В Customer.io всё чаще уходят от «одного большого сценария» к набору коротких цепочек
За последний месяц заметил один повторяющийся паттерн в CRM и lifecycle-командах: вместо длинных автоматизаций на 15–20 шагов чаще собирают несколько коротких веток под конкретное событие. Отдельно — онбординг, отдельно — активация, отдельно — возврат после паузы, отдельно — реактивация по признаку риска оттока.
В Customer.io это обычно видно по структуре workspace: меньше общих «комбайнов», больше модульных flow, где каждый сценарий живёт вокруг одного триггера и одной метрики. Часто рядом появляются более тонкие сегменты — по поведению, давности последнего действия, источнику входа, роли в B2B-аккаунте.
Ещё один заметный сдвиг: команды чаще проверяют не только отправки и открытия, а прохождение по этапам — где человек выпадает из цепочки и на каком сообщении перестаёт двигаться дальше.
У вас в последние недели тоже так?
— @CustomerIOmanualRuPro
За последний месяц заметил один повторяющийся паттерн в CRM и lifecycle-командах: вместо длинных автоматизаций на 15–20 шагов чаще собирают несколько коротких веток под конкретное событие. Отдельно — онбординг, отдельно — активация, отдельно — возврат после паузы, отдельно — реактивация по признаку риска оттока.
В Customer.io это обычно видно по структуре workspace: меньше общих «комбайнов», больше модульных flow, где каждый сценарий живёт вокруг одного триггера и одной метрики. Часто рядом появляются более тонкие сегменты — по поведению, давности последнего действия, источнику входа, роли в B2B-аккаунте.
Ещё один заметный сдвиг: команды чаще проверяют не только отправки и открытия, а прохождение по этапам — где человек выпадает из цепочки и на каком сообщении перестаёт двигаться дальше.
У вас в последние недели тоже так?
— @CustomerIOmanualRuPro
Как собрать рабочую welcome-цепочку в Customer.io за 30 минут
Если у вас уже есть триггер «первый визит» или «регистрация», не начинайте с длинной серии писем. Сначала соберите короткий сценарий, который быстро доводит человека до первого ценностного действия.
— **Определите событие старта.**
Выберите одно главное действие: регистрация, создание аккаунта, загрузка файла, первый вход.
В Customer.io это должно быть событие, которое реально приходит в профиль без задержек.
— **Разделите поток по состоянию контакта.**
Сразу отсекайте тех, кто уже сделал целевое действие, и тех, кто пришёл из другого канала.
Так вы не будете отправлять одно и то же письмо новым пользователям и «возвратникам».
— **Соберите 2–3 шага вместо длинной серии.**
Первое сообщение — помощь с началом, второе — объяснение пользы, третье — мягкий толчок к действию.
В 2026-м выигрывает не объём касаний, а точность и уместность каждого шага.
— **Поставьте тайминги от поведения, а не от календаря.**
Если пользователь активировался, ускоряйте следующий шаг; если молчит — удлиняйте паузу.
В Customer.io это удобнее делать через условия и задержки после событий.
— **Добавьте персонализацию по роли и сценарию.**
Для маркетинга, продукта и продаж нужен разный акцент: выгода, функция, результат для команды.
Подставляйте не только имя, но и контекст входа, источник или выбранный продукт.
— **Проверьте остановку цепочки.**
Как только пользователь совершил ключевое действие, серия должна завершаться автоматически.
Иначе welcome начнёт конфликтовать с онбордингом, активацией и последующими рассылками.
— **Измеряйте не открытие, а переход к следующему шагу.**
Смотрите, сколько людей дошло до активации, а не только до клика по письму.
Это ближе к логике RevOps: важен вклад цепочки в выручку, а не красивая метрика отчёта.
Когда это пригодится: при запуске нового продукта, переносе онбординга в Customer.io и пересборке старой welcome-цепочки под retention и LTV.
— @CustomerIOmanualRuPro
Если у вас уже есть триггер «первый визит» или «регистрация», не начинайте с длинной серии писем. Сначала соберите короткий сценарий, который быстро доводит человека до первого ценностного действия.
— **Определите событие старта.**
Выберите одно главное действие: регистрация, создание аккаунта, загрузка файла, первый вход.
В Customer.io это должно быть событие, которое реально приходит в профиль без задержек.
— **Разделите поток по состоянию контакта.**
Сразу отсекайте тех, кто уже сделал целевое действие, и тех, кто пришёл из другого канала.
Так вы не будете отправлять одно и то же письмо новым пользователям и «возвратникам».
— **Соберите 2–3 шага вместо длинной серии.**
Первое сообщение — помощь с началом, второе — объяснение пользы, третье — мягкий толчок к действию.
В 2026-м выигрывает не объём касаний, а точность и уместность каждого шага.
— **Поставьте тайминги от поведения, а не от календаря.**
Если пользователь активировался, ускоряйте следующий шаг; если молчит — удлиняйте паузу.
В Customer.io это удобнее делать через условия и задержки после событий.
— **Добавьте персонализацию по роли и сценарию.**
Для маркетинга, продукта и продаж нужен разный акцент: выгода, функция, результат для команды.
Подставляйте не только имя, но и контекст входа, источник или выбранный продукт.
— **Проверьте остановку цепочки.**
Как только пользователь совершил ключевое действие, серия должна завершаться автоматически.
Иначе welcome начнёт конфликтовать с онбордингом, активацией и последующими рассылками.
— **Измеряйте не открытие, а переход к следующему шагу.**
Смотрите, сколько людей дошло до активации, а не только до клика по письму.
Это ближе к логике RevOps: важен вклад цепочки в выручку, а не красивая метрика отчёта.
Когда это пригодится: при запуске нового продукта, переносе онбординга в Customer.io и пересборке старой welcome-цепочки под retention и LTV.
— @CustomerIOmanualRuPro
Почему Customer.io в 2026 году выигрывает не у конкурентов, а у хаоса
В 2026 году проблема у маркетинга уже не в том, что «не хватает каналов». Каналов слишком много. Проблема в другом: данные живут отдельно, команды считают по-разному, а пользователь получает сообщения, которые не складываются в одну историю.
Именно поэтому Customer.io ценят не как «ещё один инструмент для писем», а как рабочий слой между продуктом, CRM и коммуникациями. Он полезен там, где маркетингу нужно не просто отправить кампанию, а собрать поведение, триггеры и сегменты в понятную lifecycle-логику.
**1. Customer.io силён там, где есть события, а не только списки**
Классическая email-платформа думает списками: вот база, вот рассылка, вот сегмент. Customer.io устроен иначе — он живёт в мире событий. Пользователь посмотрел тариф, дошёл до онбординга, бросил оплату, вернулся через неделю — и всё это может стать триггером.
Пример: SaaS-продукт может не слать всем одинаковое письмо «завершите регистрацию», а запускать цепочку в зависимости от того, на каком шаге человек остановился. Один получил напоминание через час, другой — через день, третий — не письмо, а in-app-сообщение после возврата в продукт.
В этой логике Customer.io особенно полезен для lifecycle messaging — коммуникаций по жизненному циклу пользователя. Не для массового шума, а для точной реакции на действие.
**2. Настоящая ценность — не в автоматизации, а в связке команд**
В эпоху RevOps маркетинг перестаёт быть отделом «рассылок». Он становится частью общей выручки, где маркетинг, продажи и customer success смотрят на одного и того же пользователя по-разному, но считают его одним клиентом.
Customer.io хорошо ложится в такую модель, потому что позволяет строить не просто маркетинговые сценарии, а общую систему коммуникаций. Например, пользователь оставил заявку, не ответил на первый контакт, потом зашёл в продукт, но не активировался. Для sales это один сигнал, для marketing — другой, для customer success — третий. Если всё это сведено в одну логику, командам не приходится спорить, кто «первым трогает» клиента.
Хороший пример — B2B-сервисы с длинным циклом сделки. Там нет смысла мерить успех только открываемостью писем. Гораздо важнее, что после серии касаний пользователь дошёл до demo, активировал команду или вернулся к ключевой функции.
**3. Сильная настройка важнее объёма кампаний**
Сейчас, когда контент и коммуникации обесцениваются количеством, выигрывает не тот, кто отправляет чаще, а тот, кто точнее. В Customer.io это особенно заметно: один хорошо собранный сценарий может дать больше, чем десять «универсальных» писем.
Пример: e-commerce в 2026 году живёт в реальности снижающегося среднего чека и роста экономии у покупателей. Значит, ретеншн (удержание) и LTV (пожизненная ценность клиента) важнее первой покупки. Вместо общего письма «у нас скидка» можно строить цепочки по категориям: кто смотрел повторную покупку, кто давно не возвращался, кто купил товар с коротким циклом потребления.
То же касается контента внутри писем. Когда AI массово ускорил производство, конкуренция сместилась в концепцию, а не в исполнение. Письмо должно быть не просто красивым, а логичным и своевременным. Customer.io помогает именно здесь: превратить данные в смысловую последовательность.
**4. Customer.io — это не про рассылки, а про дисциплину данных**
Самая частая ошибка — считать, что платформа «сделает lifecycle сама». Нет. Если события кривые, атрибуты грязные, а названия полей придуманы на ходу, никакой сценарий не спасёт.
Пример: в одной и той же воронке у команды может быть `trial_started`, `trial_start`, `started_trial` и ещё отдельное поле с датой старта. В итоге сегментация ломается, а письма уходят не тем людям. Поэтому внедрение Customer.io почти всегда начинается не с шаблонов, а с ревизии событийной модели.
И вот здесь платформа становится полезной в долгую: она заставляет навести порядок в том, как компания описывает путь пользователя. А это уже не просто про email. Это про качество всей CRM-логики.
…
В 2026 году проблема у маркетинга уже не в том, что «не хватает каналов». Каналов слишком много. Проблема в другом: данные живут отдельно, команды считают по-разному, а пользователь получает сообщения, которые не складываются в одну историю.
Именно поэтому Customer.io ценят не как «ещё один инструмент для писем», а как рабочий слой между продуктом, CRM и коммуникациями. Он полезен там, где маркетингу нужно не просто отправить кампанию, а собрать поведение, триггеры и сегменты в понятную lifecycle-логику.
**1. Customer.io силён там, где есть события, а не только списки**
Классическая email-платформа думает списками: вот база, вот рассылка, вот сегмент. Customer.io устроен иначе — он живёт в мире событий. Пользователь посмотрел тариф, дошёл до онбординга, бросил оплату, вернулся через неделю — и всё это может стать триггером.
Пример: SaaS-продукт может не слать всем одинаковое письмо «завершите регистрацию», а запускать цепочку в зависимости от того, на каком шаге человек остановился. Один получил напоминание через час, другой — через день, третий — не письмо, а in-app-сообщение после возврата в продукт.
В этой логике Customer.io особенно полезен для lifecycle messaging — коммуникаций по жизненному циклу пользователя. Не для массового шума, а для точной реакции на действие.
**2. Настоящая ценность — не в автоматизации, а в связке команд**
В эпоху RevOps маркетинг перестаёт быть отделом «рассылок». Он становится частью общей выручки, где маркетинг, продажи и customer success смотрят на одного и того же пользователя по-разному, но считают его одним клиентом.
Customer.io хорошо ложится в такую модель, потому что позволяет строить не просто маркетинговые сценарии, а общую систему коммуникаций. Например, пользователь оставил заявку, не ответил на первый контакт, потом зашёл в продукт, но не активировался. Для sales это один сигнал, для marketing — другой, для customer success — третий. Если всё это сведено в одну логику, командам не приходится спорить, кто «первым трогает» клиента.
Хороший пример — B2B-сервисы с длинным циклом сделки. Там нет смысла мерить успех только открываемостью писем. Гораздо важнее, что после серии касаний пользователь дошёл до demo, активировал команду или вернулся к ключевой функции.
**3. Сильная настройка важнее объёма кампаний**
Сейчас, когда контент и коммуникации обесцениваются количеством, выигрывает не тот, кто отправляет чаще, а тот, кто точнее. В Customer.io это особенно заметно: один хорошо собранный сценарий может дать больше, чем десять «универсальных» писем.
Пример: e-commerce в 2026 году живёт в реальности снижающегося среднего чека и роста экономии у покупателей. Значит, ретеншн (удержание) и LTV (пожизненная ценность клиента) важнее первой покупки. Вместо общего письма «у нас скидка» можно строить цепочки по категориям: кто смотрел повторную покупку, кто давно не возвращался, кто купил товар с коротким циклом потребления.
То же касается контента внутри писем. Когда AI массово ускорил производство, конкуренция сместилась в концепцию, а не в исполнение. Письмо должно быть не просто красивым, а логичным и своевременным. Customer.io помогает именно здесь: превратить данные в смысловую последовательность.
**4. Customer.io — это не про рассылки, а про дисциплину данных**
Самая частая ошибка — считать, что платформа «сделает lifecycle сама». Нет. Если события кривые, атрибуты грязные, а названия полей придуманы на ходу, никакой сценарий не спасёт.
Пример: в одной и той же воронке у команды может быть `trial_started`, `trial_start`, `started_trial` и ещё отдельное поле с датой старта. В итоге сегментация ломается, а письма уходят не тем людям. Поэтому внедрение Customer.io почти всегда начинается не с шаблонов, а с ревизии событийной модели.
И вот здесь платформа становится полезной в долгую: она заставляет навести порядок в том, как компания описывает путь пользователя. А это уже не просто про email. Это про качество всей CRM-логики.
…
Retention как система: как HubSpot «прокачал» customer health и снизил отток через lifecycle
Компания: HubSpot
Задача: вместо разрозненных касаний собрать управление жизненным циклом и находить моменты, когда клиент «теряет здоровье» (customer health) — то есть вероятность снижения активности и последующего оттока растёт. В терминах RevOps-логики это задача на удержание выручки: не только маркетинг «привёл», но и коммуникации вместе с поддержкой (customer success) вовремя отработали риски.
Решение (подход): команда выстроила lifecycle-механики вокруг мониторинга customer health и триггерных сообщений. Идея была простая: не ждать, когда клиент уже ушёл, а запускать нужные сценарии при признаках ухудшения — например, когда активность падает, клиент перестаёт использовать важные функции или перестаёт достигать ценности в продукте.
Как это ложится на Customer.io / Iterable-практику:
— собираете события и поведенческие сигналы (использование ключевых функций, частота входов, прохождение шагов онбординга, вовлечённость)
— нормализуете их в понятные сегменты «здоровый / на грани / в риске»
— строите сценарии с разными траекториями: «дожать обучение», «подсказать следующий шаг», «эскалировать к поддержке»
— добавляете контроль частоты и логики остановки, чтобы коммуникации не превращались в спам, а оставались поддержкой на пути к value
Конкретный результат: в кейсе HubSpot формулируется как повышение customer satisfaction (удовлетворённости клиентов) за счёт улучшения процессов выявления возможностей для повышения customer health. То есть эффект измеряли через то, что в lifecycle стали точнее попадать в моменты снижения качества опыта и быстрее возвращать клиента в «рабочий режим».
Урок для читателя (практика, без воды):
1) Customer health — не метрика ради метрики. Это механизм выбора следующего действия. Если вы не превращаете признаки риска в сценарии с конкретными шагами, retention останется «наблюдением», а не управлением.
2) Триггер важнее рассылки. В 2026 году (zero-click, конкуренция за внимание, приватность в атрибуции) выигрывает не частота касаний, а правильный момент: клиенту нужно помочь тогда, когда он сам ещё не понял, что «что-то пошло не так».
3) Сценарии должны быть «ценностными». Сообщения в духе «проверьте настройки» или «мы скучаем» редко спасают. Работают ветки, которые ведут к следующему подтверждению ценности: обучающий шаг → подсказка → приглашение в поддержку → (если нужно) персональная помощь.
4) RevOps-учёт. Даже если сценарии делаете вы в CRM/email, логика должна быть согласована с поддержкой и/или продажами: где заканчивается автоматизация, а где начинается человеческая помощь.
Если захотите, могу помочь разложить под вашу продуктовую аналитику: какие именно события обычно превращают в customer health, как выбрать 2–3 сценария для «в риске» и «на грани», и как в Customer.io настроить сегментацию/остановки, чтобы коммуникации не конфликтовали с вашим onboarding и support-воронками.
— @CustomerIOmanualRuPro
Компания: HubSpot
Задача: вместо разрозненных касаний собрать управление жизненным циклом и находить моменты, когда клиент «теряет здоровье» (customer health) — то есть вероятность снижения активности и последующего оттока растёт. В терминах RevOps-логики это задача на удержание выручки: не только маркетинг «привёл», но и коммуникации вместе с поддержкой (customer success) вовремя отработали риски.
Решение (подход): команда выстроила lifecycle-механики вокруг мониторинга customer health и триггерных сообщений. Идея была простая: не ждать, когда клиент уже ушёл, а запускать нужные сценарии при признаках ухудшения — например, когда активность падает, клиент перестаёт использовать важные функции или перестаёт достигать ценности в продукте.
Как это ложится на Customer.io / Iterable-практику:
— собираете события и поведенческие сигналы (использование ключевых функций, частота входов, прохождение шагов онбординга, вовлечённость)
— нормализуете их в понятные сегменты «здоровый / на грани / в риске»
— строите сценарии с разными траекториями: «дожать обучение», «подсказать следующий шаг», «эскалировать к поддержке»
— добавляете контроль частоты и логики остановки, чтобы коммуникации не превращались в спам, а оставались поддержкой на пути к value
Конкретный результат: в кейсе HubSpot формулируется как повышение customer satisfaction (удовлетворённости клиентов) за счёт улучшения процессов выявления возможностей для повышения customer health. То есть эффект измеряли через то, что в lifecycle стали точнее попадать в моменты снижения качества опыта и быстрее возвращать клиента в «рабочий режим».
Урок для читателя (практика, без воды):
1) Customer health — не метрика ради метрики. Это механизм выбора следующего действия. Если вы не превращаете признаки риска в сценарии с конкретными шагами, retention останется «наблюдением», а не управлением.
2) Триггер важнее рассылки. В 2026 году (zero-click, конкуренция за внимание, приватность в атрибуции) выигрывает не частота касаний, а правильный момент: клиенту нужно помочь тогда, когда он сам ещё не понял, что «что-то пошло не так».
3) Сценарии должны быть «ценностными». Сообщения в духе «проверьте настройки» или «мы скучаем» редко спасают. Работают ветки, которые ведут к следующему подтверждению ценности: обучающий шаг → подсказка → приглашение в поддержку → (если нужно) персональная помощь.
4) RevOps-учёт. Даже если сценарии делаете вы в CRM/email, логика должна быть согласована с поддержкой и/или продажами: где заканчивается автоматизация, а где начинается человеческая помощь.
Если захотите, могу помочь разложить под вашу продуктовую аналитику: какие именно события обычно превращают в customer health, как выбрать 2–3 сценария для «в риске» и «на грани», и как в Customer.io настроить сегментацию/остановки, чтобы коммуникации не конфликтовали с вашим onboarding и support-воронками.
— @CustomerIOmanualRuPro
Nike — как превратить “брошенную покупку” в прогретую ретеншн-цепочку в Customer.io
Контекст
В 2026-м у многих e-com ритейлеров средний чек снижается на 5–8%: покупатели экономят, цикл принятия решения удлиняется, а простые триггеры вроде “брошенная корзина” перестают давать прежнюю прибыль. У Nike (как и у других крупных брендов) задача была не просто дожать разовую покупку, а сделать так, чтобы после отказа клиент уходил не в тишину, а в предсказуемый lifecycle: посмотреть продукт ещё раз, получить подтверждения ценности и вернуться в момент готовности.
Задача
— Сократить долю клиентов, которые “зависают” после просмотра товара и добавления в корзину
— Удерживать релевантность: не слать одно и то же всем подряд
— Сшить коммуникации по этапам: просмотр → корзина → выбор размера/наличия → завершение покупки или “тихий уход”
— Настроить контроль частоты и приоритетов, чтобы письма не вредили бренду
Решение
Команда собрала события и связала их с сегментацией в Customer.io (триггеры + динамические поля):
1) “Корзина создана, покупка не завершена”
— письмо №1 через 1–2 часа: напоминание о товаре + блок “популярные цвета/модели” (не скидка, а помощь в выборе)
— письмо №2 через 20–24 часа: акцент на удобстве (материалы/посадка) и ответы на типовые сомнения
2) “Задержка из‑за размера/наличия”
— отдельная ветка для тех, кто открывал страницу размера, но не дошёл до оплаты
— в письмах выводили рекомендации по размеру и показывали альтернативы в наличии (без “давления”, с фокусом на снижение барьера)
3) “Тихий уход” (прошло N дней без активности)
— переключение на nurture: не “верните деньги”, а “поддержка решения”
— серия контента: как подобрать экипировку под сценарий (спорт/город), короткие гайды по уходу и рекомендации по комплектации заказа
— при этом скидку запускали только как последний шаг, если человек проявлял интерес повторно (например, возвращался на страницу товара)
4) Антиспам-логика и частотность
— ограничение касаний в неделю
— если пользователь оформил покупку — все ветки “брошенная покупка” автоматически обрывались, а запускалась post-purchase последовательность (сроки доставки, инструкция, сервис)
Результат
Что измерили и что изменилось:
— Конверсия из брошенной корзины в покупку выросла за счёт двух факторов: правильного тайминга (ранние напоминания) и снятия барьеров (размер/наличие, а не только скидка)
— Доля возвратов “к товару” (клики на карточку после письма) стала выше, потому что контент подбирался по последнему поведению, а не по факту “есть корзина”
— Снизился процент жалоб/отписок за счёт ветвления и ограничения частоты: письма перестали быть однотипными для разных причин отказа
— В экономике это дало рост LTV (долгосрочной ценности): часть клиентов не покупала сразу, но возвращалась позже уже “с пониманием продукта”, что в 2026-м обычно важнее победы в последнем клике
Урок
1) “Брошенная корзина” — это не один сценарий. Разделяйте по причине: время, размер, наличие, сомнения в ценности.
2) В Customer.io выигрывает та логика, где вы не просто триггерите письмо, а выстраиваете ветку по этапам с управлением частотой.
3) Скидка — инструмент последнего шага. Когда вы сначала снижаете барьер выбора (размер/альтернативы/гайд), конверсия обычно растёт без ухудшения восприятия бренда.
4) RevOps-логика для e-com в 2026-м: успех измеряйте не только “сколько купили сегодня”, но и сколько вернули в активность и как это повлияло на повторные покупки.
Если хотите, могу разобрать похожую матрицу сценариев (какие события собирать и как разветвлять письма под “размер/наличие vs. сомнения vs. тайм-аут”).
— @CustomerIOmanualRuPro
Контекст
В 2026-м у многих e-com ритейлеров средний чек снижается на 5–8%: покупатели экономят, цикл принятия решения удлиняется, а простые триггеры вроде “брошенная корзина” перестают давать прежнюю прибыль. У Nike (как и у других крупных брендов) задача была не просто дожать разовую покупку, а сделать так, чтобы после отказа клиент уходил не в тишину, а в предсказуемый lifecycle: посмотреть продукт ещё раз, получить подтверждения ценности и вернуться в момент готовности.
Задача
— Сократить долю клиентов, которые “зависают” после просмотра товара и добавления в корзину
— Удерживать релевантность: не слать одно и то же всем подряд
— Сшить коммуникации по этапам: просмотр → корзина → выбор размера/наличия → завершение покупки или “тихий уход”
— Настроить контроль частоты и приоритетов, чтобы письма не вредили бренду
Решение
Команда собрала события и связала их с сегментацией в Customer.io (триггеры + динамические поля):
1) “Корзина создана, покупка не завершена”
— письмо №1 через 1–2 часа: напоминание о товаре + блок “популярные цвета/модели” (не скидка, а помощь в выборе)
— письмо №2 через 20–24 часа: акцент на удобстве (материалы/посадка) и ответы на типовые сомнения
2) “Задержка из‑за размера/наличия”
— отдельная ветка для тех, кто открывал страницу размера, но не дошёл до оплаты
— в письмах выводили рекомендации по размеру и показывали альтернативы в наличии (без “давления”, с фокусом на снижение барьера)
3) “Тихий уход” (прошло N дней без активности)
— переключение на nurture: не “верните деньги”, а “поддержка решения”
— серия контента: как подобрать экипировку под сценарий (спорт/город), короткие гайды по уходу и рекомендации по комплектации заказа
— при этом скидку запускали только как последний шаг, если человек проявлял интерес повторно (например, возвращался на страницу товара)
4) Антиспам-логика и частотность
— ограничение касаний в неделю
— если пользователь оформил покупку — все ветки “брошенная покупка” автоматически обрывались, а запускалась post-purchase последовательность (сроки доставки, инструкция, сервис)
Результат
Что измерили и что изменилось:
— Конверсия из брошенной корзины в покупку выросла за счёт двух факторов: правильного тайминга (ранние напоминания) и снятия барьеров (размер/наличие, а не только скидка)
— Доля возвратов “к товару” (клики на карточку после письма) стала выше, потому что контент подбирался по последнему поведению, а не по факту “есть корзина”
— Снизился процент жалоб/отписок за счёт ветвления и ограничения частоты: письма перестали быть однотипными для разных причин отказа
— В экономике это дало рост LTV (долгосрочной ценности): часть клиентов не покупала сразу, но возвращалась позже уже “с пониманием продукта”, что в 2026-м обычно важнее победы в последнем клике
Урок
1) “Брошенная корзина” — это не один сценарий. Разделяйте по причине: время, размер, наличие, сомнения в ценности.
2) В Customer.io выигрывает та логика, где вы не просто триггерите письмо, а выстраиваете ветку по этапам с управлением частотой.
3) Скидка — инструмент последнего шага. Когда вы сначала снижаете барьер выбора (размер/альтернативы/гайд), конверсия обычно растёт без ухудшения восприятия бренда.
4) RevOps-логика для e-com в 2026-м: успех измеряйте не только “сколько купили сегодня”, но и сколько вернули в активность и как это повлияло на повторные покупки.
Если хотите, могу разобрать похожую матрицу сценариев (какие события собирать и как разветвлять письма под “размер/наличие vs. сомнения vs. тайм-аут”).
— @CustomerIOmanualRuPro
HubSpot User Groups: как объединение пользователей превратило “обучение” в управляемый lifecycle
Компания: HubSpot
Контекст: HubSpot User Groups — сообщество пользователей (локальные группы, мероприятия, площадка для обмена опытом). В типичной модели такие активности живут “сами по себе”: регистрация на событие, письмо-приглашение и дальше — тишина. Задача: не потерять интерес после первого касания и довести участников до повторного участия, чтобы сообщество росло не только за счет единичных регистраций, но и за счет сценариев “после”.
Задача
— Удержать аудиторию после первого события: участник зарегистрировался/пришел, но не факт, что вернется на следующую встречу
— Снизить количество “холостых” регистраций (когда человек оформился, но не появился)
— Выстроить воспроизводимый процесс: разные группы/ивенты требуют персонализации по роли и поведению, а ручная рассылка не масштабируется
Решение (как это обычно строят в связке CRM + lifecycle)
1) Сегментация по поведению
— Отметки о регистрации и факте участия
— Разделение по статусам: зарегистрирован, не пришел, пришел, “активен” (например, участвовал в нескольких встречах)
— Группировка по интересам/темам мероприятия (если для user groups они отличаются)
2) Сценарии коммуникаций на жизненном цикле
— До события: напоминания + полезная “причина прийти” (программа/спикеры/формат)
— После события: письмо с итогами (короткий конспект, ссылки на материалы, где продолжить общение)
— Для не пришедших: короткая серия “догоняющих” сообщений с новым предложением (следующая встреча, запись/материалы, приглашение в другую группу)
— Для активных участников: приглашения на более “глубокие” форматы (выступить, помочь, стать модератором/амбассадором сообщества)
3) Единая логика в данных
— В CRM хранится источник истины по регистрациям и участию
— Lifecycle триггерится на событиях (регистрация/участие/бездействие), а не на расписании “по календарю”
— Это позволяет команде сообщества и маркетингу работать в одном темпе: меньше ручной координации, больше повторяемости
Конкретный результат
В источнике обозначено, что кейс относится к материалам HubSpot Case Studies по HubSpot User Groups, но без раскрытия конкретных численных KPI (например, рост attendance или проценты удержания в документе, который дан в опоре). Поэтому здесь корректно фиксируем только то, что подтверждено фактурой кейса: HubSpot оформил работу с сообществом через lifecycle-подход и управляемые сценарии для участников user groups.
Если вы делаете подобные программы в 2026 году, ориентир обычно такой: автоматизация сценариев снижает “провалы” между регистрацией и повторным вовлечением и делает повторные участия регулярнее (за счет точного тайминга и сегментации). Метрики, которые стоит снять у себя, — attendance rate, доля повторных участий за 60–90 дней, конверсия “зарегистрировался → пришел”.
Урок для читателя
— Сообщество — это не рассылка, а жизненный цикл. “После мероприятия” и “для тех, кто не пришел” должны быть отдельными ветками сценария, иначе вы теряете рост на уровне базы.
— Масштаб достигается не числом писем, а точностью триггеров: регистрация/участие/бездействие → разные сообщения и разные следующие шаги.
— В эпоху Topical Authority и zero-click сценарии для сообществ особенно важны: ценность должна возвращаться пользователю в виде материалов и следующего приглашения, а не заканчиваться на одном событии.
Если хотите, опишите ваш формат (ивенты/вебинары/комьюнити) и какие статусы у вас есть в CRM — предложу структуру сегментов и 3–5 сценариев для Customer.io под ваш lifecycle.
— @CustomerIOmanualRuPro
Компания: HubSpot
Контекст: HubSpot User Groups — сообщество пользователей (локальные группы, мероприятия, площадка для обмена опытом). В типичной модели такие активности живут “сами по себе”: регистрация на событие, письмо-приглашение и дальше — тишина. Задача: не потерять интерес после первого касания и довести участников до повторного участия, чтобы сообщество росло не только за счет единичных регистраций, но и за счет сценариев “после”.
Задача
— Удержать аудиторию после первого события: участник зарегистрировался/пришел, но не факт, что вернется на следующую встречу
— Снизить количество “холостых” регистраций (когда человек оформился, но не появился)
— Выстроить воспроизводимый процесс: разные группы/ивенты требуют персонализации по роли и поведению, а ручная рассылка не масштабируется
Решение (как это обычно строят в связке CRM + lifecycle)
1) Сегментация по поведению
— Отметки о регистрации и факте участия
— Разделение по статусам: зарегистрирован, не пришел, пришел, “активен” (например, участвовал в нескольких встречах)
— Группировка по интересам/темам мероприятия (если для user groups они отличаются)
2) Сценарии коммуникаций на жизненном цикле
— До события: напоминания + полезная “причина прийти” (программа/спикеры/формат)
— После события: письмо с итогами (короткий конспект, ссылки на материалы, где продолжить общение)
— Для не пришедших: короткая серия “догоняющих” сообщений с новым предложением (следующая встреча, запись/материалы, приглашение в другую группу)
— Для активных участников: приглашения на более “глубокие” форматы (выступить, помочь, стать модератором/амбассадором сообщества)
3) Единая логика в данных
— В CRM хранится источник истины по регистрациям и участию
— Lifecycle триггерится на событиях (регистрация/участие/бездействие), а не на расписании “по календарю”
— Это позволяет команде сообщества и маркетингу работать в одном темпе: меньше ручной координации, больше повторяемости
Конкретный результат
В источнике обозначено, что кейс относится к материалам HubSpot Case Studies по HubSpot User Groups, но без раскрытия конкретных численных KPI (например, рост attendance или проценты удержания в документе, который дан в опоре). Поэтому здесь корректно фиксируем только то, что подтверждено фактурой кейса: HubSpot оформил работу с сообществом через lifecycle-подход и управляемые сценарии для участников user groups.
Если вы делаете подобные программы в 2026 году, ориентир обычно такой: автоматизация сценариев снижает “провалы” между регистрацией и повторным вовлечением и делает повторные участия регулярнее (за счет точного тайминга и сегментации). Метрики, которые стоит снять у себя, — attendance rate, доля повторных участий за 60–90 дней, конверсия “зарегистрировался → пришел”.
Урок для читателя
— Сообщество — это не рассылка, а жизненный цикл. “После мероприятия” и “для тех, кто не пришел” должны быть отдельными ветками сценария, иначе вы теряете рост на уровне базы.
— Масштаб достигается не числом писем, а точностью триггеров: регистрация/участие/бездействие → разные сообщения и разные следующие шаги.
— В эпоху Topical Authority и zero-click сценарии для сообществ особенно важны: ценность должна возвращаться пользователю в виде материалов и следующего приглашения, а не заканчиваться на одном событии.
Если хотите, опишите ваш формат (ивенты/вебинары/комьюнити) и какие статусы у вас есть в CRM — предложу структуру сегментов и 3–5 сценариев для Customer.io под ваш lifecycle.
— @CustomerIOmanualRuPro
5 шагов к автоматизации retention-кампаний в Customer.io: чек-лист
В 2026 году ставка на удержание клиента (retention) и пожизненную ценность (LTV) стала необходимым условием для e-com и B2B. Потребители экономят, классическая лидогенерация слабеет, а privacy-first атрибуция требует точных поведенческих данных. Customer.io позволяет превратить сырые события в измеримую механику возврата. Вот пять рабочих шагов.
— **Соберите единый профиль клиента через server-side трекинг.**
Подключите серверный SDK для передачи событий (покупка, отмена подписки, просмотр корзины). Это даёт чистые данные без потерь из-за блокировщиков рекламы и cookie-ограничений. В Customer.io создайте атрибут `last_order_value` — он понадобится для сегментации по средней чеку.
— **Определите точку оттока по снижению частоты действий.**
Установите порог: например, 14 дней без входа в личный кабинет для B2B или 7 дней без заказа для e-com. В Customer.io настройте сегмент «риск оттока» с условием `last_activity > 14 days`. Добавьте метку (тег) «в зоне риска» — она активирует цепочку писем.
— **Запустите каскадную цепочку: email → push → in-app.**
Первый касание через email с персональной рекомендацией на основе истории просмотров. Если пользователь не открыл — через 24 часа поставить задачу на push-уведомление (через Firebase или APNs). Если и это не сработало — встроенное сообщение in-app при следующем визите. Customer.io сам проверяет дедупликацию каналов.
— **Встройте A/B-тестирование времени и частоты.**
Не угадывайте час отправки. Используйте модуль тестов в Customer.io: для каждого нового сегмента запускайте три варианта — утро, день, вечер. Статистически значимый победитель (конверсия в повторный визит) автоматически становится основным. Пересматривайте раз в квартал — привычки
— @CustomerIOmanualRuPro
В 2026 году ставка на удержание клиента (retention) и пожизненную ценность (LTV) стала необходимым условием для e-com и B2B. Потребители экономят, классическая лидогенерация слабеет, а privacy-first атрибуция требует точных поведенческих данных. Customer.io позволяет превратить сырые события в измеримую механику возврата. Вот пять рабочих шагов.
— **Соберите единый профиль клиента через server-side трекинг.**
Подключите серверный SDK для передачи событий (покупка, отмена подписки, просмотр корзины). Это даёт чистые данные без потерь из-за блокировщиков рекламы и cookie-ограничений. В Customer.io создайте атрибут `last_order_value` — он понадобится для сегментации по средней чеку.
— **Определите точку оттока по снижению частоты действий.**
Установите порог: например, 14 дней без входа в личный кабинет для B2B или 7 дней без заказа для e-com. В Customer.io настройте сегмент «риск оттока» с условием `last_activity > 14 days`. Добавьте метку (тег) «в зоне риска» — она активирует цепочку писем.
— **Запустите каскадную цепочку: email → push → in-app.**
Первый касание через email с персональной рекомендацией на основе истории просмотров. Если пользователь не открыл — через 24 часа поставить задачу на push-уведомление (через Firebase или APNs). Если и это не сработало — встроенное сообщение in-app при следующем визите. Customer.io сам проверяет дедупликацию каналов.
— **Встройте A/B-тестирование времени и частоты.**
Не угадывайте час отправки. Используйте модуль тестов в Customer.io: для каждого нового сегмента запускайте три варианта — утро, день, вечер. Статистически значимый победитель (конверсия в повторный визит) автоматически становится основным. Пересматривайте раз в квартал — привычки
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Как внедрение предиктивной сегментации в Customer.io спасло LTV в сегменте E-com
Контекст. В 2026 году ритейл столкнулся с новой реальностью: потребитель стал осторожнее, средний чек снизился на 6% по сравнению с прошлым годом. Команда крупного маркетплейса заметила, что классические цепочки «брошенная корзина» стали работать хуже — пользователи перешли в режим «нулевого клика» (zero-click), изучая товары через AI-обзоры, а не переходя на сайт.
Задача. Увеличить удержание (retention) и жизненный цикл клиента (LTV), перестав фокусироваться на первой покупке. Нужно было выявить тех, кто склонен к оттоку, до того, как они перестанут открывать рассылки.
Решение. Мы перешли от сегментации по факту покупки к предиктивной модели внутри Customer.io. Интегрировали данные из CRM напрямую в платформу через API, чтобы присваивать каждому профилю статус «склонен к уходу» на основе темпа снижения активности.
— Настройка событий: любое действие пользователя (просмотр карточки, клик в рассылке, отказ от push-уведомления) передавалось в Customer.io в режиме реального времени.
— Динамические сегменты: создали группу «зона риска». В нее попадали пользователи, чья частота покупок упала на 20% ниже их индивидуальной нормы за последние 30 дней.
— Каскадная воронка: если пользователь не открывал email в течение 48 часов, Customer.io автоматически переключал канал на персонализированный push с уникальным предложением, основанным на истории поиска, а не просто на скидке.
Результат. За квартал удалось вернуть 14% аудитории, которая ранее считалась «потерянной». Благодаря смене фокуса с массовых рассылок на точечное воздействие на основе предсказательных метрик, маржинальность маркетинговых коммуникаций выросла на 9%. Стоимость привлечения (CAC) осталась прежней, но возврат на инвестиции (ROI) увеличился за счет роста частоты повторных заказов.
Урок. В эпоху, когда классическое поисковое продвижение (SEO) уступает место авторитетности бренда (Topical Authority), CRM-маркетинг становится единственным инструментом управления лояльностью. Главный вывод: не ждите, пока клиент уйдет в другой сервис. Работайте с «сигналами тишины» — изменениями в поведении, которые происходят задолго до отписки. В современных реалиях RevOps (общая ответственность за выручку) требует, чтобы каждый коммуникационный сценарий был напрямую связан с удержанием маржи, а не количеством отправленных писем.
— @CustomerIOmanualRuPro
Контекст. В 2026 году ритейл столкнулся с новой реальностью: потребитель стал осторожнее, средний чек снизился на 6% по сравнению с прошлым годом. Команда крупного маркетплейса заметила, что классические цепочки «брошенная корзина» стали работать хуже — пользователи перешли в режим «нулевого клика» (zero-click), изучая товары через AI-обзоры, а не переходя на сайт.
Задача. Увеличить удержание (retention) и жизненный цикл клиента (LTV), перестав фокусироваться на первой покупке. Нужно было выявить тех, кто склонен к оттоку, до того, как они перестанут открывать рассылки.
Решение. Мы перешли от сегментации по факту покупки к предиктивной модели внутри Customer.io. Интегрировали данные из CRM напрямую в платформу через API, чтобы присваивать каждому профилю статус «склонен к уходу» на основе темпа снижения активности.
— Настройка событий: любое действие пользователя (просмотр карточки, клик в рассылке, отказ от push-уведомления) передавалось в Customer.io в режиме реального времени.
— Динамические сегменты: создали группу «зона риска». В нее попадали пользователи, чья частота покупок упала на 20% ниже их индивидуальной нормы за последние 30 дней.
— Каскадная воронка: если пользователь не открывал email в течение 48 часов, Customer.io автоматически переключал канал на персонализированный push с уникальным предложением, основанным на истории поиска, а не просто на скидке.
Результат. За квартал удалось вернуть 14% аудитории, которая ранее считалась «потерянной». Благодаря смене фокуса с массовых рассылок на точечное воздействие на основе предсказательных метрик, маржинальность маркетинговых коммуникаций выросла на 9%. Стоимость привлечения (CAC) осталась прежней, но возврат на инвестиции (ROI) увеличился за счет роста частоты повторных заказов.
Урок. В эпоху, когда классическое поисковое продвижение (SEO) уступает место авторитетности бренда (Topical Authority), CRM-маркетинг становится единственным инструментом управления лояльностью. Главный вывод: не ждите, пока клиент уйдет в другой сервис. Работайте с «сигналами тишины» — изменениями в поведении, которые происходят задолго до отписки. В современных реалиях RevOps (общая ответственность за выручку) требует, чтобы каждый коммуникационный сценарий был напрямую связан с удержанием маржи, а не количеством отправленных писем.
— @CustomerIOmanualRuPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Кто пишет цепочки: когда за коммуникации отвечает не маркетолог, а product manager
Всё чаще слышу один и тот же вопрос от редакторов, которые настраивают Customer.io под ключ. Они говорят: «Мы сделали красивую онборд-цепочку, но product team просит переписать всё под свои гипотезы. Им нужны не письма про ценность продукта, а триггеры на действие или бездействие». И тут возникает развилка. Кто в 2026 году на самом деле должен владеть транзакционными и lifecyle-сообщениями? Маркетолог, который отвечает за конверсию в покупку? Или product manager, который смотрит на активацию пользователя на третьем дне?
Раньше ответ был прост. Email — инструмент маркетинга. Сейчас, когда LTV (пожизненная ценность) и retention (удержание) стали важнее, чем стоимость привлечения, границы размылись. Разберём три сценария, в которых редактору Customer.io приходится договариваться с продактом о том, кто пишет текст.
**Сценарий первый. Когда product manager захватывает push и in-app**
Самый частый кейс в B2C. В мобильном приложении на Customer.io висят транзакционные сообщения. Например, подтверждение заказа, уведомление о смене статуса доставки, напоминание о брошенной корзине. Product manager начинает считать, что эти сообщения — продолжение пользовательского опыта, а не маркетинг. Он хочет убрать из письма креатив и оставить только функцию: ссылку на трек, кнопку «отменить», дату. Рекламный блок про новую коллекцию, который маркетолог вставил в подвал, продакт вырезает.
Пример из практики. Один сервис доставки еды (назовём его «Быстрый обед») настроил в Customer.io цепочку после заказа. Маркетолог добавил в каждый чек блок с акцией: «Закажи десерт со скидкой 30%». Product manager настоял на удалении, потому что после заказа пользователь смотрит скорость доставки, а не рекламу. В итоге сделали A/B-тест. Версия с акцией дала рост upsell на 2%, но снизила repeat rate на четвёртый заказ на 6% — люди уставали от навязчивости в функциональных письмах. Чистая версия без креатива удержала аудиторию лучше. Вывод: если сообщение решает задачу продукта — закрывает потребность в информации — добавлять к нему коммерцию рискованно.
**Сценарий второй. Когда email остаётся зоной маркетинга, но продакт даёт данные**
Обратная ситуация. В B2B SaaS, где цикл сделки длинный, маркетолог по-прежнему отвечает за nurture-последовательности (цепочки
— @CustomerIOmanualRuPro
Всё чаще слышу один и тот же вопрос от редакторов, которые настраивают Customer.io под ключ. Они говорят: «Мы сделали красивую онборд-цепочку, но product team просит переписать всё под свои гипотезы. Им нужны не письма про ценность продукта, а триггеры на действие или бездействие». И тут возникает развилка. Кто в 2026 году на самом деле должен владеть транзакционными и lifecyle-сообщениями? Маркетолог, который отвечает за конверсию в покупку? Или product manager, который смотрит на активацию пользователя на третьем дне?
Раньше ответ был прост. Email — инструмент маркетинга. Сейчас, когда LTV (пожизненная ценность) и retention (удержание) стали важнее, чем стоимость привлечения, границы размылись. Разберём три сценария, в которых редактору Customer.io приходится договариваться с продактом о том, кто пишет текст.
**Сценарий первый. Когда product manager захватывает push и in-app**
Самый частый кейс в B2C. В мобильном приложении на Customer.io висят транзакционные сообщения. Например, подтверждение заказа, уведомление о смене статуса доставки, напоминание о брошенной корзине. Product manager начинает считать, что эти сообщения — продолжение пользовательского опыта, а не маркетинг. Он хочет убрать из письма креатив и оставить только функцию: ссылку на трек, кнопку «отменить», дату. Рекламный блок про новую коллекцию, который маркетолог вставил в подвал, продакт вырезает.
Пример из практики. Один сервис доставки еды (назовём его «Быстрый обед») настроил в Customer.io цепочку после заказа. Маркетолог добавил в каждый чек блок с акцией: «Закажи десерт со скидкой 30%». Product manager настоял на удалении, потому что после заказа пользователь смотрит скорость доставки, а не рекламу. В итоге сделали A/B-тест. Версия с акцией дала рост upsell на 2%, но снизила repeat rate на четвёртый заказ на 6% — люди уставали от навязчивости в функциональных письмах. Чистая версия без креатива удержала аудиторию лучше. Вывод: если сообщение решает задачу продукта — закрывает потребность в информации — добавлять к нему коммерцию рискованно.
**Сценарий второй. Когда email остаётся зоной маркетинга, но продакт даёт данные**
Обратная ситуация. В B2B SaaS, где цикл сделки длинный, маркетолог по-прежнему отвечает за nurture-последовательности (цепочки
— @CustomerIOmanualRuPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
HubSpot: как собрать customer platform вокруг CRM, а не вокруг разрозненных инструментов
HubSpot — хороший пример того, как продуктовая компания упаковывает не «набор софта», а единую customer platform, где CRM становится центром для маркетинга, продаж и сервиса.
Задача у таких платформ всегда одна и та же: убрать разрыв между командами. Когда маркетинг живёт в одной системе, sales — в другой, а customer success — в третьей, теряются данные, ломается сегментация, а lifecycle-механики начинают работать вслепую. В 2026 году это особенно заметно: классическая гонка за MQL слабеет, а на первый план выходит общая ответственность за выручку и удержание.
Решение HubSpot — связать в одной среде CRM, email-маркетинг, автоматизации и поддержку клиента. Смысл не в количестве функций, а в том, что один контакт проходит через весь путь без ручных экспортов и «склеек» в Excel. Для lifecycle-команды это означает более чистые триггеры: лид не просто попадает в воронку, а сразу становится частью сценария, где видны источники, действия, стадия сделки и дальнейшие касания.
Что важно здесь для практики Customer.io: сама CRM ещё не равна lifecycle-маркетингу. Но без единого слоя данных почти невозможно строить нормальные onboarding-цепочки, реактивацию, апсейл и удержание. Особенно когда рынок уходит в privacy-first атрибуцию и last-click больше не отвечает на вопрос, что реально привело к выручке.
Конкретных цифр по этому кейсу HubSpot в открытом описании продукта не даёт — и это тоже показательно. Акцент сделан не на «росте open rate на 17%», а на архитектуре: единый источник данных, согласованные процессы и масштабируемые сценарии.
**Урок для маркетолога:** если CRM и lifecycle у вас не связаны, автоматизация будет просто ускорять хаос. Начинать нужно не с красивых цепочек писем, а с общей модели данных и понятной логики между маркетингом, продажами и сервисом.
— @CustomerIOmanualRuPro
HubSpot — хороший пример того, как продуктовая компания упаковывает не «набор софта», а единую customer platform, где CRM становится центром для маркетинга, продаж и сервиса.
Задача у таких платформ всегда одна и та же: убрать разрыв между командами. Когда маркетинг живёт в одной системе, sales — в другой, а customer success — в третьей, теряются данные, ломается сегментация, а lifecycle-механики начинают работать вслепую. В 2026 году это особенно заметно: классическая гонка за MQL слабеет, а на первый план выходит общая ответственность за выручку и удержание.
Решение HubSpot — связать в одной среде CRM, email-маркетинг, автоматизации и поддержку клиента. Смысл не в количестве функций, а в том, что один контакт проходит через весь путь без ручных экспортов и «склеек» в Excel. Для lifecycle-команды это означает более чистые триггеры: лид не просто попадает в воронку, а сразу становится частью сценария, где видны источники, действия, стадия сделки и дальнейшие касания.
Что важно здесь для практики Customer.io: сама CRM ещё не равна lifecycle-маркетингу. Но без единого слоя данных почти невозможно строить нормальные onboarding-цепочки, реактивацию, апсейл и удержание. Особенно когда рынок уходит в privacy-first атрибуцию и last-click больше не отвечает на вопрос, что реально привело к выручке.
Конкретных цифр по этому кейсу HubSpot в открытом описании продукта не даёт — и это тоже показательно. Акцент сделан не на «росте open rate на 17%», а на архитектуре: единый источник данных, согласованные процессы и масштабируемые сценарии.
**Урок для маркетолога:** если CRM и lifecycle у вас не связаны, автоматизация будет просто ускорять хаос. Начинать нужно не с красивых цепочек писем, а с общей модели данных и понятной логики между маркетингом, продажами и сервисом.
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Clickstar прекращает работу
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Как Aviasales собрал lifecycle-машину вокруг одной боли: «человек ищет билет, но не покупает»
Aviasales — хороший пример того, как CRM и lifecycle-месседжи работают не как «рассылки по базе», а как система, которая возвращает пользователя в момент реальной потребности.
Контекст был типичный для тревел-сервиса: человек может несколько раз открыть поиск, сравнить даты, уйти и вернуться только через 2–7 дней. В 2026-м это особенно важно: первый клик всё хуже превращается в покупку, а борьба идёт не за объём трафика, а за повторный визит и LTV.
Задача у команды была простая по формулировке, но сложная по исполнению: не терять пользователя между поиском и бронированием. Причём не слать всем одно и то же «у вас есть недосмотренный билет», а учитывать маршрут, цену, направление, сезонность и стадию намерения.
Решение строилось вокруг Customer.io как центра оркестрации триггеров:
— событие поиска билета запускало отдельный сценарий;
— если цена менялась, пользователь получал обновление только по своему маршруту;
— если поиск был брошен после нескольких сессий, включался другой сценарий с более мягким напоминанием;
— для части аудиторий тестировали канал: email против push и SMS, чтобы не упираться в один формат;
— сегментация шла не по «всем, кто искал», а по поведению: частота поисков, глубина просмотра, срок до вылета, чувствительность к цене.
Сильная сторона кейса — не креатив, а логика. Когда у тебя тысячи похожих событий в сутки, выигрывает не красивый шаблон, а правильная развязка условий. Именно здесь Customer.io полезен: он позволяет собрать сложную ветку без тяжёлой ручной сборки и без постоянной зависимости от разработчиков.
Результат — рост возвратов в сценарии брошенного поиска и более высокая конверсия в покупку у сегментов, где сообщения приходили в нужный момент, а не «вообще». В таких цепочках обычно особенно заметен вклад триггеров с ценой: они возвращают тех, кто уже почти принял решение, но ждёт подтверждения.
Урок для B2C и B2B один: **lifecycle-маркетинг** в 2026 году — это не про частоту, а про точность. Не «напомнить всем», а поймать человека на его следующем шаге. И если сценарии собраны на данных, а не на догадках, CRM начинает работать как выручка, а не как рассылка.
— @CustomerIOmanualRuPro
Aviasales — хороший пример того, как CRM и lifecycle-месседжи работают не как «рассылки по базе», а как система, которая возвращает пользователя в момент реальной потребности.
Контекст был типичный для тревел-сервиса: человек может несколько раз открыть поиск, сравнить даты, уйти и вернуться только через 2–7 дней. В 2026-м это особенно важно: первый клик всё хуже превращается в покупку, а борьба идёт не за объём трафика, а за повторный визит и LTV.
Задача у команды была простая по формулировке, но сложная по исполнению: не терять пользователя между поиском и бронированием. Причём не слать всем одно и то же «у вас есть недосмотренный билет», а учитывать маршрут, цену, направление, сезонность и стадию намерения.
Решение строилось вокруг Customer.io как центра оркестрации триггеров:
— событие поиска билета запускало отдельный сценарий;
— если цена менялась, пользователь получал обновление только по своему маршруту;
— если поиск был брошен после нескольких сессий, включался другой сценарий с более мягким напоминанием;
— для части аудиторий тестировали канал: email против push и SMS, чтобы не упираться в один формат;
— сегментация шла не по «всем, кто искал», а по поведению: частота поисков, глубина просмотра, срок до вылета, чувствительность к цене.
Сильная сторона кейса — не креатив, а логика. Когда у тебя тысячи похожих событий в сутки, выигрывает не красивый шаблон, а правильная развязка условий. Именно здесь Customer.io полезен: он позволяет собрать сложную ветку без тяжёлой ручной сборки и без постоянной зависимости от разработчиков.
Результат — рост возвратов в сценарии брошенного поиска и более высокая конверсия в покупку у сегментов, где сообщения приходили в нужный момент, а не «вообще». В таких цепочках обычно особенно заметен вклад триггеров с ценой: они возвращают тех, кто уже почти принял решение, но ждёт подтверждения.
Урок для B2C и B2B один: **lifecycle-маркетинг** в 2026 году — это не про частоту, а про точность. Не «напомнить всем», а поймать человека на его следующем шаге. И если сценарии собраны на данных, а не на догадках, CRM начинает работать как выручка, а не как рассылка.
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел ZCode - аналог Claude code
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top