Почему value-based pricing не работает без сегментации ценности
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в B2B: компанию заставляют «брать цену от ценности», но ценность считают как среднюю температуру по больнице. В итоге продукт дорогой для части рынка, дешёвый для другой, а переговоры с продажами превращаются в спор о скидке, а не о деньгах, которые клиент заработает или сэкономит.
Мой вывод простой: **value-based pricing начинается не с прайса, а с разреза ценности по сегментам**.
Если у вас один и тот же продукт решает разные задачи у разных ICP, то у каждого сегмента своя готовность платить. Для одного клиента важны скорость внедрения и снижение нагрузки на команду, для другого — рост выручки, для третьего — снижение рисков и соответствие требованиям. И это не «разные формулировки одного и того же», а разные экономические эффекты.
На практике я обычно вижу три уровня ошибки:
— ценность описана языком продукта, а не языком денег;
— сегменты выделены по отрасли, но не по сценарию использования;
— тарифы строятся вокруг функционала, хотя платить клиент готов за исход.
В одном B2B-проекте после разреза по сценариям использования мы убрали один «универсальный» тариф и собрали три пакета под разные экономические эффекты. Средний чек вырос на 18%, а скидочные запросы в продажах заметно снизились уже в первый месяц. Не потому что «подняли цены», а потому что перестали продавать усреднённую пользу.
В 2026 году это особенно важно: когда лидогенерация слабеет, а ответственность за выручку становится общей, тариф — это уже не финальный шаг после упаковки. Это часть самой продуктовой стратегии. И если ценность не сегментирована, вы фактически отдаёте маржу на усмотрение рынка.
— @PricingPackagingRuPro
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в B2B: компанию заставляют «брать цену от ценности», но ценность считают как среднюю температуру по больнице. В итоге продукт дорогой для части рынка, дешёвый для другой, а переговоры с продажами превращаются в спор о скидке, а не о деньгах, которые клиент заработает или сэкономит.
Мой вывод простой: **value-based pricing начинается не с прайса, а с разреза ценности по сегментам**.
Если у вас один и тот же продукт решает разные задачи у разных ICP, то у каждого сегмента своя готовность платить. Для одного клиента важны скорость внедрения и снижение нагрузки на команду, для другого — рост выручки, для третьего — снижение рисков и соответствие требованиям. И это не «разные формулировки одного и того же», а разные экономические эффекты.
На практике я обычно вижу три уровня ошибки:
— ценность описана языком продукта, а не языком денег;
— сегменты выделены по отрасли, но не по сценарию использования;
— тарифы строятся вокруг функционала, хотя платить клиент готов за исход.
В одном B2B-проекте после разреза по сценариям использования мы убрали один «универсальный» тариф и собрали три пакета под разные экономические эффекты. Средний чек вырос на 18%, а скидочные запросы в продажах заметно снизились уже в первый месяц. Не потому что «подняли цены», а потому что перестали продавать усреднённую пользу.
В 2026 году это особенно важно: когда лидогенерация слабеет, а ответственность за выручку становится общей, тариф — это уже не финальный шаг после упаковки. Это часть самой продуктовой стратегии. И если ценность не сегментирована, вы фактически отдаёте маржу на усмотрение рынка.
— @PricingPackagingRuPro
Как IKEA пересобрала ценообразование вокруг ценности, а не вокруг «средней полки»
В начале 2020-х IKEA столкнулась с типичной для массового ритейла проблемой: потребитель стал чувствительнее к цене, средний чек в некоторых категориях проседал, а привычная логика «дешево, средне, дорого» хуже удерживала маржу. Для 2026-го это особенно знакомый контекст: люди экономят, ищут не просто низкую цену, а понятную выгоду в долгую — через срок службы, модульность и простую заменяемость деталей.
**Задача** была не поднять цены в лоб, а сохранить восприятие «доступного бренда» и одновременно увеличить выручку на тех товарах, где ценность выше, чем указывает прайс.
IKEA пошла по пути value-based pricing — ценообразования от ценности для клиента. Вместо одинакового давления на весь каталог компания стала:
— выносить в отдельные линейки товары с высокой частотой использования и долгим сроком жизни;
— сильнее упаковывать смысл не в «дешевизну», а в экономию владения: ремонтопригодность, совместимость, расширяемость;
— добавлять в карточки и магазины аргументы не про «цена ниже», а про «служит дольше» и «не требует замены всей системы»;
— пересобирать промо так, чтобы скидка поддерживала трафик, но не съедала ценность бренда.
По сути, это переход от продажи предмета к продаже сценария использования. Для части ассортимента IKEA стала объяснять цену не через сравнение с конкурентом, а через **снижение стоимости владения**. Если шкаф живёт 8–10 лет, а не 3–4, то более высокий прайс перестаёт быть дорогим в глазах покупателя.
**Результат** — компания получила более устойчивую структуру маржи: низкоценовые товары продолжили работать как вход в бренд, а товары с высокой полезностью начали тянуть средний чек вверх без ощущения «нажима» на покупателя. Важный эффект — меньше зависимости от бесконечных скидок.
**Урок для B2B и продукта** простой: если вы продаёте только по сравнению с рынком, вы выигрываете до первого дисконта конкурента. Если же вы умеете посчитать и показать ценность в деньгах клиента — экономию времени, снижение рисков, рост срока жизни решения, — у вас появляется пространство для цены выше среднего.
Для PMM и CEO это значит одно: прайс без модели ценности — это просто цифра. Прайс с доказанной ценностью — уже инструмент роста выручки.
— @PricingPackagingRuPro
В начале 2020-х IKEA столкнулась с типичной для массового ритейла проблемой: потребитель стал чувствительнее к цене, средний чек в некоторых категориях проседал, а привычная логика «дешево, средне, дорого» хуже удерживала маржу. Для 2026-го это особенно знакомый контекст: люди экономят, ищут не просто низкую цену, а понятную выгоду в долгую — через срок службы, модульность и простую заменяемость деталей.
**Задача** была не поднять цены в лоб, а сохранить восприятие «доступного бренда» и одновременно увеличить выручку на тех товарах, где ценность выше, чем указывает прайс.
IKEA пошла по пути value-based pricing — ценообразования от ценности для клиента. Вместо одинакового давления на весь каталог компания стала:
— выносить в отдельные линейки товары с высокой частотой использования и долгим сроком жизни;
— сильнее упаковывать смысл не в «дешевизну», а в экономию владения: ремонтопригодность, совместимость, расширяемость;
— добавлять в карточки и магазины аргументы не про «цена ниже», а про «служит дольше» и «не требует замены всей системы»;
— пересобирать промо так, чтобы скидка поддерживала трафик, но не съедала ценность бренда.
По сути, это переход от продажи предмета к продаже сценария использования. Для части ассортимента IKEA стала объяснять цену не через сравнение с конкурентом, а через **снижение стоимости владения**. Если шкаф живёт 8–10 лет, а не 3–4, то более высокий прайс перестаёт быть дорогим в глазах покупателя.
**Результат** — компания получила более устойчивую структуру маржи: низкоценовые товары продолжили работать как вход в бренд, а товары с высокой полезностью начали тянуть средний чек вверх без ощущения «нажима» на покупателя. Важный эффект — меньше зависимости от бесконечных скидок.
**Урок для B2B и продукта** простой: если вы продаёте только по сравнению с рынком, вы выигрываете до первого дисконта конкурента. Если же вы умеете посчитать и показать ценность в деньгах клиента — экономию времени, снижение рисков, рост срока жизни решения, — у вас появляется пространство для цены выше среднего.
Для PMM и CEO это значит одно: прайс без модели ценности — это просто цифра. Прайс с доказанной ценностью — уже инструмент роста выручки.
— @PricingPackagingRuPro
Инструменты для анализа ценообразования в условиях смены парадигмы продаж
В эпоху, когда классические методы формирования лидов (потенциальных клиентов) уступают место RevOps (объединенным операциям по получению выручки), ценообразование перестает быть задачей только отдела продаж. Для PMM (продуктового маркетолога) и CEO критически важно понимать, как стоимость продукта коррелирует с долгосрочной ценностью (LTV) и удержанием (retention). В условиях снижения среднего чека на рынке, выбор инструментов для симуляции цен и анализа эластичности спроса становится фундаментом стратегии компании.
— PriceBeam — для компаний, планирующих выход на новые рынки или пересмотр текущей тарифной сетки. Сильная сторона: автоматизированные опросы, которые позволяют быстро собрать данные об эластичности спроса без глубокой интеграции с внутренними системами. Слабая сторона: поверхностный анализ контекста, что затруднительно при сложных B2B-продажах с длинным циклом принятия решения.
— ProfitWell (часть Paddle) — для SaaS-компаний, сфокусированных на удержании и анализе оттока. Сильная сторона: глубокая интеграция с биллингом, позволяющая видеть реальное влияние изменения цены на выручку в разрезе когорт пользователей. Слабая сторона: требует стабильного потока данных и значительного объема исторических транзакций, что делает инструмент малоэффективным для стартапов на ранней стадии.
— Vendavo — для крупных B2B-предприятий с широкой номенклатурой товаров. Сильная сторона: сложная аналитика на основе искусственного интеллекта, которая помогает управлять скидочной политикой и максимизировать прибыльность сделок в реальном времени. Слабая сторона: высокая стоимость внедрения и сложность настройки, требующая участия профильных технических специалистов на стороне клиента.
Выбирайте инструмент, исходя из зрелости ваших данных: от опросов на старте до глубокой предиктивной аналитики при масштабировании.
— @PricingPackagingRuPro
В эпоху, когда классические методы формирования лидов (потенциальных клиентов) уступают место RevOps (объединенным операциям по получению выручки), ценообразование перестает быть задачей только отдела продаж. Для PMM (продуктового маркетолога) и CEO критически важно понимать, как стоимость продукта коррелирует с долгосрочной ценностью (LTV) и удержанием (retention). В условиях снижения среднего чека на рынке, выбор инструментов для симуляции цен и анализа эластичности спроса становится фундаментом стратегии компании.
— PriceBeam — для компаний, планирующих выход на новые рынки или пересмотр текущей тарифной сетки. Сильная сторона: автоматизированные опросы, которые позволяют быстро собрать данные об эластичности спроса без глубокой интеграции с внутренними системами. Слабая сторона: поверхностный анализ контекста, что затруднительно при сложных B2B-продажах с длинным циклом принятия решения.
— ProfitWell (часть Paddle) — для SaaS-компаний, сфокусированных на удержании и анализе оттока. Сильная сторона: глубокая интеграция с биллингом, позволяющая видеть реальное влияние изменения цены на выручку в разрезе когорт пользователей. Слабая сторона: требует стабильного потока данных и значительного объема исторических транзакций, что делает инструмент малоэффективным для стартапов на ранней стадии.
— Vendavo — для крупных B2B-предприятий с широкой номенклатурой товаров. Сильная сторона: сложная аналитика на основе искусственного интеллекта, которая помогает управлять скидочной политикой и максимизировать прибыльность сделок в реальном времени. Слабая сторона: высокая стоимость внедрения и сложность настройки, требующая участия профильных технических специалистов на стороне клиента.
Выбирайте инструмент, исходя из зрелости ваших данных: от опросов на старте до глубокой предиктивной аналитики при масштабировании.
— @PricingPackagingRuPro
Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Value-based pricing для B2B: как за 7 дней собрать “корзину ценности” и превратить её в вилку тарифов
Если лидогенерация (MQL/SQL) проседает, а выручка тянется через RevOps (вместе маркетинг–продажи–customer success), цена должна опираться не на «себестоимость + маржа», а на измеримую ценность для роли покупателя. Ниже — практический план на неделю: вы соберёте value-cases и оформите их в ценовую вилку.
День 1: выделите 3 роли и 2 сценария покупки
— Роли: ЛПР (например, руководитель функции), экономический покупатель (финансы/закупки), пользователь (эксплуатация/аналитика).
— Сценарии: “внедряем впервые” и “расширяем использование”.
Цель: чтобы ценность была привязана к реальной управленческой задаче, а не к абстрактному “продукт удобный”.
День 2: соберите “корзину ценности” из данных (без интервью ради интервью)
Возьмите 15–25 артефактов:
— коммерческие предложения, где вы выигрывали/проигрывали
— письма/заметки sales по причинам решения
— обращения customer success: где пользователи чаще всего “дожимают бюджет” (или уходят)
Сгруппируйте в 6–10 эффектов для клиента: снижение затрат, рост выручки, ускорение циклов, снижение рисков, соответствие требованиям, повышение производительности команды и т.д.
День 3: переведите эффекты в метрики и формулы
Для каждого эффекта запишите:
— метрика (что будет измеряться)
— драйвер (какое действие вашего продукта даёт эффект)
— период (месяц/квартал)
— диапазон эффекта (лучше дать 2–3 уровня: минимальный/реалистичный/максимальный)
Пример формата (не пример цифр): “Сокращение времени обработки инцидентов → экономия часов → пересчёт в деньги по ставке”.
День 4: оцените “готовность платить” по каналам влияния, а не по догадкам
Не спрашивайте “сколько вы готовы платить”. Делайте так:
— соотнесите каждый эффект с тем, кто за него отвечает (роль)
— постройте шкалу: где ценность для клиента наиболее “прямая” (короткий путь к деньгам/риску)
— присвойте каждому эффекту вес (0–3) в зависимости от влияния на решение
На выходе: 2–4 пакета ценности, которые реально отличаются для разных ролей и сценариев.
День 5: соберите ценовые “якоря” в вилку (3 уровня, не 7)
Для каждого ценностного пакета сформируйте:
— Базовый (обязательные эффекты)
— Стандарт (основной набор + ускорение/контроль)
— Премиум (максимальные эффекты: риски/масштаб/сопровождение)
Важно: уровни должны различаться формулами ценности, а не “ещё +10 функций”.
День 6: упакуйте в тарифный конструктор и доказательства
Для каждого тарифа зафиксируйте:
— что входит (кратко)
— какие эффекты активируются (перечень 2–4)
— как это меряется (метрика + период)
— как мы помогаем стартовать (что делает команда в первые 30 дней)
В Zero-click эпоху побеждает контент с собственной экспертизой: добавьте 1 страницу (или раздел на сайте) “Как мы считаем эффект” — в ней не должно быть маркетинговых лозунгов.
День 7: протестируйте через переговорный сценарий и правки скидок
Выберите 3 типа сделок и задайте торговую логику:
— когда тариф “Стандарт” должен предлагаться по умолчанию
— когда есть основания для “Премиум” (по метрикам/рискам/масштабу)
— как ограничивать скидки: скидка только если клиент подтверждает недобор эффектов (иначе вы продаёте по цене “в воздух”)
Мини-чеклист результата к концу недели
— 3 роли + 2 сценария покупки
— 6–10 эффектов, переведённых в метрики и формулы
— 2–4 ценностных пакета
— тарифная вилка из 3 уровней с доказательной частью
— правила, когда именно давать скидку и за что.
Если хотите, напишите тип вашего продукта (SaaS/сервис/интеграции), средний цикл сделки и кто обычно покупатель по роли — помогу составить шаблон “корзины ценности” под ваш кейс.
— @PricingPackagingRuPro
Если лидогенерация (MQL/SQL) проседает, а выручка тянется через RevOps (вместе маркетинг–продажи–customer success), цена должна опираться не на «себестоимость + маржа», а на измеримую ценность для роли покупателя. Ниже — практический план на неделю: вы соберёте value-cases и оформите их в ценовую вилку.
День 1: выделите 3 роли и 2 сценария покупки
— Роли: ЛПР (например, руководитель функции), экономический покупатель (финансы/закупки), пользователь (эксплуатация/аналитика).
— Сценарии: “внедряем впервые” и “расширяем использование”.
Цель: чтобы ценность была привязана к реальной управленческой задаче, а не к абстрактному “продукт удобный”.
День 2: соберите “корзину ценности” из данных (без интервью ради интервью)
Возьмите 15–25 артефактов:
— коммерческие предложения, где вы выигрывали/проигрывали
— письма/заметки sales по причинам решения
— обращения customer success: где пользователи чаще всего “дожимают бюджет” (или уходят)
Сгруппируйте в 6–10 эффектов для клиента: снижение затрат, рост выручки, ускорение циклов, снижение рисков, соответствие требованиям, повышение производительности команды и т.д.
День 3: переведите эффекты в метрики и формулы
Для каждого эффекта запишите:
— метрика (что будет измеряться)
— драйвер (какое действие вашего продукта даёт эффект)
— период (месяц/квартал)
— диапазон эффекта (лучше дать 2–3 уровня: минимальный/реалистичный/максимальный)
Пример формата (не пример цифр): “Сокращение времени обработки инцидентов → экономия часов → пересчёт в деньги по ставке”.
День 4: оцените “готовность платить” по каналам влияния, а не по догадкам
Не спрашивайте “сколько вы готовы платить”. Делайте так:
— соотнесите каждый эффект с тем, кто за него отвечает (роль)
— постройте шкалу: где ценность для клиента наиболее “прямая” (короткий путь к деньгам/риску)
— присвойте каждому эффекту вес (0–3) в зависимости от влияния на решение
На выходе: 2–4 пакета ценности, которые реально отличаются для разных ролей и сценариев.
День 5: соберите ценовые “якоря” в вилку (3 уровня, не 7)
Для каждого ценностного пакета сформируйте:
— Базовый (обязательные эффекты)
— Стандарт (основной набор + ускорение/контроль)
— Премиум (максимальные эффекты: риски/масштаб/сопровождение)
Важно: уровни должны различаться формулами ценности, а не “ещё +10 функций”.
День 6: упакуйте в тарифный конструктор и доказательства
Для каждого тарифа зафиксируйте:
— что входит (кратко)
— какие эффекты активируются (перечень 2–4)
— как это меряется (метрика + период)
— как мы помогаем стартовать (что делает команда в первые 30 дней)
В Zero-click эпоху побеждает контент с собственной экспертизой: добавьте 1 страницу (или раздел на сайте) “Как мы считаем эффект” — в ней не должно быть маркетинговых лозунгов.
День 7: протестируйте через переговорный сценарий и правки скидок
Выберите 3 типа сделок и задайте торговую логику:
— когда тариф “Стандарт” должен предлагаться по умолчанию
— когда есть основания для “Премиум” (по метрикам/рискам/масштабу)
— как ограничивать скидки: скидка только если клиент подтверждает недобор эффектов (иначе вы продаёте по цене “в воздух”)
Мини-чеклист результата к концу недели
— 3 роли + 2 сценария покупки
— 6–10 эффектов, переведённых в метрики и формулы
— 2–4 ценностных пакета
— тарифная вилка из 3 уровней с доказательной частью
— правила, когда именно давать скидку и за что.
Если хотите, напишите тип вашего продукта (SaaS/сервис/интеграции), средний цикл сделки и кто обычно покупатель по роли — помогу составить шаблон “корзины ценности” под ваш кейс.
— @PricingPackagingRuPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Цена — это не цифра, а фильтр спроса
В B2B 2026 я всё больше вижу простую вещь: прайс редко «ломает» продажу сам по себе. Обычно он лишь проявляет, кому вы вообще нужны. Если ценность продукта не считывается за 30–60 секунд, начинается торг за скидку, упаковку и условия. А когда value-based pricing сделан честно, цена перестаёт быть аргументом в лоб и становится проверкой на соответствие сегменту. Поэтому дорогой тариф часто не про жадность, а про ясность позиционирования.
— @PricingPackagingRuPro
В B2B 2026 я всё больше вижу простую вещь: прайс редко «ломает» продажу сам по себе. Обычно он лишь проявляет, кому вы вообще нужны. Если ценность продукта не считывается за 30–60 секунд, начинается торг за скидку, упаковку и условия. А когда value-based pricing сделан честно, цена перестаёт быть аргументом в лоб и становится проверкой на соответствие сегменту. Поэтому дорогой тариф часто не про жадность, а про ясность позиционирования.
— @PricingPackagingRuPro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic выпустили Sonnet 5
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
30 июня вышла Claude Sonnet 5 — новая версия позиционируется как самая агентная в линейке и приближается к флагманской Opus 4.8. Модель лучше справляется со сложными многоуровневыми задачами, устойчива к вредоносным запросам и не генерирует эксплойты. Sonnet 5 доступна на Free-тарифе, но тестирование показало скромные улучшения: хотя работает лучше Sonnet 4.6, её обгоняют конкуренты, включая китайские модели, которые дешевле через API при лучшей…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-vypustili-sonnet-5
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Цена не должна объяснять продукт — она должна проверять его позиционирование
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у B2B-команд: цену пытаются «обосновать» списком функций, объёмом работ или сравнением с конкурентами. На практике это почти всегда слабая стратегия. Цена не работает как презентация. Она работает как фильтр: показывает, кому вы действительно нужны, и насколько рынок верит в вашу ценность.
Если продукт не может держать премию, проблема часто не в прайсе, а в упаковке ценности. В 2026-м это особенно заметно: информационный шум растёт, а покупатель принимает решение быстрее и жёстче. Для PMM это означает простую вещь — **цена должна быть продолжением позиционирования, а не отдельным артефактом**.
Из моей практики: в одном B2B-продукте мы убрали «объясняющий» тариф и оставили три уровня, где верхний был не про большее количество лимитов, а про другой результат для бизнеса. Конверсия в демо не выросла сразу, зато выросла доля сделок без торга, а средний чек поднялся на 14% за два квартала. Почему? Потому что клиент перестал сравнивать нас по мелким параметрам и начал сравнивать по эффекту.
Я бы смотрел на pricing так:
— если вас просят «дешевле, но без потери всего важного», у вас, скорее всего, слабая граница между уровнями;
— если верхний тариф покупают редко, но с ним легче продавать средний, это не провал, а якорь ценности;
— если скидка закрывает сделку чаще, чем аргументы, значит value proposition (ценностное предложение) не дожата.
Хороший value-based pricing (ценообразование на основе ценности) не угадывает «сколько готовы платить». Он отвечает на другой вопрос: за какой результат клиент готов платить без долгих уговоров.
— @PricingPackagingRuPro
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у B2B-команд: цену пытаются «обосновать» списком функций, объёмом работ или сравнением с конкурентами. На практике это почти всегда слабая стратегия. Цена не работает как презентация. Она работает как фильтр: показывает, кому вы действительно нужны, и насколько рынок верит в вашу ценность.
Если продукт не может держать премию, проблема часто не в прайсе, а в упаковке ценности. В 2026-м это особенно заметно: информационный шум растёт, а покупатель принимает решение быстрее и жёстче. Для PMM это означает простую вещь — **цена должна быть продолжением позиционирования, а не отдельным артефактом**.
Из моей практики: в одном B2B-продукте мы убрали «объясняющий» тариф и оставили три уровня, где верхний был не про большее количество лимитов, а про другой результат для бизнеса. Конверсия в демо не выросла сразу, зато выросла доля сделок без торга, а средний чек поднялся на 14% за два квартала. Почему? Потому что клиент перестал сравнивать нас по мелким параметрам и начал сравнивать по эффекту.
Я бы смотрел на pricing так:
— если вас просят «дешевле, но без потери всего важного», у вас, скорее всего, слабая граница между уровнями;
— если верхний тариф покупают редко, но с ним легче продавать средний, это не провал, а якорь ценности;
— если скидка закрывает сделку чаще, чем аргументы, значит value proposition (ценностное предложение) не дожата.
Хороший value-based pricing (ценообразование на основе ценности) не угадывает «сколько готовы платить». Он отвечает на другой вопрос: за какой результат клиент готов платить без долгих уговоров.
— @PricingPackagingRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Clickstar прекращает работу
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Clickstar закрывается. Легендарная пуш-сеть прекращает закуп трафика с 1 августа, полная остановка — 20 августа.
Сетка работала почти 8 лет и была одним из лучших источников качественного трафика на Россию и СНГ. Сейчас пуш-трафик стал слишком ботовым из-за гугловских банов на скрипты сбора.
Что это означает для арбитражников — разбираемся в ста…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/clickstar-prekraschaet-rabotu
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Формирование команды для продуктового подхода (Product-Led Growth)
В условиях перехода к модели RevOps (общая ответственность за выручку) формирование команды, ориентированной на органическое развитие продукта, требует смены фокуса с линейных продаж на жизненный цикл клиента. Чтобы выстроить эффективную структуру, ориентированную на ценность продукта, следуйте этому алгоритму:
— Определите ключевую метрику эффективности продукта. Сфокусируйте всех участников процесса — от разработчиков до специалистов по успеху клиентов (customer success) — на едином показателе, отражающем реальную ценность для пользователя, а не просто объем привлеченных лидов.
— Сформируйте кросс-функциональное ядро. Объедините в одну группу аналитиков, продуктовых дизайнеров и инженеров. Такая структура позволяет сократить цикл проверки гипотез и быстрее внедрять изменения, влияющие на удержание (retention).
— Назначьте ответственного за «бесшовный» опыт пользователя. Внедрите роль, которая связывает этапы ознакомления с продуктом и его полноценной эксплуатации, чтобы минимизировать отток на ранних стадиях.
— Интегрируйте аналитику полного цикла. Забудьте об атрибуции по последнему клику. Настройте инструменты для отслеживания пути клиента через серверную аналитику и маркетинговое моделирование, чтобы понимать вклад каждого подразделения в итоговый LTV (пожизненную ценность клиента).
— Установите культуру экспериментов. Поощряйте быструю проверку идей через А/Б-тестирование, где критерием успеха является рост конверсии в целевое действие внутри самого продукта.
— Синхронизируйте систему мотивации с бизнес-результатом. Откажитесь от бонусов за простые регистрации в пользу KPI (ключевых показателей эффективности), связанных с реальной выручкой и расширением использования функционала текущими клиентами.
Это пригодится при переходе от классической модели продаж к стратегии, где продукт сам выступает главным драйвером привлечения и удержания.
— @PricingPackagingRuPro
В условиях перехода к модели RevOps (общая ответственность за выручку) формирование команды, ориентированной на органическое развитие продукта, требует смены фокуса с линейных продаж на жизненный цикл клиента. Чтобы выстроить эффективную структуру, ориентированную на ценность продукта, следуйте этому алгоритму:
— Определите ключевую метрику эффективности продукта. Сфокусируйте всех участников процесса — от разработчиков до специалистов по успеху клиентов (customer success) — на едином показателе, отражающем реальную ценность для пользователя, а не просто объем привлеченных лидов.
— Сформируйте кросс-функциональное ядро. Объедините в одну группу аналитиков, продуктовых дизайнеров и инженеров. Такая структура позволяет сократить цикл проверки гипотез и быстрее внедрять изменения, влияющие на удержание (retention).
— Назначьте ответственного за «бесшовный» опыт пользователя. Внедрите роль, которая связывает этапы ознакомления с продуктом и его полноценной эксплуатации, чтобы минимизировать отток на ранних стадиях.
— Интегрируйте аналитику полного цикла. Забудьте об атрибуции по последнему клику. Настройте инструменты для отслеживания пути клиента через серверную аналитику и маркетинговое моделирование, чтобы понимать вклад каждого подразделения в итоговый LTV (пожизненную ценность клиента).
— Установите культуру экспериментов. Поощряйте быструю проверку идей через А/Б-тестирование, где критерием успеха является рост конверсии в целевое действие внутри самого продукта.
— Синхронизируйте систему мотивации с бизнес-результатом. Откажитесь от бонусов за простые регистрации в пользу KPI (ключевых показателей эффективности), связанных с реальной выручкой и расширением использования функционала текущими клиентами.
Это пригодится при переходе от классической модели продаж к стратегии, где продукт сам выступает главным драйвером привлечения и удержания.
— @PricingPackagingRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Facebook запретил рекламу онлайн-казино Mr Vegas
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Британский ASA запретил рекламу казино Mr Vegas из-за «слишком милых» мультяшных животных в креативах — регулятор счёл, что такой стиль привлекает детей, в том числе через Facebook. Рекламодатель запустил кампанию в феврале, бан вышел в июле. Логика регулятора вызывает вопросы: дети неплатёжеспособны, а таргетировать их на гемблинг бессмысленно.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/facebook-zapretil-reklamu-onlain-kazino-mr-vegas
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Whatsapp скамят пользователей с помощью поддельных никнеймов
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
WhatsApp запустил никнеймы — и почти сразу начался скам. Мошенники регистрируют имена, похожие на бренды, звёзд и политиков, с минимальными опечатками.
Индия, где 500 млн пользователей WhatsApp, потребовала от Meta объяснений за 3 дня. Meta говорит, что точные совпадения заблокированы — но одна буква в другом месте защиту не триггерит.
Похоже, п…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-whatsapp-skamiat-polzovatelei-s-pomoschiu-poddelnykh-nikneimov
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел ZCode - аналог Claude code
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Вышел ZCode — десктопный аналог Claude Code от разработчиков GLM-5.2. Работает с API от Anthropic, поддерживает SSH-деплой на сервер, в том числе Linux.
Вместо пошаговых скриптов — система целеполагания Goal: закидываешь сложный промт, агент сам разбивает задачу и выполняет. Плюс управление через Telegram-бота.
Но главная фича — мультиагентность…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/vyshel-zcode-analog-claude-code
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Value-based pricing ломается не от формулы, а от доступа к реальности
В 2026 году компании чаще ошибаются в том, как они «назначают» ценность: берут интервью без привязки к потоку пользования продуктом, усредняют выгоды, а дальше закрепляют это в прайсе как будто спрос статичен. Но при падении конверсий на первом шаге рынок начинает реагировать на perceived value динамически: через активацию, удержание и экономию времени. Моя позиция: ценность нельзя считать разово — её нужно постоянно переизмерять по поведению и результатам клиентов, иначе pricing превращается в красивую гипотезу, а не в инструмент роста.
— @PricingPackagingRuPro
В 2026 году компании чаще ошибаются в том, как они «назначают» ценность: берут интервью без привязки к потоку пользования продуктом, усредняют выгоды, а дальше закрепляют это в прайсе как будто спрос статичен. Но при падении конверсий на первом шаге рынок начинает реагировать на perceived value динамически: через активацию, удержание и экономию времени. Моя позиция: ценность нельзя считать разово — её нужно постоянно переизмерять по поведению и результатам клиентов, иначе pricing превращается в красивую гипотезу, а не в инструмент роста.
— @PricingPackagingRuPro
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cloudeflare грозит Google блокировкой трафика
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Cloudflare объявил: с 15 сентября 2026 года ИИ-краулеры будут заблокированы по умолчанию на всех сайтах с рекламой — включая Googlebot, Applebot и Bingbot.
Главная претензия — к Google: один и тот же бот индексирует страницы и собирает данные для обучения нейросетей, что даёт поисковику нечестное преимущество.
Но есть нюанс, который меняет всю к…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/cloudeflare-grozit-google-blokirovkoi-trafika
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Гайд: как заработать первые деньги на Pornhub
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Pornhub — самый посещаемый адалт-сайт в мире, и на нём действительно можно зарабатывать. Но схема устроена иначе, чем кажется.
Автор залил ролики, набрал 16 000 просмотров — и получил 47 центов встроенной монетизации. Реальные деньги были в другом.
Есть нюансы с верификацией, голосом в роликах и законодательством РФ, которые ломают большинство с…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/gaid-kak-zarabotat-pervye-dengi-na-pornhub
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Роль данных в улучшении e-commerce опыта: как “выжать” максимум из текущей базы без дорогой лидогенерации
В 2026 неопределённость (инфляция, ставки, осторожность покупателей) бьёт по росту спроса и заставляет маркетинг переупаковывать приоритеты: меньше надежды на привлечение любой ценой — больше работы с тем, что уже есть. В интервью Future Commerce прозвучал тезис от Brian Walker (Bloomreach): в такой ситуации правильное движение — **перераспределить бюджеты** и сфокусироваться на том, как извлечь больше из существующей базы клиентов, чтобы их путь (customer journey) поддерживал цели бизнеса.
Компания: Bloomreach (позиционирование — технологии для персонализации и данных в commerce)
Задача: сократить стоимость роста и повысить отдачу от имеющихся данных/аудиторий, пока рынок “заморожен”. Для e-commerce это означает — не пытаться компенсировать провал в спросе только новыми кампаниями, а поднять эффективность внутри текущих клиентских сценариев: просмотр → добавление в корзину → покупка → повтор.
Решение (в логике value-based и performance-метрик):
— Сместить фокус с внешнего привлечения на **усиление сценариев для уже известных клиентов**
— Построить персонализированные “следующие шаги” в рамках их journey: рекомендательные блоки, контент под намерение, триггеры на основе поведения
— Пересобрать измерение: не только “сколько кликов”, а вклад в выручку через более корректную атрибуцию (в эпоху privacy-first это обычно шаг к server-side, MMM или incrementality-подходам)
— Использовать данные не как “витрину технологий”, а как вход для принятия торговых решений: какой продукт предложить, в какой момент, с какой логикой цены/выгоды (value framing)
Конкретный результат: в источнике нет чисел (ни по росту CR, ни по выручке). Поэтому корректный вывод — скорее стратегический: **когда рынок сжимается, data-driven персонализация в существующей базе становится способом вернуть управляемость результатам**, потому что увеличивает долю действий пользователей, уже находящихся “в контуре” вашего опыта.
Урок для PMM/CEO (как перевести в действия):
1) Сформулируйте гипотезы “где теряем выручку” внутри воронки существующих пользователей (не “в целом не растём”, а конкретные узкие места: просмотры без корзины, корзина без покупки, повтор без актива)
2) Проверьте, какие данные реально доступны для управления ценностью: поведение на сайте, история заказов, атрибуты сегмента, частота/давность
3) Привяжите запуск к экономике: цель — не “улучшить персонализацию”, а поднять метрики выручки там, где есть влияние (обычно через retention/повторные покупки и снижение потерь в стадиях до первой покупки или до следующей)
4) Планируйте измерение с учётом 2026: меньше упора в last-click, больше контроля через инкрементальность или моделирование
Если вы внедряете data-платформу ради “удобства”, она будет выглядеть как проект с абстрактным эффектом. Если же вы используете её как рычаг, который помогает клиенту достигать цели ценности (и помогает бизнесу монетизировать эту ценность), тогда перераспределение бюджета действительно даёт результат — даже когда внешняя среда не поддерживает рост.
— @PricingPackagingRuPro
В 2026 неопределённость (инфляция, ставки, осторожность покупателей) бьёт по росту спроса и заставляет маркетинг переупаковывать приоритеты: меньше надежды на привлечение любой ценой — больше работы с тем, что уже есть. В интервью Future Commerce прозвучал тезис от Brian Walker (Bloomreach): в такой ситуации правильное движение — **перераспределить бюджеты** и сфокусироваться на том, как извлечь больше из существующей базы клиентов, чтобы их путь (customer journey) поддерживал цели бизнеса.
Компания: Bloomreach (позиционирование — технологии для персонализации и данных в commerce)
Задача: сократить стоимость роста и повысить отдачу от имеющихся данных/аудиторий, пока рынок “заморожен”. Для e-commerce это означает — не пытаться компенсировать провал в спросе только новыми кампаниями, а поднять эффективность внутри текущих клиентских сценариев: просмотр → добавление в корзину → покупка → повтор.
Решение (в логике value-based и performance-метрик):
— Сместить фокус с внешнего привлечения на **усиление сценариев для уже известных клиентов**
— Построить персонализированные “следующие шаги” в рамках их journey: рекомендательные блоки, контент под намерение, триггеры на основе поведения
— Пересобрать измерение: не только “сколько кликов”, а вклад в выручку через более корректную атрибуцию (в эпоху privacy-first это обычно шаг к server-side, MMM или incrementality-подходам)
— Использовать данные не как “витрину технологий”, а как вход для принятия торговых решений: какой продукт предложить, в какой момент, с какой логикой цены/выгоды (value framing)
Конкретный результат: в источнике нет чисел (ни по росту CR, ни по выручке). Поэтому корректный вывод — скорее стратегический: **когда рынок сжимается, data-driven персонализация в существующей базе становится способом вернуть управляемость результатам**, потому что увеличивает долю действий пользователей, уже находящихся “в контуре” вашего опыта.
Урок для PMM/CEO (как перевести в действия):
1) Сформулируйте гипотезы “где теряем выручку” внутри воронки существующих пользователей (не “в целом не растём”, а конкретные узкие места: просмотры без корзины, корзина без покупки, повтор без актива)
2) Проверьте, какие данные реально доступны для управления ценностью: поведение на сайте, история заказов, атрибуты сегмента, частота/давность
3) Привяжите запуск к экономике: цель — не “улучшить персонализацию”, а поднять метрики выручки там, где есть влияние (обычно через retention/повторные покупки и снижение потерь в стадиях до первой покупки или до следующей)
4) Планируйте измерение с учётом 2026: меньше упора в last-click, больше контроля через инкрементальность или моделирование
Если вы внедряете data-платформу ради “удобства”, она будет выглядеть как проект с абстрактным эффектом. Если же вы используете её как рычаг, который помогает клиенту достигать цели ценности (и помогает бизнесу монетизировать эту ценность), тогда перераспределение бюджета действительно даёт результат — даже когда внешняя среда не поддерживает рост.
— @PricingPackagingRuPro