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

Как «Самокат» поднял LTV на 23%: разбор внедрения CDP и персонализации в условиях падающего чека

**Контекст**

К 2026 году e-com окончательно перешёл в эпоху борьбы за удержание. Средний чек в продуктовом ритейле снизился на 5–8% — потребители стали экономнее, а рост числа заказов перестал компенсировать падение стоимости корзины. Классическая last-click-атрибуция потеряла смысл: приватность пользователей и запрет сторонних cookie заставили искать новые метрики. На первый план вышла Incremental LTV — прирост ценности клиента за счёт повторных покупок. Именно в такой ситуации оказался «Самокат» в середине 2025 года: темпы привлечения новых пользователей замедлились, а стоимость привлечения (CAC) выросла на 14% год к году.

**Задача**

Команда growth-маркетинга и RevOps (маркетинг + продажи + клиентский сервис) поставила цель: увеличить долю повторных заказов (repeat rate) с текущих 37% до 50% в течение 12 месяцев без существенного роста затрат на программы лояльности. Основной фокус — персонализация коммуникаций на основе истории покупок, поведения в приложении и сезонных паттернов. При этом инструментарий должен был работать в парадигме zero-click: пользователь получает ценность без необходимости переходить по ссылкам.

**Решение**

«Самокат» развернул собственную Customer Data Platform (CDP) на базе решений Snowflake и dbt для объединения данных из CRM (системы управления взаимо

— @MarTechRoundupsPro

Эволюция атрибуции: почему MMM побеждает last-click в 2026 году

Компания по производству товаров для дома (D2C-сегмент) столкнулась с падением эффективности маркетингового бюджета. В условиях, когда рынок E-com (электронной коммерции) переживает снижение среднего чека, старые модели измерения успеха стали давать сбои. Традиционная модель атрибуции по последнему клику (last-click) показывала высокую окупаемость контекстной рекламы, но фактическая выручка компании стагнировала.

Задача: отойти от фрагментарного измерения каналов и внедрить систему оценки общего вклада маркетинга в бизнес-результат, учитывая политику конфиденциальности (privacy-first).

Решение: компания перешла на использование Marketing Mix Modeling (MMM — моделирование маркетингового микса). В отличие от отслеживания цепочки кликов, этот подход использует эконометрику для анализа исторических данных, учитывая внешние факторы: сезонность, макроэкономические показатели и медийную активность. Технически это потребовало интеграции данных из CRM (системы управления отношениями с клиентами) напрямую в аналитическое облако через серверную передачу данных.

Результат:
— Отказ от переоценки поисковых запросов позволил сократить затраты на неэффективные брендовые кампании на 15%.
— Перераспределение 20% бюджета в каналы, которые ранее имели низкую «последнюю» конверсию, но высокий накопительный эффект (формирование спроса), привело к росту LTV (пожизненной ценности клиента) на 12% за полгода.
— Прозрачность влияния каждого канала на общую прибыль позволила команде RevOps (объединенная функция маркетинга, продаж и клиентского сервиса) синхронизировать планы по закупке трафика с реальным циклом сделки.

Урок для специалиста: в эпоху «бесшовной» аналитики, когда браузеры ограничивают возможности трекинга, попытки угнаться за каждым кликом пользователя теряют смысл. Сегодняшний мартех-стек требует перехода от микро-измерений к макро-аналитике. Если ваши показатели в рекламных кабинетах «зеленые», а финансовый отчет компании показывает спад — пора внедрять моделирование маркетингового микса. Это единственный способ увидеть реальную ценность бренда в условиях фрагментированного пути пользователя.

— @MarTechRoundupsPro