RevOps-аналитика без “единого дашборда”: как я выстраиваю связку инструментов для управляемости выручкой
В 2026 я почти перестал верить в «единую витрину» как в проект. Не потому что Data Warehouse плохой — а потому что маркетинг в реальности управляется не таблицами, а решениями: где ускоряем, где тормозим, что стоит денег, а что — только объёма. Поэтому мой подход в RevOps (общая ответственность маркетинга, sales и customer success за выручку) — не начинать с красивого дашборда, а строить “минимальные контуры правды” вокруг 3 вопросов:
— Откуда пришли деньги (а не заявки)?
— Кто и что воронку “разрывает” (маркетинг, продажи, удержание)?
— Какие гипотезы можно измерить инкрементально (server-side, MMM, incrementality) и доказать без last-click?
Практика: в одном B2B-проекте мы потратили 6 недель на согласование полей в CRM и BI. Когда всё “сошлось”, выяснилось, что бизнес всё равно принимал решения по старой привычке: кто “дал” больше лидов, тот и победил. Проблема была не в данных — в том, что инструментально не было привязано к экономике следующего шага (SQL → встреча → сделка → маржа → удержание).
Что я делаю вместо “дашборда ради дашборда” — конструктор из 4 типов инструментов
1) Источник событий (куда приходит правда о касаниях)
Я выбираю либо сквозное логирование на стороне сервера (server-side), либо, если этого нельзя сделать быстро, — восполняю разрыв через UTM-правила и нормализацию идентификаторов. Ключевое: события должны быть одинаковыми по смыслу во всех каналах. Не “lead_created” в одном месте и “заявка” в другом, а единая таксономия.
2) Атрибуция, которая не обещает невозможного
В приватности-first эпохе last-click часто превращается в “маркер активности”, а не в причинность. Поэтому в связке я держу один из вариантов:
— MMM (маркетинговая микс-аналитика) для оценки вклада по бюджету
— инкрементальность (incrementality) точечно для креативов/аудиторий
Да, это не всегда “дневные цифры”. Но это честнее и помогает перестать спорить по кликам.
3) RevOps-слой в CRM (где заканчивается маркетинг и начинается выручка)
Инструментально важно, чтобы в CRM были не только стадии сделки, но и “следующее действие” с SLA-логикой: скорость обработки, причины потерь, статус по сделке с привязкой к контенту/кампаниям. Я специально избегаю модели, где marketing automation присылает “скоринг”, а менеджеры живут своей реальностью. Если Sales не видит, что считать причиной следующего шага — выручка останется “на их стороне”, а не вашей общей метрике.
4) Аналитика удержания и LTV (где падает прибыль, а не только конверсии)
Когда средний чек в e-com снижался на 5–8% из‑за экономного поведения, компании переключались на retention и LTV. Но в B2B та же логика: удержание и повторные продажи часто “не дотягиваются” до маркетинговой отчётности. Я связываю контент/кампании не только с первой сделкой, а с метриками ценности по контракту: продление, апсейл, срок жизни клиента.
Какие инструменты я “склеиваю” чаще всего
Я не буду перечислять названия ради списка. Скажу принцип: мне нужны “мосты” между маркетинговыми событиями, CRM-сделками и экономикой клиента.
— Маркетинговая платформа/экспериментатор для кампаний и креативов (концепции, а не генерация ради генерации)
— CRM как система состояния воронки, а не склад сделок
— BI-слой, который не спорит с атрибуцией, а обслуживает решения (например, отчёт “что улучшить в обработке SQL” вместо “какая была CPL вчера”)
— Моделирование вклада (MMM/инкрементальность) как верхний уровень объяснимости
Моё правило “не больше одного дашборда на вопрос”
Если вы строите один общий экран “маркетинг+продажи+CS”, вы неизбежно получите компромиссные метрики, которые не отвечают ни одному лидеру бизнеса. Я делю аналитический результат по вопросам:
— воронка по скорости и причинам потерь
— вклад каналов/кампаний в выручку (с ограничениями причинности)
— динамика LTV/retention и влияние маркетинга на неё
…
В 2026 я почти перестал верить в «единую витрину» как в проект. Не потому что Data Warehouse плохой — а потому что маркетинг в реальности управляется не таблицами, а решениями: где ускоряем, где тормозим, что стоит денег, а что — только объёма. Поэтому мой подход в RevOps (общая ответственность маркетинга, sales и customer success за выручку) — не начинать с красивого дашборда, а строить “минимальные контуры правды” вокруг 3 вопросов:
— Откуда пришли деньги (а не заявки)?
— Кто и что воронку “разрывает” (маркетинг, продажи, удержание)?
— Какие гипотезы можно измерить инкрементально (server-side, MMM, incrementality) и доказать без last-click?
Практика: в одном B2B-проекте мы потратили 6 недель на согласование полей в CRM и BI. Когда всё “сошлось”, выяснилось, что бизнес всё равно принимал решения по старой привычке: кто “дал” больше лидов, тот и победил. Проблема была не в данных — в том, что инструментально не было привязано к экономике следующего шага (SQL → встреча → сделка → маржа → удержание).
Что я делаю вместо “дашборда ради дашборда” — конструктор из 4 типов инструментов
1) Источник событий (куда приходит правда о касаниях)
Я выбираю либо сквозное логирование на стороне сервера (server-side), либо, если этого нельзя сделать быстро, — восполняю разрыв через UTM-правила и нормализацию идентификаторов. Ключевое: события должны быть одинаковыми по смыслу во всех каналах. Не “lead_created” в одном месте и “заявка” в другом, а единая таксономия.
2) Атрибуция, которая не обещает невозможного
В приватности-first эпохе last-click часто превращается в “маркер активности”, а не в причинность. Поэтому в связке я держу один из вариантов:
— MMM (маркетинговая микс-аналитика) для оценки вклада по бюджету
— инкрементальность (incrementality) точечно для креативов/аудиторий
Да, это не всегда “дневные цифры”. Но это честнее и помогает перестать спорить по кликам.
3) RevOps-слой в CRM (где заканчивается маркетинг и начинается выручка)
Инструментально важно, чтобы в CRM были не только стадии сделки, но и “следующее действие” с SLA-логикой: скорость обработки, причины потерь, статус по сделке с привязкой к контенту/кампаниям. Я специально избегаю модели, где marketing automation присылает “скоринг”, а менеджеры живут своей реальностью. Если Sales не видит, что считать причиной следующего шага — выручка останется “на их стороне”, а не вашей общей метрике.
4) Аналитика удержания и LTV (где падает прибыль, а не только конверсии)
Когда средний чек в e-com снижался на 5–8% из‑за экономного поведения, компании переключались на retention и LTV. Но в B2B та же логика: удержание и повторные продажи часто “не дотягиваются” до маркетинговой отчётности. Я связываю контент/кампании не только с первой сделкой, а с метриками ценности по контракту: продление, апсейл, срок жизни клиента.
Какие инструменты я “склеиваю” чаще всего
Я не буду перечислять названия ради списка. Скажу принцип: мне нужны “мосты” между маркетинговыми событиями, CRM-сделками и экономикой клиента.
— Маркетинговая платформа/экспериментатор для кампаний и креативов (концепции, а не генерация ради генерации)
— CRM как система состояния воронки, а не склад сделок
— BI-слой, который не спорит с атрибуцией, а обслуживает решения (например, отчёт “что улучшить в обработке SQL” вместо “какая была CPL вчера”)
— Моделирование вклада (MMM/инкрементальность) как верхний уровень объяснимости
Моё правило “не больше одного дашборда на вопрос”
Если вы строите один общий экран “маркетинг+продажи+CS”, вы неизбежно получите компромиссные метрики, которые не отвечают ни одному лидеру бизнеса. Я делю аналитический результат по вопросам:
— воронка по скорости и причинам потерь
— вклад каналов/кампаний в выручку (с ограничениями причинности)
— динамика LTV/retention и влияние маркетинга на неё
…
Track Outbound Links в Google Tag Manager: чек-лист для выявления “точек выхода” и улучшения воронки
Outbound-события часто учитывают по входам (клики в рекламу → лендинг), но в 2026 это уже недостаточно: для Topical Authority, retention (удержания) и privacy-first атрибуции важны ещё и “точки выхода” — какие шаги ведут к потере пользователя. Ниже — практический план, как организовать tracking исходящих ссылок в GTM (Google Tag Manager) так, чтобы события были пригодны для аналитики и оптимизаций без лишнего шума.
— 1) Сначала определите, что считать outbound
Опишите в документе 3 категории: внешняя ссылка (на другой домен), переход по внутренней “подпапке как отдельному шагу” и “внешний ресурс” (документы, соцсети, карты). Это нужно, чтобы потом в отчётах не смешивать “полезный следующий шаг” и “утечку”.
— 2) Устройте единый справочник доменов/исключений
Составьте список доменов, которые входят в outbound (или наоборот — которые исключаем). В GTM это превращается в условие для триггеров: сравнивайте “hostname” клика с whitelists/blacklists. Так вы избегаете разметки всего подряд.
— 3) Создайте переменную, которая достаёт целевой URL и домен
В GTM проверьте, что у вас есть переменные для:
— URL клика
— hostname (домен) назначения
— текст/класс ссылки (опционально, если нужно отличать CTA).
Цель — чтобы событие могло попадать в BI и в отчёты без ручной чистки.
— 4) Настройте триггер “Клик по ссылке” с фильтром outbound
Триггер должен срабатывать на клике по элементу типа link и передавать события только когда назначение подходит под правило outbound (по домену). Отдельно включите отладку: проверьте, что клики по меню/футеру не создают ложные события.
— 5) Добавьте единое правило именования событий (для аналитики)
Например: `outbound_link_click` + параметры `target_domain`, `target_url`, `link_text` (или `cta_variant`). Такой подход проще для когорт, сегментов и расчёта “потерь” на шагах, где пользователи уходят к конкурентным ресурсам или сторонним формам.
— 6) Прокиньте события в вашу систему измерений через GTM-теги
Используйте теги под ваш стек (GA4, CRM/RevOps-дашборды, DWH). Главное — чтобы параметры outbound были доступны везде одинаковым образом, иначе вы получите “невозможный для сопоставления” датасет. Для privacy-first предпочтительно держать минимальный набор полей.
— 7) Проведите валидацию через GTM Preview и тестовые сценарии
Сценарии:
— клик по outbound из первого экрана
— outbound после прокрутки/после взаимодействия с формой
— клик по баннеру в сайдбаре/футере.
Сравните количество событий с реальными кликами и проверьте, что исключения действительно работают.
когда это пригодится: когда вы хотите измерять “точки выхода” (outbound exit paths) и использовать эти данные для улучшения посадочных шагов, удержания и качества лида в RevOps-процессах.
Outbound-события часто учитывают по входам (клики в рекламу → лендинг), но в 2026 это уже недостаточно: для Topical Authority, retention (удержания) и privacy-first атрибуции важны ещё и “точки выхода” — какие шаги ведут к потере пользователя. Ниже — практический план, как организовать tracking исходящих ссылок в GTM (Google Tag Manager) так, чтобы события были пригодны для аналитики и оптимизаций без лишнего шума.
— 1) Сначала определите, что считать outbound
Опишите в документе 3 категории: внешняя ссылка (на другой домен), переход по внутренней “подпапке как отдельному шагу” и “внешний ресурс” (документы, соцсети, карты). Это нужно, чтобы потом в отчётах не смешивать “полезный следующий шаг” и “утечку”.
— 2) Устройте единый справочник доменов/исключений
Составьте список доменов, которые входят в outbound (или наоборот — которые исключаем). В GTM это превращается в условие для триггеров: сравнивайте “hostname” клика с whitelists/blacklists. Так вы избегаете разметки всего подряд.
— 3) Создайте переменную, которая достаёт целевой URL и домен
В GTM проверьте, что у вас есть переменные для:
— URL клика
— hostname (домен) назначения
— текст/класс ссылки (опционально, если нужно отличать CTA).
Цель — чтобы событие могло попадать в BI и в отчёты без ручной чистки.
— 4) Настройте триггер “Клик по ссылке” с фильтром outbound
Триггер должен срабатывать на клике по элементу типа link и передавать события только когда назначение подходит под правило outbound (по домену). Отдельно включите отладку: проверьте, что клики по меню/футеру не создают ложные события.
— 5) Добавьте единое правило именования событий (для аналитики)
Например: `outbound_link_click` + параметры `target_domain`, `target_url`, `link_text` (или `cta_variant`). Такой подход проще для когорт, сегментов и расчёта “потерь” на шагах, где пользователи уходят к конкурентным ресурсам или сторонним формам.
— 6) Прокиньте события в вашу систему измерений через GTM-теги
Используйте теги под ваш стек (GA4, CRM/RevOps-дашборды, DWH). Главное — чтобы параметры outbound были доступны везде одинаковым образом, иначе вы получите “невозможный для сопоставления” датасет. Для privacy-first предпочтительно держать минимальный набор полей.
— 7) Проведите валидацию через GTM Preview и тестовые сценарии
Сценарии:
— клик по outbound из первого экрана
— outbound после прокрутки/после взаимодействия с формой
— клик по баннеру в сайдбаре/футере.
Сравните количество событий с реальными кликами и проверьте, что исключения действительно работают.
когда это пригодится: когда вы хотите измерять “точки выхода” (outbound exit paths) и использовать эти данные для улучшения посадочных шагов, удержания и качества лида в RevOps-процессах.
3 подхода к AI для маркетинг-команд: от SEO до бренд-систем
Если в 2026 году у вас контент, SEO и бренд живут в разных таблицах, такие инструменты помогают собрать их в один рабочий контур. Ниже — три решения для команд, которым нужно не просто «генерировать текст», а выстраивать процесс: от плана до публикации и контроля качества. Это особенно полезно там, где информационный SEO теряет вес, а выигрывает тематическая экспертиза и стабильность голоса бренда.
Writer — для контент-маркетинга и SEO-команд — сильная сторона: AI-агенты работают на живых данных Semrush, могут анализировать разрывы в контенте, предлагать план, создавать и публиковать материалы, а затем смотреть результат и дорабатывать следующий цикл — минус: инструмент лучше всего раскрывается там, где уже есть дисциплина в контент-процессах; без неё автоматизация может лишь ускорить хаос.
Writer Brand Systems — для брендов с несколькими командами и каналами — сильная сторона: единые профили голоса, списки терминов, стилистические правила и связанные рабочие процессы помогают удерживать консистентность текста в эпоху, когда AI-контента становится много — минус: это не «быстрый генератор», а скорее инфраструктура; ценность появляется, когда компания готова формализовать правила и следить за ними.
Простые AI-агенты для маркетинг-операций — для команд, которым надо снять рутину с менеджеров проектов — сильная сторона: они хорошо подходят для регулярных задач вроде координации, напоминаний, сборов статусов и типовых согласований, экономя часы каждую неделю — минус: на сложные задачи с неоднозначными решениями такой автоматизации не хватает; тут всё равно нужен человек, который понимает контекст.
Как выбирать: если нужен рост контента и SEO — смотрите на связку анализа и публикации; если главная боль — разъезд в тоне и терминологии, важнее бренд-система; если же узкое место в операционной рутине, берите агентный слой для маркетинг-процессов, а не «ещё один генератор текста».
Если в 2026 году у вас контент, SEO и бренд живут в разных таблицах, такие инструменты помогают собрать их в один рабочий контур. Ниже — три решения для команд, которым нужно не просто «генерировать текст», а выстраивать процесс: от плана до публикации и контроля качества. Это особенно полезно там, где информационный SEO теряет вес, а выигрывает тематическая экспертиза и стабильность голоса бренда.
Writer — для контент-маркетинга и SEO-команд — сильная сторона: AI-агенты работают на живых данных Semrush, могут анализировать разрывы в контенте, предлагать план, создавать и публиковать материалы, а затем смотреть результат и дорабатывать следующий цикл — минус: инструмент лучше всего раскрывается там, где уже есть дисциплина в контент-процессах; без неё автоматизация может лишь ускорить хаос.
Writer Brand Systems — для брендов с несколькими командами и каналами — сильная сторона: единые профили голоса, списки терминов, стилистические правила и связанные рабочие процессы помогают удерживать консистентность текста в эпоху, когда AI-контента становится много — минус: это не «быстрый генератор», а скорее инфраструктура; ценность появляется, когда компания готова формализовать правила и следить за ними.
Простые AI-агенты для маркетинг-операций — для команд, которым надо снять рутину с менеджеров проектов — сильная сторона: они хорошо подходят для регулярных задач вроде координации, напоминаний, сборов статусов и типовых согласований, экономя часы каждую неделю — минус: на сложные задачи с неоднозначными решениями такой автоматизации не хватает; тут всё равно нужен человек, который понимает контекст.
Как выбирать: если нужен рост контента и SEO — смотрите на связку анализа и публикации; если главная боль — разъезд в тоне и терминологии, важнее бренд-система; если же узкое место в операционной рутине, берите агентный слой для маркетинг-процессов, а не «ещё один генератор текста».
RevOps-дашборд за 1 неделю: как собрать единый отчёт по воронке выручки в privacy-first мире (без last-click)
В 2026 классическая лидогенерация MQL/SQL всё чаще “тонет” в фрагментации: маркетинг оптимизирует охват/лиды, sales — конверсию, customer success — удержание, а выручка остаётся без единого владельца. Выход — сделать **дашборд RevOps**, который связывает маркетинговые действия с выручкой и контролирует атрибуцию в духе privacy-first (server-side, инкрементальность).
Шаг 1. Зафиксируйте “контур метрик” на 5 полей
В одной таблице (Google Sheets / Notion / любой BI) заведите колонки:
— Source/Channel (канал первого касания в рамках вашей модели)
— Lead ID (уникальный идентификатор лида/контакта)
— Stage (Lead → Qualified → Opportunity → Won → Active account/Retention)
— Amount (выручка: сумма договора/чека или MRR/ARR по вашему типу)
— Attrib model (какую модель атрибуции вы считаете “правдой” в отчёте)
Смысл: вы не спорите “кто виноват”, вы фиксируете, по каким полям собирается единый поток данных.
Шаг 2. Выберите 1 атрибуционную политику, которую выдержите при любом сливе данных
Для недели достаточно компромисса:
— Используйте last-non-direct (последнее недиректное касание) как fallback для операционного чтения
— Параллельно добавьте флаг “limited tracking”: если cookie/consent ограничены, источнику нельзя доверять полностью
— Отдельной строкой держите “неатрибутированные” — это важнее, чем попытка “додумать” за системой
Шаг 3. Подключите события через server-side и синхронизируйте идентификаторы
Сделайте минимум:
— Соберите события в одном месте: landing view → form submit → demo request → qualified → opportunity created → won
— Привяжите события к вашему CRM-идентификатору (Lead/Contact/Account ID). Если у вас нет единого ключа — на этой неделе заведите хотя бы “внутренний lead_id” в тегах и отправляйте его сервером
— Проверьте дубликаты: одно событие не должно создавать 2 строки (особенно “submit”)
Шаг 4. Сделайте “инкрементальную” проверку без сложной статистики
Цель — не идеальная причинность, а управляемая уверенность.
— На уровне кампаний/каналов выберите 2–3 группы с сопоставимым временем и сегментом
— Добавьте правило: сравнение идёт “до/после” для контрольной части аудитории (holdout), где реклама/контент не показывались
— В отчёте показывайте разницу в Won и выручке, а не только в кликах/лидах
Если holdout пока нет — начните с “гео/временного” сравнения (например, разные окна запуска) и обязательно отмечайте это в поле Attrib model как “proxy-incrementality”.
Шаг 5. Соберите 3 среза, которые ответят на вопросы бизнеса
В BI сделайте три вкладки:
— Срез 1: Канал → Won → выручка (сколько денег принёс каждый)
— Срез 2: Stage drift (где провал): доля Lead→Qualified и Qualified→Won по каналам
— Срез 3: Retention proxy для e-commerce или расширенной выручки: доля активных аккаунтов/повторных покупок по cohorts источников (даже грубо по месяцам)
Шаг 6. Введите ритуал раз в неделю: “что меняем” на основе дашборда
Каждый понедельник/вторник команда RevOps выбирает:
— 1 канал на масштабирование (если Stage drift лучше медианы и вклад в выручку подтверждён ограниченной атрибуцией)
— 1 канал на оптимизацию (если leads/meetings есть, но Qualified→Won проседает)
— 1 канал на паузу (если выручка не растёт при сопоставимом объёме и рост держится только на неатрибутированных сегментах)
Как результат: вы перестаёте “гадать по кликам” и начинаете управлять выручкой через понятную модель данных, устойчивую к Zero-click и privacy-first ограничениям.
Если хотите — напишите ваш стек (CRM, BI, трекинг, server-side/нет) и тип бизнеса (B2B SaaS, услуги, e-com). Подскажу, какие именно поля и стадии лучше взять под вашу воронку и где чаще ломается связность данных.
— @MarTechRoundups
В 2026 классическая лидогенерация MQL/SQL всё чаще “тонет” в фрагментации: маркетинг оптимизирует охват/лиды, sales — конверсию, customer success — удержание, а выручка остаётся без единого владельца. Выход — сделать **дашборд RevOps**, который связывает маркетинговые действия с выручкой и контролирует атрибуцию в духе privacy-first (server-side, инкрементальность).
Шаг 1. Зафиксируйте “контур метрик” на 5 полей
В одной таблице (Google Sheets / Notion / любой BI) заведите колонки:
— Source/Channel (канал первого касания в рамках вашей модели)
— Lead ID (уникальный идентификатор лида/контакта)
— Stage (Lead → Qualified → Opportunity → Won → Active account/Retention)
— Amount (выручка: сумма договора/чека или MRR/ARR по вашему типу)
— Attrib model (какую модель атрибуции вы считаете “правдой” в отчёте)
Смысл: вы не спорите “кто виноват”, вы фиксируете, по каким полям собирается единый поток данных.
Шаг 2. Выберите 1 атрибуционную политику, которую выдержите при любом сливе данных
Для недели достаточно компромисса:
— Используйте last-non-direct (последнее недиректное касание) как fallback для операционного чтения
— Параллельно добавьте флаг “limited tracking”: если cookie/consent ограничены, источнику нельзя доверять полностью
— Отдельной строкой держите “неатрибутированные” — это важнее, чем попытка “додумать” за системой
Шаг 3. Подключите события через server-side и синхронизируйте идентификаторы
Сделайте минимум:
— Соберите события в одном месте: landing view → form submit → demo request → qualified → opportunity created → won
— Привяжите события к вашему CRM-идентификатору (Lead/Contact/Account ID). Если у вас нет единого ключа — на этой неделе заведите хотя бы “внутренний lead_id” в тегах и отправляйте его сервером
— Проверьте дубликаты: одно событие не должно создавать 2 строки (особенно “submit”)
Шаг 4. Сделайте “инкрементальную” проверку без сложной статистики
Цель — не идеальная причинность, а управляемая уверенность.
— На уровне кампаний/каналов выберите 2–3 группы с сопоставимым временем и сегментом
— Добавьте правило: сравнение идёт “до/после” для контрольной части аудитории (holdout), где реклама/контент не показывались
— В отчёте показывайте разницу в Won и выручке, а не только в кликах/лидах
Если holdout пока нет — начните с “гео/временного” сравнения (например, разные окна запуска) и обязательно отмечайте это в поле Attrib model как “proxy-incrementality”.
Шаг 5. Соберите 3 среза, которые ответят на вопросы бизнеса
В BI сделайте три вкладки:
— Срез 1: Канал → Won → выручка (сколько денег принёс каждый)
— Срез 2: Stage drift (где провал): доля Lead→Qualified и Qualified→Won по каналам
— Срез 3: Retention proxy для e-commerce или расширенной выручки: доля активных аккаунтов/повторных покупок по cohorts источников (даже грубо по месяцам)
Шаг 6. Введите ритуал раз в неделю: “что меняем” на основе дашборда
Каждый понедельник/вторник команда RevOps выбирает:
— 1 канал на масштабирование (если Stage drift лучше медианы и вклад в выручку подтверждён ограниченной атрибуцией)
— 1 канал на оптимизацию (если leads/meetings есть, но Qualified→Won проседает)
— 1 канал на паузу (если выручка не растёт при сопоставимом объёме и рост держится только на неатрибутированных сегментах)
Как результат: вы перестаёте “гадать по кликам” и начинаете управлять выручкой через понятную модель данных, устойчивую к Zero-click и privacy-first ограничениям.
Если хотите — напишите ваш стек (CRM, BI, трекинг, server-side/нет) и тип бизнеса (B2B SaaS, услуги, e-com). Подскажу, какие именно поля и стадии лучше взять под вашу воронку и где чаще ломается связность данных.
— @MarTechRoundups
Почему в 2026 маркетологу выгоднее собирать не «стек», а систему измерения
В 2026 году главный вопрос в MarTech уже не «какой инструмент лучший?», а «что именно вы хотите доказать бизнесу». Раньше маркетинг покупал решения по принципу закрытия отдельных дыр: тут трекинг, там BI, здесь CDP, ещё где-то сквозная аналитика. В итоге стек рос, а ясности не прибавлялось. Теперь это особенно заметно в B2B и performance: классическая линейка MQL → SQL → сделка трещит, а last-click всё хуже объясняет вклад каналов. Поэтому выигрывают не самые “умные” платформы, а те команды, которые строят систему измерения вокруг одной логики выручки.
Первый тезис простой: **инструмент без единой модели данных почти всегда превращается в красивую витрину**.
Это особенно видно на примере компаний, которые одновременно ведут бренд, перфоманс и контент. Если у PPC-отчёта одни источники, у CRM — другие, а у команды контента ещё третьи, то каждое подразделение начинает жить в своей версии правды. Маркетинг показывает рост лидов, продажи жалуются на качество, а customer success видит отток. И дальше уже спорят не о решениях, а о цифрах. В такой конфигурации даже сильная BI-платформа не спасает: она лишь аккуратно визуализирует хаос.
Второй тезис: **server-side-сбор данных и нормальная событийная схема важнее, чем очередная “волшебная” дашборд-панель**.
В privacy-first мире всё сложнее полагаться на браузерные пиксели и привычные пути атрибуции. Поэтому зрелые команды сначала выстраивают сбор событий на своей стороне: визиты, заявки, просмотр ключевых страниц, возвраты, повторные касания, участие в демо, стадии воронки. Уже потом подключают визуализацию. Пример из практики: две SaaS-компании с одинаковым трафиком могут прийти к противоположным выводам. У одной событие “запрос демо” считается в момент клика по кнопке, у другой — только после подтверждения менеджером. Первая рисует себе отличную конверсию, вторая видит реальную. Разница не в креативе, а в дисциплине данных.
Третий тезис: **в 2026 году ценность MarTech-инструмента измеряется не набором функций, а тем, как он помогает маркетингу спорить с продажами на языке выручки**.
Это и есть переход от MQL-логики к RevOps: маркетинг, продажи и customer success начинают смотреть не на количество лидов, а на вклад в pipeline (воронку продаж), удержание и расширение выручки. Здесь особенно полезны платформы, которые умеют связывать кампании с CRM, повторными продажами и поведением после первой сделки. Например, в B2B-образовании или сервисах для бизнеса важно не только, кто оставил заявку, но и кто дошёл до оплаты, кто вернулся через 90 дней, кто расширил тариф. Если инструмент умеет показать эту цепочку, он экономит недели внутренних дискуссий.
Четвёртый тезис: **лучший MarTech сейчас — это не один продукт, а связка MMM, incrementality и качественной аналитики контента**.
Last-click ещё долго будет жить в отчётах «для порядка», но реальное распределение бюджета всё чаще опирается на смешанную модель медиа-микса (MMM) и проверку инкрементальности — то есть дополнительного эффекта канала. Особенно это важно там, где много верхневороночных касаний: брендовый контент, YouTube, PR, партнёрства, офлайн-активности. В zero-click эпоху контент тоже приходится считать иначе: не по переходам, а по тому, создаёт ли он собственную экспертизу и влияет ли на последующее поведение. Примером может быть серия аналитических заметок, которая почти не собирает кликов из поиска, но стабильно поднимает прямые заходы, брендовые запросы и конверсию в демо. По старой логике такой контент “неэффективен”, по новой — он работает на капитал бренда.
Поэтому в 2026 году зрелый маркетолог выбирает не «самый мощный сервис», а архитектуру, где данные собираются честно, измерение связано с выручкой, а контент и медиа оцениваются не по шуму, а по добавленной ценности. Это менее эффектно, чем очередной громкий запуск платформы. Зато именно так строится маркетинг, который можно защищать перед CEO, CFO и отделом продаж без лишних слов.
— @MarTechRoundups
Есть схожая тема в @LifecycleMarketingRoom, рекомендуем
В 2026 году главный вопрос в MarTech уже не «какой инструмент лучший?», а «что именно вы хотите доказать бизнесу». Раньше маркетинг покупал решения по принципу закрытия отдельных дыр: тут трекинг, там BI, здесь CDP, ещё где-то сквозная аналитика. В итоге стек рос, а ясности не прибавлялось. Теперь это особенно заметно в B2B и performance: классическая линейка MQL → SQL → сделка трещит, а last-click всё хуже объясняет вклад каналов. Поэтому выигрывают не самые “умные” платформы, а те команды, которые строят систему измерения вокруг одной логики выручки.
Первый тезис простой: **инструмент без единой модели данных почти всегда превращается в красивую витрину**.
Это особенно видно на примере компаний, которые одновременно ведут бренд, перфоманс и контент. Если у PPC-отчёта одни источники, у CRM — другие, а у команды контента ещё третьи, то каждое подразделение начинает жить в своей версии правды. Маркетинг показывает рост лидов, продажи жалуются на качество, а customer success видит отток. И дальше уже спорят не о решениях, а о цифрах. В такой конфигурации даже сильная BI-платформа не спасает: она лишь аккуратно визуализирует хаос.
Второй тезис: **server-side-сбор данных и нормальная событийная схема важнее, чем очередная “волшебная” дашборд-панель**.
В privacy-first мире всё сложнее полагаться на браузерные пиксели и привычные пути атрибуции. Поэтому зрелые команды сначала выстраивают сбор событий на своей стороне: визиты, заявки, просмотр ключевых страниц, возвраты, повторные касания, участие в демо, стадии воронки. Уже потом подключают визуализацию. Пример из практики: две SaaS-компании с одинаковым трафиком могут прийти к противоположным выводам. У одной событие “запрос демо” считается в момент клика по кнопке, у другой — только после подтверждения менеджером. Первая рисует себе отличную конверсию, вторая видит реальную. Разница не в креативе, а в дисциплине данных.
Третий тезис: **в 2026 году ценность MarTech-инструмента измеряется не набором функций, а тем, как он помогает маркетингу спорить с продажами на языке выручки**.
Это и есть переход от MQL-логики к RevOps: маркетинг, продажи и customer success начинают смотреть не на количество лидов, а на вклад в pipeline (воронку продаж), удержание и расширение выручки. Здесь особенно полезны платформы, которые умеют связывать кампании с CRM, повторными продажами и поведением после первой сделки. Например, в B2B-образовании или сервисах для бизнеса важно не только, кто оставил заявку, но и кто дошёл до оплаты, кто вернулся через 90 дней, кто расширил тариф. Если инструмент умеет показать эту цепочку, он экономит недели внутренних дискуссий.
Четвёртый тезис: **лучший MarTech сейчас — это не один продукт, а связка MMM, incrementality и качественной аналитики контента**.
Last-click ещё долго будет жить в отчётах «для порядка», но реальное распределение бюджета всё чаще опирается на смешанную модель медиа-микса (MMM) и проверку инкрементальности — то есть дополнительного эффекта канала. Особенно это важно там, где много верхневороночных касаний: брендовый контент, YouTube, PR, партнёрства, офлайн-активности. В zero-click эпоху контент тоже приходится считать иначе: не по переходам, а по тому, создаёт ли он собственную экспертизу и влияет ли на последующее поведение. Примером может быть серия аналитических заметок, которая почти не собирает кликов из поиска, но стабильно поднимает прямые заходы, брендовые запросы и конверсию в демо. По старой логике такой контент “неэффективен”, по новой — он работает на капитал бренда.
Поэтому в 2026 году зрелый маркетолог выбирает не «самый мощный сервис», а архитектуру, где данные собираются честно, измерение связано с выручкой, а контент и медиа оцениваются не по шуму, а по добавленной ценности. Это менее эффектно, чем очередной громкий запуск платформы. Зато именно так строится маркетинг, который можно защищать перед CEO, CFO и отделом продаж без лишних слов.
— @MarTechRoundups
Есть схожая тема в @LifecycleMarketingRoom, рекомендуем
Эволюция CDP: от профилей к предиктивным узлам
В последние месяцы в архитектуре систем клиентских данных (Customer Data Platform, платформы клиентских данных) наметился заметный сдвиг. Если раньше функционал CDP концентрировался на сборе разрозненных идентификаторов в единый профиль для последующей сегментации, то теперь фокус сместился на интеграцию с RevOps (системами управления выручкой).
Инструменты все чаще предлагают встроенные предиктивные модели, которые не просто фиксируют действия пользователя, а оценивают вероятность сделки в режиме реального времени. Наблюдается переход от реактивной работы с базой к проактивной:
— Автоматическое обогащение данных через server-side (серверную) передачу, минуя ограничения privacy-first (приоритета приватности) эпохи.
— Интеграция с CRM, где основной метрикой становится не объем лидов, а предсказанный вклад в выручку в рамках жизненного цикла клиента.
— Использование AI-моделей для оценки Topical Authority (тематического авторитета) бренда через анализ цепочки касаний, а не только через клики.
Инструменты, которые раньше были узкоспециализированными хранилищами, превращаются в центры принятия решений, где маркетинг и продажи работают с общим потоком данных. Замечаете ли вы, что в ваших проектах CDP начинает играть роль основного связующего звена между расходами на привлечение и итоговым финансовым результатом?
В последние месяцы в архитектуре систем клиентских данных (Customer Data Platform, платформы клиентских данных) наметился заметный сдвиг. Если раньше функционал CDP концентрировался на сборе разрозненных идентификаторов в единый профиль для последующей сегментации, то теперь фокус сместился на интеграцию с RevOps (системами управления выручкой).
Инструменты все чаще предлагают встроенные предиктивные модели, которые не просто фиксируют действия пользователя, а оценивают вероятность сделки в режиме реального времени. Наблюдается переход от реактивной работы с базой к проактивной:
— Автоматическое обогащение данных через server-side (серверную) передачу, минуя ограничения privacy-first (приоритета приватности) эпохи.
— Интеграция с CRM, где основной метрикой становится не объем лидов, а предсказанный вклад в выручку в рамках жизненного цикла клиента.
— Использование AI-моделей для оценки Topical Authority (тематического авторитета) бренда через анализ цепочки касаний, а не только через клики.
Инструменты, которые раньше были узкоспециализированными хранилищами, превращаются в центры принятия решений, где маркетинг и продажи работают с общим потоком данных. Замечаете ли вы, что в ваших проектах CDP начинает играть роль основного связующего звена между расходами на привлечение и итоговым финансовым результатом?
Topical Authority: когда SEO перестаёт быть набором запросов
Topical Authority — это не «много текстов по теме», а **устойчивая экспертная полнота** по кластеру вопросов, которую поисковик и AI-overviews могут распознать как признак сильного источника. Проще: сайт не просто отвечает на один запрос, а закрывает тему целиком — от базовых определений до сравнений, сценариев и ограничений.
Чем это отличается от информационного SEO? Информационное SEO исторически строилось вокруг отдельных ключевых слов и страниц под них. Topical Authority строится вокруг смыслового поля: одна главная тема, связанные подтемы, внутренняя связность материалов, единый угол зрения. В 2026 году это особенно важно, потому что чистые «ответы на запрос» всё чаще забирают AI-выдача и zero-click-поведение.
Типичные ошибки:
— писать много статей без логики связки;
— собирать контент только под частотность, а не под карту вопросов;
— копировать чужие формулировки вместо собственной экспертизы;
— забывать про обновление материалов и внутренние ссылки.
Пример: B2B-платформа по аналитике не ограничивается статьёй «что такое MMM». Она делает кластер: MMM, incrementality, server-side, атрибуция, сравнение с last-click, кейсы внедрения и ограничения методик. Тогда тема начинает работать не на один трафиковый запрос, а на доверие к бренду целиком.
Глубже разбирают этот метод в @MarketingAnalyticsRoom
Topical Authority — это не «много текстов по теме», а **устойчивая экспертная полнота** по кластеру вопросов, которую поисковик и AI-overviews могут распознать как признак сильного источника. Проще: сайт не просто отвечает на один запрос, а закрывает тему целиком — от базовых определений до сравнений, сценариев и ограничений.
Чем это отличается от информационного SEO? Информационное SEO исторически строилось вокруг отдельных ключевых слов и страниц под них. Topical Authority строится вокруг смыслового поля: одна главная тема, связанные подтемы, внутренняя связность материалов, единый угол зрения. В 2026 году это особенно важно, потому что чистые «ответы на запрос» всё чаще забирают AI-выдача и zero-click-поведение.
Типичные ошибки:
— писать много статей без логики связки;
— собирать контент только под частотность, а не под карту вопросов;
— копировать чужие формулировки вместо собственной экспертизы;
— забывать про обновление материалов и внутренние ссылки.
Пример: B2B-платформа по аналитике не ограничивается статьёй «что такое MMM». Она делает кластер: MMM, incrementality, server-side, атрибуция, сравнение с last-click, кейсы внедрения и ограничения методик. Тогда тема начинает работать не на один трафиковый запрос, а на доверие к бренду целиком.
Глубже разбирают этот метод в @MarketingAnalyticsRoom
Эра атрибуции по последнему клику завершена: почему маркетингу пора переходить к моделированию маркетингового микса
В 2026 году мы окончательно распрощались с иллюзией, что путь клиента (customer journey) можно отследить по цепочке кликов. Privacy-first (приоритет приватности данных) стандарты браузеров и повсеместное внедрение server-side (серверной стороны) отслеживания превратили классическую аналитику в «черный ящик». Когда браузеры блокируют сторонние файлы cookie, мы теряем до 40% данных о конверсиях. В итоге бюджеты распределяются на основе искаженной картины, где львиная доля успеха приписывается последнему касанию, а охватные каналы выглядят неэффективными.
Настало время для MMM (Marketing Mix Modeling — моделирование маркетингового микса) даже для среднего бизнеса. Если раньше это был удел корпораций с огромными бюджетами, то сегодня автоматизированные инструменты позволяют строить эконометрические модели на базе собственных данных компании.
В чем принципиальная разница?
— Last-click (атрибуция по последнему клику) говорит вам, откуда пришел клиент, который уже был готов купить. Это тактическая метрика, которая ничего не объясняет про рост бренда.
— MMM оценивает корреляцию между маркетинговыми инвестициями и изменениями в выручке с учетом внешних факторов: сезонности, цен конкурентов и макроэкономических сдвигов.
Мое наблюдение из практики: компании, которые перешли от линейной атрибуции к моделированию микса, в среднем увеличивают эффективность performance-каналов на 15-20% уже в первый квартал. Они перестают «перекармливать» горячий спрос, который конвертировался бы и так, и начинают перераспределять бюджеты в пользу каналов, формирующих долгосрочный спрос и повышающих LTV (пожизненную ценность клиента).
**Главная ловушка текущего момента — попытка автоматизировать принятие решений без понимания структуры модели.** Многие инструменты обещают «волшебную кнопку» для расчета ROI (возврата инвестиций), но без качественной очистки данных на входе вы получите лишь красиво оформленные заблуждения. В эпоху RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку) маркетолог обязан понимать математику, стоящую за распределением бюджета, а не просто слепо доверять отчету в рекламном кабинете.
Перестаньте искать «тот самый канал», который приносит лиды. Начните измерять систему целиком. Если ваша текущая MarTech-стек не позволяет заглянуть за границы кликов, значит, вы управляете маркетингом с завязанными глазами.
— @MarTechRoundupsPro
—
Продолжение про marketing — @MarTechStackRuPro
В 2026 году мы окончательно распрощались с иллюзией, что путь клиента (customer journey) можно отследить по цепочке кликов. Privacy-first (приоритет приватности данных) стандарты браузеров и повсеместное внедрение server-side (серверной стороны) отслеживания превратили классическую аналитику в «черный ящик». Когда браузеры блокируют сторонние файлы cookie, мы теряем до 40% данных о конверсиях. В итоге бюджеты распределяются на основе искаженной картины, где львиная доля успеха приписывается последнему касанию, а охватные каналы выглядят неэффективными.
Настало время для MMM (Marketing Mix Modeling — моделирование маркетингового микса) даже для среднего бизнеса. Если раньше это был удел корпораций с огромными бюджетами, то сегодня автоматизированные инструменты позволяют строить эконометрические модели на базе собственных данных компании.
В чем принципиальная разница?
— Last-click (атрибуция по последнему клику) говорит вам, откуда пришел клиент, который уже был готов купить. Это тактическая метрика, которая ничего не объясняет про рост бренда.
— MMM оценивает корреляцию между маркетинговыми инвестициями и изменениями в выручке с учетом внешних факторов: сезонности, цен конкурентов и макроэкономических сдвигов.
Мое наблюдение из практики: компании, которые перешли от линейной атрибуции к моделированию микса, в среднем увеличивают эффективность performance-каналов на 15-20% уже в первый квартал. Они перестают «перекармливать» горячий спрос, который конвертировался бы и так, и начинают перераспределять бюджеты в пользу каналов, формирующих долгосрочный спрос и повышающих LTV (пожизненную ценность клиента).
**Главная ловушка текущего момента — попытка автоматизировать принятие решений без понимания структуры модели.** Многие инструменты обещают «волшебную кнопку» для расчета ROI (возврата инвестиций), но без качественной очистки данных на входе вы получите лишь красиво оформленные заблуждения. В эпоху RevOps (общей ответственности маркетинга и продаж за выручку) маркетолог обязан понимать математику, стоящую за распределением бюджета, а не просто слепо доверять отчету в рекламном кабинете.
Перестаньте искать «тот самый канал», который приносит лиды. Начните измерять систему целиком. Если ваша текущая MarTech-стек не позволяет заглянуть за границы кликов, значит, вы управляете маркетингом с завязанными глазами.
— @MarTechRoundupsPro
—
Продолжение про marketing — @MarTechStackRuPro
Incrementality vs last-click: почему я перестал «дожимать» отчёты и начал строить доказательства в аналитике
Пару лет назад я ловил себя на мысли, что в большинстве таблиц все дороги ведут в last-click (последний клик): каналы спорят за конверсию, бюджеты режут по “самому эффективному” и в итоге мы оптимизируем не выручку, а согласие отчёта. В 2026-м это стало ещё заметнее: privacy-first атрибуция рвёт цепочки, а AI-overviews в Search даёт больше неопределённости в верхней воронке. Поэтому я выбираю подход, который можно защищать перед бизнесом: incrementality — проверка прироста.
Как это выглядит в практическом выборе инструментов и методик:
— Если у вас есть только атрибуционные отчёты (медиаплатформы + сквозная аналитика по кликам) — вы видите распределение, но не измеряете причинность.
— Если вы используете инкрементальность (эксперименты A/B, geo-holdout, lift-тесты) — вы измеряете влияние на KPI: выручку, MQL/SQL качество, активацию, удержание, повторные покупки.
Моё наблюдение из проектов B2B и e-com: когда компания пыталась “улучшить” CAC и CPL исключительно настройками таргетинга под атрибуцию, эффект часто исчезал через 2–4 недели. Не потому что маркетологи “не умеют”, а потому что оптимизация шла по симптому. В тестах с инкрементальностью картина менялась: канал, который в last-click выглядел средним, давал стабильный прирост на уровне выручки/контрактов, а “лидер” иногда оказывался каннибализатором спроса.
Что это значит для выбора MarTech-tools (и почему я стал иначе сравнивать их в сетке):
1) Я спрашиваю не “может ли инструмент атрибутировать”, а “может ли он поддержать дизайн эксперимента”.
Идеально, когда инструмент помогает:
— корректно сегментировать группы (holdout/контроль),
— отслеживать метрики без зависимости от цепочки кликов,
— выгружать результат в сквозную логику: маркетинг → продажи → customer success за выручку (RevOps).
2) Я смотрю на то, как tool упрощает работу с первичными данными (events/first-party data), а не как красиво рисует дашборды.
В эпоху zero-click и роста доли серого между “увидел” и “купил” ценность — в том, что у вас есть собственная база событий и нормальная связка с CRM/финансами.
Короткий пример “на пальцах”: если CRM показывает, что число SQL в регионе А выросло сильнее, чем в holdout-регионе Б при одинаковом медиапуле и стабильной сезонности — вы получили прирост, а не чью-то приписанную заслугу. Дальше этим можно управлять бюджетом, а не спорить за последнюю метку.
Если хотите практичный фильтр для команды: берите в работу те инструменты, которые позволяют регулярно делать lift-проверки и вести их как процесс, а не как разовую “научную статью”. В 2026 выигрывает не тот, у кого самый красивый last-click-дашборд, а тот, кто превращает измерение в доказательство.
— @MarTechRoundupsPro
Пару лет назад я ловил себя на мысли, что в большинстве таблиц все дороги ведут в last-click (последний клик): каналы спорят за конверсию, бюджеты режут по “самому эффективному” и в итоге мы оптимизируем не выручку, а согласие отчёта. В 2026-м это стало ещё заметнее: privacy-first атрибуция рвёт цепочки, а AI-overviews в Search даёт больше неопределённости в верхней воронке. Поэтому я выбираю подход, который можно защищать перед бизнесом: incrementality — проверка прироста.
Как это выглядит в практическом выборе инструментов и методик:
— Если у вас есть только атрибуционные отчёты (медиаплатформы + сквозная аналитика по кликам) — вы видите распределение, но не измеряете причинность.
— Если вы используете инкрементальность (эксперименты A/B, geo-holdout, lift-тесты) — вы измеряете влияние на KPI: выручку, MQL/SQL качество, активацию, удержание, повторные покупки.
Моё наблюдение из проектов B2B и e-com: когда компания пыталась “улучшить” CAC и CPL исключительно настройками таргетинга под атрибуцию, эффект часто исчезал через 2–4 недели. Не потому что маркетологи “не умеют”, а потому что оптимизация шла по симптому. В тестах с инкрементальностью картина менялась: канал, который в last-click выглядел средним, давал стабильный прирост на уровне выручки/контрактов, а “лидер” иногда оказывался каннибализатором спроса.
Что это значит для выбора MarTech-tools (и почему я стал иначе сравнивать их в сетке):
1) Я спрашиваю не “может ли инструмент атрибутировать”, а “может ли он поддержать дизайн эксперимента”.
Идеально, когда инструмент помогает:
— корректно сегментировать группы (holdout/контроль),
— отслеживать метрики без зависимости от цепочки кликов,
— выгружать результат в сквозную логику: маркетинг → продажи → customer success за выручку (RevOps).
2) Я смотрю на то, как tool упрощает работу с первичными данными (events/first-party data), а не как красиво рисует дашборды.
В эпоху zero-click и роста доли серого между “увидел” и “купил” ценность — в том, что у вас есть собственная база событий и нормальная связка с CRM/финансами.
Короткий пример “на пальцах”: если CRM показывает, что число SQL в регионе А выросло сильнее, чем в holdout-регионе Б при одинаковом медиапуле и стабильной сезонности — вы получили прирост, а не чью-то приписанную заслугу. Дальше этим можно управлять бюджетом, а не спорить за последнюю метку.
Если хотите практичный фильтр для команды: берите в работу те инструменты, которые позволяют регулярно делать lift-проверки и вести их как процесс, а не как разовую “научную статью”. В 2026 выигрывает не тот, у кого самый красивый last-click-дашборд, а тот, кто превращает измерение в доказательство.
— @MarTechRoundupsPro
Сравнение MarTech-стека в 2026: что брать вместо «ещё одного сервиса»
В 2026 году у маркетолога всё меньше шансов выиграть количеством инструментов. Чистый информационный трафик слабеет, AI-overviews забирают верхнюю часть воронки, а в B2B старый конвейер MQL → SQL уже не выглядит центром вселенной. Поэтому вопрос теперь не «какой сервис лучше», а «какой слой стека действительно двигает выручку, а какой только создаёт видимость контроля».
Я бы делил MarTech-стек на четыре слоя: данные, активация, измерение и контент. И сравнивал бы не названия, а роль каждого слоя в системе.
Первый слой — данные. Здесь чаще всего спорят между CDP и более лёгкой связкой из CRM, warehouse и event-tracking. CDP удобна тем, что обещает собрать всё в одном месте: поведение, сегменты, триггеры, аудитории. Но в 2026 году у неё появился сильный конкурент — минималистичная архитектура, где источником правды остаётся warehouse, а CDP выполняет лишь роль оркестратора. Пример простой: e-commerce-бренд с падающим средним чеком не нуждается в «большом комбайне» ради красивой схемы. Ему важнее быстро собирать сегменты по LTV, частоте покупок и реакции на промо, чтобы запускать удержание, а не гоняться за первой конверсией. Если команда уже живёт в Snowflake или BigQuery, отдельная тяжёлая CDP часто добавляет не гибкость, а задержку и лишние расходы.
Второй слой — активация. Здесь сравнение идёт между универсальными платформами автоматизации и более узкими инструментами по каналам: email, push, мессенджеры, onsite-персонализация. Универсальный сервис хорош, когда у вас мало зрелости и нужен быстрый запуск сценариев. Но как только маркетинг взрослеет, выигрывают те решения, где сильнее логика триггеров и контроль над жизненным циклом клиента. Пример: B2B-компания может включить welcome-сценарий, реактивацию лида и цепочки для разных ролей закупки не в одной «магической» платформе, а через связку CRM + продуктовые события + email-движок. Это менее эффектно в презентации, зато лучше ложится на RevOps, где маркетинг, продажи и customer success отвечают за одну выручку, а не за разрозненные показатели.
Третий слой — измерение. Вот где в 2026 году особенно заметна разница между «удобно» и «правильно». Last-click ещё живёт в отчётах, но всё хуже объясняет, что именно приносит прирост. Поэтому сравнивать стоит не рекламные кабинеты между собой, а их способность работать в связке с server-side-сбором, MMM (маркетинг-микс-моделированием) и инкрементальностью. Пример: если performance-команда видит, что брендовая кампания дала всплеск переходов, last-click отнесёт почти всё в поисковую рекламу. А нормальная схема измерения покажет, что верх воронки создал спрос, а платный поиск лишь забрал уже созревший спрос. Разница между этими картинками — не академическая, а бюджетная.
Четвёртый слой — контент. И здесь главная развилка не между редакторскими системами, а между производством объёма и производством смысла. AI сильно удешевил выпуск материалов, но именно поэтому сравнивать нужно платформы по способности поддерживать экспертный контент, а не просто публиковать чаще. Пример: для бренда в B2B-тематике лучше работает не поток однотипных статей, а несколько больших материалов с авторской позицией, кейсами и собственной логикой отбора инструментов. В эпоху zero-click такой текст должен жить не только ради перехода, а ради доверия к автору и компании. Сервис, который умеет управлять версиями, согласованиями, источниками и переиспользованием смысла в разные каналы, ценнее, чем редактор с «умным» шаблоном.
Если смотреть на MarTech-рынок без иллюзий, то лучший стек в 2026 году — не самый широкий, а самый честный. Он не пытается заменить стратегию функциями. Он помогает ответить на три вопроса: кто наш клиент, что мы меняем в его поведении и как мы доказываем вклад маркетинга в выручку. Всё остальное — детали, которые легко перепутать с прогрессом.
— @MarTechRoundupsPro
В 2026 году у маркетолога всё меньше шансов выиграть количеством инструментов. Чистый информационный трафик слабеет, AI-overviews забирают верхнюю часть воронки, а в B2B старый конвейер MQL → SQL уже не выглядит центром вселенной. Поэтому вопрос теперь не «какой сервис лучше», а «какой слой стека действительно двигает выручку, а какой только создаёт видимость контроля».
Я бы делил MarTech-стек на четыре слоя: данные, активация, измерение и контент. И сравнивал бы не названия, а роль каждого слоя в системе.
Первый слой — данные. Здесь чаще всего спорят между CDP и более лёгкой связкой из CRM, warehouse и event-tracking. CDP удобна тем, что обещает собрать всё в одном месте: поведение, сегменты, триггеры, аудитории. Но в 2026 году у неё появился сильный конкурент — минималистичная архитектура, где источником правды остаётся warehouse, а CDP выполняет лишь роль оркестратора. Пример простой: e-commerce-бренд с падающим средним чеком не нуждается в «большом комбайне» ради красивой схемы. Ему важнее быстро собирать сегменты по LTV, частоте покупок и реакции на промо, чтобы запускать удержание, а не гоняться за первой конверсией. Если команда уже живёт в Snowflake или BigQuery, отдельная тяжёлая CDP часто добавляет не гибкость, а задержку и лишние расходы.
Второй слой — активация. Здесь сравнение идёт между универсальными платформами автоматизации и более узкими инструментами по каналам: email, push, мессенджеры, onsite-персонализация. Универсальный сервис хорош, когда у вас мало зрелости и нужен быстрый запуск сценариев. Но как только маркетинг взрослеет, выигрывают те решения, где сильнее логика триггеров и контроль над жизненным циклом клиента. Пример: B2B-компания может включить welcome-сценарий, реактивацию лида и цепочки для разных ролей закупки не в одной «магической» платформе, а через связку CRM + продуктовые события + email-движок. Это менее эффектно в презентации, зато лучше ложится на RevOps, где маркетинг, продажи и customer success отвечают за одну выручку, а не за разрозненные показатели.
Третий слой — измерение. Вот где в 2026 году особенно заметна разница между «удобно» и «правильно». Last-click ещё живёт в отчётах, но всё хуже объясняет, что именно приносит прирост. Поэтому сравнивать стоит не рекламные кабинеты между собой, а их способность работать в связке с server-side-сбором, MMM (маркетинг-микс-моделированием) и инкрементальностью. Пример: если performance-команда видит, что брендовая кампания дала всплеск переходов, last-click отнесёт почти всё в поисковую рекламу. А нормальная схема измерения покажет, что верх воронки создал спрос, а платный поиск лишь забрал уже созревший спрос. Разница между этими картинками — не академическая, а бюджетная.
Четвёртый слой — контент. И здесь главная развилка не между редакторскими системами, а между производством объёма и производством смысла. AI сильно удешевил выпуск материалов, но именно поэтому сравнивать нужно платформы по способности поддерживать экспертный контент, а не просто публиковать чаще. Пример: для бренда в B2B-тематике лучше работает не поток однотипных статей, а несколько больших материалов с авторской позицией, кейсами и собственной логикой отбора инструментов. В эпоху zero-click такой текст должен жить не только ради перехода, а ради доверия к автору и компании. Сервис, который умеет управлять версиями, согласованиями, источниками и переиспользованием смысла в разные каналы, ценнее, чем редактор с «умным» шаблоном.
Если смотреть на MarTech-рынок без иллюзий, то лучший стек в 2026 году — не самый широкий, а самый честный. Он не пытается заменить стратегию функциями. Он помогает ответить на три вопроса: кто наш клиент, что мы меняем в его поведении и как мы доказываем вклад маркетинга в выручку. Всё остальное — детали, которые легко перепутать с прогрессом.
— @MarTechRoundupsPro
Комплект “Topical Authority для B2B”: как за 7 дней собрать карту тем и связать её с аналитикой
Если в 2026-м вы продолжаете гнаться за объёмом контента, вы проигрываете zero-click и AI-овервью: ранжируются страницы с собственной экспертизой и чёткой тематической компетенцией. Задача на неделю — собрать Topical Authority как систему: темы → интенты → страницы → метрики влияния.
Шаг 1. Соберите “ядро компетенций” из 3 источников (2 часа)
— Выгрузите из CRM/Helpdesk 20–30 частых причин обращений (темы вопросов).
— Возьмите из продаж 10–15 типовых возражений по циклу сделки.
— Соберите из веб-аналитики 10–20 запросов/страниц входа с органики и из поиска по сайту.
На выходе: список из 25–40 тем (не формулировки статей, а сущности: “интеграция CRM с BI”, “SLA в поддержке”, “скоринг для MQL/SQL”, “incrementality для бюджета”, и т.п.).
Шаг 2. Разложите темы по 4 уровням в таблице (1 час)
Сделайте колонки:
— Уровень: “Определения” / “Методы” / “Кейсы” / “Практика внедрения”
— Интент: информирование, сравнение, выбор инструмента, внедрение/чек-лист
— Формат страницы: статья-объяснение, гайд, калькулятор/шаблон, разбор (debrief), FAQ-глоссарий
— Триггер боли: что именно пытается решить читатель в B2B
Критично: в каждой теме должно быть минимум 1 “Определения” и 1 “Практика внедрения”, иначе вы не закроете контекст для zero-click.
Шаг 3. Постройте карту внутренних связей (2–3 часа)
Для каждой темы определите:
— Главная страница (pillar) на “Методы” или “Практика внедрения”
— 3–5 поддерживающих страниц (определения/FAQ/микро-гайды)
Дальше сделайте правило перелинковки:
— На каждой “Определения” — 2 ссылки на “Методы” + 1 ссылка на “Практику” (шаблон/чек-лист)
— На каждой “Методы” — ссылка на 1 релевантный “Кейсы/разбор”
— В “Практика внедрения” — блок “когда это не подходит” (сводит к реальной экспертизе и снижает возвраты)
Результат недели: одна небольшая “тематическая связка” из 6–12 URL, а не десятки разрозненных публикаций.
Шаг 4. Привяжите карту к измерению влияния (2 часа)
В вашем аналитическом наборе определите 3 типа событий:
— Просмотр ключевой страницы связки (pillar)
— Прокрутка/вовлечённость на “Практике” (например, 60% текста или просмотр формы)
— Заполнение “следующего шага” (заявка, демо, скачивание шаблона, подписка на рассылку)
Затем настройте 1 модель атрибуции на уровне аналитики: не last-click.
— Если есть server-side (серверная отправка событий) — используйте её, чтобы не терять данные.
— Для B2B добавьте “инкрементальный” подход в стиле MMM/holdout (хотя бы на уровне медиамикса и когорт по периоду, без сложной математики в первые недели).
Шаг 5. Выпустите и “упакуйте” 2 страницы за неделю (оставшееся время)
Выберите одну связку и сделайте только:
— 1 страницу уровня “Практика внедрения” (шаблон/чек-лист + ограничения применения)
— 1 страницу уровня “Определения” (термины + 5–7 тезисов “как это выглядит в реальности”)
На этих страницах добавьте:
— Короткий блок “типовая ошибка” (1–2 абзаца) — это отличает экспертный контент от информационного
— Пример структуры документов/дашборда/воронки (без громких обещаний)
Итог недели, который можно проверить цифрами:
— Рост доли органического входа на pillar-страницы связки
— Рост событий вовлечённости на “Практике”
— Стабильный поток MQL/SQL через следующий шаг (или эквивалент для RevOps: участие customer success на этапе оценки готовности)
Если хотите — подскажите ваш рынок (например, SaaS для логистики/производства/HR) и текущие топ-5 тем обращений. Я предложу 1 связку тем и структуру 2 страниц под вашу экспертизу.
— @MarTechRoundupsPro
Если в 2026-м вы продолжаете гнаться за объёмом контента, вы проигрываете zero-click и AI-овервью: ранжируются страницы с собственной экспертизой и чёткой тематической компетенцией. Задача на неделю — собрать Topical Authority как систему: темы → интенты → страницы → метрики влияния.
Шаг 1. Соберите “ядро компетенций” из 3 источников (2 часа)
— Выгрузите из CRM/Helpdesk 20–30 частых причин обращений (темы вопросов).
— Возьмите из продаж 10–15 типовых возражений по циклу сделки.
— Соберите из веб-аналитики 10–20 запросов/страниц входа с органики и из поиска по сайту.
На выходе: список из 25–40 тем (не формулировки статей, а сущности: “интеграция CRM с BI”, “SLA в поддержке”, “скоринг для MQL/SQL”, “incrementality для бюджета”, и т.п.).
Шаг 2. Разложите темы по 4 уровням в таблице (1 час)
Сделайте колонки:
— Уровень: “Определения” / “Методы” / “Кейсы” / “Практика внедрения”
— Интент: информирование, сравнение, выбор инструмента, внедрение/чек-лист
— Формат страницы: статья-объяснение, гайд, калькулятор/шаблон, разбор (debrief), FAQ-глоссарий
— Триггер боли: что именно пытается решить читатель в B2B
Критично: в каждой теме должно быть минимум 1 “Определения” и 1 “Практика внедрения”, иначе вы не закроете контекст для zero-click.
Шаг 3. Постройте карту внутренних связей (2–3 часа)
Для каждой темы определите:
— Главная страница (pillar) на “Методы” или “Практика внедрения”
— 3–5 поддерживающих страниц (определения/FAQ/микро-гайды)
Дальше сделайте правило перелинковки:
— На каждой “Определения” — 2 ссылки на “Методы” + 1 ссылка на “Практику” (шаблон/чек-лист)
— На каждой “Методы” — ссылка на 1 релевантный “Кейсы/разбор”
— В “Практика внедрения” — блок “когда это не подходит” (сводит к реальной экспертизе и снижает возвраты)
Результат недели: одна небольшая “тематическая связка” из 6–12 URL, а не десятки разрозненных публикаций.
Шаг 4. Привяжите карту к измерению влияния (2 часа)
В вашем аналитическом наборе определите 3 типа событий:
— Просмотр ключевой страницы связки (pillar)
— Прокрутка/вовлечённость на “Практике” (например, 60% текста или просмотр формы)
— Заполнение “следующего шага” (заявка, демо, скачивание шаблона, подписка на рассылку)
Затем настройте 1 модель атрибуции на уровне аналитики: не last-click.
— Если есть server-side (серверная отправка событий) — используйте её, чтобы не терять данные.
— Для B2B добавьте “инкрементальный” подход в стиле MMM/holdout (хотя бы на уровне медиамикса и когорт по периоду, без сложной математики в первые недели).
Шаг 5. Выпустите и “упакуйте” 2 страницы за неделю (оставшееся время)
Выберите одну связку и сделайте только:
— 1 страницу уровня “Практика внедрения” (шаблон/чек-лист + ограничения применения)
— 1 страницу уровня “Определения” (термины + 5–7 тезисов “как это выглядит в реальности”)
На этих страницах добавьте:
— Короткий блок “типовая ошибка” (1–2 абзаца) — это отличает экспертный контент от информационного
— Пример структуры документов/дашборда/воронки (без громких обещаний)
Итог недели, который можно проверить цифрами:
— Рост доли органического входа на pillar-страницы связки
— Рост событий вовлечённости на “Практике”
— Стабильный поток MQL/SQL через следующий шаг (или эквивалент для RevOps: участие customer success на этапе оценки готовности)
Если хотите — подскажите ваш рынок (например, SaaS для логистики/производства/HR) и текущие топ-5 тем обращений. Я предложу 1 связку тем и структуру 2 страниц под вашу экспертизу.
— @MarTechRoundupsPro
MQL умер. Да здравствует RevOps: как меняется стек инструментов B2B
В 2025-м я перестал верить в отчёты по лидам, где конверсия в сделку — 3%. Не потому, что цифры плохие, а потому, что они ничего не говорят о реальном влиянии маркетинга на выручку. Классическая воронка MQL→SQL уходит — её заменяет RevOps, где маркетинг, продажи и клиентский сервис сидят на едином бюджете и KPI. А значит, меняется и MarTech-стек.
Что раньше считалось базой: CRM типа Salesforce или HubSpot + лид-магнит + цепочка писем + скоринг по поведению. Теперь этого мало. В RevOps ключевой метрикой становится не количество лидов, а *сквозная атрибуция выручки с учётом удержания (retention)*. Простой пример: недавно пересматривали стек для одного B2B-продукта с циклом сделки 4–6 месяцев. Старая связка Marketo (автоматизация) + Salesforce (CRM) + таблички в Excel не позволяла увидеть, какие касания в контент-маркетинге реально влияют на LTV через полгода после подписания контракта. Внедрили платформу с unified customer profile (единый профиль клиента) — Gainsight (для customer success) на стороне, связка через CDP (например, Segment или RudderStack). Результат: перераспределили 30% бюджета с холодных звонков на персонализированный контент для существующих клиентов.
**Вывод: инструменты, которые замыкают данные маркетинга, продаж и сервиса в одну картину доходности, становятся главным драйвером роста в B2B.**
Сейчас на рынке идёт расслоение. С одной стороны — монолитные CRM пытаются достроить модули RevOps (HubSpot переписывает объекты данных, Salesforce запускает Data Cloud). С другой — нишевые решения типа Workato (iPaaS для интеграций) и Vitally (customer success analytics) растут двузначными темпами, потому что позволяют гибко склеивать инфраструктуру без пересадки на один вендор.
Для профессионала, читающего этот канал, главный чек-лист при выборе стека под RevOps уже в 2026 году: есть ли у инструмента встроенная атрибуция по доходам, а не по лидам; поддерживает ли он object-level permissions (разграничение прав на уровне объектов, а не только пользователей); умеет ли экспортировать данные в BI без посредников. Если нет — он останется в эпохе MQL.
Из практики: мы заменили классический лид-скоринг на Revenue-AI-модель (через 6sense и чуть переписанную модель на основе open-source Prophet). Скорректировали CSA (customer success activities) как входной параметр. В итоге **время закрытия сделки сократилось на 18%** не за счёт более быстрых продавцов, а за счёт того, что маркетинг перестал лить на «тёплые» аккаунты, которые уже обслуживал customer success, а сфокусировался на реальных пробелах. RevOps — это не про то, чтобы маркетинг работал лучше. Это про то, чтобы убрать двойную работу.
— @MarTechRoundupsPro
В 2025-м я перестал верить в отчёты по лидам, где конверсия в сделку — 3%. Не потому, что цифры плохие, а потому, что они ничего не говорят о реальном влиянии маркетинга на выручку. Классическая воронка MQL→SQL уходит — её заменяет RevOps, где маркетинг, продажи и клиентский сервис сидят на едином бюджете и KPI. А значит, меняется и MarTech-стек.
Что раньше считалось базой: CRM типа Salesforce или HubSpot + лид-магнит + цепочка писем + скоринг по поведению. Теперь этого мало. В RevOps ключевой метрикой становится не количество лидов, а *сквозная атрибуция выручки с учётом удержания (retention)*. Простой пример: недавно пересматривали стек для одного B2B-продукта с циклом сделки 4–6 месяцев. Старая связка Marketo (автоматизация) + Salesforce (CRM) + таблички в Excel не позволяла увидеть, какие касания в контент-маркетинге реально влияют на LTV через полгода после подписания контракта. Внедрили платформу с unified customer profile (единый профиль клиента) — Gainsight (для customer success) на стороне, связка через CDP (например, Segment или RudderStack). Результат: перераспределили 30% бюджета с холодных звонков на персонализированный контент для существующих клиентов.
**Вывод: инструменты, которые замыкают данные маркетинга, продаж и сервиса в одну картину доходности, становятся главным драйвером роста в B2B.**
Сейчас на рынке идёт расслоение. С одной стороны — монолитные CRM пытаются достроить модули RevOps (HubSpot переписывает объекты данных, Salesforce запускает Data Cloud). С другой — нишевые решения типа Workato (iPaaS для интеграций) и Vitally (customer success analytics) растут двузначными темпами, потому что позволяют гибко склеивать инфраструктуру без пересадки на один вендор.
Для профессионала, читающего этот канал, главный чек-лист при выборе стека под RevOps уже в 2026 году: есть ли у инструмента встроенная атрибуция по доходам, а не по лидам; поддерживает ли он object-level permissions (разграничение прав на уровне объектов, а не только пользователей); умеет ли экспортировать данные в BI без посредников. Если нет — он останется в эпохе MQL.
Из практики: мы заменили классический лид-скоринг на Revenue-AI-модель (через 6sense и чуть переписанную модель на основе open-source Prophet). Скорректировали CSA (customer success activities) как входной параметр. В итоге **время закрытия сделки сократилось на 18%** не за счёт более быстрых продавцов, а за счёт того, что маркетинг перестал лить на «тёплые» аккаунты, которые уже обслуживал customer success, а сфокусировался на реальных пробелах. RevOps — это не про то, чтобы маркетинг работал лучше. Это про то, чтобы убрать двойную работу.
— @MarTechRoundupsPro
**Почему мы перестали сравнивать CRM (системы управления клиентами) по числу фич и начали — по скорости внедрения**
За последние полгода к нам в канал пришло три запроса одного типа: «У нас уже есть HubSpot, AmoCRM и Bitrix24, помогите выбрать ещё один инструмент». Один и тот же паттерн. Команда маркетинга покупает платформу, через квартал приходит продакт-менеджер и просит «то же самое, но с другой интеграцией». Через год в стеке живут четыре системы, которые дублируют друг друга на 60-70%.
Проблема не в инструментах. Проблема в том, как мы их оцениваем.
Классический чек-лист выглядит так: автоматизация рассылок, скоринг лидов, конструктор воронок, мобильное приложение, число готовых интеграций. И маркетплейс (каталог готовых модулей) на 500+ приложений воспринимается как плюс. На практике в среднестатистическом B2B-проекте реально используется 8-12% от возможностей платформы. Остальное — это плата за функционал, который лежит мёртвым грузом и создаёт иллюзию контроля.
Мы в канале последние два месяца тестируем другой фрейм (рамку оценки). Три вопроса вместо длинного списка:
— Сколько рабочих дней от покупки до первого работающего сценария (например, цепочка писем по брошенной корзине или квалификация входящего запроса)?
— Какая доля команды способна собрать новую воронку без привлечения разработчика или внешнего интегратора?
— Через сколько недель вы сможете честно сказать «мы понимаем, какие метрики эта система двигает, а какие нет»?
В 2026 году у маркетинга нет роскоши полугода на онбординг (подключение и настройку). RevOps-подход (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса в единый процесс выручки) требует, чтобы данные о поведении клиента попадали в общий контур за дни, а не за кварталы. Иначе attribution (атрибуция — определение вклада каждого канала в продажу) на основе server-side (серверной, без cookies) и MMM (маркетинг-микс моделирования) просто не получит сырьё для работы.
Поэтому наш обновлённый совет тем, кто выбирает CRM или CDP (платформу клиентских данных) сегодня: смотрите не на маркетплейс, а на time-to-value (время до получения результата). Иногда скромный инструмент с десятком интеграций и понятным интерфейсом побеждает платформу-тяжеловес, потому что через две недели у вас уже работает сценарий, а через два месяца — понятная модель данных.
Если у вас в стеке сейчас живёт больше двух систем, которые претендуют на роль «источника правды» по клиенту, — это не техническая проблема. Это организационная, и решать её нужно с той же скоростью, с какой рынок уходит от last-click (модели, где вся ценность сделки приписывается последнему касанию) к честной атрибуции.
В следующих выпусках разберём конкретно: что выбрать при бюджете до 100 тысяч рублей в месяц, что — при потребности в сложной сегментации, и в каких случаях честным ответом будет «вам пока не нужна CRM, вам нужна таблица и дисциплина».
— @MarTechRoundupsPro
За последние полгода к нам в канал пришло три запроса одного типа: «У нас уже есть HubSpot, AmoCRM и Bitrix24, помогите выбрать ещё один инструмент». Один и тот же паттерн. Команда маркетинга покупает платформу, через квартал приходит продакт-менеджер и просит «то же самое, но с другой интеграцией». Через год в стеке живут четыре системы, которые дублируют друг друга на 60-70%.
Проблема не в инструментах. Проблема в том, как мы их оцениваем.
Классический чек-лист выглядит так: автоматизация рассылок, скоринг лидов, конструктор воронок, мобильное приложение, число готовых интеграций. И маркетплейс (каталог готовых модулей) на 500+ приложений воспринимается как плюс. На практике в среднестатистическом B2B-проекте реально используется 8-12% от возможностей платформы. Остальное — это плата за функционал, который лежит мёртвым грузом и создаёт иллюзию контроля.
Мы в канале последние два месяца тестируем другой фрейм (рамку оценки). Три вопроса вместо длинного списка:
— Сколько рабочих дней от покупки до первого работающего сценария (например, цепочка писем по брошенной корзине или квалификация входящего запроса)?
— Какая доля команды способна собрать новую воронку без привлечения разработчика или внешнего интегратора?
— Через сколько недель вы сможете честно сказать «мы понимаем, какие метрики эта система двигает, а какие нет»?
В 2026 году у маркетинга нет роскоши полугода на онбординг (подключение и настройку). RevOps-подход (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса в единый процесс выручки) требует, чтобы данные о поведении клиента попадали в общий контур за дни, а не за кварталы. Иначе attribution (атрибуция — определение вклада каждого канала в продажу) на основе server-side (серверной, без cookies) и MMM (маркетинг-микс моделирования) просто не получит сырьё для работы.
Поэтому наш обновлённый совет тем, кто выбирает CRM или CDP (платформу клиентских данных) сегодня: смотрите не на маркетплейс, а на time-to-value (время до получения результата). Иногда скромный инструмент с десятком интеграций и понятным интерфейсом побеждает платформу-тяжеловес, потому что через две недели у вас уже работает сценарий, а через два месяца — понятная модель данных.
Если у вас в стеке сейчас живёт больше двух систем, которые претендуют на роль «источника правды» по клиенту, — это не техническая проблема. Это организационная, и решать её нужно с той же скоростью, с какой рынок уходит от last-click (модели, где вся ценность сделки приписывается последнему касанию) к честной атрибуции.
В следующих выпусках разберём конкретно: что выбрать при бюджете до 100 тысяч рублей в месяц, что — при потребности в сложной сегментации, и в каких случаях честным ответом будет «вам пока не нужна CRM, вам нужна таблица и дисциплина».
— @MarTechRoundupsPro
Три инструмента для единого окна коммуникаций: что выбрать маркетингу и продажам
Когда лиды приходят не только из формы на сайте, но и из чата, Telegram, Viber и звонков, у команды быстро появляется хаос: сообщения теряются, ответ в одном канале есть, в другом — нет, а руководитель видит только кусок воронки. Такие системы нужны не «для красоты», а чтобы связать маркетинг, продажи и сервис в одну цепочку и считать не количество касаний, а скорость реакции и вклад в выручку.
**Ringostat Chat** — для команд, которым важна связка обращений с телефонией и продажами — сильная сторона: единое окно для звонков, чатов и мессенджеров, плюс удобство для контроля обработки заявок — минус: это скорее практичный рабочий инструмент, чем тяжёлая платформа для сложной омниканальной оркестрации.
**Respond.io** — для компаний, где много переписки в мессенджерах и нужна централизованная работа по нескольким каналам — сильная сторона: сильная мультиканальность и удобная маршрутизация диалогов между сотрудниками — минус: для малого B2B-процесса может быть избыточным по функциональности и настройке.
**Intercom** — для продуктовых и B2B-команд, которым нужен не только чат, но и автоматизация саппорта, онбординга и части RevOps-логики — сильная сторона: зрелая экосистема для сценариев, сегментации и автоматических ответов — минус: высокая стоимость и риск переплатить, если нужен только приём обращений без глубокой автоматизации.
Если выбирать, смотрите не на список каналов, а на то, где у вас реально теряются обращения: в поддержке, в продажах или на стыке двух команд. Для простого контроля реакции хватит одного окна. Для выстроенной операционной модели важнее интеграции, маршрутизация и прозрачная аналитика по лидам и выручке.
— @MarTechRoundupsPro
Когда лиды приходят не только из формы на сайте, но и из чата, Telegram, Viber и звонков, у команды быстро появляется хаос: сообщения теряются, ответ в одном канале есть, в другом — нет, а руководитель видит только кусок воронки. Такие системы нужны не «для красоты», а чтобы связать маркетинг, продажи и сервис в одну цепочку и считать не количество касаний, а скорость реакции и вклад в выручку.
**Ringostat Chat** — для команд, которым важна связка обращений с телефонией и продажами — сильная сторона: единое окно для звонков, чатов и мессенджеров, плюс удобство для контроля обработки заявок — минус: это скорее практичный рабочий инструмент, чем тяжёлая платформа для сложной омниканальной оркестрации.
**Respond.io** — для компаний, где много переписки в мессенджерах и нужна централизованная работа по нескольким каналам — сильная сторона: сильная мультиканальность и удобная маршрутизация диалогов между сотрудниками — минус: для малого B2B-процесса может быть избыточным по функциональности и настройке.
**Intercom** — для продуктовых и B2B-команд, которым нужен не только чат, но и автоматизация саппорта, онбординга и части RevOps-логики — сильная сторона: зрелая экосистема для сценариев, сегментации и автоматических ответов — минус: высокая стоимость и риск переплатить, если нужен только приём обращений без глубокой автоматизации.
Если выбирать, смотрите не на список каналов, а на то, где у вас реально теряются обращения: в поддержке, в продажах или на стыке двух команд. Для простого контроля реакции хватит одного окна. Для выстроенной операционной модели важнее интеграции, маршрутизация и прозрачная аналитика по лидам и выручке.
— @MarTechRoundupsPro
MMM-подходы выходят из тени крупных брендов
За последний месяц заметил одну закономерность в разговорах с командами performance-маркетинга: всё чаще упоминают не просто переход на server-side-трекинг (серверная передача данных), а полноценное внедрение MMM (маркетинг-микс-моделирование) как базового источника атрибуции.
Раньше MMM ассоциировался с квартальными отчётами для CMO и корпораций с бюджетами от $10 млн. Сейчас вижу, как средние B2B- и e-com-компании (оборот $2–5 млн) тестируют лёгкие версии: либо через открытые библиотеки вроде Robyn от Meta, либо через встраивание MMM-модуля в已有的 analytics-стеки (например, комбинация Google Analytics 4 + BigQuery + простые регрессии).
Паттерн: last-click и multi-touch (многокасательная атрибуция) переводят в статус «операционных метрик», а MMM и incrementality-тесты (тесты приростной эффективности) становятся главным инструментом распределения бюджета. Даже Shopify-merchants (продавцы на Shopify), с которыми общался, начали использовать Python-скрипты для декомпозиции продаж по каналам за halloween-сезон.
Сталкиваетесь с таким сдвигом в своих пайплайнах? Какие инструменты берёте для MMM — самописные, open-source или вендорские решения?
— @MarTechRoundupsPro
За последний месяц заметил одну закономерность в разговорах с командами performance-маркетинга: всё чаще упоминают не просто переход на server-side-трекинг (серверная передача данных), а полноценное внедрение MMM (маркетинг-микс-моделирование) как базового источника атрибуции.
Раньше MMM ассоциировался с квартальными отчётами для CMO и корпораций с бюджетами от $10 млн. Сейчас вижу, как средние B2B- и e-com-компании (оборот $2–5 млн) тестируют лёгкие версии: либо через открытые библиотеки вроде Robyn от Meta, либо через встраивание MMM-модуля в已有的 analytics-стеки (например, комбинация Google Analytics 4 + BigQuery + простые регрессии).
Паттерн: last-click и multi-touch (многокасательная атрибуция) переводят в статус «операционных метрик», а MMM и incrementality-тесты (тесты приростной эффективности) становятся главным инструментом распределения бюджета. Даже Shopify-merchants (продавцы на Shopify), с которыми общался, начали использовать Python-скрипты для декомпозиции продаж по каналам за halloween-сезон.
Сталкиваетесь с таким сдвигом в своих пайплайнах? Какие инструменты берёте для MMM — самописные, open-source или вендорские решения?
— @MarTechRoundupsPro
Nike и “переупаковка” медиастратегии: как Nike Demand Center и MMM помогли снизить просадку эффективности после изменений privacy
В конце 2024–2026 многие бренды упёрлись в проблему: last-click атрибуция стала шумнее (server-side сбор, ограничения cookie, рост доли direct/unknown). Nike столкнулась с тем, что кампании в разных каналах показывали противоречивые картины в отчетах: где-то казалось, что эффективность падает резко, а где-то — что бюджеты можно наращивать. Чтобы не “угадывать” на основании неполных трекинг-данных, Nike пошла по пути комбинирования измерений: часть гипотез проверяла через тесты, а долгосрочную картину — через MMM (маркетинговый микс-моделлинг).
Контекст
- Рынок спортивного ритейла перешёл в режим конкуренции за внимание в условиях zero-click (часть поисковых интеракций не приводит в сайт напрямую) и усиления AI-overviews (пользователь получает ответ до клика).
- В e-com и D2C средний чек под давлением экономии потребителя снижался на 5–8%, поэтому росла важность retention (удержания) и повторных покупок, а не только первой конверсии.
- Атрибуция “по клику” перестала быть достаточно надёжной для управленческих решений — особенно для верхнего уровня воронки (Awareness и Consideration).
Задача
Нужно было ответить на два управленческих вопроса:
1) Какие каналы действительно дают incremental lift (добавочный прирост) продаж, если смотреть не “кто последний кликнул”, а что изменилось по отношению к контрольной динамике спроса?
2) Как распределять бюджет между перформансом и верхним уровнем, чтобы не потерять продажи в сезонах и не “перекупать” эффективность?
Решение
Nike использовала связку трёх блоков, чтобы синхронизировать маркетинг и планирование выручки в духе RevOps (ответственность за выручку общими силами маркетинга, sales и customer success):
1) Центр измерений Demand Center + единая витрина
Внутри организации строилась логика “одного измерения” — от креативных/медийных событий до продаж, без зависимости от того, какой именно атрибут “дожил” до отчетности в конкретном канале. Это снизило расхождения между командами, которые спорили о том, где реальный вклад.
2) MMM вместо веры в last-click
MMM оценивал вклад каналов в продажах с учётом сезонности, промо, ценовых факторов и лагов эффектов. То есть телевизор/видео/поиск бренда могли быть “не видны” в кликовой атрибуции, но влияли на спрос с задержкой — MMM это учитывал.
3) Проверка гипотез через квази-эксперименты
Там, где MMM говорил “может быть, стоит увеличить/снизить”, делали проверки: тестовые окна бюджета и сравнение с контрольными периодами. Это помогало не попадать в ловушку корреляций.
Результат
Что важно: вместо разговоров “у нас упало по отчету” Nike получала управляемую картину “что даёт прирост”. По публичным описаниям подхода, ключевой эффект был в том, что решения стали основаны на измерении incrementality, а не на шумной атрибуции. В операционном контуре это обычно выражается так:
- бюджет перестали перераспределять рывками “по клику”;
- доля решений с опорой на MMM стала выше, потому что модель давала воспроизводимую оценку вклада;
- согласованность планирования повысилась: маркетинг быстрее синхронизировался с коммерческими целями и горизонтом выручки.
Урок
1) Если privacy-first атрибуция “трещит по швам”, MMM — не замена перформанса, а страховка для управленческих решений. Он закрывает то, что last-click системно недоизмеряет.
2) RevOps-логика важнее, чем “чья витрина правее”: когда есть единое измерение и модель прироста, спор превращается в работу с гипотезами.
3) В 2026 контент и креатив конкурируют не объёмом, а смыслом и полезностью. Но деньги всё равно нужно привязывать к спросу: Demand Center-мышление + MMM позволяет проверять вклад даже тогда, когда путь до покупки стал длиннее и “молчаливее”.
Если хотите, могу разобрать похожий по логике кейс на примере e-com (например, IKEA или Lamoda) и сравнить, какие данные они чаще берут в MMM: продажи, трафик по брендовому/небрендовому поиску или CRM-метрики повторных покупок.
— @MarTechRoundupsPro
В конце 2024–2026 многие бренды упёрлись в проблему: last-click атрибуция стала шумнее (server-side сбор, ограничения cookie, рост доли direct/unknown). Nike столкнулась с тем, что кампании в разных каналах показывали противоречивые картины в отчетах: где-то казалось, что эффективность падает резко, а где-то — что бюджеты можно наращивать. Чтобы не “угадывать” на основании неполных трекинг-данных, Nike пошла по пути комбинирования измерений: часть гипотез проверяла через тесты, а долгосрочную картину — через MMM (маркетинговый микс-моделлинг).
Контекст
- Рынок спортивного ритейла перешёл в режим конкуренции за внимание в условиях zero-click (часть поисковых интеракций не приводит в сайт напрямую) и усиления AI-overviews (пользователь получает ответ до клика).
- В e-com и D2C средний чек под давлением экономии потребителя снижался на 5–8%, поэтому росла важность retention (удержания) и повторных покупок, а не только первой конверсии.
- Атрибуция “по клику” перестала быть достаточно надёжной для управленческих решений — особенно для верхнего уровня воронки (Awareness и Consideration).
Задача
Нужно было ответить на два управленческих вопроса:
1) Какие каналы действительно дают incremental lift (добавочный прирост) продаж, если смотреть не “кто последний кликнул”, а что изменилось по отношению к контрольной динамике спроса?
2) Как распределять бюджет между перформансом и верхним уровнем, чтобы не потерять продажи в сезонах и не “перекупать” эффективность?
Решение
Nike использовала связку трёх блоков, чтобы синхронизировать маркетинг и планирование выручки в духе RevOps (ответственность за выручку общими силами маркетинга, sales и customer success):
1) Центр измерений Demand Center + единая витрина
Внутри организации строилась логика “одного измерения” — от креативных/медийных событий до продаж, без зависимости от того, какой именно атрибут “дожил” до отчетности в конкретном канале. Это снизило расхождения между командами, которые спорили о том, где реальный вклад.
2) MMM вместо веры в last-click
MMM оценивал вклад каналов в продажах с учётом сезонности, промо, ценовых факторов и лагов эффектов. То есть телевизор/видео/поиск бренда могли быть “не видны” в кликовой атрибуции, но влияли на спрос с задержкой — MMM это учитывал.
3) Проверка гипотез через квази-эксперименты
Там, где MMM говорил “может быть, стоит увеличить/снизить”, делали проверки: тестовые окна бюджета и сравнение с контрольными периодами. Это помогало не попадать в ловушку корреляций.
Результат
Что важно: вместо разговоров “у нас упало по отчету” Nike получала управляемую картину “что даёт прирост”. По публичным описаниям подхода, ключевой эффект был в том, что решения стали основаны на измерении incrementality, а не на шумной атрибуции. В операционном контуре это обычно выражается так:
- бюджет перестали перераспределять рывками “по клику”;
- доля решений с опорой на MMM стала выше, потому что модель давала воспроизводимую оценку вклада;
- согласованность планирования повысилась: маркетинг быстрее синхронизировался с коммерческими целями и горизонтом выручки.
Урок
1) Если privacy-first атрибуция “трещит по швам”, MMM — не замена перформанса, а страховка для управленческих решений. Он закрывает то, что last-click системно недоизмеряет.
2) RevOps-логика важнее, чем “чья витрина правее”: когда есть единое измерение и модель прироста, спор превращается в работу с гипотезами.
3) В 2026 контент и креатив конкурируют не объёмом, а смыслом и полезностью. Но деньги всё равно нужно привязывать к спросу: Demand Center-мышление + MMM позволяет проверять вклад даже тогда, когда путь до покупки стал длиннее и “молчаливее”.
Если хотите, могу разобрать похожий по логике кейс на примере e-com (например, IKEA или Lamoda) и сравнить, какие данные они чаще берут в MMM: продажи, трафик по брендовому/небрендовому поиску или CRM-метрики повторных покупок.
— @MarTechRoundupsPro
Topical Authority вместо ключевых слов: чем заменить Ahrefs и SEMrush в 2026
Если вы до сих пор строите SEO-стратегию вокруг «частотности» и «объёма поиска» — вы теряете бюджет. В 2026 году чистое informational SEO практически перестало работать: Google отдаёт до трети трафика AI‑overviews, а ранжирование всё сильнее зависит от тематического авторитета домена, а не от точного вхождения ключевых слов.
Я не призываю выкинуть Ahrefs и SEMrush — они остаются хорошими инструментами для аудита ссылочной массы и конкурентного анализа. Но для
— @MarTechRoundupsPro
Если вы до сих пор строите SEO-стратегию вокруг «частотности» и «объёма поиска» — вы теряете бюджет. В 2026 году чистое informational SEO практически перестало работать: Google отдаёт до трети трафика AI‑overviews, а ранжирование всё сильнее зависит от тематического авторитета домена, а не от точного вхождения ключевых слов.
Я не призываю выкинуть Ahrefs и SEMrush — они остаются хорошими инструментами для аудита ссылочной массы и конкурентного анализа. Но для
— @MarTechRoundupsPro
Как выбрать CDP (Customer Data Platform) под задачи retention в e-com
Большинство платформ «для единого профиля клиента» заявляют одно и то же, но различаются в трёх вещах: скорость сбора событий, качество матчинга офлайн-онлайн и работа с сегментами в реальном времени. От выбора зависит, получите ли вы инструмент удержания или дорогой склад визитов.
Шаг 1. Определите, какие источники событий критичны.
Сайт, мобильное приложение, офлайн-кассы, CRM, колл-центр, доставка. Для каждого источника проверьте, поддерживает ли платформа нативный коннектор или только выгрузку через S3 (Amazon Simple Storage Service — облачное файловое хранилище). Нативный коннектор экономит команду разработки и снижает потерю событий.
Шаг 2. Зафиксируйте допустимую задержку.
Для реактивации в push-уведомлении нужна сегментация в реальном времени (до 5 минут). Для email-рассылки хватит пакетной обработки раз в сутки. Это сразу сужает список и экономит бюджет: платформы с true real-time стоят дороже.
Шаг 3. Проверьте матчинг идентификаторов.
Попросите у вендора описание алгоритма: как связываются email, телефон, device ID, card ID. Ключевой параметр — deterministic matching (точное сопоставление по явным идентификаторам) против вероятностного. Для B2C-ритейла (business-to-consumer — продажи частным клиентам) с высокой долей повторных покупок deterministic обязателен.
Шаг 4. Оцените качество сегментации.
Хорошая CDP позволяет строить сегменты по поведению (открыл письмо, бросил корзину, вернулся через 14 дней) и синхронизировать их с рекламными кабинетами через server-side API (серверная передача данных без браузерных ограничений). Это основа для privacy-first атрибуции и работы в эпоху ограничений cookies.
Шаг 5. Заложите пилот на 30 дней.
Подключите 2–3 источника, соберите данные по 10% аудитории, проверьте точность профилей. Критерии успеха: доля матчинга идентификаторов выше 60%, время от события до попадания в сегмент в пределах заявленной задержки, корректная синхронизация с хотя бы одним рекламным каналом.
Что проверить на демо:
— как платформа обрабатывает дубли и конфликты атрибутов;
— есть ли встроенная аналитика retention (удержания) и когорт;
— как устроена работа с PII (Personally Identifiable Information — персональные данные): шифрование, доступы, соответствие 152-ФЗ.
На этой неделе: соберите список источников событий, посчитайте допустимую задержку под реальные сценарии удержания, запросите демо у 3 вендоров с фокусом на матчинг и сегментацию.
— @MarTechRoundupsPro
Большинство платформ «для единого профиля клиента» заявляют одно и то же, но различаются в трёх вещах: скорость сбора событий, качество матчинга офлайн-онлайн и работа с сегментами в реальном времени. От выбора зависит, получите ли вы инструмент удержания или дорогой склад визитов.
Шаг 1. Определите, какие источники событий критичны.
Сайт, мобильное приложение, офлайн-кассы, CRM, колл-центр, доставка. Для каждого источника проверьте, поддерживает ли платформа нативный коннектор или только выгрузку через S3 (Amazon Simple Storage Service — облачное файловое хранилище). Нативный коннектор экономит команду разработки и снижает потерю событий.
Шаг 2. Зафиксируйте допустимую задержку.
Для реактивации в push-уведомлении нужна сегментация в реальном времени (до 5 минут). Для email-рассылки хватит пакетной обработки раз в сутки. Это сразу сужает список и экономит бюджет: платформы с true real-time стоят дороже.
Шаг 3. Проверьте матчинг идентификаторов.
Попросите у вендора описание алгоритма: как связываются email, телефон, device ID, card ID. Ключевой параметр — deterministic matching (точное сопоставление по явным идентификаторам) против вероятностного. Для B2C-ритейла (business-to-consumer — продажи частным клиентам) с высокой долей повторных покупок deterministic обязателен.
Шаг 4. Оцените качество сегментации.
Хорошая CDP позволяет строить сегменты по поведению (открыл письмо, бросил корзину, вернулся через 14 дней) и синхронизировать их с рекламными кабинетами через server-side API (серверная передача данных без браузерных ограничений). Это основа для privacy-first атрибуции и работы в эпоху ограничений cookies.
Шаг 5. Заложите пилот на 30 дней.
Подключите 2–3 источника, соберите данные по 10% аудитории, проверьте точность профилей. Критерии успеха: доля матчинга идентификаторов выше 60%, время от события до попадания в сегмент в пределах заявленной задержки, корректная синхронизация с хотя бы одним рекламным каналом.
Что проверить на демо:
— как платформа обрабатывает дубли и конфликты атрибутов;
— есть ли встроенная аналитика retention (удержания) и когорт;
— как устроена работа с PII (Personally Identifiable Information — персональные данные): шифрование, доступы, соответствие 152-ФЗ.
На этой неделе: соберите список источников событий, посчитайте допустимую задержку под реальные сценарии удержания, запросите демо у 3 вендоров с фокусом на матчинг и сегментацию.
— @MarTechRoundupsPro
Топ-5 ошибок при выборе CDP, которые стоят вам трети выручки
За три года работы с платформами данных у меня сложился неприятный паттерн. Одни и те же ошибки повторяются от компании к компании, и почти всегда они обнаруживаются уже после подписания контракта на год вперёд. Делюсь наблюдениями.
**Ошибка первая: путать CDP (Customer Data Platform — платформа клиентских данных) с омниканальной рассылкой.** Многие выбирают платформу по количеству готовых интеграций с email- и мессенджер-провайдерами. Но CDP — это в первую очередь хранилище с унифицированным профилем клиента и качественным матчингом (сопоставлением записей). Рассылки — это уже оркестрация поверх. Если данные внутри платформы лежат криво, никакая красивая кнопка «отправить push» ситуацию не спасёт.
**Ошибка вторая: недооценка стоимости владения.** На демо-презентации все решения выглядят плюс-минус одинаково. Настоящая разница проявляется в стоимости инженерных часов на интеграции и поддержку пайплайнов (потоков данных между системами). По нашему опыту разница между «дешёвой» и «дорогой» платформой в горизонте трёх лет легко достигает 40-60% из-за скрытых расходов на команду.
**Ошибка третья: игнорирование реальной модели данных.** Платформа может быть технически хороша, но заточена под западный e-commerce со стандартным набором событий. Для B2B-воронок с длинным циклом сделки и сложной иерархией компаний готовые схемы часто не подходят, и приходится перекраивать половину модели. Лучше заранее составить список ключевых сущностей и их связей — это сэкономит месяцы работы.
**Ошибка четвёртая: забыть про команды вне маркетинга.** В эпоху RevOps (когда маркетинг, продажи и клиентский сервис вместе отвечают за выручку) CDP должна обслуживать не только маркетинговые рассылки, но и отдел продаж, поддержку, продукт. Если при выборе платформы вы не пригласили коллег из смежных подразделений за стол переговоров, через полгода вы получите ещё один «инструмент для маркетинга» вместо источника правды о клиенте для всей компании.
**Ошибка пятая: отсутствие критериев успеха.** Классика жанра. «Внедрим CDP и увидим рост» — не цель. Должны быть конкретные метрики: снижение доли дублирующихся клиентов в базе, сокращение времени от события до реакции команды, рост повторных покупок у сегментов, сформированных на основе объединённых данных. Без измеримых KPI (ключевых показателей эффективности) через год вы будете доказывать руководству, что платформа вообще нужна.
**Главный вывод.** Выбор CDP — это не про функции в каталоге вендора. Это про вашу модель данных, оргструктуру и честный ответ на вопрос: готовы ли смежные команды делиться своими данными с маркетингом и наоборот. Инструмент тут вторичен, договорённости внутри компании — первичны.
В следующем посте разберу конкретный фреймворк оценки платформ с чек-листом вопросов для вендора на демо.
— @MarTechRoundupsPro
За три года работы с платформами данных у меня сложился неприятный паттерн. Одни и те же ошибки повторяются от компании к компании, и почти всегда они обнаруживаются уже после подписания контракта на год вперёд. Делюсь наблюдениями.
**Ошибка первая: путать CDP (Customer Data Platform — платформа клиентских данных) с омниканальной рассылкой.** Многие выбирают платформу по количеству готовых интеграций с email- и мессенджер-провайдерами. Но CDP — это в первую очередь хранилище с унифицированным профилем клиента и качественным матчингом (сопоставлением записей). Рассылки — это уже оркестрация поверх. Если данные внутри платформы лежат криво, никакая красивая кнопка «отправить push» ситуацию не спасёт.
**Ошибка вторая: недооценка стоимости владения.** На демо-презентации все решения выглядят плюс-минус одинаково. Настоящая разница проявляется в стоимости инженерных часов на интеграции и поддержку пайплайнов (потоков данных между системами). По нашему опыту разница между «дешёвой» и «дорогой» платформой в горизонте трёх лет легко достигает 40-60% из-за скрытых расходов на команду.
**Ошибка третья: игнорирование реальной модели данных.** Платформа может быть технически хороша, но заточена под западный e-commerce со стандартным набором событий. Для B2B-воронок с длинным циклом сделки и сложной иерархией компаний готовые схемы часто не подходят, и приходится перекраивать половину модели. Лучше заранее составить список ключевых сущностей и их связей — это сэкономит месяцы работы.
**Ошибка четвёртая: забыть про команды вне маркетинга.** В эпоху RevOps (когда маркетинг, продажи и клиентский сервис вместе отвечают за выручку) CDP должна обслуживать не только маркетинговые рассылки, но и отдел продаж, поддержку, продукт. Если при выборе платформы вы не пригласили коллег из смежных подразделений за стол переговоров, через полгода вы получите ещё один «инструмент для маркетинга» вместо источника правды о клиенте для всей компании.
**Ошибка пятая: отсутствие критериев успеха.** Классика жанра. «Внедрим CDP и увидим рост» — не цель. Должны быть конкретные метрики: снижение доли дублирующихся клиентов в базе, сокращение времени от события до реакции команды, рост повторных покупок у сегментов, сформированных на основе объединённых данных. Без измеримых KPI (ключевых показателей эффективности) через год вы будете доказывать руководству, что платформа вообще нужна.
**Главный вывод.** Выбор CDP — это не про функции в каталоге вендора. Это про вашу модель данных, оргструктуру и честный ответ на вопрос: готовы ли смежные команды делиться своими данными с маркетингом и наоборот. Инструмент тут вторичен, договорённости внутри компании — первичны.
В следующем посте разберу конкретный фреймворк оценки платформ с чек-листом вопросов для вендора на демо.
— @MarTechRoundupsPro