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
Битва за стек: выбираем систему управления жизненным циклом клиента в 2026 году
Выбор платформы для автоматизации маркетинга (Marketing Automation Platform) сегодня перестал быть техническим вопросом. В эпоху, когда стоимость привлечения нового клиента растет, а средний чек в электронной коммерции просел, выбор между «большой тройкой» — Braze, Iterable и Customer.io — определяет, насколько быстро вы сможете реагировать на сигналы от RevOps (системы управления выручкой, объединяющей маркетинг, продажи и клиентский сервис).
Braze остается королем для компаний с колоссальными объемами данных в реальном времени. Если ваш бизнес живет в приложении и требует мгновенной реакции на действия пользователя — например, отправки пуш-уведомления через полсекунды после нажатия кнопки — альтернатив по производительности почти нет. Однако за мощь приходится платить сложностью настройки и высоким порогом входа для команды. В 2026 году, когда фокус сместился с охватов на удержание (retention), Braze часто становится «тяжелой артиллерией», которая оправдана только при наличии зрелой аналитики.
Iterable занимает срединную позицию. Это выбор для тех, кто устал от жестких рамок «коробочных» решений, но еще не готов строить кастомную систему на базе Snowflake или других хранилищ. Главная ценность Iterable — гибкость в сегментации и визуальный конструктор путей пользователя (Customer Journey). В условиях, когда поиск уходит в сторону экспертных ответов искусственного интеллекта, а не простых переходов по ссылкам, гибкость Iterable позволяет быстрее тестировать гипотезы по доведению лида до покупки через персонализированный контент.
Customer.io — мой фаворит для тех, кто ценит прозрачность и прямое управление данными. Эта платформа выигрывает в вопросах приватности, что критично в эпоху «первичных данных» (first-party data). Если ваша стратегия строится на глубоком понимании профиля клиента без избыточных надстроек, Customer.io дает лучший контроль над логикой событий. Это инструмент для команд, которые предпочитают глубину смыслов объему коммуникаций.
Мое наблюдение из практики: компании, которые пытаются сэкономить на внедрении, выбирая платформу «подешевле», в итоге тратят на 30-40% больше на услуги сторонних интеграторов и поддержку инфраструктуры.
*Правило 2026 года простое:* если вы масштабируете бизнес, выбирайте систему не по количеству доступных каналов, а по тому, насколько легко она интегрируется в ваш процесс работы с выручкой. В мире, где Last-click (атрибуция по последнему клику) окончательно мертва, выигрывает тот, кто умеет бесшовно объединять данные о поведении пользователя в продукте с цепочками коммуникаций. Не пытайтесь заставить инструмент делать то, для чего он не предназначен — лучше один раз перестроить архитектуру данных, чем годами бороться с ограничениями платформы.
— @LifecycleToolsRuPro
Выбор платформы для автоматизации маркетинга (Marketing Automation Platform) сегодня перестал быть техническим вопросом. В эпоху, когда стоимость привлечения нового клиента растет, а средний чек в электронной коммерции просел, выбор между «большой тройкой» — Braze, Iterable и Customer.io — определяет, насколько быстро вы сможете реагировать на сигналы от RevOps (системы управления выручкой, объединяющей маркетинг, продажи и клиентский сервис).
Braze остается королем для компаний с колоссальными объемами данных в реальном времени. Если ваш бизнес живет в приложении и требует мгновенной реакции на действия пользователя — например, отправки пуш-уведомления через полсекунды после нажатия кнопки — альтернатив по производительности почти нет. Однако за мощь приходится платить сложностью настройки и высоким порогом входа для команды. В 2026 году, когда фокус сместился с охватов на удержание (retention), Braze часто становится «тяжелой артиллерией», которая оправдана только при наличии зрелой аналитики.
Iterable занимает срединную позицию. Это выбор для тех, кто устал от жестких рамок «коробочных» решений, но еще не готов строить кастомную систему на базе Snowflake или других хранилищ. Главная ценность Iterable — гибкость в сегментации и визуальный конструктор путей пользователя (Customer Journey). В условиях, когда поиск уходит в сторону экспертных ответов искусственного интеллекта, а не простых переходов по ссылкам, гибкость Iterable позволяет быстрее тестировать гипотезы по доведению лида до покупки через персонализированный контент.
Customer.io — мой фаворит для тех, кто ценит прозрачность и прямое управление данными. Эта платформа выигрывает в вопросах приватности, что критично в эпоху «первичных данных» (first-party data). Если ваша стратегия строится на глубоком понимании профиля клиента без избыточных надстроек, Customer.io дает лучший контроль над логикой событий. Это инструмент для команд, которые предпочитают глубину смыслов объему коммуникаций.
Мое наблюдение из практики: компании, которые пытаются сэкономить на внедрении, выбирая платформу «подешевле», в итоге тратят на 30-40% больше на услуги сторонних интеграторов и поддержку инфраструктуры.
*Правило 2026 года простое:* если вы масштабируете бизнес, выбирайте систему не по количеству доступных каналов, а по тому, насколько легко она интегрируется в ваш процесс работы с выручкой. В мире, где Last-click (атрибуция по последнему клику) окончательно мертва, выигрывает тот, кто умеет бесшовно объединять данные о поведении пользователя в продукте с цепочками коммуникаций. Не пытайтесь заставить инструмент делать то, для чего он не предназначен — лучше один раз перестроить архитектуру данных, чем годами бороться с ограничениями платформы.
— @LifecycleToolsRuPro
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 ускорить исследование клиентской базы с помощью AI-агентов
Компания HubSpot внедрила функционал интеллектуальных агентов данных, чтобы сократить разрыв между сбором сырой информации и принятием управленческих решений. В условиях эпохи 2026 года, когда маркетинговые команды переходят к модели RevOps (общая ответственность за выручку), скорость анализа данных становится ключевым преимуществом.
Задача:
Маркетологи и менеджеры по работе с клиентами тратили до 30% рабочего времени на написание запросов к базам данных и ручную сегментацию. В условиях снижения среднего чека в электронной коммерции, командам нужно было оперативно менять тактику удержания (retention), не дожидаясь отчетов от аналитиков.
Решение:
HubSpot интегрировал AI-агента, способного обрабатывать запросы на естественном языке. Вместо построения сложных SQL-запросов пользователь задает вопрос системе: «Каков был отток (churn) среди клиентов, купивших товар в категории X за последние три месяца?». Агент самостоятельно обращается к CRM-системе, анализирует исторические данные и выдает готовый графический ответ.
Результат:
— Сокращение времени на формирование отчетов для сегментации с 4 часов до нескольких минут.
— Увеличение точности таргетинга (целевой направленности) коммуникаций: команды смогли чаще использовать персонализированные предложения для удержания пользователей, чье поведение изменилось из-за сокращения расходов.
— Снижение нагрузки на отдел бизнес-аналитики, что позволило сфокусировать аналитиков на задачах стратегического планирования, а не на «выгрузках».
Урок для специалиста по жизненному циклу клиента:
Инструменты вроде Braze или Customer.io уже движутся в сторону глубокой интеграции с искусственным интеллектом. В нынешних реалиях, где ценность смыслов преобладает над объемом контента, ваша задача — не просто «запустить рассылку», а максимально быстро интерпретировать поведение пользователя.
Внедрение AI-помощников для работы с данными — это не дань моде, а необходимость для выживания в парадигме RevOps. Если вы все еще тратите часы на подготовку аудиторий для триггерных кампаний, вы теряете окно возможностей, пока конкуренты уже тестируют гипотезы на основе данных, полученных в реальном времени. В эпоху «нулевого клика» и высокой конкуренции за внимание, побеждает тот, кто быстрее переходит от гипотезы к персонализированному воздействию.
— @LifecycleToolsRuPro
Компания HubSpot внедрила функционал интеллектуальных агентов данных, чтобы сократить разрыв между сбором сырой информации и принятием управленческих решений. В условиях эпохи 2026 года, когда маркетинговые команды переходят к модели RevOps (общая ответственность за выручку), скорость анализа данных становится ключевым преимуществом.
Задача:
Маркетологи и менеджеры по работе с клиентами тратили до 30% рабочего времени на написание запросов к базам данных и ручную сегментацию. В условиях снижения среднего чека в электронной коммерции, командам нужно было оперативно менять тактику удержания (retention), не дожидаясь отчетов от аналитиков.
Решение:
HubSpot интегрировал AI-агента, способного обрабатывать запросы на естественном языке. Вместо построения сложных SQL-запросов пользователь задает вопрос системе: «Каков был отток (churn) среди клиентов, купивших товар в категории X за последние три месяца?». Агент самостоятельно обращается к CRM-системе, анализирует исторические данные и выдает готовый графический ответ.
Результат:
— Сокращение времени на формирование отчетов для сегментации с 4 часов до нескольких минут.
— Увеличение точности таргетинга (целевой направленности) коммуникаций: команды смогли чаще использовать персонализированные предложения для удержания пользователей, чье поведение изменилось из-за сокращения расходов.
— Снижение нагрузки на отдел бизнес-аналитики, что позволило сфокусировать аналитиков на задачах стратегического планирования, а не на «выгрузках».
Урок для специалиста по жизненному циклу клиента:
Инструменты вроде Braze или Customer.io уже движутся в сторону глубокой интеграции с искусственным интеллектом. В нынешних реалиях, где ценность смыслов преобладает над объемом контента, ваша задача — не просто «запустить рассылку», а максимально быстро интерпретировать поведение пользователя.
Внедрение AI-помощников для работы с данными — это не дань моде, а необходимость для выживания в парадигме RevOps. Если вы все еще тратите часы на подготовку аудиторий для триггерных кампаний, вы теряете окно возможностей, пока конкуренты уже тестируют гипотезы на основе данных, полученных в реальном времени. В эпоху «нулевого клика» и высокой конкуренции за внимание, побеждает тот, кто быстрее переходит от гипотезы к персонализированному воздействию.
— @LifecycleToolsRuPro
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
Lifecycle-«перенастройка» для снижения оттока в e-commerce: кейс Aviasales (на пути от реактивного CRM к программам удержания)
В 2026 e-commerce и так ощущает давление: средний чек у многих ритейлеров проседает на 5–8% из‑за экономии покупателей. В такой реальности «дожимы» промокодами дают короткий эффект, а маркетинг постепенно перестаёт быть единственным владельцем выручки: в логике RevOps (Revenue Operations — совместная ответственность маркетинга, sales и customer success) ключевым KPI становится не “сколько лидов сегодня”, а **сколько дохода удержали за счёт повторных покупок и снижения оттока**.
Контекст
Aviasales — сервис с длинным циклом принятия решения: пользователь может мониторить цены, уходить и возвращаться позже. В прошлой модели коммуникации часто строились вокруг разовых событий (“поисковая активность”, “брошенная сессия”) и триггерных писем без полноценной сегментации по намерению и ценовой чувствительности. На фоне privacy-first (атрибуция без опоры на last-click) и роста влияния AI-overviews (когда часть спроса закрывается прямо в выдаче) бизнесу стало сложнее стабильно “добирать” спрос через классический performance.
Задача
1) Снизить отток активных пользователей: уменьшить долю тех, кто перестаёт возвращаться после первого взаимодействия.
2) Удерживать релевантность сообщений в условиях, когда цена меняется, а интерес “плывёт” (сезонность + индивидуальная чувствительность).
3) Перенести акцент с “продать здесь и сейчас” на lifecycle-программы удержания и повторного использования сервиса.
Решение
Сделали lifecycle-архитектуру поверх CRM/почты:
— Сегментация по поведению и намерению: разделили пользователей не только по факту активности, но и по “типу спроса” (поиск с высокой вероятностью покупки vs мониторинг).
— Двухступенчатые коммуникации: сначала информирование (контент про динамику и сценарии выбора), затем — персональный триггер (например, “цена стала лучше для вашего профиля”).
— Контроль частоты и “охлаждение” (frequency capping + паузы): чтобы не превращать мониторинг в спам, но и не пропускать момент повторного возвращения.
— Модель “следующего лучшего шага”: для каждого сегмента заранее задана последовательность касаний (email + (где уместно) in-app/мессенджер), а не один универсальный шаблон.
— Обновляемые поля в профиле: регулярное пересчитывание “контекста” (направления, интересы, последние действия), чтобы сообщения были точнее даже при слабой атрибуции.
Результат
После внедрения программ удержания:
— сократили отток активных пользователей за период после первого возвращения (ключевая метрика lifecycle health стала измеряться не “разово”, а когортами);
— повысили долю повторных визитов и повторных поисков, а вместе с ними — конверсию в итоговые действия;
— снизили долю нерелевантных касаний за счёт сегментации “намерение + чувствительность к цене”, что уменьшило жалобы на частоту и повысило читаемость триггеров.
Если перевести на язык “как это ощущается воронке”: меньше пользователей “терялось” между фазой интереса и моментом, когда цена/окно поездки снова становились подходящими.
Урок
1) В 2026 побеждает не более частая рассылка, а более умная последовательность. Lifecyle-инструменты важны именно как система программ, а не набор триггеров.
2) RevOps-логика: удержание — это не задача “только маркетинга”. Когда вы отвечаете за выручку вместе с customer success, вы строите коммуникации так, чтобы пользователю было проще вернуться.
3) Privacy-first требует другой дисциплины: меньше упования на “последний клик”, больше — на когортный анализ, контроль частоты и корректную сегментацию по поведению.
Если хотите, могу в следующем посте разложить “шаблон” lifecycle-дерева для e-commerce/поиска: какие сегменты брать первыми, какие события считать базовыми и как задать частотные ограничения, чтобы не сжечь доставляемость.
— @LifecycleToolsRuPro
В 2026 e-commerce и так ощущает давление: средний чек у многих ритейлеров проседает на 5–8% из‑за экономии покупателей. В такой реальности «дожимы» промокодами дают короткий эффект, а маркетинг постепенно перестаёт быть единственным владельцем выручки: в логике RevOps (Revenue Operations — совместная ответственность маркетинга, sales и customer success) ключевым KPI становится не “сколько лидов сегодня”, а **сколько дохода удержали за счёт повторных покупок и снижения оттока**.
Контекст
Aviasales — сервис с длинным циклом принятия решения: пользователь может мониторить цены, уходить и возвращаться позже. В прошлой модели коммуникации часто строились вокруг разовых событий (“поисковая активность”, “брошенная сессия”) и триггерных писем без полноценной сегментации по намерению и ценовой чувствительности. На фоне privacy-first (атрибуция без опоры на last-click) и роста влияния AI-overviews (когда часть спроса закрывается прямо в выдаче) бизнесу стало сложнее стабильно “добирать” спрос через классический performance.
Задача
1) Снизить отток активных пользователей: уменьшить долю тех, кто перестаёт возвращаться после первого взаимодействия.
2) Удерживать релевантность сообщений в условиях, когда цена меняется, а интерес “плывёт” (сезонность + индивидуальная чувствительность).
3) Перенести акцент с “продать здесь и сейчас” на lifecycle-программы удержания и повторного использования сервиса.
Решение
Сделали lifecycle-архитектуру поверх CRM/почты:
— Сегментация по поведению и намерению: разделили пользователей не только по факту активности, но и по “типу спроса” (поиск с высокой вероятностью покупки vs мониторинг).
— Двухступенчатые коммуникации: сначала информирование (контент про динамику и сценарии выбора), затем — персональный триггер (например, “цена стала лучше для вашего профиля”).
— Контроль частоты и “охлаждение” (frequency capping + паузы): чтобы не превращать мониторинг в спам, но и не пропускать момент повторного возвращения.
— Модель “следующего лучшего шага”: для каждого сегмента заранее задана последовательность касаний (email + (где уместно) in-app/мессенджер), а не один универсальный шаблон.
— Обновляемые поля в профиле: регулярное пересчитывание “контекста” (направления, интересы, последние действия), чтобы сообщения были точнее даже при слабой атрибуции.
Результат
После внедрения программ удержания:
— сократили отток активных пользователей за период после первого возвращения (ключевая метрика lifecycle health стала измеряться не “разово”, а когортами);
— повысили долю повторных визитов и повторных поисков, а вместе с ними — конверсию в итоговые действия;
— снизили долю нерелевантных касаний за счёт сегментации “намерение + чувствительность к цене”, что уменьшило жалобы на частоту и повысило читаемость триггеров.
Если перевести на язык “как это ощущается воронке”: меньше пользователей “терялось” между фазой интереса и моментом, когда цена/окно поездки снова становились подходящими.
Урок
1) В 2026 побеждает не более частая рассылка, а более умная последовательность. Lifecyle-инструменты важны именно как система программ, а не набор триггеров.
2) RevOps-логика: удержание — это не задача “только маркетинга”. Когда вы отвечаете за выручку вместе с customer success, вы строите коммуникации так, чтобы пользователю было проще вернуться.
3) Privacy-first требует другой дисциплины: меньше упования на “последний клик”, больше — на когортный анализ, контроль частоты и корректную сегментацию по поведению.
Если хотите, могу в следующем посте разложить “шаблон” lifecycle-дерева для e-commerce/поиска: какие сегменты брать первыми, какие события считать базовыми и как задать частотные ограничения, чтобы не сжечь доставляемость.
— @LifecycleToolsRuPro
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
Переход от MQL к RevOps: чек-лист для lifecycle-маркетолога
Классическая передача лидов от маркетинга к продажам — по модели MQL/SQL — теряет эффективность. В парадигме RevOps, когда отделы маркетинга, продаж и клиентского сервиса разделяют общую ответственность за выручку, lifecycle-инструменты (Braze, Iterable, Customer.io) становятся не просто почтовыми рассыльщиками, а ядром координации. Вот методический чек-лист перестройки процессов.
**1. Слей данные sales и customer success в единую среду lifecycle-платформы**
Не храните pipeline продаж отдельно от данных о возражениях в сервисе. Подключите CRM и helpdesk к Braze или Iterable через webhook-сборщики. Цель — видеть не только «лид открыл письмо», но и «менеджер отклонил встречу по причине Х» или «клиент завёл тикет на второй день после сделки».
**2. Настрой сквозную атрибуцию на уровне событий, а не каналов**
Откажись от last-click в пользу server-side трекинга и MMM-моделей. В Customer.io настрой собственные события для каждого касания (вебинар, пилот, ответ на тикет). Так ты увидишь, какая последовательность коммуникаций реально удерживает контракт на стадии контрактования, а не просто генерирует клики.
**3. Раздели аудиторию не по стадиям воронки, а по ролевым паттернам поведения**
В B2B с RevOps не работает простое «топ-воронка/миддл/лоу». Выделяй сегменты: «лицо, блокирующее бюджет», «пользователь-чемпион продукта», «контакт в зоне удержания». В Iterable есть динамические списки на основе score — используй их для присвоения весов каждому действию, а не просто «скачал ebook = MQL».
**4. Запусти триггерные цепочки на основе продуктивных событий (Intents)**
Не пиши всем одинаково «напомним о себе».
— @LifecycleToolsRuPro
Классическая передача лидов от маркетинга к продажам — по модели MQL/SQL — теряет эффективность. В парадигме RevOps, когда отделы маркетинга, продаж и клиентского сервиса разделяют общую ответственность за выручку, lifecycle-инструменты (Braze, Iterable, Customer.io) становятся не просто почтовыми рассыльщиками, а ядром координации. Вот методический чек-лист перестройки процессов.
**1. Слей данные sales и customer success в единую среду lifecycle-платформы**
Не храните pipeline продаж отдельно от данных о возражениях в сервисе. Подключите CRM и helpdesk к Braze или Iterable через webhook-сборщики. Цель — видеть не только «лид открыл письмо», но и «менеджер отклонил встречу по причине Х» или «клиент завёл тикет на второй день после сделки».
**2. Настрой сквозную атрибуцию на уровне событий, а не каналов**
Откажись от last-click в пользу server-side трекинга и MMM-моделей. В Customer.io настрой собственные события для каждого касания (вебинар, пилот, ответ на тикет). Так ты увидишь, какая последовательность коммуникаций реально удерживает контракт на стадии контрактования, а не просто генерирует клики.
**3. Раздели аудиторию не по стадиям воронки, а по ролевым паттернам поведения**
В B2B с RevOps не работает простое «топ-воронка/миддл/лоу». Выделяй сегменты: «лицо, блокирующее бюджет», «пользователь-чемпион продукта», «контакт в зоне удержания». В Iterable есть динамические списки на основе score — используй их для присвоения весов каждому действию, а не просто «скачал ebook = MQL».
**4. Запусти триггерные цепочки на основе продуктивных событий (Intents)**
Не пиши всем одинаково «напомним о себе».
— @LifecycleToolsRuPro