для B2B SaaS вместо “отправить welcome” задайте событие “создан проект” (Project created) и “первый импорт данных” (First import completed).
— Для ecommerce вместо “спасибо за заказ” привяжитесь к “доставлено” (Delivered) и “первый повторный просмотр категории” (Repurchase intent signal).
Дальше в Customer.io ваши workflow (воркфлоу) строятся вокруг этих сигналов: не “через 2 дня”, а “после того как случилось действие X”. В 2026 это особенно важно на фоне роста роли topical authority и AI-overviews: пользователю проще доверять, когда сообщение попадает в контекст его текущего шага, а не в усреднённый таймлайн.

2) Разделите “триггеры” и “помощь”: триггеры — про факт, помощь — про неопределённость
Когда вы пытаетесь закрыть всё одним сценарием, логика разъезжается: часть пользователей уже продвинулась дальше, часть “зависла” без видимого действия, а часть ещё не готова. Поэтому полезно разделить роли: триггерные сценарии — про факт (что пользователь сделал/не сделал), сценарии помощи — про неопределённость (где вы должны снизить риск, но не знаете, что именно сейчас нужно).

Тезис раздела: один workflow должен решать один тип задачи — либо “зафиксировать факт и подтолкнуть”, либо “дать поддержку тем, кто застрял”.

Пример из практики настройки в Customer.io:
— Сценарий “Факт”: после события “создан проект” вы отправляете короткий sequence-ряд (2–3 касания) с полезным следующим шагом: чеклист “что сделать за 10 минут” и ссылка на конкретный экран в продукте.
— Сценарий “Помощь”: если прошло 3 дня после события “создан проект”, но не произошло “первый импорт данных”, вы активируете другой воркфлоу — с вариативностью по типу пользователя (например, “интеграции не настроены” vs “данные не загружались”). Это не “ещё одно письмо”, а отдельная логика: не допускать ложных надежд, что человек просто “забыл открыть письмо”.

Такой подход уменьшает конфликты между сценариями и снижает риск спама: вы меньше отправляете “на всякий случай”, и больше — по смыслу.

3) Используйте “сдерживающие условия” (guardrails), чтобы сценарии не конфликтовали
В lifecycle легко утонуть в перекрытиях: один человек попадает в три workflow одновременно, потому что события накладываются. В результате вы видите картину: “писем много”, а ценность падает. В Customer.io это решается не увеличением числа сегментов, а грамотными guardrails — ограничениями на отправку.

Тезис раздела: любые триггерные цепочки должны иметь правила остановки и исключения, иначе вы получите конкуренцию сценариев.
…