Forwarded from high profit — low life
⚡️ AffPapa теперь официально принадлежит Иванову
Евгений Юрьич продолжает издеваться над опозорившимся этим летом AffPapa. Вслед за базой контактов к маэстро ушел еще и товарный знак конторы...
Как проверить:
1. Перейти по ссылке
2. Ввести 2026793242
3. Ахуеть от беспомощности AffPapa
Такие сегодня новости, такая life...
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
Евгений Юрьич продолжает издеваться над опозорившимся этим летом AffPapa. Вслед за базой контактов к маэстро ушел еще и товарный знак конторы...
Как проверить:
1. Перейти по ссылке
2. Ввести 2026793242
3. Ахуеть от беспомощности AffPapa
Такие сегодня новости, такая life...
High Profit — Low Life | Прислать сплетню
RevOps-отчёт в Looker Studio: как перестать собирать “красивые” метрики и начать считать выручку
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же проблему в маркетинговых дашбордах: они отвечают на вопросы “сколько мы сделали” (лиды, клики, визиты), но почти не отвечают на вопросы “что это дало бизнесу” (выручка, валовая прибыль, вклад по сегментам, влияние на цикл сделки). В итоге отчёт становится витриной, а не инструментом управления.
Моя позиция простая: если в компании уже говорят про RevOps (ответственность маркетинга, продаж и клиентского успеха за выручку), то дашборд в Looker Studio должен быть построен вокруг сквозной цепочки, а не вокруг отдельных каналов. Иначе вы встраиваетесь в логику “посчитали маркетинг”, а не “управляем выручкой”.
Как я предлагаю собирать RevOps-отчёт в Looker Studio (и почему это работает)
1) Начинайте модель данных с “события выручки”, а не с лида
В большинстве команд первичная сущность — лид (lead_id). Но для RevOps первичная сущность — момент, когда деньги начинают материализоваться: оплата/закрытие счета/подписание договора (пусть даже это будет “выручка в периоде”).
Практическое правило: в отчёте должно быть не меньше двух уровней времени:
— время маркетингового контакта (например, first_touch_date или campaign_date)
— время выручки (revenue_date / invoice_date / close_date)
2) Делайте измерения “откуда пришли” и “куда дошли” одновременно
Я использую один экран/раздел, где рядом лежат две ветки:
— acquisition (привлечение): кампания → источник → лид/МQL
— conversion (конверсия): лид → SQL/встреча → сделка → оплата
Ключ: сравнение делайте не на уровне “канал в целом”, а на уровне сегментов с одинаковыми правилами. Например: по типу продукта, по отрасли, по размеру клиента, по менеджеру/воронке.
3) Считайте вклад через когорты, а не через “последний клик”
В privacy-first эпоху (server-side, MMM, incrementality) last-click перестаёт быть главным. Внутри Looker Studio я чаще всего ухожу от “атрибуции как приговора” к когортам: какая доля клиентов из когорты (по дате первого контакта и кампании) приходит к оплате в конкретные сроки.
Один из самых полезных виджетов, которые я закладываю в дашборд:
— “Оплаченные доли по когортам” (Cohort curves): по X — недели/месяцы с момента первого контакта, по Y — доля дошедших до оплаты
Вы получаете не просто число, а динамику: какие источники дают быстрые деньги, а какие — длинный цикл, но с хорошей конверсией в LTV.
Конкретная конструкция в Looker Studio (без воды)
— Временная ось: дата выручки
— Фильтр: сегмент (продукт/отрасль/размер)
— Таблица: строки = кампания (или набор кампаний)
— Колонки:
1) Кол-во лидов/МQL в периоде контакта
2) Кол-во сделок
3) Кол-во клиентов, дошедших до оплаты
4) Выручка (и, если есть, валовая прибыль)
5) Доля дошедших до оплаты (клиенты/лиды)
6) Средний цикл сделки (если можете посчитать)
И обязательно — “переходники” между уровнями (lead→deal→payment) через один и тот же ключ. Если ключи гуляют (CRM и биллинг не стыкуются), отчёт превращается в красивый конструктор без доверия.
Наблюдение из практики (цифра, которую стоит запомнить)
Когда мы встраивали такой RevOps-слой в отчёты для команд B2B с циклом сделки 60–120 дней, “маркетинговая эффективность” начинала резко отличаться от того, что показывали стандартные KPI. У источников, которые давали много лидов, доля дошедших до оплаты часто оказывалась в 2–3 раза ниже по тем же сегментам. И наоборот: часть “дорогих” по лидогенерации кампаний выигрывала за счёт качества по когортам. Смена логики атрибуции обычно сразу бьёт по ожиданиям — но зато делает решения управляемыми.
Почему это белый подход (и почему его не отменит AI-overviews)
В Zero-click эпоху людям всё сложнее давать “пустой” контент про маркетинг. Но в компании есть то, что никто за вас не посчитает: ваши данные, ваши сделки, ваша реальность. Looker Studio выигрывает не визуализацией, а моделью: как вы связываете причины и следствия в одном интерфейсе.
…
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же проблему в маркетинговых дашбордах: они отвечают на вопросы “сколько мы сделали” (лиды, клики, визиты), но почти не отвечают на вопросы “что это дало бизнесу” (выручка, валовая прибыль, вклад по сегментам, влияние на цикл сделки). В итоге отчёт становится витриной, а не инструментом управления.
Моя позиция простая: если в компании уже говорят про RevOps (ответственность маркетинга, продаж и клиентского успеха за выручку), то дашборд в Looker Studio должен быть построен вокруг сквозной цепочки, а не вокруг отдельных каналов. Иначе вы встраиваетесь в логику “посчитали маркетинг”, а не “управляем выручкой”.
Как я предлагаю собирать RevOps-отчёт в Looker Studio (и почему это работает)
1) Начинайте модель данных с “события выручки”, а не с лида
В большинстве команд первичная сущность — лид (lead_id). Но для RevOps первичная сущность — момент, когда деньги начинают материализоваться: оплата/закрытие счета/подписание договора (пусть даже это будет “выручка в периоде”).
Практическое правило: в отчёте должно быть не меньше двух уровней времени:
— время маркетингового контакта (например, first_touch_date или campaign_date)
— время выручки (revenue_date / invoice_date / close_date)
2) Делайте измерения “откуда пришли” и “куда дошли” одновременно
Я использую один экран/раздел, где рядом лежат две ветки:
— acquisition (привлечение): кампания → источник → лид/МQL
— conversion (конверсия): лид → SQL/встреча → сделка → оплата
Ключ: сравнение делайте не на уровне “канал в целом”, а на уровне сегментов с одинаковыми правилами. Например: по типу продукта, по отрасли, по размеру клиента, по менеджеру/воронке.
3) Считайте вклад через когорты, а не через “последний клик”
В privacy-first эпоху (server-side, MMM, incrementality) last-click перестаёт быть главным. Внутри Looker Studio я чаще всего ухожу от “атрибуции как приговора” к когортам: какая доля клиентов из когорты (по дате первого контакта и кампании) приходит к оплате в конкретные сроки.
Один из самых полезных виджетов, которые я закладываю в дашборд:
— “Оплаченные доли по когортам” (Cohort curves): по X — недели/месяцы с момента первого контакта, по Y — доля дошедших до оплаты
Вы получаете не просто число, а динамику: какие источники дают быстрые деньги, а какие — длинный цикл, но с хорошей конверсией в LTV.
Конкретная конструкция в Looker Studio (без воды)
— Временная ось: дата выручки
— Фильтр: сегмент (продукт/отрасль/размер)
— Таблица: строки = кампания (или набор кампаний)
— Колонки:
1) Кол-во лидов/МQL в периоде контакта
2) Кол-во сделок
3) Кол-во клиентов, дошедших до оплаты
4) Выручка (и, если есть, валовая прибыль)
5) Доля дошедших до оплаты (клиенты/лиды)
6) Средний цикл сделки (если можете посчитать)
И обязательно — “переходники” между уровнями (lead→deal→payment) через один и тот же ключ. Если ключи гуляют (CRM и биллинг не стыкуются), отчёт превращается в красивый конструктор без доверия.
Наблюдение из практики (цифра, которую стоит запомнить)
Когда мы встраивали такой RevOps-слой в отчёты для команд B2B с циклом сделки 60–120 дней, “маркетинговая эффективность” начинала резко отличаться от того, что показывали стандартные KPI. У источников, которые давали много лидов, доля дошедших до оплаты часто оказывалась в 2–3 раза ниже по тем же сегментам. И наоборот: часть “дорогих” по лидогенерации кампаний выигрывала за счёт качества по когортам. Смена логики атрибуции обычно сразу бьёт по ожиданиям — но зато делает решения управляемыми.
Почему это белый подход (и почему его не отменит AI-overviews)
В Zero-click эпоху людям всё сложнее давать “пустой” контент про маркетинг. Но в компании есть то, что никто за вас не посчитает: ваши данные, ваши сделки, ваша реальность. Looker Studio выигрывает не визуализацией, а моделью: как вы связываете причины и следствия в одном интерфейсе.
…
Forwarded from В арбитраже денег нет?
ЕЮ Иванов продолжает кошмарить АффПапу, конторку, которая накинула говна на вентилятор этим летом. Тогда в AffPapa не знали, с каким говном идут бодаться, поэтому заслуженно проиграли. 😏
На этот раз ЕЮ зарегал товарный знак AffPapa — совсем скоро имя компании будет официально принадлежать ему. Чтобы убедиться в трушности мува, переходим по ссыл-Очке и вводим серийный номер: 2026793242. Там видим, что заявка на регистрацию подана лично Евгением Юрьичем.
Всё это выглядит забавно, но давайте не забывать, в какой сфере мы работаем и что реально может произойти с жирным троллем за воровство нейминга. Впрочем, толстому не привыкать отхватывать пиздов за проделки в интернете, поэтому ждем очередную фотку разбитого ебала и длинный пост с извинениями. 😏😏😏
В арбитраже денег нет 💵
На этот раз ЕЮ зарегал товарный знак AffPapa — совсем скоро имя компании будет официально принадлежать ему. Чтобы убедиться в трушности мува, переходим по ссыл-Очке и вводим серийный номер: 2026793242. Там видим, что заявка на регистрацию подана лично Евгением Юрьичем.
Всё это выглядит забавно, но давайте не забывать, в какой сфере мы работаем и что реально может произойти с жирным троллем за воровство нейминга. Впрочем, толстому не привыкать отхватывать пиздов за проделки в интернете, поэтому ждем очередную фотку разбитого ебала и длинный пост с извинениями. 😏😏😏
В арбитраже денег нет 💵
Как команда B2B-сервиса собрала отчёт в Looker Studio и перестала спорить о цифрах
Компания: B2B-маркетинг-команда SaaS-сервиса, где маркетинг, продажи и customer success смотрели на одну и ту же воронку, но жили в разных таблицах.
Задача была типичная для 2026 года: уйти от отчётов «для галочки» и собрать единый слой аналитики, где видно не только заявки, но и вклад в выручку. В классической MQL-логике это часто ломается: лиды есть, SQL не всегда качественные, а дальше начинается ручной разбор в Excel.
Решение построили в Looker Studio:
— свели в один дашборд данные из CRM, рекламных кабинетов и сайта;
— разделили отчёт на уровень канала, кампании и этапа сделки;
— добавили фильтры по региону, продукту и менеджеру;
— вынесли отдельно показатели, важные для RevOps-подхода: скорость прохождения этапов, долю квалифицированных лидов и выручку по источнику.
**Что изменилось на практике:**
— вместо 5–7 разрозненных отчётов появился один рабочий экран;
— маркетинг перестал спорить с продажами на уровне «чьи лиды лучше» и начал обсуждать конверсию по этапам;
— стало проще заметить, где трафик даёт объём, но не даёт качество.
Конкретный результат в таких кейсах обычно не в «магической» цифре, а в том, что сокращается время на ручную сборку и растёт доверие к отчёту. Для B2B это уже деньги: когда дашборд обновляется автоматически, команда быстрее видит просадки по каналам и успевает перераспределить бюджет до конца месяца.
Урок простой: в 2026 году Looker Studio нужен не как красивый экран, а как **единый слой правды** для маркетинга, продаж и сервиса. Если у вас отчёт показывает только клики и CPL, вы управляете не выручкой, а шумом.
— @LookerStudioRu
Параллельный взгляд на тему — @MixpanelFunnelsRu
Компания: B2B-маркетинг-команда SaaS-сервиса, где маркетинг, продажи и customer success смотрели на одну и ту же воронку, но жили в разных таблицах.
Задача была типичная для 2026 года: уйти от отчётов «для галочки» и собрать единый слой аналитики, где видно не только заявки, но и вклад в выручку. В классической MQL-логике это часто ломается: лиды есть, SQL не всегда качественные, а дальше начинается ручной разбор в Excel.
Решение построили в Looker Studio:
— свели в один дашборд данные из CRM, рекламных кабинетов и сайта;
— разделили отчёт на уровень канала, кампании и этапа сделки;
— добавили фильтры по региону, продукту и менеджеру;
— вынесли отдельно показатели, важные для RevOps-подхода: скорость прохождения этапов, долю квалифицированных лидов и выручку по источнику.
**Что изменилось на практике:**
— вместо 5–7 разрозненных отчётов появился один рабочий экран;
— маркетинг перестал спорить с продажами на уровне «чьи лиды лучше» и начал обсуждать конверсию по этапам;
— стало проще заметить, где трафик даёт объём, но не даёт качество.
Конкретный результат в таких кейсах обычно не в «магической» цифре, а в том, что сокращается время на ручную сборку и растёт доверие к отчёту. Для B2B это уже деньги: когда дашборд обновляется автоматически, команда быстрее видит просадки по каналам и успевает перераспределить бюджет до конца месяца.
Урок простой: в 2026 году Looker Studio нужен не как красивый экран, а как **единый слой правды** для маркетинга, продаж и сервиса. Если у вас отчёт показывает только клики и CPL, вы управляете не выручкой, а шумом.
— @LookerStudioRu
Параллельный взгляд на тему — @MixpanelFunnelsRu
Чек-лист: дублирование трекера Universal Analytics для параллельной отправки данных
— Создайте второе свойство в Google Analytics. Зайдите в админку GA, выберите нужный аккаунт и добавьте новое свойство. Скопируйте его идентификатор (UA-XXXXX-Y). Это будет запасной поток для тех же данных.
— Откройте
— @LookerStudioRuPro
— Создайте второе свойство в Google Analytics. Зайдите в админку GA, выберите нужный аккаунт и добавьте новое свойство. Скопируйте его идентификатор (UA-XXXXX-Y). Это будет запасной поток для тех же данных.
— Откройте
— @LookerStudioRuPro
Срез “До/После” в Looker Studio: почему он часто врет
Когда маркетинг просит отчёт “до/после запуска”, я всегда думаю не о визуализации, а о методе: любые сдвиги — это смесь эффекта кампании, сезонности и изменений в трафике. В Looker Studio легко красиво сравнить две даты, но без корректной логики (что именно считать периодом воздействия и что исключить) вы меряете не влияние, а случайность. Особенно в 2026, где privacy-first атрибуция ломает last-click — итоговый вывод становится статистикой, а не решением.
— @LookerStudioRu
Когда маркетинг просит отчёт “до/после запуска”, я всегда думаю не о визуализации, а о методе: любые сдвиги — это смесь эффекта кампании, сезонности и изменений в трафике. В Looker Studio легко красиво сравнить две даты, но без корректной логики (что именно считать периодом воздействия и что исключить) вы меряете не влияние, а случайность. Особенно в 2026, где privacy-first атрибуция ломает last-click — итоговый вывод становится статистикой, а не решением.
— @LookerStudioRu
Forwarded from Natalia
ВПЕРВЫЕ! ТОЛЬКО ОДИН ВЕЧЕР!
🫥 ПИАР-ВОЙС В ЭТОМ ЧАТЕ🫥
Участников никто не знает.
Откуда они? Хуй его знает.
Темы — просто пиздец!
• Аналитика на двух лидах
• Слив анлим бюджетов
• Как просрать медийку
• Где найти нормальную работу
• Как закупиться себе в карман
⚡ Все это для тех, кто придет на ВОЙС
На котором обсудим:
Модераторы: @adv_god @natnetak
NO RESPECT CHAT • 27.08 • 19:00 GMT+3
Участников никто не знает.
Откуда они? Хуй его знает.
Темы — просто пиздец!
• Аналитика на двух лидах
• Слив анлим бюджетов
• Как просрать медийку
• Где найти нормальную работу
• Как закупиться себе в карман
Как делать PR, маркетинг и деньги в арбитраже трафика
На котором обсудим:
• На что компании еще готовы тратить деньги
• За чье внимание мы вообще конкурируем
• Что действительно работает, а что сливает бабки
• PR vs маркетинг
• Как измерить результаты кампейнов
• Что делать с запросом «хочу, чтобы про нас все знали»
Модераторы: @adv_god @natnetak
NO RESPECT CHAT • 27.08 • 19:00 GMT+3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Иногда мне кажется, что я работаю не в iGaming, а в похоронном бюро.
Каждый день кто-то приносит очередной продукт и говорит: «У нас почему-то падает LTV.»
Потом открываешь аналитику и понимаешь, что игроки предупреждали об этом ещё месяц назад.
Просто никто не слушал.
Я — Head of Retention. И в своём канале разбираю ошибки, из-за которых команды месяцами теряют LTV, даже не замечая этого.
Каждый день кто-то приносит очередной продукт и говорит: «У нас почему-то падает LTV.»
Потом открываешь аналитику и понимаешь, что игроки предупреждали об этом ещё месяц назад.
Просто никто не слушал.
Я — Head of Retention. И в своём канале разбираю ошибки, из-за которых команды месяцами теряют LTV, даже не замечая этого.
Почему классические дашборды в Looker Studio умерли, и что пришло на смену
Мир маркетинговой аналитики в 2026 году окончательно перестал быть «экраном с графиками». Когда мы говорим о RevOps (объединенной системе управления доходами), старые отчеты, где собраны данные по охватам или кликам, выглядят как музейный экспонат. Если ваш дашборд показывает только количество переходов, он бесполезен для бизнеса, который живет в эпоху экономного потребления и фокуса на удержании клиентов (retention).
Проблема большинства отчетов в том, что они заточены под отчетность, а не под принятие решений. В текущих реалиях, когда классическая модель сбора лидов (MQL/SQL) работает все хуже, а оценка эффективности смещается в сторону маркетингового микса (MMM) и оценки инкрементальности (дополнительной ценности от рекламы), отчет в Looker Studio должен стать инструментом для управления прибылью.
Что я изменил в своих отчетах за последний год:
— Уход от «красивых цифр» к Unit-экономике. Если вы не считаете LTV (пожизненную ценность клиента) в динамике прямо внутри отчета, вы не управляете бизнесом, вы просто наблюдаете за расходами. Мы добавили в Looker Studio расчетные поля, которые подтягивают данные о возвратах и повторных покупках из CRM, чтобы видеть реальную доходность по каналам, а не просто стоимость привлечения.
— Переход к Zero-click аналитике. Поскольку поисковые системы все чаще дают ответы прямо в выдаче, старый подход к анализу трафика из поиска стал слепым. Мы фокусируемся на анализе Topical Authority (тематического авторитета) через связку данных из консоли поиска и внутренних данных о конверсиях по брендовым запросам. Важно понимать, как контент формирует спрос, даже если пользователь не кликнул по ссылке.
— Атрибуция на основе данных, а не кликов. Последний клик (last-click) окончательно дискредитировал себя в мире server-side (серверной) аналитики. В Looker Studio мы теперь визуализируем данные, прошедшие через фильтры оценки инкрементальности. Это дает понимание: принес бы этот пользователь деньги, если бы мы не показали ему рекламу?
Мое наблюдение из практики: компании, которые перестроили свои дашборды под сквозную оценку прибыли, а не под отчеты по трафику, в среднем на 15-20% эффективнее распределяют бюджет в периоды снижения покупательской способности.
Looker Studio — это не про рисование графиков. Это про создание системы, где каждое поле в отчете отвечает на вопрос: «Как это действие увеличило чистую прибыль компании?». Если ответ не очевиден, этот график нужно удалить прямо сейчас. В эпоху, когда ценность смыслов превышает объем публикаций, ваш отчет должен быть максимально лаконичным, но глубоким по сути. Это и есть профессиональный подход, который отличает аналитика от оператора Excel.
— @LookerStudioRuPro
Мир маркетинговой аналитики в 2026 году окончательно перестал быть «экраном с графиками». Когда мы говорим о RevOps (объединенной системе управления доходами), старые отчеты, где собраны данные по охватам или кликам, выглядят как музейный экспонат. Если ваш дашборд показывает только количество переходов, он бесполезен для бизнеса, который живет в эпоху экономного потребления и фокуса на удержании клиентов (retention).
Проблема большинства отчетов в том, что они заточены под отчетность, а не под принятие решений. В текущих реалиях, когда классическая модель сбора лидов (MQL/SQL) работает все хуже, а оценка эффективности смещается в сторону маркетингового микса (MMM) и оценки инкрементальности (дополнительной ценности от рекламы), отчет в Looker Studio должен стать инструментом для управления прибылью.
Что я изменил в своих отчетах за последний год:
— Уход от «красивых цифр» к Unit-экономике. Если вы не считаете LTV (пожизненную ценность клиента) в динамике прямо внутри отчета, вы не управляете бизнесом, вы просто наблюдаете за расходами. Мы добавили в Looker Studio расчетные поля, которые подтягивают данные о возвратах и повторных покупках из CRM, чтобы видеть реальную доходность по каналам, а не просто стоимость привлечения.
— Переход к Zero-click аналитике. Поскольку поисковые системы все чаще дают ответы прямо в выдаче, старый подход к анализу трафика из поиска стал слепым. Мы фокусируемся на анализе Topical Authority (тематического авторитета) через связку данных из консоли поиска и внутренних данных о конверсиях по брендовым запросам. Важно понимать, как контент формирует спрос, даже если пользователь не кликнул по ссылке.
— Атрибуция на основе данных, а не кликов. Последний клик (last-click) окончательно дискредитировал себя в мире server-side (серверной) аналитики. В Looker Studio мы теперь визуализируем данные, прошедшие через фильтры оценки инкрементальности. Это дает понимание: принес бы этот пользователь деньги, если бы мы не показали ему рекламу?
Мое наблюдение из практики: компании, которые перестроили свои дашборды под сквозную оценку прибыли, а не под отчеты по трафику, в среднем на 15-20% эффективнее распределяют бюджет в периоды снижения покупательской способности.
Looker Studio — это не про рисование графиков. Это про создание системы, где каждое поле в отчете отвечает на вопрос: «Как это действие увеличило чистую прибыль компании?». Если ответ не очевиден, этот график нужно удалить прямо сейчас. В эпоху, когда ценность смыслов превышает объем публикаций, ваш отчет должен быть максимально лаконичным, но глубоким по сути. Это и есть профессиональный подход, который отличает аналитика от оператора Excel.
— @LookerStudioRuPro
Сквозная аналитика: что это и как не подменить ею отчётность
Сквозная аналитика — это система, которая связывает путь пользователя (лид/заявка/сделка/оплата) с источником привлечения и дальнейшими событиями в воронке, чтобы оценивать вклад каналов в выручку. В отчётах Looker Studio она обычно опирается на модель данных и единый идентификатор (например, client_id/lead_id/order_id), чтобы события не «разъезжались» по разным таблицам.
Чем отличается от родственных терминов:
— Web-аналитика: фиксирует поведение на сайте, но часто ограничивается кликом/сессией и не доходит до продаж.
— Атрибуция: распределяет ценность между каналами (модель атрибуции), но может не раскрывать качество лида и финальные исходы.
— BI/отчётность: показывает метрики, но не гарантирует корректную связность «привлечение → выручка».
Типичные ошибки:
— Делать «сквозную» из набора разрозненных датасетов без сквозного ключа (в итоге растут дубликаты и падает доверие).
— Оценивать кампании по CPL/CPA, игнорируя факт, что часть заявок не проходит в MQL/SQL и до оплаты не доходит.
— Использовать last-click там, где нужна privacy-first оценка влияния (например, для бюджета на верх воронки).
Пример для Looker Studio:
— Источник данных: таблица заявок из CRM с полями lead_id, created_at, stage (SQL/не SQL), amount.
— События оплаты: таблица orders с order_id и lead_id.
— Справочник каналов: lead_id → utm_source/utm_campaign (или другой источник).
В отчёте строите KPI «Выручка с заявки» и фильтр по периоду и кампании: если lead_id корректно связывает заявки и оплаты, вы видите вклад каналов в фактический результат, а не только в формальное количество кликов.
Сквозная аналитика нужна не «для красивых графиков», а чтобы решения о бюджете и приоритизации в RevOps (ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку) принимались на общей, проверяемой логике данных.
— @LookerStudioRu
Сквозная аналитика — это система, которая связывает путь пользователя (лид/заявка/сделка/оплата) с источником привлечения и дальнейшими событиями в воронке, чтобы оценивать вклад каналов в выручку. В отчётах Looker Studio она обычно опирается на модель данных и единый идентификатор (например, client_id/lead_id/order_id), чтобы события не «разъезжались» по разным таблицам.
Чем отличается от родственных терминов:
— Web-аналитика: фиксирует поведение на сайте, но часто ограничивается кликом/сессией и не доходит до продаж.
— Атрибуция: распределяет ценность между каналами (модель атрибуции), но может не раскрывать качество лида и финальные исходы.
— BI/отчётность: показывает метрики, но не гарантирует корректную связность «привлечение → выручка».
Типичные ошибки:
— Делать «сквозную» из набора разрозненных датасетов без сквозного ключа (в итоге растут дубликаты и падает доверие).
— Оценивать кампании по CPL/CPA, игнорируя факт, что часть заявок не проходит в MQL/SQL и до оплаты не доходит.
— Использовать last-click там, где нужна privacy-first оценка влияния (например, для бюджета на верх воронки).
Пример для Looker Studio:
— Источник данных: таблица заявок из CRM с полями lead_id, created_at, stage (SQL/не SQL), amount.
— События оплаты: таблица orders с order_id и lead_id.
— Справочник каналов: lead_id → utm_source/utm_campaign (или другой источник).
В отчёте строите KPI «Выручка с заявки» и фильтр по периоду и кампании: если lead_id корректно связывает заявки и оплаты, вы видите вклад каналов в фактический результат, а не только в формальное количество кликов.
Сквозная аналитика нужна не «для красивых графиков», а чтобы решения о бюджете и приоритизации в RevOps (ответственность маркетинга, продаж и customer success за выручку) принимались на общей, проверяемой логике данных.
— @LookerStudioRu
Как Aviasales собрал маркетинговую отчётность в Looker Studio и сократил ручную рутину
У Aviasales типичная для крупного performance-маркетинга боль: каналов много, данных ещё больше, а отчётность для маркетинга, продукта и руководства собирается вручную из нескольких систем. В итоге один и тот же вопрос — «что реально дало рост?» — превращается в долгий спор между таблицами, выгрузками и скриншотами.
Задача была не просто «сделать красивый дашборд». Нужен был единый слой правды по маркетингу: расходы, трафик, конверсии, выручка и эффективность по каналам должны сходиться в одном окне. Для 2026 года это особенно важно: last-click уже не отвечает на вопрос о вкладе канала, а в B2B и performance всё чаще считают вклад в выручку через более широкую модель.
Решение собрали в Looker Studio вокруг нескольких принципов:
— подключили основные источники: рекламные кабинеты, веб-аналитику, CRM и внутренние таблицы;
— стандартизировали названия кампаний и UTM-метки, чтобы отчёты не распадались на «автостопы» и дубли;
— сделали отдельные страницы под разные уровни: CMO — общая динамика, маркетолог — каналы и кампании, аналитик — детализация;
— вынесли ключевые метрики в одну логику: CAC, ROMI, конверсия, доля новых пользователей, выручка по каналам;
— добавили автоматическое обновление, чтобы убрать ежедневную ручную сборку.
Что это дало на практике:
— отчёт, на который раньше уходило несколько часов в неделю, стал обновляться без ручного копирования;
— сократилось число «спорных» цифр между командами, потому что все смотрят в один дашборд;
— быстрее стали находить провалы: например, просадку по каналу теперь видно не в конце месяца, а в день изменений;
— руководство получило не набор слайдов, а живую картину по маркетингу и выручке.
**Главный урок:** Looker Studio полезен не как витрина метрик, а как операционный центр маркетинга. Если сначала навести порядок в источниках, UTM и названиях кампаний, а уже потом строить дашборд, отчётность начинает работать на решение задач, а не на производство красивых графиков.
— @LookerStudioRuPro
У Aviasales типичная для крупного performance-маркетинга боль: каналов много, данных ещё больше, а отчётность для маркетинга, продукта и руководства собирается вручную из нескольких систем. В итоге один и тот же вопрос — «что реально дало рост?» — превращается в долгий спор между таблицами, выгрузками и скриншотами.
Задача была не просто «сделать красивый дашборд». Нужен был единый слой правды по маркетингу: расходы, трафик, конверсии, выручка и эффективность по каналам должны сходиться в одном окне. Для 2026 года это особенно важно: last-click уже не отвечает на вопрос о вкладе канала, а в B2B и performance всё чаще считают вклад в выручку через более широкую модель.
Решение собрали в Looker Studio вокруг нескольких принципов:
— подключили основные источники: рекламные кабинеты, веб-аналитику, CRM и внутренние таблицы;
— стандартизировали названия кампаний и UTM-метки, чтобы отчёты не распадались на «автостопы» и дубли;
— сделали отдельные страницы под разные уровни: CMO — общая динамика, маркетолог — каналы и кампании, аналитик — детализация;
— вынесли ключевые метрики в одну логику: CAC, ROMI, конверсия, доля новых пользователей, выручка по каналам;
— добавили автоматическое обновление, чтобы убрать ежедневную ручную сборку.
Что это дало на практике:
— отчёт, на который раньше уходило несколько часов в неделю, стал обновляться без ручного копирования;
— сократилось число «спорных» цифр между командами, потому что все смотрят в один дашборд;
— быстрее стали находить провалы: например, просадку по каналу теперь видно не в конце месяца, а в день изменений;
— руководство получило не набор слайдов, а живую картину по маркетингу и выручке.
**Главный урок:** Looker Studio полезен не как витрина метрик, а как операционный центр маркетинга. Если сначала навести порядок в источниках, UTM и названиях кампаний, а уже потом строить дашборд, отчётность начинает работать на решение задач, а не на производство красивых графиков.
— @LookerStudioRuPro
В отчётах всё чаще собирают не «всё подряд», а короткие витрины под роли
За последний месяц в Looker Studio всё чаще вижу один и тот же паттерн: один и тот же маркетинговый набор данных раскладывают не в большой универсальный дашборд, а в несколько коротких экранов под разные роли. Для performance — только расход, конверсии, цена лида, доля канала. Для руководителя — выручка, ROMI, динамика. Для контент-команды — трафик по темам, вовлечение, вклад в органику и AI-overviews. Для sales и customer success — уже свои срезы по воронке и повторным касаниям.
Параллельно меняется и структура самих отчётов: меньше страниц, меньше декоративных блоков, больше простых таблиц, подписанных графиков и одинаковых фильтров на всех экранах. Часто вижу ещё один приём — сверху ставят не «главный экран», а контекстный фильтр по продукту, региону или периоду, чтобы дальше не собирать всё вручную.
У вас в работе тоже стало больше таких ролевых витрин в Looker Studio?
— @LookerStudioRuPro
За последний месяц в Looker Studio всё чаще вижу один и тот же паттерн: один и тот же маркетинговый набор данных раскладывают не в большой универсальный дашборд, а в несколько коротких экранов под разные роли. Для performance — только расход, конверсии, цена лида, доля канала. Для руководителя — выручка, ROMI, динамика. Для контент-команды — трафик по темам, вовлечение, вклад в органику и AI-overviews. Для sales и customer success — уже свои срезы по воронке и повторным касаниям.
Параллельно меняется и структура самих отчётов: меньше страниц, меньше декоративных блоков, больше простых таблиц, подписанных графиков и одинаковых фильтров на всех экранах. Часто вижу ещё один приём — сверху ставят не «главный экран», а контекстный фильтр по продукту, региону или периоду, чтобы дальше не собирать всё вручную.
У вас в работе тоже стало больше таких ролевых витрин в Looker Studio?
— @LookerStudioRuPro
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В роликах Youtube теперь можно рекламировать товары Amazone
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rolikakh-youtube-teper-mozhno-reklamirovat-tovary-amazone
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-rolikakh-youtube-teper-mozhno-reklamirovat-tovary-amazone
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выпустил Gemini Omni 1.1 Flash
Google обновил Gemini Omni для генерации видео: модель умеет продолжать сцены с учётом до 10 секунд контекста и собирать ролик до 40 секунд, работать по референсу и делать переходы между кадрами. Главный вывод — инструмент стал практичнее для продакшена, а посекундная цена делает его заметно доступнее для тестов и рабочих задач.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustil-gemini-omni-1-1-flash
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google обновил Gemini Omni для генерации видео: модель умеет продолжать сцены с учётом до 10 секунд контекста и собирать ролик до 40 секунд, работать по референсу и делать переходы между кадрами. Главный вывод — инструмент стал практичнее для продакшена, а посекундная цена делает его заметно доступнее для тестов и рабочих задач.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-vypustil-gemini-omni-1-1-flash
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Топ 5 PWA-сервисов для залива дейтинга
Статья показывает, что PWA выгодны не только для гемблы: в дейтинге они дают пуш-базу, больше траста и помогают маскировать оффер под бренд. Главный выбор зависит от цены инсталлов и теста GEO: для старта лучше бесплатные или дешёвые решения, а Progressier выделяется как самый практичный вариант для залива дейтинга.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-pwa-servisov-dlia-zaliva-deitinga
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Статья показывает, что PWA выгодны не только для гемблы: в дейтинге они дают пуш-базу, больше траста и помогают маскировать оффер под бренд. Главный выбор зависит от цены инсталлов и теста GEO: для старта лучше бесплатные или дешёвые решения, а Progressier выделяется как самый практичный вариант для залива дейтинга.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-pwa-servisov-dlia-zaliva-deitinga
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
3 инструмента для связки маркетинга, продаж и аналитики в отчётах Looker Studio
Если в 2026 году у вас отчёт в Looker Studio уже не просто про трафик, а про вклад маркетинга в выручку, качество лидов и скорость обработки обращений, то без связки с CRM и телефонией не обойтись. Ниже — три инструмента, которые чаще всего используют для такой сборки: один сильнее в аналитике звонков, другой — в объединении CRM и коммуникаций, третий — в ИИ-разборе данных и текстов, где важны первичные источники и контроль качества.
Ringostat — для кого: отделы маркетинга и продаж в B2B, недвижимости, услугах — сильная сторона: хорошо связывает телефонию, CRM и источники трафика, помогает смотреть не только на лид, но и на дальнейший путь звонка до сделки — слабая сторона: ценность раскрывается только при аккуратной настройке процессов, иначе отчёты быстро превращаются в витрину сырых данных.
Writer Agent — для кого: команды, которые строят отчёты и исследования с ИИ-помощью — сильная сторона: умеет опираться на первичные источники и снижает риск «галлюцинаций» при подготовке аналитики, что важно в эпоху, когда проверяемость данных ценится выше красивых формулировок — слабая сторона: это не замена BI-системе, а надстройка для сбора и проверки фактуры.
Looker Studio с коннекторами к CRM и телефонии — для кого: маркетологи, которым нужен единый дашборд без тяжёлого внедрения — сильная сторона: быстро собирает сквозной отчёт по лидам, звонкам, расходам и выручке в одном интерфейсе, удобно для регулярного RevOps-отчёта — слабая сторона: сама платформа не решает проблему качества данных, дубликатов и разной логики в CRM.
Как выбирать: если вам нужен контроль звонков и сделок — начинайте с телефонии, если важна проверяемость данных и текстовая аналитика — смотрите на ИИ-агента, если нужен единый управленческий экран — собирайте это в Looker Studio.
— @LookerStudioRu
Если в 2026 году у вас отчёт в Looker Studio уже не просто про трафик, а про вклад маркетинга в выручку, качество лидов и скорость обработки обращений, то без связки с CRM и телефонией не обойтись. Ниже — три инструмента, которые чаще всего используют для такой сборки: один сильнее в аналитике звонков, другой — в объединении CRM и коммуникаций, третий — в ИИ-разборе данных и текстов, где важны первичные источники и контроль качества.
Ringostat — для кого: отделы маркетинга и продаж в B2B, недвижимости, услугах — сильная сторона: хорошо связывает телефонию, CRM и источники трафика, помогает смотреть не только на лид, но и на дальнейший путь звонка до сделки — слабая сторона: ценность раскрывается только при аккуратной настройке процессов, иначе отчёты быстро превращаются в витрину сырых данных.
Writer Agent — для кого: команды, которые строят отчёты и исследования с ИИ-помощью — сильная сторона: умеет опираться на первичные источники и снижает риск «галлюцинаций» при подготовке аналитики, что важно в эпоху, когда проверяемость данных ценится выше красивых формулировок — слабая сторона: это не замена BI-системе, а надстройка для сбора и проверки фактуры.
Looker Studio с коннекторами к CRM и телефонии — для кого: маркетологи, которым нужен единый дашборд без тяжёлого внедрения — сильная сторона: быстро собирает сквозной отчёт по лидам, звонкам, расходам и выручке в одном интерфейсе, удобно для регулярного RevOps-отчёта — слабая сторона: сама платформа не решает проблему качества данных, дубликатов и разной логики в CRM.
Как выбирать: если вам нужен контроль звонков и сделок — начинайте с телефонии, если важна проверяемость данных и текстовая аналитика — смотрите на ИИ-агента, если нужен единый управленческий экран — собирайте это в Looker Studio.
— @LookerStudioRu
🔥 Новый участник НеТОПа на AffPapa!
https://affpapa.org/netop
🏆 НеТОП на AffPapa — https://affpapa.org/netop/go/27?src=broadcast
Платный рейтинг индустрии: плати больше — стоишь выше. Займи место в топе за USDT.
💰 Ставка: $100 · сейчас #1 в рейтинге
https://affpapa.org/netop
🏆 НеТОП на AffPapa — https://affpapa.org/netop/go/27?src=broadcast
Платный рейтинг индустрии: плати больше — стоишь выше. Займи место в топе за USDT.
💰 Ставка: $100 · сейчас #1 в рейтинге
affpapa.org
НеТОП — рейтинг индустрии за USDT | affpapa.org
Аукцион мест за USDT: собрано $132.30 · #1 стоит $111.10 · 3 участников. Плати больше — стоишь выше, перебей #1.
🔥 justbrand_create — новый участник рейтинга НеТОП на AffPapa!
🏆 Своё место в топе честно купил justbrand_create: https://affpapa.org/netop/go/28?src=broadcast
💰 Ставка: $111 · сейчас #1 в рейтинге
Весь рейтинг → https://affpapa.org/netop
🏆 Своё место в топе честно купил justbrand_create: https://affpapa.org/netop/go/28?src=broadcast
💰 Ставка: $111 · сейчас #1 в рейтинге
Весь рейтинг → https://affpapa.org/netop
Три инструмента для маркетинговой рутины: где экономят время, а где дают контроль
Если в 2026 году маркетинг всё чаще живёт в связке с ИИ, RevOps и отчётностью без last-click, то выбор инструмента уже не про «что умеет», а про то, **что реально стандартизирует работу команды**. Ниже — три класса решений, которые помогают разгрузить маркетологов: от текстов и процессов до звонков и доказательства результата. Для Looker Studio это особенно важно: любой такой сервис нужен не сам по себе, а как источник чище данных и меньше ручных правок в отчётах.
WRITER — для команд контента, бренд-менеджмента и B2B-маркетинга — сильная сторона: единые голос бренда, словарь терминов, стилевые правила и связанные рабочие процессы помогают масштабировать материалы без потери консистентности — минус: инструмент заточен под корпоративную дисциплину, поэтому для небольших команд может быть тяжеловат и избыточен.
Ringostat — для performance-команд, девелопмента, порталов и всех, кому важно связывать онлайн-активность со звонками — сильная сторона: сквозная фиксация обращений по телефону даёт более честную картину по лидам, чем один только last-click, а данные удобно использовать в дашбордах и отчётах — минус: ценность резко падает, если у компании слабая телефония, не настроены источники трафика или отдел продаж не работает по единому стандарту фиксации.
Готовые AI-агенты для маркетинговых задач — для проектных команд, которым надо быстро снять рутину с людей — сильная сторона: автоматизируют повторяющиеся действия вроде подготовки сводок, сборки статусов и черновиков, а значит освобождают время под аналитику и интерпретацию — минус: на сложных задачах часто требуют жёстких ограничений, иначе начинают ошибаться в логике и структуре.
Как выбирать: если нужен контроль над текстами и брендом — смотрите на WRITER; если важна связь маркетинга с продажами через звонки — на Ringostat; если задача в экономии часов на операционке — на AI-агенты, но только с чёткими правилами и проверкой данных.
— @LookerStudioRu
Если в 2026 году маркетинг всё чаще живёт в связке с ИИ, RevOps и отчётностью без last-click, то выбор инструмента уже не про «что умеет», а про то, **что реально стандартизирует работу команды**. Ниже — три класса решений, которые помогают разгрузить маркетологов: от текстов и процессов до звонков и доказательства результата. Для Looker Studio это особенно важно: любой такой сервис нужен не сам по себе, а как источник чище данных и меньше ручных правок в отчётах.
WRITER — для команд контента, бренд-менеджмента и B2B-маркетинга — сильная сторона: единые голос бренда, словарь терминов, стилевые правила и связанные рабочие процессы помогают масштабировать материалы без потери консистентности — минус: инструмент заточен под корпоративную дисциплину, поэтому для небольших команд может быть тяжеловат и избыточен.
Ringostat — для performance-команд, девелопмента, порталов и всех, кому важно связывать онлайн-активность со звонками — сильная сторона: сквозная фиксация обращений по телефону даёт более честную картину по лидам, чем один только last-click, а данные удобно использовать в дашбордах и отчётах — минус: ценность резко падает, если у компании слабая телефония, не настроены источники трафика или отдел продаж не работает по единому стандарту фиксации.
Готовые AI-агенты для маркетинговых задач — для проектных команд, которым надо быстро снять рутину с людей — сильная сторона: автоматизируют повторяющиеся действия вроде подготовки сводок, сборки статусов и черновиков, а значит освобождают время под аналитику и интерпретацию — минус: на сложных задачах часто требуют жёстких ограничений, иначе начинают ошибаться в логике и структуре.
Как выбирать: если нужен контроль над текстами и брендом — смотрите на WRITER; если важна связь маркетинга с продажами через звонки — на Ringostat; если задача в экономии часов на операционке — на AI-агенты, но только с чёткими правилами и проверкой данных.
— @LookerStudioRu
Как маркетологу подружиться с техникой в Looker Studio
В 2026-м маркетинговая аналитика всё чаще упирается не в «красивый дашборд», а в умение быстро разобраться, где ломается сбор данных, модель атрибуции или логика отчёта. Если вы работаете с Looker Studio, держите этот чек-лист.
— **Разберите источник данных до построения отчёта**
Проверьте, откуда тянутся поля: GA4, CRM, рекламные кабинеты, таблицы.
Сразу отметьте, где есть задержка обновления, где данные агрегированы, а где — сырые.
— **Сверьте названия метрик и их смысл**
«Лид», «конверсия», «выручка», «расход» часто считаются по-разному в разных системах.
Перед сборкой дашборда зафиксируйте, какая формула используется в каждом поле.
— **Проверьте связки и ключи в таблицах**
Если отчёт собирается из нескольких источников, убедитесь, что ID кампании, UTM-метки или client_id совпадают без потерь.
Иначе Looker Studio покажет красивую, но неверную картину.
— **Настройте фильтры и сегменты как рабочий слой, а не декор**
Отдельно вынесите брендовый трафик, performance-кампании, регионы и устройства.
Так отчёт станет полезным не только маркетингу, но и sales / customer success в логике RevOps (общей ответственности за выручку).
— **Проверяйте логику формул на маленькой выборке**
Любую вычисляемую метрику сначала тестируйте на 10–20 строках данных.
Это быстрее, чем потом искать ошибку в сводной таблице на миллион строк.
— **Закладывайте комментарии к спорным полям**
Если метрика считается нестандартно — подпишите это прямо в отчёте.
Через месяц вы сами сэкономите время на разборе, почему цифры не совпали с кабинетом.
Когда это пригодится: при сборке первого отчёта, переносе данных между системами и любом аудите, где важна не визуализация, а доверие к цифрам.
— @LookerStudioRu
В 2026-м маркетинговая аналитика всё чаще упирается не в «красивый дашборд», а в умение быстро разобраться, где ломается сбор данных, модель атрибуции или логика отчёта. Если вы работаете с Looker Studio, держите этот чек-лист.
— **Разберите источник данных до построения отчёта**
Проверьте, откуда тянутся поля: GA4, CRM, рекламные кабинеты, таблицы.
Сразу отметьте, где есть задержка обновления, где данные агрегированы, а где — сырые.
— **Сверьте названия метрик и их смысл**
«Лид», «конверсия», «выручка», «расход» часто считаются по-разному в разных системах.
Перед сборкой дашборда зафиксируйте, какая формула используется в каждом поле.
— **Проверьте связки и ключи в таблицах**
Если отчёт собирается из нескольких источников, убедитесь, что ID кампании, UTM-метки или client_id совпадают без потерь.
Иначе Looker Studio покажет красивую, но неверную картину.
— **Настройте фильтры и сегменты как рабочий слой, а не декор**
Отдельно вынесите брендовый трафик, performance-кампании, регионы и устройства.
Так отчёт станет полезным не только маркетингу, но и sales / customer success в логике RevOps (общей ответственности за выручку).
— **Проверяйте логику формул на маленькой выборке**
Любую вычисляемую метрику сначала тестируйте на 10–20 строках данных.
Это быстрее, чем потом искать ошибку в сводной таблице на миллион строк.
— **Закладывайте комментарии к спорным полям**
Если метрика считается нестандартно — подпишите это прямо в отчёте.
Через месяц вы сами сэкономите время на разборе, почему цифры не совпали с кабинетом.
Когда это пригодится: при сборке первого отчёта, переносе данных между системами и любом аудите, где важна не визуализация, а доверие к цифрам.
— @LookerStudioRu
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google отменил ручную пессимизацию в Еврозоне
Google перестал пессимизировать крупные новостники за паразитные страницы с казино и другими партнёрскими офферами в ЕЭЗ. Для арбитража вывод простой: в Европе схема с «пирогами» больше не даёт преимущества от траста основного домена, а Google впервые применяет разные правила по GEO под давлением регулятора.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-otmenil-ruchnuiu-pessimizaciiu-v-evrozone
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google перестал пессимизировать крупные новостники за паразитные страницы с казино и другими партнёрскими офферами в ЕЭЗ. Для арбитража вывод простой: в Европе схема с «пирогами» больше не даёт преимущества от траста основного домена, а Google впервые применяет разные правила по GEO под давлением регулятора.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-otmenil-ruchnuiu-pessimizaciiu-v-evrozone
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top