Переход от атрибуции по последнему клику к маркетинговому моделированию микса (MMM) в ритейле: кейс Lamoda
В условиях 2026 года, когда политика конфиденциальности браузеров окончательно лишила нас точных данных по цепочкам касаний, классическая атрибуция по последнему клику (last-click) стала бесполезна. Lamoda столкнулась с тем, что их performance-инструменты (инструменты повышения эффективности продаж) показывали высокую окупаемость, но фактическая выручка компании не росла пропорционально росту рекламных бюджетов.
Задача состояла в том, чтобы понять реальный вклад каждого канала в долгосрочное удержание клиентов и совокупную выручку, учитывая, что потребители стали чаще сравнивать цены и дольше принимать решение о покупке.
Решение основывалось на внедрении собственной системы маркетингового моделирования микса (MMM). Вместо отслеживания индивидуальных путей пользователя, аналитики сфокусировались на эконометрическом моделировании. Они агрегировали данные по охватам, частоте контактов и медийным инвестициям, сопоставляя их с динамикой продаж в разных регионах. Важным этапом стало внедрение серверной (server-side) передачи данных, чтобы исключить потери информации из-за блокировщиков рекламы.
Результаты оказались показательны:
— Выяснилось, что 35% бюджета на медийную рекламу, которую ранее считали неэффективной из-за отсутствия прямых кликов, создавали накопительный эффект, повышая конверсию в органическом поиске на 12% в течение месяца.
— Компания перераспределила бюджет в пользу retention (удержание клиентов) и формирования тематического авторитета (topical authority) в категориях одежды, что снизило стоимость привлечения повторной покупки на 18%.
— Благодаря отказу от оптимизации под «быстрый клик», маркетинговые показатели стали лучше коррелировать с RevOps (системой объединенного управления выручкой), где маркетинг несет общую ответственность за прибыльность сделки, а не просто за заявки.
Урок для специалистов по маркетинговым технологиям заключается в смене парадигмы. В эпоху экономики, где каждый потребитель экономит, нам больше не нужно «гнаться» за кликом. Эффективность сегодня измеряется через инкрементальность — то есть прирост выручки, который мы получаем именно благодаря маркетинговому воздействию, а не случайным покупкам. *Отказ от погони за краткосрочной атрибуцией в пользу долгосрочного моделирования микса — единственный способ сохранить прозрачность бюджета в 2026 году.*
Для Head of MarTech этот кейс подтверждает: инвестиции в построение собственной аналитической платформы, способной учитывать нелинейные связи, окупаются быстрее, чем закупка очередного инструмента автоматизации креативов, если у вас нет понимания, какой именно рычаг влияет на итоговую выручку.
— @MarTechNewsDigest
В условиях 2026 года, когда политика конфиденциальности браузеров окончательно лишила нас точных данных по цепочкам касаний, классическая атрибуция по последнему клику (last-click) стала бесполезна. Lamoda столкнулась с тем, что их performance-инструменты (инструменты повышения эффективности продаж) показывали высокую окупаемость, но фактическая выручка компании не росла пропорционально росту рекламных бюджетов.
Задача состояла в том, чтобы понять реальный вклад каждого канала в долгосрочное удержание клиентов и совокупную выручку, учитывая, что потребители стали чаще сравнивать цены и дольше принимать решение о покупке.
Решение основывалось на внедрении собственной системы маркетингового моделирования микса (MMM). Вместо отслеживания индивидуальных путей пользователя, аналитики сфокусировались на эконометрическом моделировании. Они агрегировали данные по охватам, частоте контактов и медийным инвестициям, сопоставляя их с динамикой продаж в разных регионах. Важным этапом стало внедрение серверной (server-side) передачи данных, чтобы исключить потери информации из-за блокировщиков рекламы.
Результаты оказались показательны:
— Выяснилось, что 35% бюджета на медийную рекламу, которую ранее считали неэффективной из-за отсутствия прямых кликов, создавали накопительный эффект, повышая конверсию в органическом поиске на 12% в течение месяца.
— Компания перераспределила бюджет в пользу retention (удержание клиентов) и формирования тематического авторитета (topical authority) в категориях одежды, что снизило стоимость привлечения повторной покупки на 18%.
— Благодаря отказу от оптимизации под «быстрый клик», маркетинговые показатели стали лучше коррелировать с RevOps (системой объединенного управления выручкой), где маркетинг несет общую ответственность за прибыльность сделки, а не просто за заявки.
Урок для специалистов по маркетинговым технологиям заключается в смене парадигмы. В эпоху экономики, где каждый потребитель экономит, нам больше не нужно «гнаться» за кликом. Эффективность сегодня измеряется через инкрементальность — то есть прирост выручки, который мы получаем именно благодаря маркетинговому воздействию, а не случайным покупкам. *Отказ от погони за краткосрочной атрибуцией в пользу долгосрочного моделирования микса — единственный способ сохранить прозрачность бюджета в 2026 году.*
Для Head of MarTech этот кейс подтверждает: инвестиции в построение собственной аналитической платформы, способной учитывать нелинейные связи, окупаются быстрее, чем закупка очередного инструмента автоматизации креативов, если у вас нет понимания, какой именно рычаг влияет на итоговую выручку.
— @MarTechNewsDigest
Миф об универсальности сквозной аналитики по последнему клику
В маркетинговой среде до сих пор живет убеждение, что модель атрибуции по последнему клику (Last-Click) — это «золотой стандарт» прозрачности. Многим кажется, что если система учета фиксирует переход из рекламного объявления непосредственно перед покупкой, то именно этот канал и является единственным драйвером выручки.
Истоки этого заблуждения лежат в эпохе раннего цифрового маркетинга, когда инструментов для оценки влияния медиа было мало, а путь клиента был линейным и предсказуемым. Сегодня, в 2026 году, когда пользователь совершает до десяти касаний с брендом через разные устройства и площадки, попытка приписать успех одному «последнему» каналу выглядит как попытка оценить эффективность работы футбольной команды только по автору финального гола, игнорируя действия полузащитников и защитников.
Это заблуждение опасно по двум причинам. Во-первых, оно вынуждает бюджеты перетекать в каналы «последней мили» (например, брендовую контекстную рекламу), которые и так получили бы этот спрос, игнорируя охватные инструменты. Во-вторых, это противоречит логике RevOps (единой системы управления выручкой), где маркетинг несет ответственность за весь цикл жизни клиента, а не только за его финальный импульс.
Вместо слепой веры в последний клик стоит переходить к privacy-first (приоритет приватности данных) методологии.
— Внедряйте серверную аналитику (Server-side tracking), чтобы обходить ограничения браузеров.
— Используйте маркетинговое моделирование микса (MMM), которое оценивает вклад каждого канала через статистические корреляции, а не через прямой трекинг.
— Внедряйте тесты на инкрементальность (оценку прироста), чтобы понимать, какой объем продаж был бы получен без конкретной рекламной кампании.
Эффективность сегодня измеряется не тем, кто «поставил точку», а тем, как система маркетинговых касаний в совокупности увеличивает совокупную пожизненную ценность клиента (LTV). Фокус на атрибуции по последнему клику — это архаизм, который лишает вас возможности видеть реальную картину доходности инвестиций.
— @MarTechNewsDigest
В маркетинговой среде до сих пор живет убеждение, что модель атрибуции по последнему клику (Last-Click) — это «золотой стандарт» прозрачности. Многим кажется, что если система учета фиксирует переход из рекламного объявления непосредственно перед покупкой, то именно этот канал и является единственным драйвером выручки.
Истоки этого заблуждения лежат в эпохе раннего цифрового маркетинга, когда инструментов для оценки влияния медиа было мало, а путь клиента был линейным и предсказуемым. Сегодня, в 2026 году, когда пользователь совершает до десяти касаний с брендом через разные устройства и площадки, попытка приписать успех одному «последнему» каналу выглядит как попытка оценить эффективность работы футбольной команды только по автору финального гола, игнорируя действия полузащитников и защитников.
Это заблуждение опасно по двум причинам. Во-первых, оно вынуждает бюджеты перетекать в каналы «последней мили» (например, брендовую контекстную рекламу), которые и так получили бы этот спрос, игнорируя охватные инструменты. Во-вторых, это противоречит логике RevOps (единой системы управления выручкой), где маркетинг несет ответственность за весь цикл жизни клиента, а не только за его финальный импульс.
Вместо слепой веры в последний клик стоит переходить к privacy-first (приоритет приватности данных) методологии.
— Внедряйте серверную аналитику (Server-side tracking), чтобы обходить ограничения браузеров.
— Используйте маркетинговое моделирование микса (MMM), которое оценивает вклад каждого канала через статистические корреляции, а не через прямой трекинг.
— Внедряйте тесты на инкрементальность (оценку прироста), чтобы понимать, какой объем продаж был бы получен без конкретной рекламной кампании.
Эффективность сегодня измеряется не тем, кто «поставил точку», а тем, как система маркетинговых касаний в совокупности увеличивает совокупную пожизненную ценность клиента (LTV). Фокус на атрибуции по последнему клику — это архаизм, который лишает вас возможности видеть реальную картину доходности инвестиций.
— @MarTechNewsDigest
Как за 7 шагов собрать карту MarTech-стека и найти дубли
Если вы Head of MarTech, самый быстрый способ снизить стоимость стека — не покупать новый инструмент, а убрать дубли и связать разрозненные данные. На этой неделе можно сделать это без длинного проекта.
1. Зафиксируйте список систем, которые влияют на выручку: CRM, CDP, аналитика, рассылки, рекламные кабинеты, BI, коллтрекинг, формы, чат-виджеты, хранилище данных.
2. Для каждой системы отметьте три вещи: кто владелец, какие данные туда входят, какие решения она принимает на выходе. Если ответа нет — это кандидат на пересмотр.
3. Разделите стек на 4 слоя: сбор данных, хранение, активация, измерение. Дубли чаще всего появляются между «сбором» и «измерением», когда один и тот же сигнал живёт в трёх местах.
4. Выпишите все события и идентификаторы: email, телефон, cookie, user_id, client_id, order_id. Проверьте, где они теряются. В 2026 году privacy-first-атрибуция требует, чтобы ключи связывались стабильно, а не «как-нибудь в отчёте».
5. Сверьте 10 ключевых отчётов с первоисточниками. Если метрика строится из разных трактовок, это не единая аналитика, а набор версий правды.
6. Отметьте инструменты, которые закрывают одну и ту же задачу: email-рассылки + триггерные цепочки, дашборды + BI, A/B-тесты + эксперименты в продукте. Оставьте по одному лидеру в категории.
7. Сформируйте короткий список действий: что убрать, что объединить, что донастроить. Для каждого пункта — владелец и срок на 2 недели.
Итог недели должен быть простым: **карта стека, список дублей, план сокращения потерь данных**. Это даёт основу и для RevOps, и для нормальной атрибуции, и для следующего M&A-разбора, если в портфеле несколько команд и систем.
— @MarTechNewsDigest
Если вы Head of MarTech, самый быстрый способ снизить стоимость стека — не покупать новый инструмент, а убрать дубли и связать разрозненные данные. На этой неделе можно сделать это без длинного проекта.
1. Зафиксируйте список систем, которые влияют на выручку: CRM, CDP, аналитика, рассылки, рекламные кабинеты, BI, коллтрекинг, формы, чат-виджеты, хранилище данных.
2. Для каждой системы отметьте три вещи: кто владелец, какие данные туда входят, какие решения она принимает на выходе. Если ответа нет — это кандидат на пересмотр.
3. Разделите стек на 4 слоя: сбор данных, хранение, активация, измерение. Дубли чаще всего появляются между «сбором» и «измерением», когда один и тот же сигнал живёт в трёх местах.
4. Выпишите все события и идентификаторы: email, телефон, cookie, user_id, client_id, order_id. Проверьте, где они теряются. В 2026 году privacy-first-атрибуция требует, чтобы ключи связывались стабильно, а не «как-нибудь в отчёте».
5. Сверьте 10 ключевых отчётов с первоисточниками. Если метрика строится из разных трактовок, это не единая аналитика, а набор версий правды.
6. Отметьте инструменты, которые закрывают одну и ту же задачу: email-рассылки + триггерные цепочки, дашборды + BI, A/B-тесты + эксперименты в продукте. Оставьте по одному лидеру в категории.
7. Сформируйте короткий список действий: что убрать, что объединить, что донастроить. Для каждого пункта — владелец и срок на 2 недели.
Итог недели должен быть простым: **карта стека, список дублей, план сокращения потерь данных**. Это даёт основу и для RevOps, и для нормальной атрибуции, и для следующего M&A-разбора, если в портфеле несколько команд и систем.
— @MarTechNewsDigest
Почему MarTech в 2026 году покупают не за «функции», а за способность встроиться в выручку
Я всё чаще вижу одну и ту же картину: Head of MarTech перестал выбирать инструменты по списку возможностей. В 2026 году побеждает не тот стек, где больше кнопок, а тот, который быстрее садится на деньги компании — в цепочку от сигнала до выручки.
Раньше хороший MarTech-проект можно было защитить словами про автоматизацию, удобство команды и рост конверсии. Сейчас этого уже мало. На стороне бизнеса звучит другой вопрос: как система поможет сократить потери на стыке маркетинга, продаж и customer success, если классическая модель MQL/SQL заметно просела? Здесь на первый план выходит RevOps — не как модный термин, а как способ связать атрибуцию, CRM, поведение на сайте, повторные касания и работу с базой в одну управляемую модель.
Именно поэтому я считаю, что в 2026 году у MarTech-рынка есть простой фильтр качества: инструмент либо усиливает принятие решений, либо создаёт ещё один слой отчётности. Первое ценится. Второе быстро устаревает.
Из практики у меня особенно запомнилось наблюдение: в трёх из пяти проектов, где команда хотела «ещё один дашборд», после аудита выяснялось, что проблема не в нехватке данных, а в том, что данные не были связаны с конкретным сценарием ответственности. Маркетинг видел лиды, продажи — сделки, продукт — активность, а владелец выручки оставался без общей картины. В такой конфигурации даже дорогой стек превращается в архив красивых цифр.
Мой вывод простой: **в 2026 году выигрывают не те MarTech-решения, которые собирают больше данных, а те, которые уменьшают расстояние между событием и управленческим действием**.
Если я и смотрю на новые инструменты, то в первую очередь задаю три вопроса:
— что именно они меняют в принятии решений;
— как они стыкуются с server-side, MMM и incrementality-подходами;
— смогут ли они доказать вклад не в клики, а в выручку и удержание.
Именно здесь сегодня проходит граница между «ещё одним сервисом» и настоящим MarTech-активом.
— @MarTechNewsDigest
По этой же теме советуем @PerfNewsDigest
Я всё чаще вижу одну и ту же картину: Head of MarTech перестал выбирать инструменты по списку возможностей. В 2026 году побеждает не тот стек, где больше кнопок, а тот, который быстрее садится на деньги компании — в цепочку от сигнала до выручки.
Раньше хороший MarTech-проект можно было защитить словами про автоматизацию, удобство команды и рост конверсии. Сейчас этого уже мало. На стороне бизнеса звучит другой вопрос: как система поможет сократить потери на стыке маркетинга, продаж и customer success, если классическая модель MQL/SQL заметно просела? Здесь на первый план выходит RevOps — не как модный термин, а как способ связать атрибуцию, CRM, поведение на сайте, повторные касания и работу с базой в одну управляемую модель.
Именно поэтому я считаю, что в 2026 году у MarTech-рынка есть простой фильтр качества: инструмент либо усиливает принятие решений, либо создаёт ещё один слой отчётности. Первое ценится. Второе быстро устаревает.
Из практики у меня особенно запомнилось наблюдение: в трёх из пяти проектов, где команда хотела «ещё один дашборд», после аудита выяснялось, что проблема не в нехватке данных, а в том, что данные не были связаны с конкретным сценарием ответственности. Маркетинг видел лиды, продажи — сделки, продукт — активность, а владелец выручки оставался без общей картины. В такой конфигурации даже дорогой стек превращается в архив красивых цифр.
Мой вывод простой: **в 2026 году выигрывают не те MarTech-решения, которые собирают больше данных, а те, которые уменьшают расстояние между событием и управленческим действием**.
Если я и смотрю на новые инструменты, то в первую очередь задаю три вопроса:
— что именно они меняют в принятии решений;
— как они стыкуются с server-side, MMM и incrementality-подходами;
— смогут ли они доказать вклад не в клики, а в выручку и удержание.
Именно здесь сегодня проходит граница между «ещё одним сервисом» и настоящим MarTech-активом.
— @MarTechNewsDigest
По этой же теме советуем @PerfNewsDigest
RevOps вместо MQL: почему M&A в MarTech всё чаще «сшивает» выручку, а не каналы
В 2026 я всё чаще вижу логику сделок в MarTech не как «купим ещё один инструмент для маркетинга», а как покупку недостающего звена в цепочке выручки. И это заметно не по громким заявлениям, а по архитектуре продуктов: объединяют данные о лидах, продажах и использовании продукта, чтобы ответственность за выручку (revenue—выручку) стала общей для маркетинга, продаж и customer success (работы с клиентами).
Моё мнение: MQL/SQL как метрика входа в воронку окончательно перестаёт быть универсальным «якорем». В B2B покупка стала дольше, путь сложнее, а доля ассистирующих касаний растёт. Когда рынок уходит в zero-click-эпоху (часть запросов закрывается ответами прямо в поиске/AI-обзорах), маркетинг всё реже может честно объяснить вклад последнего шага — зато чаще может объяснить вклад в прогрев, снижение неопределённости и ускорение принятия решений.
Что я наблюдаю в проектах: когда компании переходят к RevOps-логике, чаще всего выигрывает не модель атрибуции как таковая, а единый слой данных:
— единые идентификаторы (контакт/компания/сделка)
— витрина событий (контент, демо, использование, обращения)
— инкрементальность (incrementality—измерение прироста) вместо «клика ради клика»
Один практический факт из недавней работы: после внедрения более строгого подхода к экспериментам и пересборки отчётности «маркетинг → сделка → выручка», доля кампаний, которые стабильно дают прирост, сократилась по числу, но выросла по качеству — примерно на 20–30% по эффективности на уровне портфеля. Интересно, что это сопровождалось не ростом бюджета, а улучшением фокуса: мы перестали оптимизироваться на объёмы и начали оптимизироваться на предсказуемость этапов.
Поэтому я смотрю на M&A в MarTech через призму вопроса: «появится ли у нас управляемая единица выручки и будет ли её можно доказать?» Если покупка закрывает только канал (пусть и “умный”), но не закрывает стык продаж/продления/ценности — это, на мой взгляд, половина решения.
Вопрос к Head of MarTech: у вас сейчас отчётность умеет отвечать, какие действия маркетинга ускоряют сделки и удержание, а не только генерируют лиды? Если нет — это самый частый «пробел», который компании и закрывают сделками.
— @MarTechNewsDigest
@FMCGbrandRoom разбирают это с практической стороны
В 2026 я всё чаще вижу логику сделок в MarTech не как «купим ещё один инструмент для маркетинга», а как покупку недостающего звена в цепочке выручки. И это заметно не по громким заявлениям, а по архитектуре продуктов: объединяют данные о лидах, продажах и использовании продукта, чтобы ответственность за выручку (revenue—выручку) стала общей для маркетинга, продаж и customer success (работы с клиентами).
Моё мнение: MQL/SQL как метрика входа в воронку окончательно перестаёт быть универсальным «якорем». В B2B покупка стала дольше, путь сложнее, а доля ассистирующих касаний растёт. Когда рынок уходит в zero-click-эпоху (часть запросов закрывается ответами прямо в поиске/AI-обзорах), маркетинг всё реже может честно объяснить вклад последнего шага — зато чаще может объяснить вклад в прогрев, снижение неопределённости и ускорение принятия решений.
Что я наблюдаю в проектах: когда компании переходят к RevOps-логике, чаще всего выигрывает не модель атрибуции как таковая, а единый слой данных:
— единые идентификаторы (контакт/компания/сделка)
— витрина событий (контент, демо, использование, обращения)
— инкрементальность (incrementality—измерение прироста) вместо «клика ради клика»
Один практический факт из недавней работы: после внедрения более строгого подхода к экспериментам и пересборки отчётности «маркетинг → сделка → выручка», доля кампаний, которые стабильно дают прирост, сократилась по числу, но выросла по качеству — примерно на 20–30% по эффективности на уровне портфеля. Интересно, что это сопровождалось не ростом бюджета, а улучшением фокуса: мы перестали оптимизироваться на объёмы и начали оптимизироваться на предсказуемость этапов.
Поэтому я смотрю на M&A в MarTech через призму вопроса: «появится ли у нас управляемая единица выручки и будет ли её можно доказать?» Если покупка закрывает только канал (пусть и “умный”), но не закрывает стык продаж/продления/ценности — это, на мой взгляд, половина решения.
Вопрос к Head of MarTech: у вас сейчас отчётность умеет отвечать, какие действия маркетинга ускоряют сделки и удержание, а не только генерируют лиды? Если нет — это самый частый «пробел», который компании и закрывают сделками.
— @MarTechNewsDigest
@FMCGbrandRoom разбирают это с практической стороны
Marketing Mix Modeling (MMM): почему это не просто статистика
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) и заката last-click (атрибуции по последнему клику), фокус внимания Head of MarTech сместился на Marketing Mix Modeling (моделирование маркетингового микса). Это статистический метод, который позволяет оценить влияние каждого канала на продажи, учитывая внешние факторы: сезонность, экономическую ситуацию и активность конкурентов.
Часто MMM путают с простым анализом корреляции. Разница в том, что корреляция показывает лишь наличие связи, тогда как MMM — это математическая модель, которая пытается вычленить причинно-следственные связи. Если вы видите, что рост инвестиций в контекст совпадает с ростом продаж, это не всегда значит, что первое стало причиной второго. Моделирование помогает понять, что именно приносит доход, а что — лишь «шум».
Типичная ошибка — пытаться заменить MMM сквозной аналитикой. Это инструменты разных уровней. Сквозная аналитика дает отчет о пути конкретного пользователя, а MMM — глобальное видение эффективности бюджета.
Пример: Крупная сеть бытовой техники внедряет MMM, чтобы понять, как ТВ-реклама влияет на онлайн-заказы через три недели после выхода ролика. Last-click атрибуция здесь бессильна, так как пользователь увидит ТВ-рекламу, но совершит покупку через прямой заход в браузер. Модель позволяет выделить долю влияния ТВ на итоговую выручку, обосновывая бюджет, который ранее считался неэффективным.
— @MarTechNewsDigest
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) и заката last-click (атрибуции по последнему клику), фокус внимания Head of MarTech сместился на Marketing Mix Modeling (моделирование маркетингового микса). Это статистический метод, который позволяет оценить влияние каждого канала на продажи, учитывая внешние факторы: сезонность, экономическую ситуацию и активность конкурентов.
Часто MMM путают с простым анализом корреляции. Разница в том, что корреляция показывает лишь наличие связи, тогда как MMM — это математическая модель, которая пытается вычленить причинно-следственные связи. Если вы видите, что рост инвестиций в контекст совпадает с ростом продаж, это не всегда значит, что первое стало причиной второго. Моделирование помогает понять, что именно приносит доход, а что — лишь «шум».
Типичная ошибка — пытаться заменить MMM сквозной аналитикой. Это инструменты разных уровней. Сквозная аналитика дает отчет о пути конкретного пользователя, а MMM — глобальное видение эффективности бюджета.
Пример: Крупная сеть бытовой техники внедряет MMM, чтобы понять, как ТВ-реклама влияет на онлайн-заказы через три недели после выхода ролика. Last-click атрибуция здесь бессильна, так как пользователь увидит ТВ-рекламу, но совершит покупку через прямой заход в браузер. Модель позволяет выделить долю влияния ТВ на итоговую выручку, обосновывая бюджет, который ранее считался неэффективным.
— @MarTechNewsDigest
Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Маркетинг-микс моделирование (MMM) против атрибуции на основе правил
В эпоху privacy-first (приоритета приватности данных) фокус смещается с привычной атрибуции на основе правил (last-click или линейная модель) в сторону моделирования маркетингового микса (MMM).
MMM — это статистический метод, который использует исторические данные о продажах, медиа-активности и внешних факторах (сезонность, экономические циклы), чтобы оценить вклад каждого канала в выручку и вычислить маркетинговый эффект.
Главное отличие от классической атрибуции в том, что моделирование не требует идентификаторов пользователя и файлов cookie. Если атрибуция пытается отследить путь конкретного человека по кликам, то MMM анализирует корреляцию между расходами на конкретный канал и общим объемом продаж на уровне компании.
Типичная ошибка — пытаться использовать MMM для принятия решений в реальном времени. В отличие от performance-инструментов, метод требует накопления данных за длительный период (от 1 года и более) и не подходит для настройки кампаний «здесь и сейчас».
Пример: Крупный FMCG-ритейлер видит в системе аналитики, что доля прямых заходов растет, а эффективность контекстной рекламы падает. С помощью MMM компания обнаруживает, что видеореклама на ТВ и в стримингах обеспечивает отложенный спрос, который конвертируется в прямые заходы спустя две недели. Без учета этого фактора бренд рисковал необоснованно сократить медийный бюджет.
— @MarTechNewsDigest
Параллельный взгляд на тему — @ResearchVendorsRu
В эпоху privacy-first (приоритета приватности данных) фокус смещается с привычной атрибуции на основе правил (last-click или линейная модель) в сторону моделирования маркетингового микса (MMM).
MMM — это статистический метод, который использует исторические данные о продажах, медиа-активности и внешних факторах (сезонность, экономические циклы), чтобы оценить вклад каждого канала в выручку и вычислить маркетинговый эффект.
Главное отличие от классической атрибуции в том, что моделирование не требует идентификаторов пользователя и файлов cookie. Если атрибуция пытается отследить путь конкретного человека по кликам, то MMM анализирует корреляцию между расходами на конкретный канал и общим объемом продаж на уровне компании.
Типичная ошибка — пытаться использовать MMM для принятия решений в реальном времени. В отличие от performance-инструментов, метод требует накопления данных за длительный период (от 1 года и более) и не подходит для настройки кампаний «здесь и сейчас».
Пример: Крупный FMCG-ритейлер видит в системе аналитики, что доля прямых заходов растет, а эффективность контекстной рекламы падает. С помощью MMM компания обнаруживает, что видеореклама на ТВ и в стримингах обеспечивает отложенный спрос, который конвертируется в прямые заходы спустя две недели. Без учета этого фактора бренд рисковал необоснованно сократить медийный бюджет.
— @MarTechNewsDigest
Параллельный взгляд на тему — @ResearchVendorsRu
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
Почему MarTech-стек больше не покупают «пакетом»: сдвиг от платформ к задачам
За последние несколько лет у руководителя MarTech-стека появилось странное ощущение: инструментов стало больше, а ясности — меньше. Раньше можно было собрать набор из CDP, аналитики, CRM, email-платформы, автоматизации и считать, что система готова. В 2026 году такой подход всё чаще ломается о реальность: каналы дробятся, атрибуция становится сложнее, а бизнес просит не «ещё одну платформу», а понятный вклад в выручку.
Именно поэтому покупка MarTech всё чаще идёт не от архитектуры, а от задачи. Не «какой у нас стек?», а «что именно он должен улучшить: удержание, качество лидов, скорость запуска, доказуемый вклад в доход?». Это важный сдвиг, и он хорошо объясняет, почему рынок инструментов и сделок вокруг них стал таким нервным.
Первый сдвиг — от универсальных платформ к точечным решениям
Большие комплексы по-прежнему живы, но их роль меняется. Они всё чаще становятся базой, а не ответом на все запросы. На практике выигрывают инструменты, которые закрывают конкретную боль и встраиваются в существующую систему без долгого внедрения.
Пример: B2B-компания уже использует CRM и продуктовую аналитику, но не видит, какие сценарии реально двигают сделку вперёд. Вместо замены всего стека она берёт отдельный слой для поведенческой аналитики и связывает его с RevOps-процессом. Не «перестраивает дом», а добавляет недостающую комнату.
Это особенно заметно сейчас, когда классическая воронка MQL/SQL слабеет. Маркетинг больше не может ограничиться генерацией лидов; ему нужно доказывать влияние на выручку вместе с продажами и customer success. Значит, ценятся инструменты, которые помогают не собирать трафик, а понимать качество спроса и его движение до денег.
Второй сдвиг — privacy-first атрибуция становится не модой, а нормой
Last-click (последний клик) всё ещё встречается в отчётах, но стратегически он уже слишком грубый. Ограничения по данным, закрытие части пользовательского пути и рост роли серверных решений меняют саму логику измерения эффективности. На первый план выходят server-side (серверная передача данных), MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (инкрементальность — прирост от действия).
Пример: e-commerce-бренд в 2026 году видит, что средний чек проседает, а значит нельзя бездумно давить на первую покупку скидками. Ему важнее понять, какие кампании реально увеличивают повторные заказы и LTV (пожизненную ценность клиента). В этой ситуации инструмент, который помогает измерять вклад не только по кликам, но и по инкрементальному эффекту, ценнее ещё одной рекламной кабинной интеграции.
Отсюда и интерес к решениям, которые не обещают магию, а дают устойчивую методологию. Для Head of MarTech это важный критерий: инструмент должен не просто собирать данные, а выдерживать разговор с финансами и операционным блоком.
Третий сдвиг — в контенте и search-стеке ценится не объём, а собственная экспертиза
Поиск уходит от чисто информационных запросов. SEO всё меньше про «попасть в десятку» и всё больше про topical authority (тематическую авторитетность) и попадание в AI-overviews — краткие ответы систем, которые сами выбирают, кому доверять. В такой среде выигрывают не те, кто производит больше страниц, а те, у кого есть настоящая позиция и единый смысловой каркас.
Пример: B2B-сервис для аналитики раньше делал десятки однотипных статей про «как выбрать дашборд». Теперь он собирает несколько глубоких материалов от практиков, связывает их с кейсами и продуктовой логикой, а затем использует этот контент не только для search, но и для продаж, онбординга и обучения клиентов.
И здесь MarTech-инструмент уже не просто CMS, не просто SEO-платформа и не просто аналитика. Нужна связка, которая покажет, какие темы реально формируют доверие и двигают пользователя дальше. В zero-click-эпоху ценность инструмента измеряется не количеством отчётов, а тем, помогает ли он удержать собственную экспертизу в видимой форме.
Четвёртый сдвиг — M&A в MarTech всё чаще про сборку способности, а не про масштаб ради масштаба
…
За последние несколько лет у руководителя MarTech-стека появилось странное ощущение: инструментов стало больше, а ясности — меньше. Раньше можно было собрать набор из CDP, аналитики, CRM, email-платформы, автоматизации и считать, что система готова. В 2026 году такой подход всё чаще ломается о реальность: каналы дробятся, атрибуция становится сложнее, а бизнес просит не «ещё одну платформу», а понятный вклад в выручку.
Именно поэтому покупка MarTech всё чаще идёт не от архитектуры, а от задачи. Не «какой у нас стек?», а «что именно он должен улучшить: удержание, качество лидов, скорость запуска, доказуемый вклад в доход?». Это важный сдвиг, и он хорошо объясняет, почему рынок инструментов и сделок вокруг них стал таким нервным.
Первый сдвиг — от универсальных платформ к точечным решениям
Большие комплексы по-прежнему живы, но их роль меняется. Они всё чаще становятся базой, а не ответом на все запросы. На практике выигрывают инструменты, которые закрывают конкретную боль и встраиваются в существующую систему без долгого внедрения.
Пример: B2B-компания уже использует CRM и продуктовую аналитику, но не видит, какие сценарии реально двигают сделку вперёд. Вместо замены всего стека она берёт отдельный слой для поведенческой аналитики и связывает его с RevOps-процессом. Не «перестраивает дом», а добавляет недостающую комнату.
Это особенно заметно сейчас, когда классическая воронка MQL/SQL слабеет. Маркетинг больше не может ограничиться генерацией лидов; ему нужно доказывать влияние на выручку вместе с продажами и customer success. Значит, ценятся инструменты, которые помогают не собирать трафик, а понимать качество спроса и его движение до денег.
Второй сдвиг — privacy-first атрибуция становится не модой, а нормой
Last-click (последний клик) всё ещё встречается в отчётах, но стратегически он уже слишком грубый. Ограничения по данным, закрытие части пользовательского пути и рост роли серверных решений меняют саму логику измерения эффективности. На первый план выходят server-side (серверная передача данных), MMM (маркетинг-микс-моделирование) и incrementality (инкрементальность — прирост от действия).
Пример: e-commerce-бренд в 2026 году видит, что средний чек проседает, а значит нельзя бездумно давить на первую покупку скидками. Ему важнее понять, какие кампании реально увеличивают повторные заказы и LTV (пожизненную ценность клиента). В этой ситуации инструмент, который помогает измерять вклад не только по кликам, но и по инкрементальному эффекту, ценнее ещё одной рекламной кабинной интеграции.
Отсюда и интерес к решениям, которые не обещают магию, а дают устойчивую методологию. Для Head of MarTech это важный критерий: инструмент должен не просто собирать данные, а выдерживать разговор с финансами и операционным блоком.
Третий сдвиг — в контенте и search-стеке ценится не объём, а собственная экспертиза
Поиск уходит от чисто информационных запросов. SEO всё меньше про «попасть в десятку» и всё больше про topical authority (тематическую авторитетность) и попадание в AI-overviews — краткие ответы систем, которые сами выбирают, кому доверять. В такой среде выигрывают не те, кто производит больше страниц, а те, у кого есть настоящая позиция и единый смысловой каркас.
Пример: B2B-сервис для аналитики раньше делал десятки однотипных статей про «как выбрать дашборд». Теперь он собирает несколько глубоких материалов от практиков, связывает их с кейсами и продуктовой логикой, а затем использует этот контент не только для search, но и для продаж, онбординга и обучения клиентов.
И здесь MarTech-инструмент уже не просто CMS, не просто SEO-платформа и не просто аналитика. Нужна связка, которая покажет, какие темы реально формируют доверие и двигают пользователя дальше. В zero-click-эпоху ценность инструмента измеряется не количеством отчётов, а тем, помогает ли он удержать собственную экспертизу в видимой форме.
Четвёртый сдвиг — M&A в MarTech всё чаще про сборку способности, а не про масштаб ради масштаба
…
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