Почему Bird использует единый MarTech-стек вместо набора разрозненных сервисов

Bird — платформа для омниканальных коммуникаций — столкнулась с типичной для зрелого B2B проблемой: маркетинг, продажи и customer success работали в разных системах, а данные о лидах и клиентах собирались вручную. В эпоху, когда MQL и SQL уже хуже отражают реальную выручку, это быстро превращается в шум вместо управления.

Задача была не просто «собирать лиды», а выстроить сквозную видимость по воронке и связать действия маркетинга с доходом. Без этого сложно отвечать на главный вопрос RevOps: что именно двигает выручку, а что только создаёт нагрузку на команду.

Решение Bird — собрать стек вокруг единой логики данных и использовать MarTech-инструменты не как отдельные «точки автоматизации», а как части одной системы. В центре — интеграция источников трафика, CRM, аналитики и коммуникаций. Такой подход позволяет:
— видеть путь клиента от первого касания до сделки и продления;
— сравнивать каналы не по последнему клику, а по вкладу в pipeline;
— быстрее находить провалы между маркетингом и продажами.

Отдельно важно, что в 2026 году это уже не «приятный апгрейд», а базовое требование рынка: privacy-first атрибуция вытесняет last-click, а на первый план выходят server-side-сбор, MMM и инкрементальность. То есть ценность даёт не объём сервисов, а качество связки между ними.

**Результат** в публичном кейсе описан качественно, без раскрытия точных цифр: команда получила более прозрачную картину по воронке и смогла выстроить более согласованную работу маркетинга, продаж и клиентского успеха.

Урок для B2B-маркетолога простой: если ваш стек не помогает ответить, где рождается выручка, он работает не на рост, а на отчётность. В 2026 году выигрывают не те, у кого больше инструментов, а те, у кого данные и процессы собраны в одну систему.

— @MarTechRoundupsPro

Как подключить BigQuery к GA4: чек-лист из 6 шагов

— Проверьте доступы к проекту BigQuery и свойству GA4. У вас должна быть роль «Редактор» в Google Analytics и права на создание наборов данных (datasets) в выбранном проекте BigQuery. Без этого связывание не даст экспорт.

— В настройках свойства GA4 перейдите в раздел «Связи с BigQuery» и нажмите «Связать». Выберите проект BigQuery, в котором будут храниться данные. Укажите регион размещения — лучше выбрать тот же, что и у вашего основного стека (например, `europe-west1`), чтобы снизить задержки и избежать проблем с регуляторикой.

— Настройте тип экспорта: *ежедневный полный дамп* (создаёт таблицу `events_YYYYMMDD`) и *потоковую передачу* (режим streaming — данные появляются в BigQuery с задержкой в несколько минут). Для полноты картины рекомендуется включить оба, если не стоит жёсткая экономия бюджета на хранении.

— Выберите, какие события отправлять. По умолчанию GA4 выгружает *все события* — это оптимально для последующего сегментирования. Если трафик огромный и хочется сократить объём, можно отфильтровать только ключевые (например, покупки, просмотры товаров), но учтите: потом потерянные данные не восстановить.

— Укажите, нужно ли включать идентификаторы пользователей (`user_id`) и параметры конфиденциальности. В эпоху privacy-first атрибуции полезно передавать `user_pseudo_id` и `ga_session_id` для построения когорт, а также настроить маскирование PII на уровне GA4, чтобы BigQuery не получал e-mail или номера телефонов.

— Проверьте связь через BigQuery: через 24 часа после настройки в выбранном наборе данных появится таблица `events_YYYYMMDD`. Если таблица пуста или не создалась — проверьте права сервисного аккаунта GA4 (обычно он добавляется автоматически как «Редактор» в BigQuery). Для быстрой проверки можно выполнить простой запрос: `SELECT COUNT(*) FROM dataset.events_* WHERE _TABLE_SUFFIX

— @MarTechRoundupsPro

«Сравниваем три подхода к атрибуции в эру privacy-first: когда last-click окончательно умирает, а MMM и incrementality занимают его место»

За последние два года маркетинговая атрибуция пережила то, что не происходило с ней за предыдущие десять: модель «последнего клика» (last-click) перестала быть хотя бы условно рабочей. Не потому что она вдруг стала хуже считать — просто сбор данных под неё разрушен. iOS 14.5, постепенное исчезновение third-party cookies в Chrome и ужесточение политик самих рекламных платформ сделали last-click атрибуцией гадание на кофейной гуще с бюджетом в миллионы.

Но отказываться от понимания того, что именно приносит выручку, нельзя. И здесь на сцену выходят три альтернативы: сквозная серверная атрибуция (server-side tracking), маркетинг-микс моделирование (MMM) и измерение инкрементальности (incrementality testing). Ни один из этих подходов не закрывает все вопросы — и именно поэтому профессионалы, работающие в логике RevOps, комбинируют их, а не выбирают один.

**Первый подход: серверная атрибуция как замена пикселям и cookie**

Server-side tracking — это не технология 2026 года, она существует лет пять. Но именно сейчас она стала не опцией, а необходимостью. Суть проста: данные о событиях передаются с вашего сервера напрямую на сервер рекламной платформы, минуя браузер пользователя и его запреты на сторонние скрипты.

Пример: B2B-платформа для автоматизации торговли «Контур.Маркет» (условный персонаж) в 2025 году полностью перевела передачу данных о регистрациях и демо-запросах на server-side. Они использовали связку: собственный CDP + Google Ads Conversions API + чистые серверные события для VK Рекламы. Результат: количество атрибутируемых конверсий не выросло (оно и не должно было), но точность совпадения с реальными продажами через CRM поднялась с 38% до 74%. Сквозная аналитика стала снова показывать, какой канал реально ведёт к лиду, а не какой просто оказался последним перед тем, как пользователь закрыл браузер.

Ограничение: server-side не решает проблему длинных и сложных B2B-циклов, где решение принимается несколько месяцев, а пользователь может переходить между рабочим ноутбуком, личным телефоном и планшетом.

**Второй подход: возвращение MMM — эконометрика вместо кликов**

Маркетинг-микс моделирование (Marketing Mix Modeling) — старый дедовский метод, основанный на регрессионном анализе исторических данных. Он не требует идентификации отдельных пользователей. MMM смотрит на агрегированные показатели: рекламные расход

— @MarTechRoundupsPro

Как сравнить 3 MarTech-инструмента для email-ретенции за 1 неделю

Если нужно быстро выбрать между ESP, CDP и сервисом для автоматизации триггеров, не начинайте с презентаций продавцов. Сделайте короткий тест на ваших данных — так за неделю станет ясно, что реально даст рост retention (удержания), а что только упростит интерфейс.

1. Зафиксируйте задачу в одной метрике. Например: повторная покупка за 30 дней, доля возвратов в базу, выручка на пользователя после первого касания. Без этого сравнение будет про «удобно/неудобно», а не про деньги.

2. Возьмите 3 сценария, которые у вас уже есть:
— welcome-цепочка для новых лидов;
— брошенная корзина или просмотр товара;
— реактивация неактивных клиентов.

3. Для каждого инструмента прогоните один и тот же сценарий на тестовой базе из 500–1000 контактов. Смотрите не демо, а реальные ограничения:
— как быстро собираются сегменты;
— можно ли строить условия по поведению, а не только по полям;
— есть ли server-side события и нормальная передача конверсий;
— как строятся отчёты по доходу, а не по открытиям писем.

4. Отдельно проверьте интеграции. Поднимите 2–3 критичных связки: CRM, веб-аналитику, склад/заказы. Если инструмент требует ручных костылей или постоянной выгрузки CSV — это сразу минус к масштабированию.

5. Оцените не интерфейс, а операционные затраты:
— сколько часов уйдёт на запуск первой кампании;
— сколько времени потребуется маркетологу без разработчика;
— сколько согласований нужно, чтобы изменить логику триггера;
— можно ли потом использовать данные в RevOps-цепочке: маркетинг → sales → customer success.

6. Сведите результат в таблицу из 5 строк: скорость запуска, качество сегментации, глубина аналитики, интеграции, TCO (полная стоимость владения). Победитель — не самый «мощный», а тот, кто даст измеримый прирост по вашей метрике за ближайшие 4–6 недель.

— @MarTechRoundupsPro

1. Выкатить ни какую он-лайн конфу я естесвенно не выкатил, потерпите

2. После прошлого видео (тык) мой канал теперь имеет юзер @PO_YICA_BRAL

3. Держите вечернее видео, я нажрусь и спать

Чото надо ещё сказать? Ну, можно лишь добавить Настя #MelBet верни деньги, не играй с огнём, со мной лучше не ссориться. Спасибо.

P.S. Бабка-то, похоже, не своей..... см. видео!

С уважением, Иванов Е.Ю!

🎁 РОЗЫГРЫШ $2000 ОТ SERG ACCS

🥇 1 место — $1000
🥈 2 место — $700
🥉 3 место — $300

Как участвовать:
1️⃣ Подпишитесь на канал
2️⃣ Нажмите «✅ Участвую»
3️⃣ Получите 1 стартовый билет

Больше билетов:
🛒 Покупки — минимум 1 билет, далее +1 за каждые полные $50 реальной оплаты. Максимум — 50.
👥 Рефералы — +5 за первую подходящую покупку друга и +1 за каждые накопленные $100 его покупок. Максимум — 50.

Общий максимум — 100 билетов.
Чем больше билетов, тем выше шанс. Даже 1 билет участвует.

Призы начислим на баланс в боте SERG ACCS.

Итоги 15.09. Всем удачи! 🔥

Серверная атрибуция: когда «последний клик» уже не объясняет выручку

В 2026 я всё чаще вижу, что компании меряют маркетинг как будто мир всё ещё 2019: last-click (последний клик) всё склеивает, а при этом privacy-first вносит такие «дыры» в данные, что отчёты начинают быть красивой историей, а не инструментом управления.

Из-за этого на первый план выходят инструменты для серверной атрибуции и экономических моделей (MMM, инкрементальность): не чтобы «заменить аналитику», а чтобы связать кампании с приростом выручки. Мой главный вывод: ценность появляется не в точности до последнего пикселя, а в честности к погрешности и устойчивости выводов.

Если вы выбираете MarTech сегодня — смотрите, умеет ли платформа объяснять влияние, а не только собирать события.

— @MarTechRoundupsPro

MMM-платформы смещают фокус с отчётов на симуляцию сценариев

Последний месяц замечаю тренд, который раньше был скорее на уровне обещаний в пресс-релизах. Как минимум три крупных поставщика решений для MMM (маркетинг-микс-моделирования) обновили интерфейсы так, что центральным элементом стала не «дашборд-с-цифрами», а кнопка «What if» — симуляция сценариев.

Раньше MMM воспринимался как инструмент для квартального отчёта: «сколько вернул прошлый бюджет и кто виноват». Сейчас интерфейсы подталкивают к обратному ходу — от статичного пост-анализа к динамическому бюджетному конструктору. Пользователь не смотрит на вчерашний ROI (возврат на инвестиции), а перебрасывает виртуальные 15% из brand в performance и смотрит, как изменится прогноз по общей выручке на горизонте.

Особенно интересно сочетание с MMM-driven look-alike (расширение аудитории на основе моделирования). Некоторые платформы начинают подтягивать данные не из рекламных кабинетов, а из собственной ML-модели, которая на выходе даёт не «количество конверсий», а «потенциал прироста LTV (пожизненной ценности клиента) при заданном уровне затрат». Фактически, инструмент пытается ответить на вопрос силами RevOps: «что будет с выручкой, если мы не потратим эти деньги, а отдадим их команде customer success на программу удержания?».

Видите ли вы, что ваши команды стали чаще использовать MMM не как отчётный, а как прогнозный инструмент для пересборки медиамикса в реальном времени?

— @MarTechRoundupsPro

Как выбрать CDP (Customer Data Platform) под B2B-задачи: чек-лист из 7 шагов

— Определите, что именно будете собирать. В B2B это не поведение пользователей на сайте, а стадии сделки, product-qualified leads (PQL), события из CRM и usage-данные из продукта. Без этого списка любой демо-показ превратится в театр.

— Зафиксируйте, куда CDP должна «отдавать» данные. Связка обычно такая: CDP → CRM (для sales) → BI-система (для маркетинга) → инструмент orchestration (например, Customer.io, Iterable, Sendsay). Если конечные системы не определены, вы купите платформу ради платформы.

— Проверьте идентификацию B2B-сущностей. Критично уметь склеивать визиты с одного аккаунта, но с разных людей и устройств. Спросите вендора напрямую: «Как вы матчите посетителя из отдела закупок и директора по маркетингу, зашедшего с личного ноутбука?»

— Посчитайте совокупную стоимость владения на 3 года. В цену входит не только лицензия, но и data engineering (инженерия данных): интеграции с 5–10 источниками, дедупликация (удаление дублей), вычисление derived-сегментов, поддержка схемы при изменениях в продукте.

— Запросите пилот на реальных данных. Не на синтетике. 30 дней на ваших 100 000 событий покажут реальную скорость обработки, а не маркетинговые цифры из PDF.

— Оцените качество документации и API. В B2B маркетинг-команда редко строит полноценный data-стек (пайплайн сбора, хранения и обработки данных) силами in-house data-команды. Если API (программный интерфейс приложения) кривой и SDK (набор средств разработки) устарел, вы застрянете на вендоре.

— Примите решение по принципу «достаточно хорошо». В эпоху privacy-first атрибуции и server-side (серверной) передачи данных CDP перестала быть серебряной пулей. Часто хватает связки «CRM + BI + оркестратор» без отдельной платформы. Если ваш объём данных меньше 1 млн профилей и источников 3–4, дополнительный слой абстракции только замедлит работу.

Главный критерий: CDP оправдана, когда у вас появляется конкретная задача, которую без неё невозможно решить — например, реактивация (возврат) dormant-аккаунтов (аккаунтов, не проявляющих активность) или скоринг (оценка) по product usage. Всё остальное — преждевременная оптимизация.

— @MarTechRoundupsPro

Brand-first в 2026: я всё чаще вижу, что “просто трекать лиды” уже не спасает. Когда переходы размываются privacy-first атрибуцией (server-side, MMM, incrementality), метрики становятся менее «чистыми», а значит растёт ценность инструментов, которые держат связку бренд–доверие–повторные покупки. Для меня здесь главный выбор — не CRM и не сквозная аналитика, а платформы для top-of-funnel сигналов: изучение спроса, мониторинг упоминаний и динамика интереса в разрезе сегментов. Без этого performance начинает измерять дым.

— @MarTechRoundupsPro

Лонгрид о мемном кейсе Melbet vs Pepper Partners - реально ли оценить в аффилейтке репутационный ущерб в деньгах?

История на $2,000 вряд ли разрушит крупный бренд. Но она вполне может стоить ему сотен тысяч долларов и более, если публично остаётся без внятного решения.

Я в аффилейт-маркетинге более 25 лет, а последние пару лет одно из моих основных направлений - B2B matchmaking. Поэтому я регулярно вижу споры между компаниями о выплатах и претензии, и таких ситуаций в рынке явно становится больше.

Знаю многие кейсы, которые были в итоге решены благополучно до выхода в публичное поле и всегда приятно видеть, когда так происходит, но все больше и больше кейсов, которые не просто выходят в паблик, а еще и очень странным и глупым образом в паблике продолжают долго оставаться и наносить ущерб в то время как имеют очень простые и адекватные для обеих сторон варианты решения.

Вот например про один из таких кейсов писал уже здесь весной.

Если неконструктивны обе стороны (а бывает и так), то можно к этому относиться просто как к развлекательному контенту.

Но когда одна сторона открыта к адекватной коммуникации и поиску оптимального решения, а вторая сторона просто игнорирует проблему, при этом не уходя с рынка в закат, а продолжая тратить огромные бюджеты на PR и маркетинг бренда - это любопытная аномалия.

Сейчас самый заметный в аффилейт рынке пример это кейс Melbet <> Pepper Partners, который уже более месяца развивается в публичном поле и о нем уже писали и многие аффилейт медиа, и отдельные блоги, я наверно один из последних, кто у себя в блоге еще об этом не писал)

Изначальное заявление кейса и описание претензии от Pepper Partners можно почитать здесь.

Очень приличный на мой взгляд разбор со стороны и указание пары простых и логичных вариантов решения ситуации написал Артем Кравченко, можно почитать у него.

А я хочу разобрать эту историю с другой стороны, как можно оценивать репутационные потери от подобных историй непосредственно в деньгах и принимать более взвешенные решения, стоит ли вообще брендам занимать тактику игнорирования и допускать появление и продолжительное обмусоливание таких тем в паблике.

Для мелкого и крупного бренда такие истории могут иметь очень разный эффект, поэтому здесь разберем на примере крупного бренда, так как Melbet в нашем рынке относится именно к таким.

Не знаю конечно их точные цифры затрат на PR в рамках афф рынка (участие в конфах, собственные ивенты, реклама в афф медиа и т.п.), но из того, что вижу как организатор ивентов с приличным опытом, этот бюджет явно измеряется в миллионах $ в год, если не выходит за $10млн+.

Это без PR затрат на прямое привлечение игроков (бренд-амбассадоры, спонсорства футбольных клубов и т.п.), без бюджетов непосредственно на закупку трафика. Только на аффилейтку.

И вот уже более месяца в паблике незакрытый и не откоммуницированный публично кейс на $2k (две тысячи долларов).

В публичной дискуссии сейчас преобладает позиция, что Melbet в этом споре неправы.

Может их развернутая публичная позиция поменяла бы мнение, но ее нет, соответственно на данный момент так.

Какие материальные потери может понести бренд в такой истории?

Многие люди, даже очень опытные и умные, почему-то к таким ситуациям относятся бинарно.

Рухнет бренд (закроется, обанкротится) - значит плохо на них повлиял кейс.

Останется бренд жить и работать как ни в чем не бывало внешне - значит никак не повлияло и может они правильно решили игнорировать, а кто-то вообще решит брать с них пример.

Но это же совсем не так, ситуация не бинарная.

Представим не фактические цифры Melbet, которых у нас нет, а консервативную модель крупного рекламодателя.

Если из-за такого кейса бренд потеряет 10 качественных действующих активных партнёров, либо не привлечёт 10 таких новых партнёров, которые в другой ситуации начали бы с ним работать, последствия уже могут быть кратно выше суммы самого спора.

Я не знаю внутренний LTV партнёра у Melbet. Но если принять для активного опытного аффилейта условные $10,000 LTV, десять таких потерянных партнеров - это уже шестизначная сумма $ недополученного дохода. И это без учёта крупных команд, в случае которых эффект может быть кратно выше и оказаться семизначным.

Даже если в этой модели ошибиться и завысить в несколько раз, сам принцип никуда не исчезает - незакрытый публичный спор на $2,000 в любом случае обойдется бренду многократно дороже этих $2,000.

Цифры конечно я прикинул условные, но рассуждения не виртуальные - я знаю афф команды, которые перестали быть их активными партнерами из-за этого кейса.

Одна известная в рынке команда публично рассказала о своем таком решении в моем чатике про scam-кейсы.

А теперь вернемся к миллионам долларов в год, которые Melbet тратит на публичный PR среди аффов через конфы и прочие активности.

У этих трат же есть определенные ожидаемые и реальные результаты, верно?

На каждый затраченный миллион ожидается определенное количество привлеченных новых партнеров и укрепление лояльности и увеличение оборотов с определенным количеством действующих партнеров.

Вообще без понятия какая там ожидаемая сумма выхлопа на каждый потраченный миллион, поэтому обозначим ожидаемую сумму выхлопа с потраченного на PR миллиона в X.

При таком незакрытом публичном кейсе, вызывающем большой отклик и возмущение в рынке - останется эта сумма выхлопа с PR X без учета прочих факторов или она станет меньше X?

Очевидно станет меньше, доверие к бренду ниже, а значит и вложения в PR дают меньшую отдачу.

Я понимаю, что не все читатели, в том числе заинтересованные, могут дружить с математикой, и особенно понятием математического ожидания на дистанции, но вопрос здесь не только в этике и не только в справедливости конкретной претензии. Это вопрос качества управленческого решения.

Когда бренд инвестирует миллионы в доверие рынка - через конференции, медиа, партнёрские активности и PR, игнорирование аргументированного публичного конфликта снижает отдачу от всех этих вложений. Репутация не выглядит отдельной строкой в P&L, но её потеря вполне превращается в недополученный доход, более дорогой PR и менее лояльных партнёров.

Я искренне надеюсь, что все больше компаний в нашем рынке будут становиться более сознательными и не терять огромные деньги на ровном месте, и если бизнес-этика не зашита в культурный код, то хотя бы из сугубо материальных корыстных соображений начнут вести себя адекватнее)

Всем отличной недели и благоразумия)

Как BigQuery + Looker закрыли разрыв между маркетингом и продажами в B2B

У крупной B2B-команды часто одна и та же проблема: маркетинг видит лиды, продажи — сделки, а руководство — слишком разные цифры в разных отчётах. В итоге MQL-логика буксует, а спор идёт не о выручке, а о том, «чьи данные правильнее».

В одном из таких кейсов команда выстроила связку на базе BigQuery и Looker. Задача была не просто собрать отчётность, а сделать единый слой данных для маркетинга, продаж и customer success — то есть перейти к RevOps-подходу, где все смотрят на одну воронку и один источник правды.

Что сделали:
— свели данные из рекламных кабинетов, CRM и аналитики в BigQuery;
— построили витрины по этапам воронки и источникам спроса;
— в Looker собрали дашборды не только по лидам, но и по выручке, скорости прохождения сделок и качеству каналов;
— связали отчёты с ролями: маркетинг смотрит привлечение, sales — конверсию в pipeline, руководство — вклад в revenue.

**Что это дало:** в кейсе не приводится драматический рост в процентах, зато фиксируется главное — исчезла ручная сверка отчётов и сократилось время на подготовку управленческой аналитики. Для B2B-команды это уже не косметика, а операционное преимущество: быстрее видно, какой канал даёт не MQL, а реальные деньги.

Почему это важно в 2026 году:
— last-click и отчёты «по последнему касанию» всё хуже объясняют вклад каналов;
— privacy-first атрибуция заставляет опираться на server-side-данные, MMM и инкрементальность;
— в B2B выигрывают не те, кто больше генерирует лидов, а те, кто быстрее связывает маркетинг с выручкой.

**Урок:** если у вас до сих пор отдельные отчёты для performance, CRM и продаж, вы управляете не воронкой, а набором таблиц. Начинать стоит не с красивого дашборда, а с единой модели данных: кто считается лидом, что считается SQL, и на каком шаге маркетинг отвечает уже за revenue, а не за объём.

— @MarTechRoundupsPro