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
Customer.io vs Braze vs Iterable: что выбрать для lifecycle-автоматизаций в CRM
Если вы делаете белый lifecycle-маркетинг (email/мультиканальные триггеры, сегменты, сценарии под воронку и retention) и в 2026 году пытаетесь пережить privacy-first атрибуцию и «нулевой» (zero-click) поиск, то вопрос обычно сводится к одному: насколько платформа помогает управлять данными и сообщениями как системой, а не набором рассылок. Ниже — сравнение 3 инструментов одного класса: Customer.io, Braze (Braze) и Iterable.
Customer.io — для команд с фокусом на trigger-first коммуникации и сценарии вокруг поведения пользователей
Сильная сторона — практичная логика lifecycle: события → сегмент → условие → сообщение, плюс удобная настройка отправок по данным (удобно выстраивать именно диалоги воронки, а не просто email-потоки). Часто выбирают, когда нужно быстро переводить гипотезы в тестируемые сценарии: регистрация, активация, “не дошёл до следующего шага”, churn-risk.
Слабая сторона / минус — глубина “всего сразу” может быть ниже, чем у платформ уровня all-in-one для крупных маркетинг-организаций (например, по части широты готовых omni-канальных механик и сложных организационных сценариев). Иногда приходится дольше “доделывать” интеграции под конкретные источники данных.
Braze — для компаний, где lifecycle давно часть операционной модели и нужен масштаб сообщений по множеству каналов
Сильная сторона — сильная экосистема для omni-channel: можно разворачивать сложные пути, удерживать единый контроль над коммуникациями и управлять частотой/приоритетами на уровне платформы. Braze часто берут там, где важны зрелые процессы валидации аудиторий и управление коммуникациями на большой базе.
Слабая сторона / минус — порог входа: для небольших команд избыточно, а настройка структуры данных и правил маршрутизации может занять больше времени, чем ожидали. Плюс стоимость владения обычно выше, и нужно заранее оценить, окупится ли “ширина” именно вашим use case.
Iterable — для growth/RevOps-ориентированных команд, которым важны и сегментация, и автоматизация, и “чистые” требования к доставляемости
Сильная сторона — удобен для построения lifecycle-сегментов и сценариев с упором на то, чтобы сообщения стабильно доходили до клиентов. В 2026 году на доставляемость влияет всё: согласия, репутация доменов, bulk-ограничения почтовиков. Поэтому платформы уровня Iterable/Customer.io/Braze ценят за контроль отправок и управляемые процессы, а не только за интерфейс сценариев.
Слабая сторона / минус — как и у других “широких” платформ, многое зависит от качества вашей event-модели и дисциплины данных: если события/атрибуты кривые, сценарии будут “работать”, но давать не ту релевантность, на которую вы рассчитывали.
как выбирать
— Начните с вопроса “что у нас главный trigger и какие события являются источником истины?”, затем сравните: у кого быстрее строятся 2–3 ключевых сценария (активация/реактивация/предотвращение оттока) и насколько прозрачно управлять доставляемостью и частотой; если сценариев много и нужны omni-channel процессы — смотрите в сторону Braze, если приоритет — компактные trigger-сценарии и быстрые итерации — чаще выигрывает Customer.io, если нужна балансировка сегментов и отправок в одной модели для RevOps — хорошо подходит Iterable.
— @CustomerIOmanualRuPro
Если вы делаете белый lifecycle-маркетинг (email/мультиканальные триггеры, сегменты, сценарии под воронку и retention) и в 2026 году пытаетесь пережить privacy-first атрибуцию и «нулевой» (zero-click) поиск, то вопрос обычно сводится к одному: насколько платформа помогает управлять данными и сообщениями как системой, а не набором рассылок. Ниже — сравнение 3 инструментов одного класса: Customer.io, Braze (Braze) и Iterable.
Customer.io — для команд с фокусом на trigger-first коммуникации и сценарии вокруг поведения пользователей
Сильная сторона — практичная логика lifecycle: события → сегмент → условие → сообщение, плюс удобная настройка отправок по данным (удобно выстраивать именно диалоги воронки, а не просто email-потоки). Часто выбирают, когда нужно быстро переводить гипотезы в тестируемые сценарии: регистрация, активация, “не дошёл до следующего шага”, churn-risk.
Слабая сторона / минус — глубина “всего сразу” может быть ниже, чем у платформ уровня all-in-one для крупных маркетинг-организаций (например, по части широты готовых omni-канальных механик и сложных организационных сценариев). Иногда приходится дольше “доделывать” интеграции под конкретные источники данных.
Braze — для компаний, где lifecycle давно часть операционной модели и нужен масштаб сообщений по множеству каналов
Сильная сторона — сильная экосистема для omni-channel: можно разворачивать сложные пути, удерживать единый контроль над коммуникациями и управлять частотой/приоритетами на уровне платформы. Braze часто берут там, где важны зрелые процессы валидации аудиторий и управление коммуникациями на большой базе.
Слабая сторона / минус — порог входа: для небольших команд избыточно, а настройка структуры данных и правил маршрутизации может занять больше времени, чем ожидали. Плюс стоимость владения обычно выше, и нужно заранее оценить, окупится ли “ширина” именно вашим use case.
Iterable — для growth/RevOps-ориентированных команд, которым важны и сегментация, и автоматизация, и “чистые” требования к доставляемости
Сильная сторона — удобен для построения lifecycle-сегментов и сценариев с упором на то, чтобы сообщения стабильно доходили до клиентов. В 2026 году на доставляемость влияет всё: согласия, репутация доменов, bulk-ограничения почтовиков. Поэтому платформы уровня Iterable/Customer.io/Braze ценят за контроль отправок и управляемые процессы, а не только за интерфейс сценариев.
Слабая сторона / минус — как и у других “широких” платформ, многое зависит от качества вашей event-модели и дисциплины данных: если события/атрибуты кривые, сценарии будут “работать”, но давать не ту релевантность, на которую вы рассчитывали.
как выбирать
— Начните с вопроса “что у нас главный trigger и какие события являются источником истины?”, затем сравните: у кого быстрее строятся 2–3 ключевых сценария (активация/реактивация/предотвращение оттока) и насколько прозрачно управлять доставляемостью и частотой; если сценариев много и нужны omni-channel процессы — смотрите в сторону Braze, если приоритет — компактные trigger-сценарии и быстрые итерации — чаще выигрывает Customer.io, если нужна балансировка сегментов и отправок в одной модели для RevOps — хорошо подходит Iterable.
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cloudeflare грозит Google блокировкой трафика
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Customer.io уже не про письма
В 2026 Customer.io всё чаще воспринимается не как «email-платформа», а как оркестратор lifecycle-маркетинга. И это логично: когда MQL-воронка слабеет, а выручка собирается через связку маркетинга, sales и customer success, выигрывает не тот, кто громче шлёт, а тот, кто точнее собирает поведение в сценарии. На мой взгляд, ценность таких инструментов теперь не в каналах, а в умении превращать разрозненные события в понятную систему удержания и LTV.
— @CustomerIOmanualRuPro
В 2026 Customer.io всё чаще воспринимается не как «email-платформа», а как оркестратор lifecycle-маркетинга. И это логично: когда MQL-воронка слабеет, а выручка собирается через связку маркетинга, sales и customer success, выигрывает не тот, кто громче шлёт, а тот, кто точнее собирает поведение в сценарии. На мой взгляд, ценность таких инструментов теперь не в каналах, а в умении превращать разрозненные события в понятную систему удержания и LTV.
— @CustomerIOmanualRuPro
Атрибуция по последнему клику и «инкрементальность» (измерение прироста)
Атрибуция по последнему клику — это модель, которая относит конверсию целиком на последнее действие пользователя перед покупкой/лидом (последняя реклама, письмо или клик). Для маркетинга это кажется удобным: есть “виновник”. Но в реальности путь клиента чаще многосоставной: он возвращается после чтения, сравнения, консультации, а в момент конверсии “последний” контакт может быть лишь подтверждением, а не причиной.
Инкрементальность — это оценка того, что изменилось бы без конкретного воздействия. Идея: измерить прирост (uplift) от коммуникации, кампании или канала, а не просто распределить кредит постфактум.
Чем отличаются:
— Last-click отвечает “кто был рядом последним”
— Инкрементальность отвечает “что действительно добавили”
Типичные ошибки в Customer.io/ lifecycle:
— Пытаться оптимизировать триггеры по метрикам, где конверсия “приписана” последнему email/письму без контроля контрольной группы
— Игнорировать перекрытия: пользователь получил серию касаний до и после триггера, и сложно понять долю влияния каждого
— Считать, что рост означает причинность: особенно в privacy-first среде, где данных меньше
Пример: вы запускаете реактивацию для пользователей, которые не вернулись 14 дней. Вместо сравнения “кто нажал последний” делайте A/B: контрольную группу не отправляйте, измерьте разницу по возвращениям через 7 дней. Если прирост есть — триггер дает инкремент.
— @CustomerIOmanualRuPro
Атрибуция по последнему клику — это модель, которая относит конверсию целиком на последнее действие пользователя перед покупкой/лидом (последняя реклама, письмо или клик). Для маркетинга это кажется удобным: есть “виновник”. Но в реальности путь клиента чаще многосоставной: он возвращается после чтения, сравнения, консультации, а в момент конверсии “последний” контакт может быть лишь подтверждением, а не причиной.
Инкрементальность — это оценка того, что изменилось бы без конкретного воздействия. Идея: измерить прирост (uplift) от коммуникации, кампании или канала, а не просто распределить кредит постфактум.
Чем отличаются:
— Last-click отвечает “кто был рядом последним”
— Инкрементальность отвечает “что действительно добавили”
Типичные ошибки в Customer.io/ lifecycle:
— Пытаться оптимизировать триггеры по метрикам, где конверсия “приписана” последнему email/письму без контроля контрольной группы
— Игнорировать перекрытия: пользователь получил серию касаний до и после триггера, и сложно понять долю влияния каждого
— Считать, что рост означает причинность: особенно в privacy-first среде, где данных меньше
Пример: вы запускаете реактивацию для пользователей, которые не вернулись 14 дней. Вместо сравнения “кто нажал последний” делайте A/B: контрольную группу не отправляйте, измерьте разницу по возвращениям через 7 дней. Если прирост есть — триггер дает инкремент.
— @CustomerIOmanualRuPro
Про «автоматизация всё исправит»: миф про Customer.io и отсутствие стратегии
Миф: если “включить” триггеры в Customer.io (почтовые цепочки, вебхук-условия, статусы), то конверсии и выручка сами начнут расти.
Откуда он берётся: слишком много кейсов показывает красивые сценарии “до/после”, но почти никто не показывает главное — **что именно** было измеримо до запуска (и какие гипотезы проверялись). В 2026 это особенно заметно: search “засыхает” на уровне чистого информационного запроса, AI-overviews перехватывают внимание, e-com чувствует снижение среднего чека (люди экономят). В таких условиях рост — это не “автоматизировать”, а “доставлять правильное сообщение нужному человеку в правильный момент”.
Почему это неправда: без сегментации по поведению и без контрактов с данными триггеры превращаются в рассылку по расписанию. Например, вы отслеживаете событие, но не различаете контекст: пользователь мог посмотреть демо, потому что готов к покупке, а мог — потому что сравнивает. Вы отправляете одинаковый Follow-up, и система уверенно масштабирует не то. Customer.io отлично исполняет логику — но не создаёт маркетинговый смысл.
Что вместо этого: начните с одной измеримой воронки (например, от “начал сценарий покупки/регистрации” до “первое ценное действие”), затем определите 1–2 триггера и 2–3 сегмента с разными намерениями. Для каждого шага заранее задайте метрику (conversion rate, revenue per account, retention-поведение), а также “что считается успехом/провалом”. После этого автоматизация становится не чудом, а проверкой гипотезы.
Customer.io — про контроль причинно-следственных связей. Стратегия — про выбор этих причин.
— @CustomerIOmanualRuPro
Миф: если “включить” триггеры в Customer.io (почтовые цепочки, вебхук-условия, статусы), то конверсии и выручка сами начнут расти.
Откуда он берётся: слишком много кейсов показывает красивые сценарии “до/после”, но почти никто не показывает главное — **что именно** было измеримо до запуска (и какие гипотезы проверялись). В 2026 это особенно заметно: search “засыхает” на уровне чистого информационного запроса, AI-overviews перехватывают внимание, e-com чувствует снижение среднего чека (люди экономят). В таких условиях рост — это не “автоматизировать”, а “доставлять правильное сообщение нужному человеку в правильный момент”.
Почему это неправда: без сегментации по поведению и без контрактов с данными триггеры превращаются в рассылку по расписанию. Например, вы отслеживаете событие, но не различаете контекст: пользователь мог посмотреть демо, потому что готов к покупке, а мог — потому что сравнивает. Вы отправляете одинаковый Follow-up, и система уверенно масштабирует не то. Customer.io отлично исполняет логику — но не создаёт маркетинговый смысл.
Что вместо этого: начните с одной измеримой воронки (например, от “начал сценарий покупки/регистрации” до “первое ценное действие”), затем определите 1–2 триггера и 2–3 сегмента с разными намерениями. Для каждого шага заранее задайте метрику (conversion rate, revenue per account, retention-поведение), а также “что считается успехом/провалом”. После этого автоматизация становится не чудом, а проверкой гипотезы.
Customer.io — про контроль причинно-следственных связей. Стратегия — про выбор этих причин.
— @CustomerIOmanualRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сбер запустит свой криптокошелёк
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Сбер готов запустить криптокошелёк — инфраструктура уже есть. Ждут только закона о регулировании крипты, который планируют принять к 1 сентября 2026 года.
Хранить и, судя по всему, обменивать крипту можно будет прямо в приложении — без сторонних обменников.
Но есть один нюанс, из-за которого обменники никуда не денутся. 🔍
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/sber-zapustit-svoi-kriptokoshelek
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Индия потребовала от Telegram удалять пиратский контент — претензия в том, что платформа не ограничивает размер файлов, что позволяет свободно распространять фильмы.
Дуров ответил, что Telegram годами работает в Индии без какой-либо коммерческой выгоды для себя.
Почему давление началось именно сейчас — вопрос открытый. Возможный ответ — в блоге.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/indiia-potrebovala-ot-telegram-udaliat-piratskii-kontent
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top