Переход на MMM как основу стратегии в условиях отмены cookie-файлов: кейс ритейлера

Контекст: В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая атрибуция по последнему клику (last-click) окончательно утратила статус достоверного источника данных. Ритейлер с омниканальной моделью продаж столкнулся с тем, что 40% трафика в мобильном приложении перестали корректно связываться с рекламными кампаниями из-за ограничений браузеров и ОС.

Задача: Оценить реальный вклад каждого медиаканала в выручку при разрыве цепочки данных между просмотром рекламы и покупкой. Необходимо было понять, какой объем роста (incrementality) генерируют медиа, а не просто фиксировать действия пользователей, которые совершили бы покупку и без воздействия рекламы.

Решение: Переход на MMM (маркетинговое моделирование микса). Команда внедрила эконометрическую модель, которая анализирует исторические данные о продажах, медиа-сплите (распределении бюджета), сезонности, промо-акциях и внешних факторах (инфляция, изменение среднего чека).
— Использование Bayesian (байесовских) методов позволило учитывать априорные знания о работе каналов.
— Данные собирались в разрезе недель, что нивелировало шум от краткосрочных колебаний.
— Модель обучалась на периодах до и после введения ограничений на передачу данных, чтобы откалибровать погрешность.

Результат:
— Выявлено, что охватные кампании в видео-форматах имели отложенный эффект (carry-over effect), который длился до 3 недель, что ранее не учитывалось.
— Оптимизация бюджета позволила перераспределить 15% средств из каналов с высокой стоимостью привлечения в каналы с более высоким LTV (пожизненной ценностью клиента).
— В течение полугода ROMI (возврат инвестиций в маркетинг) вырос на 12%, несмотря на снижение маркетингового бюджета на 7%.

Урок для архитектора данных: В условиях 2026 года точность на уровне конкретного пользователя (user-level) — это иллюзия. Переход на агрегированные методы оценки эффективности (MMM) — не просто необходимость, а переход к модели RevOps (общей ответственности за доход). Маркетингу следует перестать гнаться за "кликами" и сфокусироваться на моделировании влияния маркетинговых инвестиций на общую маржинальность бизнеса. Математика становится важнее софта.

— @MarTechStackRu

$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!

Как собрать карту маркетингового стека за 1 неделю

Если вы отвечаете за маркетинговые операции, начните не с выбора сервиса, а с карты процессов. В 2026 году ошибка большинства команд — покупать инструменты под разрозненные задачи, а потом пытаться склеить данные для RevOps и сквозной аналитики.

Что сделать за неделю:

— День 1. Выпишите 5 ключевых сценариев, где маркетинг передаёт ценность дальше: захват лида, квалификация, прогрев, передача в продажи, удержание. Не описывайте каналы, описывайте движение данных и ответственности.

— День 2. Для каждого сценария зафиксируйте: источник события, где хранится контакт, кто владелец поля, что считается успешным завершением. Так вы сразу увидите, где ломается цепочка.

— День 3. Разделите инструменты на 4 слоя: сбор данных, оркестрация, активация, отчётность. В каждом слое оставьте только один основной инструмент. Если функций несколько — один назначьте системой-источником, остальные пометьте как вспомогательные.

— День 4. Проверьте интеграции между слоями: передаются ли UTM, источник первого касания, статус лида, событие покупки, событие возврата. Если поле не используется в решениях, уберите его из передачи.

— День 5. Сверьте атрибуцию. В 2026 году last-click часто искажает картину, поэтому минимум должен быть: серверная передача событий, единый идентификатор пользователя, отчёт по инкрементальности для ключевых каналов.

— День 6. Составьте список ручных операций. Всё, что делается руками чаще двух раз в неделю, — кандидат на автоматизацию или удаление.

— День 7. Зафиксируйте финальную схему на одной странице: какой инструмент за что отвечает, где мастер-данные, какие события критичны, кто владелец каждого участка.

**Правило простое:** если инструмент не влияет на решение, деньги или скорость передачи данных, ему не место в стеке.

— @MarTechStackRu

Серверный трекинг (Server-Side Tracking): механика точной атрибуции без third-party cookie

Серверный трекинг — сбор и передача данных о действиях пользователя не через браузер (клиентская часть), а через ваш собственный сервер. В отличие от классического клиентского трекинга (Client-Side Tracking), где пиксели и скрипты выполняются в браузере посетителя, server-side отправляет события напрямую на сервер получателя (рекламная платформа, CRM, CDP). Это позволяет обойти блокировщики рекламы, ограничения браузеров (ITP, ETP) и регуляторные рамки GDPR/152-ФЗ.

Главное отличие: клиентский трекинг зависим от окружения пользователя, server-side — нет. Но это не полная замена: server-side теряет контекстные данные (разрешение экрана, тип устройства), которые легко собрать на клиенте. Поэтому в 2026 стандарт — гибридная модель: сбор первичных сигналов на клиенте, обогащение на сервере, отправка через server-side контейнер (например, Google Tag Manager Server-Side).

Типичная ошибка: считать, что server-side решит все проблемы атрибуции. Он не делает Last-Click точнее, если не настроены уникальные идентификаторы (first-party ID, имейл-хеш). Вторая ошибка — игнорировать задержки: server-side запросы идут медленнее, чем клиентские, что критично для real-time bidding.

Пример: интернет-магазин запускает ретаргетинг в Яндекс.Директ. При клиентском трекинге половину покупок не видит из-за AdBlock. Настраивают server-side передачу на Яндекс.Метрику через собственный домен — данные о заказах начинают доходить, ROAS растёт на 15% без изменения расходов. Важно: при этом используют серверную дедупликацию, чтобы не задваивать лиды.

— @MarTechStackRuPro

Смерть воронки в B2B: почему RevOps важнее лидогенерации

В 2026 году классическая модель лидогенерации (привлечение потенциальных клиентов) окончательно превратилась в архаизм. Мы привыкли годами смотреть на метрики MQL (маркетингово-квалифицированные лиды), но сегодня эта воронка работает как дырявое ведро. В мире, где цикл сделки стал непредсказуемым, а покупатель проходит 80% пути до общения с отделом продаж самостоятельно, фокус должен смещаться на RevOps (операционное управление выручкой).

Проблема в том, что маркетинг часто живет в отрыве от реальных денег. Команда заливает бюджет в «горячие» запросы, получает лиды, которые не конвертируются в контракты, и списывает это на плохую работу сейлзов. Но в B2B-сегменте сейчас побеждают те, кто объединяет маркетинг, продажи и клиентский сервис в единую архитектуру данных.

Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые отказались от деления на «маркетинговые лиды» и «продажи» в пользу единой сквозной аналитики по выручке, показывают рост LTV (пожизненной ценности клиента) на 15–20% выше рынка. Они перестали гнаться за объемом регистраций и начали оптимизировать стек под удержание.

Что это меняет для архитектора систем:

— Переход от last-click (атрибуции по последнему клику) к MMM (маркетинговому медиа-моделированию). Мы больше не пытаемся найти «тот самый» баннер, мы оцениваем влияние всего комплекса касаний на решение о покупке.
— Интеграция CRM (системы управления отношениями с клиентами) с продуктовой аналитикой. Если маркетолог не видит, что происходит внутри продукта после оплаты, он слеп.
— Смена приоритетов в стеке. Вместо десятка инструментов для сбора лидов мы инвестируем в CDP (платформы клиентских данных), которые позволяют выстраивать персонализированные сценарии взаимодействия на основе реальных действий пользователя, а не его кликов по рекламе.

*Борьба за выручку — это не вопрос увеличения рекламного бюджета, а вопрос точности оркестрации данных.* Если ваш текущий набор инструментов не позволяет связать активность маркетинга с фактическим продлением контракта или допродажей, значит, вы все еще строите «воронку» для лидов, а не систему для бизнеса. В 2026 году выживут те, кто понимает: эффективность измеряется не количеством входящих заявок, а устойчивостью общего денежного потока.

— @MarTechStackRu

Как Lamoda связала CRM, рекомендации и склад: кейс про рост повторных покупок

К 2026 году в e-com всё чаще выигрывает не тот, кто приводит больше первого трафика, а тот, кто лучше удерживает клиента. На фоне снижения среднего чека на 5–8% это особенно заметно: маржа уходит в экономию, а LTV (пожизненная ценность клиента) становится важнее разовой покупки.

У Lamoda была типичная для крупного fashion-e-com задача для marketing operations: каналы растут, трафик приходит из рекламы, поиска и рассылок, но воронка разъезжается. Часть клиентов видела неактуальные предложения, часть — получала одинаковые сообщения вне зависимости от размера, категории и истории возвратов. В итоге деньги тратились на коммуникации, которые не доезжали до покупки.

Решение строили не вокруг «ещё одного канала», а вокруг связки MarTech-стека:
— CRM объединили с поведением на сайте и в приложении;
— рекомендации в письмах и пушах (push-уведомления) стали собираться из данных о просмотренных категориях, размерах и прошлых заказах;
— сегментацию пересобрали по жизненному циклу: новый клиент, повторный, спящий, риск оттока;
— складские остатки и динамику наличия начали подтягивать в коммуникации, чтобы не толкать товар, которого уже нет;
— атрибуцию перевели с упора на last-click к более честной оценке по инкрементальности и holdout-группам.

Что это дало на практике:
— выросла доля повторных покупок;
— снизились пустые касания по неактуальным товарам;
— улучшилась конверсия из рассылок и пушей за счёт более точного контекста;
— маркетинг начал говорить с логистикой и аналитикой на одном языке, а не через отчёты раз в месяц.

**Главный вывод:** в 2026 году MarTech — это не набор инструментов, а система принятия решений. Если CRM, рекомендации, склад и измерение эффекта не связаны, бренд платит за шум. Если связаны — маркетинг начинает работать как часть RevOps, а не как отдельный расходный центр.

— @MarTechStackRu

По этой же теме советуем @DigitalCampaigns

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 💵

Уход от атрибуции по последнему клику: почему ваш стек аналитики безнадежно устарел

В 2026 году попытки оценить эффективность маркетинговых каналов через призму последнего клика (last-click) напоминают попытку измерить температуру больного по фотографии. Мы живем в эпоху privacy-first (приоритет приватности), где браузеры и регуляторы методично «отрезают» возможности для классического трекинга пользователей. Если ваш стек до сих пор держится на пикселях и простых utm-метках, вы принимаете решения в условиях критической слепоты.

Суть проблемы проста: путь клиента в B2B или сложном E-com стал нелинейным и разорванным. Пользователь может увидеть ваш AI-обзор (AI-overviews) в поиске, прочитать экспертную статью, несколько раз зайти через разные устройства и только потом совершить покупку. В этой цепочке последний канал — лишь формальный исполнитель, а не причина сделки.

Что я предлагаю пересмотреть в стеке прямо сейчас:

— Переход на серверную аналитику (Server-side tracking). Это единственный способ сохранить данные при блокировке cookies на стороне клиента. Данные передаются напрямую с вашего сервера на платформы аналитики, минуя посредников в браузере.
— Внедрение MMM (Marketing Mix Modeling — моделирование маркетингового микса). В условиях, когда индивидуальный трекинг пользователя становится роскошью, мы возвращаемся к статистическим методам. Математические модели, оценивающие влияние маркетинговых инвестиций на выручку на дистанции, становятся точнее, чем попытки «поймать» каждого пользователя в CRM.
— Фокус на инкрементальности (приросте). Вместо вопроса «с какого канала пришел клиент?», спрашивайте «сколько дополнительных покупок обеспечил этот канал, если бы его не было?». Эксперименты по отключению отдельных веток трафика в регионах или сегментах дают больше понимания о реальном вкладе, чем отчеты в рекламных кабинетах.

По моей практике, компании, перешедшие на гибридные модели атрибуции, где 40% веса распределяется на касания до конверсии, находят до 15-20% «скрытой» эффективности в каналах, которые раньше считались нерентабельными.

В эпоху RevOps (общая ответственность маркетинга, продаж и поддержки за выручку) отдел маркетинговой аналитики перестал быть сервисной функцией, которая рисует красивые отчеты. Теперь это центр управления прибылью. Если ваш стек не умеет собирать сквозные данные для оценки LTV (пожизненной ценности клиента) с учетом влияния маркетинга на удержание, вы инвестируете в «черную дыру», надеясь на удачу, а не на цифры.

Технологии — это фундамент, но без смены методологии оценки успеха они станут лишь дорогим способом быстрее прийти к неверным выводам. Начинайте аудит текущих инструментов с вопроса: «откуда приходят эти данные и насколько они очищены от искажений, связанных с потерей приватности?». Если ответа нет, архитектуру нужно пересобирать.

— @MarTechStackRuPro

Почему «купить ещё один сервис» не спасает маркетинг-стек

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у маркетинговых команд: проблему в процессах пытаются решить закупкой нового инструмента. CRM не стыкуется с рекламой — берём коннектор. Сквозная аналитика «плавает» — докупаем ещё один слой. Контент не даёт заявок — ставим отдельную платформу для лид-форм. На бумаге стек растёт, а управляемость падает.

Мой вывод простой: **маркетинговый стек нужно строить не вокруг инструментов, а вокруг решения конкретных управленческих вопросов**. Иначе вы получаете не систему, а набор лицензий с красивыми дашбордами.

В проектах я обычно начинаю не с выбора сервиса, а с трёх вещей:
— какие решения маркетинг должен принимать еженедельно;
— какие данные для этого действительно нужны;
— где именно возникает разрыв: сбор, передача, нормализация или интерпретация.

Один пример из практики: у B2B-компании было 11 инструментов в цепочке от сайта до CRM, но воронка считалась вручную в таблицах. После аудита мы убрали два дублирующих слоя, стандартизировали события и оставили 6 ключевых систем. Время на сверку отчётов сократилось примерно на 40%, а главное — команда перестала спорить о цифрах и начала обсуждать действия.

Это особенно важно сейчас, когда last-click уже не отражает реальную картину, а privacy-first атрибуция требует аккуратной архитектуры данных. Если стек собран без логики, MMM, server-side и incrementality-измерения превращаются в дорогую декорацию.

Я за простой принцип: сначала проектируем контур управления выручкой, потом подбираем инструменты под него. Не наоборот. Инструмент — это не стратегия. Инструмент — это проводник между решением и данными.

— @MarTechStackRu

Инструменты больше не спасают хаос

В 2026-м проблема маркетинга редко в том, что «чего-то не хватает». Чаще инструментов уже слишком много: аналитика в одном месте, лиды в другом, контент в третьем, а картинка для RevOps всё равно рвётся. На практике ценность MarTech-стека не в количестве сервисов, а в том, насколько он собирает одну версию правды о клиенте, а не четыре отчёта с разной логикой.

— @MarTechStackRu