🎁 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

Как Drip использует сегментацию вместо массовых рассылок и растит выручку без лишнего спама

Drip — платформа email- и CRM-маркетинга для e-commerce. Их задача была типичной для 2026 года: не наращивать объём отправок ради объёма, а повысить отдачу от базы в мире, где средний чек у многих магазинов проседает, а цена повторной покупки важнее первой.

Решение они строили вокруг сегментации и автоматизаций. Вместо одного общего сценария для всей базы Drip делит аудиторию по поведению: кто давно не покупал, кто бросил корзину, кто реагирует на конкретные категории, кто уже вошёл в цикл повторных заказов. Для каждого сегмента — свой триггер, своё сообщение, своя частота касаний. Логика простая: не «говорить со всеми одинаково», а подстраивать коммуникацию под намерение клиента.

Что это даёт на практике:
— меньше лишних писем и ниже риск выгорания базы;
— выше релевантность сообщений;
— маркетинг ближе к retention-логике, чем к разовым акциям;
— проще связывать email-каналы с выручкой, а не только с открываемостью.

Конкретный результат в открытом кейсе без больших обещаний выглядит аккуратно: Drip делает ставку не на «взрывные» цифры, а на системный рост за счёт персонализации и автоматизации. Для B2B и e-com это сейчас особенно важно: в эпоху privacy-first атрибуции и ослабления last-click выигрывают те, кто умеет удерживать внимание и строить цепочки касаний, а не просто гнать трафик.

**Урок для маркетолога:** если база уже есть, следующий рычаг роста часто не в новом канале, а в точной сегментации. В 2026 году это особенно заметно: ценность не в количестве отправок, а в уместности каждого касания.

— @MarTechRoundupsPro

$80 за FTD на СНГ — казино-оффер от ПОКЕРОК Partners

Ищете новый оффер для теста? Рассказываем, что предлагаем партнёрам:
• CPA $80 за FTD на все гео СНГ
• $100 к первой выплате для новых аффилиатов
• 5% по саб-реферальной программе
• прозрачная статистика в партнёрском кабинете
• поддержка личного менеджера

Принимаем различные источники: social, мессенджеры, YouTube / Twitch / Kick, SEO, PPC, in-app и медийный трафик.

В казино ПОКЕРОК также доступна GG99 — линейка из 20+ игр с RTP 99%, включая слоты, настольные игры, видеопокер и аркады. Это весомое преимущество для новых игроков в дополнение к приветственным бонусам.

И ещё один повод подключиться уже сейчас: 27 августа состоится Friendly Tournament для партнёров ПОКЕРОК Partners. Успейте подключиться до 25 августа, чтобы принять участие!

Присоединяйтесь к ПОКЕРОК Partners и начинайте зарабатывать на своём трафике уже сейчас!

RevOps захватывает вакансии, а классический performance-маркетолог скучает

В марте на hh и в Telegram-чатах по найму заметил устойчивый перекос: компании уровня B2B-интегратор, финтех-SaaS и даже e-com платформ всё чаще ищут не «performance-маркетолога с опытом в Performance Max и CAPI», а **Head of Revenue Operations** или «Marketing Operations Lead».

В вакансиях мелькает одно и то же: владение HubSpot/Salesforce на уровне архитектуры, понимание pipeline-метрик, согласование SLA между маркетингом, продажами и customer success, иногда — SQL или Python для работы с сырыми данными из CRM.

При этом чисто медийных ролей (RTB/DSP, programmatic, байинг в крупных кабинетах) в марте стало ощутимо меньше — особенно в категориях без прямого e-commerce. Похоже, спрос сместился с «кто умеет закупать трафик» на «кто умеет собрать сквозную воронку от лида до повторной выручки».

Другой паттерн — job description RevOps-ролей подозрительно похожи между собой у совсем разных по продукту компаний. Будто один и тот же шаблон гуляет по рынку.

У вас в командах тоже появились такие гибридные позиции, или пока обходятся старыми названиями и новыми обязанностями в нагрузку к ним?

— @MarTechRoundupsPro

Server-side отслеживание vs точность данных: где проходит граница компромисса

Полтора года назад мы в редакции поставили крест на разговорах о «серебряной пуле» в атрибуции. Никакой единой настройки больше не существует — есть стек, который нужно собирать под конкретную модель выручки. Но один вопрос нам приходит чаще остальных: что важнее — охват данных server-side (на стороне сервера) или их аналитическая точность? Маркетологи разделились на два лагеря, и оба ошибаются в одном и том же месте.

**Лагерь первый** тащит всё в server-side контейнер, получает 90%+ match rate (процент успешно сопоставленных событий) и рапортует «мы видим всё». Проблема: видеть событие и правильно его интерпретировать — разные вещи. Когда client-side (браузерные) сигналы уходят в контейнер, теряются микроконверсии, качество самих матчей падает, а модели атрибуции начинают путать view-through с click-through. По нашим наблюдениям, в кампаниях с бюджетом от 3 млн ₽/мес разница между «видимостью» и «реальной точностью» может составлять 15-20% в денежном выражении.

**Лагерь второй** держится за last-click в привычных отчётах, игнорируя server-side. Получает точную картину на 60% данных вместо размытой на 90%. Для performance-команд в B2B с длинным циклом сделки это часто лучше — но только если RevOps (объединённая модель ответственности маркетинга, продаж и клиентского сервиса за выручку) уже настроен и умеет склеивать путь клиента вручную через CRM.

Где граница компромисса? По нашему опыту — в соотношении 70/30. 70% маркетингового бюджета ведётся через server-side + MMM (маркетинг-микс-моделирование) для верхнеуровневых решений, 30% остаётся в детальной аналитике с приоритетом на качество данных. Incrementality-тесты (замеры прироста выручки от конкретного канала) запускаются раз в квартал на ключевых каналах, а не каждый месяц на всех.

Главная ошибка, которую видим у команд — попытка выбрать одну методологию для всех задач. Атрибуция под медиапланирование и атрибуция под оптимизацию креативов — это два разных инструмента. Первой можно пожертвовать точностью ради скорости принятия решений, вторая требует хирургической точности на малом датасете.

В 2026 году побеждает не тот, кто «правильно меряет», а тот, кто понимает, какая точность нужна для конкретного решения в конкретный момент. Остальное — спор о вкусах.

— @MarTechRoundupsPro