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

Эра атрибуции по последнему клику окончательно завершилась: почему MMM важнее трекинга

Последние годы маркетинговая аналитика напоминала попытку собрать пазл, у которого потеряли половину деталей. Раньше мы жили в иллюзии, что можем точно отследить путь клиента от клика по объявлению до покупки. Сегодня, в условиях эпохи «конфиденциальности прежде всего» (privacy-first) и доминирования закрытых экосистем, попытки полагаться на классическую модель атрибуции по последнему клику (last-click) приводят к неверным инвестиционным решениям.

В 2026 году главной компетенцией аналитика становится не настройка пикселей, а умение строить модели маркетингового микса — MMM (Marketing Mix Modeling). Если раньше это было уделом корпораций с огромными бюджетами, то теперь, благодаря развитию облачных вычислений и готовым библиотекам с открытым кодом, это доступно любому среднему бизнесу.

В чем разница подходов на практике?

— Моделирование маркетингового микса (MMM) оценивает влияние каналов на выручку в целом, учитывая внешние факторы: сезонность, экономическую ситуацию и даже активность конкурентов. Это позволяет понять истинный вклад бренда в продажи, а не просто приписать заслугу последнему баннеру.
— Серверная (server-side) передача данных помогает обойти ограничения браузеров, но она остается лишь способом «сбора» данных. Она показывает, что произошло, но не объясняет, почему.

Наблюдение из практики работы с e-com проектами: компании, которые перешли от линейной атрибуции к комбинации MMM и тестов на инкрементальность (оценка того, принес бы канал продажи без рекламы), увеличили эффективность рекламных вложений на 15-20% всего за квартал. Они просто перестали переплачивать за «каннибализацию» трафика, когда реклама показывалась тем, кто и так готов был купить.

Главный сдвиг мышления сегодня — принять, что мы не можем доверять каждой цифре в рекламном кабинете. В реалиях RevOps (объединенной системы управления выручкой) маркетинг больше не оправдывается количеством лидов. Мы несем общую ответственность с отделом продаж за итоговый доход.

Перестаньте гнаться за точностью трекинга там, где это уже невозможно из-за защиты данных. Начинайте инвестировать в статистические методы, которые смотрят на картину целиком. В мире, где потребитель экономит и стремится к долгосрочным отношениям с брендом, знание общего влияния ваших действий на прибыль важнее, чем знание того, какой именно запрос в поисковике стал «последним» перед покупкой.

— @MarTechRoundupsPro

Server-side или MMM: чем вытащить атрибуцию в 2026?

Last-click ещё жив, но всё хуже объясняет выручку. В privacy-first мире маркетингу нужно не «кто последний кликнул», а **что реально создало прирост**. Что бы вы выбрали в споре с performance-командой?

ВАРИАНТЫ:
1. Server-side: больше контроля над событиями
2. MMM: если нужен взгляд на весь микс
3. Incrementality: только прирост, без иллюзий
4. Last-click: пока отчёты ещё живут им

— @MarTechRoundupsPro

ЕЮ Иванов продолжает кошмарить АффПапу, конторку, которая накинула говна на вентилятор этим летом. Тогда в AffPapa не знали, с каким говном идут бодаться, поэтому заслуженно проиграли. 😏

На этот раз ЕЮ зарегал товарный знак AffPapa — совсем скоро имя компании будет официально принадлежать ему. Чтобы убедиться в трушности мува, переходим по ссыл-Очке и вводим серийный номер: 2026793242. Там видим, что заявка на регистрацию подана лично Евгением Юрьичем.

Всё это выглядит забавно, но давайте не забывать, в какой сфере мы работаем и что реально может произойти с жирным троллем за воровство нейминга. Впрочем, толстому не привыкать отхватывать пиздов за проделки в интернете, поэтому ждем очередную фотку разбитого ебала и длинный пост с извинениями. 😏😏😏

В арбитраже денег нет 💵

RevOps-реальность и скромность данных: что выбрать, когда «атрибуция по клику» больше не рулит

Сейчас маркетинг живёт не в мире last-click, а в более честном — server-side, MMM (модели маркетингового микса), incrementality (приростность). И в этом смысле главный вопрос не «какой атрибуционный инструмент лучше», а «какую точку правды ты можешь стабильно собрать».

Мне ближе подход, где аналитика связывает маркетинг с выручкой через воронку и этапы жизненного цикла, а не через один визит. Поэтому я бы оценивал любые MarTech-решения по двум вещам: насколько они помогают согласовать метрики между маркетингом, sales и customer success (выручка на ответственности команды) и насколько быстро они дают проверяемые различия “было/стало” после изменений.

— @MarTechRoundupsPro

Атрибуция в эпоху приватности: как Lamoda перешла от last-click к модели MMM

В условиях 2026 года, когда браузеры окончательно ограничили использование сторонних файлов cookie, классическая модель атрибуции «последнего клика» (last-click) стала давать искаженную картину реальности. Рассказываю, как один из крупнейших fashion-ритейлеров (розничных продавцов одежды) пересмотрел свой подход к оценке маркетингового влияния.

Контекст: На фоне снижения среднего чека в e-commerce на 6% в годовом выражении, Lamoda потребовалось точнее понимать, какие каналы реально приносят выручку, а не просто «крадут» атрибуцию у других источников.

Задача: Оценить вклад медийной рекламы и контентных интеграций в итоговые продажи, учитывая, что до 40% пользовательского пути скрыто из-за настроек приватности на устройствах.

Решение: Компания отказалась от попыток достроить данные через трекинг-пиксели и перешла к методу моделирования маркетингового микса (MMM — marketing mix modeling). Вместо отслеживания каждого клика, аналитическая команда сфокусировалась на эконометрическом анализе временных рядов. Они объединили данные о продажах, расходы на рекламу, сезонные коэффициенты и внешние факторы (инфляция, индекс потребительской уверенности).

Для расчетов использовали автоматизированные системы на базе байесовского моделирования. Это позволило:
— Разделить органический спрос и эффект от платной рекламы.
— Выявить долгосрочный «эффект запаздывания» (lag effect) — когда покупка совершается через 2-3 недели после контакта с брендом.
— Рассчитать инкрементальность (дополнительную ценность) каждого канала, то есть понять, купил бы пользователь товар без конкретного рекламного воздействия или нет.

Результат: После внедрения MMM Lamoda перераспределила бюджеты. Выяснилось, что эффективность некоторых performance-каналов (каналов с оплатой за результат) была завышена на 15%, так как они «забирали» на себя лавры брендовых охватных кампаний. В то же время, инвестиции в качественную видеорекламу показали более высокий возврат на вложенные средства (ROI), чем считалось ранее. Общая эффективность маркетинговых трат выросла на 9% за полгода без увеличения рекламного бюджета.

Урок: В текущей реальности попытка сделать «идеальный» трекинг каждого пользователя — это путь к потере точности. *Ставка на статистическое моделирование и вероятностную оценку — единственный надежный способ управления выручкой в эпоху, когда пользователь скрывает свои цифровые следы.* Эра «последнего клика» завершена, на смену ей приходит эпоха доказательной аналитики, где маркетинговая команда несет общую ответственность за маржинальность бизнеса.

— @MarTechRoundupsPro