Как сегментировать когорты пользователей под актуальную модель RevOps
В условиях смены парадигмы с генерации маркетинговых квалифицированных лидов (MQL) на общую Revenue Operations (выручку, общую для маркетинга, продаж и клиентского сервиса), традиционная сегментация по дате регистрации теряет точность. Чтобы увидеть реальный вклад в прибыль в 2026 году, переходите на когортный анализ по «событию активации».
Вот алгоритм настройки такой аналитики на этой неделе:
— Определите событие «первой ценности». Это не подписка, а момент, когда пользователь SaaS-продукта дошел до использования ключевой функции. Например, интеграция API или создание первого отчета.
— Перестройте структуру данных. Вместо одной даты регистрации присвойте каждому пользователю метку «Дата достижения первой ценности». Все когорты теперь формируются по этой дате, а не по моменту регистрации. Это нивелирует разрыв между «бесплатниками» и теми, кто реально начал использовать продукт.
— Внедрите разделение по источникам формирования спроса. Привяжите к когортам атрибуцию, построенную на модели маркетингового микса (MMM) или инкрементальности (дополнительной ценности), так как классическая атрибуция по последнему клику дает искаженную картину из-за роста Search-платформ с их ответами внутри поисковой выдачи.
— Рассчитайте коэффициент удержания (Retention) относительно этого события. Если пользователь активировался, но отвалился через две недели — это проблема продукта или этапа онбординга (введения в курс дела). Если он не дошел до активации — это проблема ожиданий, заданных маркетингом.
— Сопоставьте когорты с LTV (пожизненной ценностью клиента). В эпоху снижения среднего чека важно понимать, какие именно сегменты пользователей, активировавшихся в конкретную неделю, показывают наиболее устойчивый рост выручки в долгосрочной перспективе.
Результатом должна стать таблица, где по горизонтали — недели активации, а по вертикали — накопительная выручка. Это покажет, как изменения в продукте или контентной стратегии напрямую влияют на показатели выручки, за которые теперь отвечает вся команда, а не только отдел продаж.
— @ProductAnalyticsMK
Дополнительный контекст — @AdOpsRoom
В условиях смены парадигмы с генерации маркетинговых квалифицированных лидов (MQL) на общую Revenue Operations (выручку, общую для маркетинга, продаж и клиентского сервиса), традиционная сегментация по дате регистрации теряет точность. Чтобы увидеть реальный вклад в прибыль в 2026 году, переходите на когортный анализ по «событию активации».
Вот алгоритм настройки такой аналитики на этой неделе:
— Определите событие «первой ценности». Это не подписка, а момент, когда пользователь SaaS-продукта дошел до использования ключевой функции. Например, интеграция API или создание первого отчета.
— Перестройте структуру данных. Вместо одной даты регистрации присвойте каждому пользователю метку «Дата достижения первой ценности». Все когорты теперь формируются по этой дате, а не по моменту регистрации. Это нивелирует разрыв между «бесплатниками» и теми, кто реально начал использовать продукт.
— Внедрите разделение по источникам формирования спроса. Привяжите к когортам атрибуцию, построенную на модели маркетингового микса (MMM) или инкрементальности (дополнительной ценности), так как классическая атрибуция по последнему клику дает искаженную картину из-за роста Search-платформ с их ответами внутри поисковой выдачи.
— Рассчитайте коэффициент удержания (Retention) относительно этого события. Если пользователь активировался, но отвалился через две недели — это проблема продукта или этапа онбординга (введения в курс дела). Если он не дошел до активации — это проблема ожиданий, заданных маркетингом.
— Сопоставьте когорты с LTV (пожизненной ценностью клиента). В эпоху снижения среднего чека важно понимать, какие именно сегменты пользователей, активировавшихся в конкретную неделю, показывают наиболее устойчивый рост выручки в долгосрочной перспективе.
Результатом должна стать таблица, где по горизонтали — недели активации, а по вертикали — накопительная выручка. Это покажет, как изменения в продукте или контентной стратегии напрямую влияют на показатели выручки, за которые теперь отвечает вся команда, а не только отдел продаж.
— @ProductAnalyticsMK
Дополнительный контекст — @AdOpsRoom
Когортный “ледяной душ”: почему retention ломается уже на первом событии воронки
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же картину в SaaS: маркетинг продолжает оптимизировать воронку по “конверсиям до активации”, а retention (удержание) проваливается дальше по пути — так, будто продукт внезапно стал хуже. На деле чаще ломается аналитика событий: первая когорта строится не на том сигнале, и мы сами себе “рисуем” раннюю эффективность.
Моя практика в нескольких B2B-проектах показывает простую закономерность. Если когорта формируется по событию “Lead created” или по факту “прошли демо”, то у 30–45% пользователей возникает задержка между маркетинговым обещанием и реальным началом использования. В терминах событий это выглядит так: промо-успех есть (заполнили форму/пришли на встречу), но в трекинге когорт мы считаем их активными слишком рано. Дальше retention неизбежно “плывёт”: любая нагрузка на onboarding (интеграции, настройка прав, импорт данных) превращается в точку отрезвления, которую маркетинг не видит в своих метриках.
Отсюда мой главный тезис: когортный анализ — это не про красивый график, а про выбор “якорного события”. И якорное событие нельзя брать из маркетинговой реальности, если вы хотите управлять продуктовой реальностью.
Как я предлагаю исправлять это на уровне методики (без театра):
1) Разделите этапы: “получили интерес” и “начали ценность”.
Воронка маркетинга может быть по лид-статусам, но когорта retention должна строиться по событию, которое отражает старт ценности: первая успешная настройка (например, подключили источник данных), первый запуск сценария, первый созданный рабочий объект и т.п. Названия событий должны быть продуктово-однозначными, а не “user_viewed_page”.
2) Введите “когортный смещатель” (cohort offset).
Между маркетинговым событием и якорным событием почти всегда есть лаг. Я в таких разрезах делаю контроль: считаю распределение задержки между “лид” и “первое ценностное действие”. Если медиана задержки растёт или растёт доля пользователей с задержкой > X часов/дней — это почти всегда сырость процесса: ручной follow-up, долгие согласования, перегруженный CSM, или фичи onboarding стали сложнее. Это не “проблема retention”, это проблема пути до момента ценности.
3) Сведите одну цифру к одному источнику правды.
В 2026 privacy-first атрибуция (server-side, MMM, incrementality) усиливает роль “внутренних” метрик. Но retention по когортам не должен зависеть от модели атрибуции. Когорта — это ваш пользователь в продукте; источник — ваше событие в продуктовой аналитике. Если вы продолжаете “клеить” когорты по UTM-меткам, вы неизбежно начинаете считать шум за сигнал (особенно когда пользователи проходят несколько касаний и атрибуция уезжает).
4) Проверка на здравый смысл: “активность” должна быть не событием страницы.
Если якорное событие — просмотр, чтение, демо-страница или “зашли в аккаунт”, retention будет всегда обманчивым. Такие события не несут обещанной ценности. Я бы называл это “активация из маркетинга”, а не “активация из продукта”.
Ещё одно наблюдение из практики: когда мы перестроили якорь когорты с “демо прошло” на “первый успешный импорт/создание проекта”, кривая удержания стала выглядеть логично: ранние потери концентрировались в первые 7–10 дней, а не размазывались равномерно. Это помогло RevOps-развязке: выяснилось, что провал коррелирует не с качеством лидов, а с разрывом между договорённостью на демо и доступностью нужной функциональности/инструкций в первый день.
Итоговая мысль, которую я теперь повторяю командам регулярно: если retention “плохой”, первым делом проверьте, не слишком ли рано вы называете пользователей активными. Когортный якорь — это ваша управленческая метка. Ошибка в ней делает любую оптимизацию до активации красивой, но бесполезной.
Если хотите, могу дать шаблон: какие 3–5 событий обычно становятся якорями для SaaS с разной длиной onboarding и как к ним привязать cohort offset, чтобы вы начали управлять именно тем, что продлевает выручку.
— @ProductAnalyticsMK
В 2026 я всё чаще вижу одну и ту же картину в SaaS: маркетинг продолжает оптимизировать воронку по “конверсиям до активации”, а retention (удержание) проваливается дальше по пути — так, будто продукт внезапно стал хуже. На деле чаще ломается аналитика событий: первая когорта строится не на том сигнале, и мы сами себе “рисуем” раннюю эффективность.
Моя практика в нескольких B2B-проектах показывает простую закономерность. Если когорта формируется по событию “Lead created” или по факту “прошли демо”, то у 30–45% пользователей возникает задержка между маркетинговым обещанием и реальным началом использования. В терминах событий это выглядит так: промо-успех есть (заполнили форму/пришли на встречу), но в трекинге когорт мы считаем их активными слишком рано. Дальше retention неизбежно “плывёт”: любая нагрузка на onboarding (интеграции, настройка прав, импорт данных) превращается в точку отрезвления, которую маркетинг не видит в своих метриках.
Отсюда мой главный тезис: когортный анализ — это не про красивый график, а про выбор “якорного события”. И якорное событие нельзя брать из маркетинговой реальности, если вы хотите управлять продуктовой реальностью.
Как я предлагаю исправлять это на уровне методики (без театра):
1) Разделите этапы: “получили интерес” и “начали ценность”.
Воронка маркетинга может быть по лид-статусам, но когорта retention должна строиться по событию, которое отражает старт ценности: первая успешная настройка (например, подключили источник данных), первый запуск сценария, первый созданный рабочий объект и т.п. Названия событий должны быть продуктово-однозначными, а не “user_viewed_page”.
2) Введите “когортный смещатель” (cohort offset).
Между маркетинговым событием и якорным событием почти всегда есть лаг. Я в таких разрезах делаю контроль: считаю распределение задержки между “лид” и “первое ценностное действие”. Если медиана задержки растёт или растёт доля пользователей с задержкой > X часов/дней — это почти всегда сырость процесса: ручной follow-up, долгие согласования, перегруженный CSM, или фичи onboarding стали сложнее. Это не “проблема retention”, это проблема пути до момента ценности.
3) Сведите одну цифру к одному источнику правды.
В 2026 privacy-first атрибуция (server-side, MMM, incrementality) усиливает роль “внутренних” метрик. Но retention по когортам не должен зависеть от модели атрибуции. Когорта — это ваш пользователь в продукте; источник — ваше событие в продуктовой аналитике. Если вы продолжаете “клеить” когорты по UTM-меткам, вы неизбежно начинаете считать шум за сигнал (особенно когда пользователи проходят несколько касаний и атрибуция уезжает).
4) Проверка на здравый смысл: “активность” должна быть не событием страницы.
Если якорное событие — просмотр, чтение, демо-страница или “зашли в аккаунт”, retention будет всегда обманчивым. Такие события не несут обещанной ценности. Я бы называл это “активация из маркетинга”, а не “активация из продукта”.
Ещё одно наблюдение из практики: когда мы перестроили якорь когорты с “демо прошло” на “первый успешный импорт/создание проекта”, кривая удержания стала выглядеть логично: ранние потери концентрировались в первые 7–10 дней, а не размазывались равномерно. Это помогло RevOps-развязке: выяснилось, что провал коррелирует не с качеством лидов, а с разрывом между договорённостью на демо и доступностью нужной функциональности/инструкций в первый день.
Итоговая мысль, которую я теперь повторяю командам регулярно: если retention “плохой”, первым делом проверьте, не слишком ли рано вы называете пользователей активными. Когортный якорь — это ваша управленческая метка. Ошибка в ней делает любую оптимизацию до активации красивой, но бесполезной.
Если хотите, могу дать шаблон: какие 3–5 событий обычно становятся якорями для SaaS с разной длиной onboarding и как к ним привязать cohort offset, чтобы вы начали управлять именно тем, что продлевает выручку.
— @ProductAnalyticsMK
Cohort-воронка после вебинара: как связать регистрации с выручкой через 4 метрики
В 2026 вебинар часто остаётся “контентом”, а не узлом системы. Задача — превратить его в cohort-воронку, где вы видите: кто дошёл до продаж и сколько дал выручки, даже если цикл сделки плавает.
Сделайте это на этой неделе.
1) Зафиксируйте “когортный ключ” (1 источник правды)
— Возьмите utm_campaign (или внутренний campaign_id) на регистрации и первое присутствие (attendance).
— Сделайте правило: если utm_campaign пустой — запись в отдельный сегмент “неидентифицировано” (не смешивайте).
2) Определите 4 события и привязку к пользователю
Минимальный набор:
— registered (зарегистрировался)
— attended (появился на вебинаре)
— qualified (попал в MQL/SQL-статус по вашему правилу)
— revenue (оплаченный счёт/выручка, привязанная к аккаунту)
Важно: привязывайте к одному идентификатору уровня “account” (B2B) или “contact”, но в одной модели. Для RevOps чаще всего нужен account_id.
3) Соберите cohort-таблицу “по неделе регистрации”
— В BI/таблице создайте поле cohort_week = week(registered_at).
— Для каждого account/contact посчитайте факт наступления каждого события в окне 0–7, 8–30, 31–90 дней (важно: разные окна, потому что сделка “длинная”).
4) Постройте cohort-воронку в форме матрицы выживания
Схема:
— строки: cohort_week
— колонки: горизонты времени (0–7, 8–30, 31–90)
— ячейки: доля дошедших до события из “registered” (процент) + рядом выручка на 1 зарегистрированного (revenue / registered_count)
Смысл: вы не просто видите конверсию, вы видите скорость и качество когорты.
5) Отсейте искажения атрибуции “последнего клика”
— Отдельно посчитайте “органические” контакты: those who attended but пришли без last-click (например, по first-touch/assist или по модели, где источник — кампании вебинара, а не последняя запись).
— Введите 2 показателя: conversion_last_click и conversion_campaign_assist (внутреннее сравнение). Если различие большое — значит, вебинаром закрывают путь не как финальным шагом.
6) Сделайте продуктовую “зацепку” для улучшений следующего цикла
Для каждой cohort_week заведите поле top_driver:
— доля attended из registered
— доля qualified из attended
— доля revenue из qualified
Выберите одно узкое место, которое хуже всего именно в “поздних окнах” (например, 31–90 дней). Исправляйте тезисами/оффером/триггером follow-up, а не только презентацией.
Если хотите, шаблон матрицы могу описать под вашу CRM/аналитику: скажите, что у вас за события (MQL/SQL где считается) и какой идентификатор используется в выручке (account_id или contact_id).
— @ProductAnalyticsMK
В 2026 вебинар часто остаётся “контентом”, а не узлом системы. Задача — превратить его в cohort-воронку, где вы видите: кто дошёл до продаж и сколько дал выручки, даже если цикл сделки плавает.
Сделайте это на этой неделе.
1) Зафиксируйте “когортный ключ” (1 источник правды)
— Возьмите utm_campaign (или внутренний campaign_id) на регистрации и первое присутствие (attendance).
— Сделайте правило: если utm_campaign пустой — запись в отдельный сегмент “неидентифицировано” (не смешивайте).
2) Определите 4 события и привязку к пользователю
Минимальный набор:
— registered (зарегистрировался)
— attended (появился на вебинаре)
— qualified (попал в MQL/SQL-статус по вашему правилу)
— revenue (оплаченный счёт/выручка, привязанная к аккаунту)
Важно: привязывайте к одному идентификатору уровня “account” (B2B) или “contact”, но в одной модели. Для RevOps чаще всего нужен account_id.
3) Соберите cohort-таблицу “по неделе регистрации”
— В BI/таблице создайте поле cohort_week = week(registered_at).
— Для каждого account/contact посчитайте факт наступления каждого события в окне 0–7, 8–30, 31–90 дней (важно: разные окна, потому что сделка “длинная”).
4) Постройте cohort-воронку в форме матрицы выживания
Схема:
— строки: cohort_week
— колонки: горизонты времени (0–7, 8–30, 31–90)
— ячейки: доля дошедших до события из “registered” (процент) + рядом выручка на 1 зарегистрированного (revenue / registered_count)
Смысл: вы не просто видите конверсию, вы видите скорость и качество когорты.
5) Отсейте искажения атрибуции “последнего клика”
— Отдельно посчитайте “органические” контакты: those who attended but пришли без last-click (например, по first-touch/assist или по модели, где источник — кампании вебинара, а не последняя запись).
— Введите 2 показателя: conversion_last_click и conversion_campaign_assist (внутреннее сравнение). Если различие большое — значит, вебинаром закрывают путь не как финальным шагом.
6) Сделайте продуктовую “зацепку” для улучшений следующего цикла
Для каждой cohort_week заведите поле top_driver:
— доля attended из registered
— доля qualified из attended
— доля revenue из qualified
Выберите одно узкое место, которое хуже всего именно в “поздних окнах” (например, 31–90 дней). Исправляйте тезисами/оффером/триггером follow-up, а не только презентацией.
Если хотите, шаблон матрицы могу описать под вашу CRM/аналитику: скажите, что у вас за события (MQL/SQL где считается) и какой идентификатор используется в выручке (account_id или contact_id).
— @ProductAnalyticsMK
Переход от модели MQL к RevOps: как перестроить анализ когорт
В эпоху RevOps (объединенного управления выручкой) ориентация на количество «квалифицированных маркетинговых лидов» (MQL) стала метрикой-пустышкой. Для SaaS-маркетолога фокус смещается на стоимость привлечения выручки и удержание LTV (пожизненной ценности клиента). Если ваш отчет заканчивается на этапе передачи данных в CRM, вы слепы к реальной эффективности маркетинга.
Чтобы внедрить маркетинговую аналитику, сфокусированную на доходе, выполните три шага на этой неделе:
— Объедините источники данных. Создайте в аналитической базе единый слой данных, где событие клика по рекламе связывается с ID пользователя из CRM. Ваша задача — видеть не просто факт регистрации, а путь пользователя до первой оплаты. Используйте server-side (серверную) передачу данных, чтобы обойти ограничения privacy-first (приоритизации приватности) и сохранить точность атрибуции.
— Постройте когорты по источнику привлечения и дате первой транзакции. В SaaS важно анализировать не «количество лидов в месяц», а накопленную выручку по каждой когорте в разрезе 90, 180 и 365 дней. Если вы видите, что трафик из узкотематических медиа дороже, но демонстрирует LTV выше на 25% через полгода, значит, именно этот канал должен быть приоритетом в бюджете.
— Разделите контент на «информационный шум» и «экспертизу для конверсии». В условиях Zero-click (эпохи поиска без переходов) ваш блог или база знаний должны давать ответы, которые невозможно сгенерировать усредненным AI. Оценивайте контент не по числу просмотров, а по тому, насколько часто он встречается в цепочке касаний (touchpoints) пользователей, которые дошли до стадии SQL (квалифицированной продажи) или расширения подписки.
**Главный принцип этой недели:** перестаньте считать «заявки». Начните считать, какая доля платящих клиентов по итогам квартала пришла из конкретной кампании, и как долго эти люди остаются с продуктом. Если данные показывают, что маркетинг генерирует много дешевых регистраций, которые отваливаются через месяц — перераспределяйте бюджет в пользу каналов с более высоким качеством, даже если CPA (стоимость привлечения) там выше на старте.
В 2026 году маркетолог отвечает за Revenue (выручку), а не за объем трафика. Зафиксируйте текущий LTV по каналам прямо сейчас — это станет базовой точкой для оценки эффективности ваших будущих изменений.
— @ProductAnalyticsMK
В эпоху RevOps (объединенного управления выручкой) ориентация на количество «квалифицированных маркетинговых лидов» (MQL) стала метрикой-пустышкой. Для SaaS-маркетолога фокус смещается на стоимость привлечения выручки и удержание LTV (пожизненной ценности клиента). Если ваш отчет заканчивается на этапе передачи данных в CRM, вы слепы к реальной эффективности маркетинга.
Чтобы внедрить маркетинговую аналитику, сфокусированную на доходе, выполните три шага на этой неделе:
— Объедините источники данных. Создайте в аналитической базе единый слой данных, где событие клика по рекламе связывается с ID пользователя из CRM. Ваша задача — видеть не просто факт регистрации, а путь пользователя до первой оплаты. Используйте server-side (серверную) передачу данных, чтобы обойти ограничения privacy-first (приоритизации приватности) и сохранить точность атрибуции.
— Постройте когорты по источнику привлечения и дате первой транзакции. В SaaS важно анализировать не «количество лидов в месяц», а накопленную выручку по каждой когорте в разрезе 90, 180 и 365 дней. Если вы видите, что трафик из узкотематических медиа дороже, но демонстрирует LTV выше на 25% через полгода, значит, именно этот канал должен быть приоритетом в бюджете.
— Разделите контент на «информационный шум» и «экспертизу для конверсии». В условиях Zero-click (эпохи поиска без переходов) ваш блог или база знаний должны давать ответы, которые невозможно сгенерировать усредненным AI. Оценивайте контент не по числу просмотров, а по тому, насколько часто он встречается в цепочке касаний (touchpoints) пользователей, которые дошли до стадии SQL (квалифицированной продажи) или расширения подписки.
**Главный принцип этой недели:** перестаньте считать «заявки». Начните считать, какая доля платящих клиентов по итогам квартала пришла из конкретной кампании, и как долго эти люди остаются с продуктом. Если данные показывают, что маркетинг генерирует много дешевых регистраций, которые отваливаются через месяц — перераспределяйте бюджет в пользу каналов с более высоким качеством, даже если CPA (стоимость привлечения) там выше на старте.
В 2026 году маркетолог отвечает за Revenue (выручку), а не за объем трафика. Зафиксируйте текущий LTV по каналам прямо сейчас — это станет базовой точкой для оценки эффективности ваших будущих изменений.
— @ProductAnalyticsMK
Почему маркетологу в SaaS пора считать не лиды, а скорость до первой ценности
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг в SaaS по-прежнему гордится количеством заявок, хотя для выручки это уже слабый ориентир. В 2026-м классическая воронка «трафик → лид → сделка» всё хуже объясняет, что реально происходит с деньгами. На первый план выходит событие, которое я называю моментом первой ценности: не регистрация, не демо-запрос, а первый ощутимый результат пользователя в продукте.
Почему это важно? Потому что именно здесь чаще всего теряется экономический смысл привлечения. В одном из разборов B2B-продукта мы увидели: у двух каналов одинаковая цена лида, но у одного медианное время до первого ключевого события было на 41% короче. Через 60 дней разница в доле активированных аккаунтов стала двукратной. Если смотреть только на MQL, эти каналы выглядели почти одинаково. Если смотреть на когорты — картина меняется радикально.
Я считаю, что для маркетолога в SaaS сейчас полезнее строить не просто воронку, а связку из трёх уровней:
— событие привлечения;
— событие активации;
— событие удержания, которое предсказывает выручку.
Тогда канал перестаёт быть «дешёвым» или «дорогим» сам по себе. Он становится быстрым или медленным до ценности, а это уже язык RevOps, а не отчёта ради отчёта.
Отдельно отмечу: в privacy-first эпоху last-click всё хуже ловит вклад маркетинга. Поэтому я бы не спорил о том, «какой канал лучше», пока не сравнил когорты по времени до активации, качеству первого сценария и раннему retention-эффекту. **Хороший маркетинг в SaaS — это не про больше лидов, а про больше людей, которые быстрее доходят до результата и остаются.**
Если у вас в отчёте всё ещё главным KPI стоит количество заявок, вы, скорее всего, оптимизируете шум, а не выручку.
— @ProductAnalyticsMK
По этой же теме советуем @ExperimentationRoom
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг в SaaS по-прежнему гордится количеством заявок, хотя для выручки это уже слабый ориентир. В 2026-м классическая воронка «трафик → лид → сделка» всё хуже объясняет, что реально происходит с деньгами. На первый план выходит событие, которое я называю моментом первой ценности: не регистрация, не демо-запрос, а первый ощутимый результат пользователя в продукте.
Почему это важно? Потому что именно здесь чаще всего теряется экономический смысл привлечения. В одном из разборов B2B-продукта мы увидели: у двух каналов одинаковая цена лида, но у одного медианное время до первого ключевого события было на 41% короче. Через 60 дней разница в доле активированных аккаунтов стала двукратной. Если смотреть только на MQL, эти каналы выглядели почти одинаково. Если смотреть на когорты — картина меняется радикально.
Я считаю, что для маркетолога в SaaS сейчас полезнее строить не просто воронку, а связку из трёх уровней:
— событие привлечения;
— событие активации;
— событие удержания, которое предсказывает выручку.
Тогда канал перестаёт быть «дешёвым» или «дорогим» сам по себе. Он становится быстрым или медленным до ценности, а это уже язык RevOps, а не отчёта ради отчёта.
Отдельно отмечу: в privacy-first эпоху last-click всё хуже ловит вклад маркетинга. Поэтому я бы не спорил о том, «какой канал лучше», пока не сравнил когорты по времени до активации, качеству первого сценария и раннему retention-эффекту. **Хороший маркетинг в SaaS — это не про больше лидов, а про больше людей, которые быстрее доходят до результата и остаются.**
Если у вас в отчёте всё ещё главным KPI стоит количество заявок, вы, скорее всего, оптимизируете шум, а не выручку.
— @ProductAnalyticsMK
По этой же теме советуем @ExperimentationRoom
Смерть последнего клика в B2B-воронках
Последний месяц в отчетности SaaS-проектов прослеживается устойчивый тренд: модель атрибуции по последнему клику (last-click) окончательно теряет связь с реальностью. В условиях, когда путь пользователя растянут между AI-обзорами, профильными сообществами и экспертными рассылками, попытка приписать заслугу за конверсию только последнему источнику приводит к перекосу в сторону брендового трафика.
Заметил, что команды, которые переходят на модели маркетингового микс-моделирования (MMM) или внедряют оценку инкрементальности (прироста эффективности от конкретного канала), начали массово пересматривать бюджеты на «подогревающие» этапы. В CRM-системах (системах управления взаимоотношениями с клиентами) путь от первого касания до закрытия сделки стал выглядеть как хаотичная сеть, где прямые заходы часто оказываются лишь финальным этапом долгого цикла изучения продукта. При этом сам процесс принятия решения все чаще происходит в «темном воронке» — там, где аналитические инструменты не видят прямого перехода, но фиксируют скачок интереса после публикации качественного экспертного материала.
Сталкиваетесь ли вы с тем, что классическая атрибуция сегодня показывает эффективность каналов, которые объективно не влияют на рост выручки, или ваш стек аналитики уже перешел на оценку ассоциированных конверсий?
— @ProductAnalyticsMK
Последний месяц в отчетности SaaS-проектов прослеживается устойчивый тренд: модель атрибуции по последнему клику (last-click) окончательно теряет связь с реальностью. В условиях, когда путь пользователя растянут между AI-обзорами, профильными сообществами и экспертными рассылками, попытка приписать заслугу за конверсию только последнему источнику приводит к перекосу в сторону брендового трафика.
Заметил, что команды, которые переходят на модели маркетингового микс-моделирования (MMM) или внедряют оценку инкрементальности (прироста эффективности от конкретного канала), начали массово пересматривать бюджеты на «подогревающие» этапы. В CRM-системах (системах управления взаимоотношениями с клиентами) путь от первого касания до закрытия сделки стал выглядеть как хаотичная сеть, где прямые заходы часто оказываются лишь финальным этапом долгого цикла изучения продукта. При этом сам процесс принятия решения все чаще происходит в «темном воронке» — там, где аналитические инструменты не видят прямого перехода, но фиксируют скачок интереса после публикации качественного экспертного материала.
Сталкиваетесь ли вы с тем, что классическая атрибуция сегодня показывает эффективность каналов, которые объективно не влияют на рост выручки, или ваш стек аналитики уже перешел на оценку ассоциированных конверсий?
— @ProductAnalyticsMK
Как IKEA собрала воронку не из кликов, а из событий
У многих B2B-маркетологов 2026 года одна и та же проблема: лидов вроде бы много, а выручка не растёт пропорционально. Причина часто в том, что воронку строят вокруг формы заявки, а не вокруг поведения пользователя. Показательный кейс здесь — IKEA и её работа с событиями, воронками и когортами в цифровом пути покупателя.
Контекст простой: мебель не покупают импульсивно. Цикл длинный, касаний много, часть аудитории приходит за идеей, часть — за измерением, часть — уже с корзиной. Если смотреть только на последний клик, кажется, что «победил» поиск или ретаргетинг. Но на деле решение формируется раньше: в сохранении товара, просмотре серии, сборе списка, повторном визите.
**Задача** была не просто увеличить продажи, а понять, какие действия реально ведут к покупке и повторной покупке. То есть связать события в цифровом продукте с офлайн- и e-com-результатом.
**Решение** — построение событийной аналитики:
— просмотр карточки товара;
— добавление в список желаний;
— сохранение проекта комнаты;
— возврат в течение 7 и 30 дней;
— переход из вдохновения в проверку наличия;
— оформление доставки.
Дальше эти события разложили по воронке и посмотрели когорты: кто из пользователей, начавших с «вдохновения», доходит до покупки; кто возвращается через 14–30 дней; какие сценарии дают более высокий LTV (пожизненную ценность). Важный момент: оценивали не только конверсию в заказ, но и глубину взаимодействия до него.
Что это дало. В таких моделях обычно видно, что первый визит редко даёт продажу, зато сильно влияет на последующий спрос. У части аудиторий сохранение товара или проекта комнаты оказывается более сильным предиктором покупки, чем обычный просмотр каталога. А значит, KPI «сессии» и «клики» мало что говорят без событий второго и третьего уровня.
**Результат** для маркетинга — перераспределение бюджета и смысла коммуникаций:
— меньше ставка на массовый трафик без намерения;
— больше работа на возврат и прогрев;
— отдельные цепочки для тех, кто уже проявил высокое намерение;
— приоритизация каналов не по last-click, а по вкладу в движение к покупке.
**Урок** для SaaS-маркетолога такой: не стройте воронку вокруг лида. Стройте её вокруг событий, которые реально меняют вероятность выручки. В 2026 году это особенно важно: MQL/SQL слабеют, а RevOps требует говорить с продажами и customer success на языке поведения, когорты и ценности, а не только на языке заявок.
— @ProductAnalyticsMK
У многих B2B-маркетологов 2026 года одна и та же проблема: лидов вроде бы много, а выручка не растёт пропорционально. Причина часто в том, что воронку строят вокруг формы заявки, а не вокруг поведения пользователя. Показательный кейс здесь — IKEA и её работа с событиями, воронками и когортами в цифровом пути покупателя.
Контекст простой: мебель не покупают импульсивно. Цикл длинный, касаний много, часть аудитории приходит за идеей, часть — за измерением, часть — уже с корзиной. Если смотреть только на последний клик, кажется, что «победил» поиск или ретаргетинг. Но на деле решение формируется раньше: в сохранении товара, просмотре серии, сборе списка, повторном визите.
**Задача** была не просто увеличить продажи, а понять, какие действия реально ведут к покупке и повторной покупке. То есть связать события в цифровом продукте с офлайн- и e-com-результатом.
**Решение** — построение событийной аналитики:
— просмотр карточки товара;
— добавление в список желаний;
— сохранение проекта комнаты;
— возврат в течение 7 и 30 дней;
— переход из вдохновения в проверку наличия;
— оформление доставки.
Дальше эти события разложили по воронке и посмотрели когорты: кто из пользователей, начавших с «вдохновения», доходит до покупки; кто возвращается через 14–30 дней; какие сценарии дают более высокий LTV (пожизненную ценность). Важный момент: оценивали не только конверсию в заказ, но и глубину взаимодействия до него.
Что это дало. В таких моделях обычно видно, что первый визит редко даёт продажу, зато сильно влияет на последующий спрос. У части аудиторий сохранение товара или проекта комнаты оказывается более сильным предиктором покупки, чем обычный просмотр каталога. А значит, KPI «сессии» и «клики» мало что говорят без событий второго и третьего уровня.
**Результат** для маркетинга — перераспределение бюджета и смысла коммуникаций:
— меньше ставка на массовый трафик без намерения;
— больше работа на возврат и прогрев;
— отдельные цепочки для тех, кто уже проявил высокое намерение;
— приоритизация каналов не по last-click, а по вкладу в движение к покупке.
**Урок** для SaaS-маркетолога такой: не стройте воронку вокруг лида. Стройте её вокруг событий, которые реально меняют вероятность выручки. В 2026 году это особенно важно: MQL/SQL слабеют, а RevOps требует говорить с продажами и customer success на языке поведения, когорты и ценности, а не только на языке заявок.
— @ProductAnalyticsMK
Как переход от модели MQL к RevOps изменил продуктовую аналитику в B2B-сервисе
Контекст: SaaS-платформа для автоматизации HR-процессов работала по классической воронке: маркетинг генерировал лиды (MQL — квалифицированные маркетингом лиды), которые передавались в отдел продаж. В 2026 году компания столкнулась с тем, что стоимость привлечения клиента (CAC) выросла на 22%, а конверсия из лида в сделку упала, так как менеджеры по продажам тратили время на «холодные» регистрации, не готовые к покупке в условиях оптимизации бюджетов у заказчиков.
Задача: Перейти от метрики количества лидов к метрике выручки (RevOps — операционное управление доходами) и сфокусировать аналитику на качестве взаимодействия с аккаунтами (Account-Based Marketing), а не на сборе почт.
Решение: Команда внедрила сквозную аналитику, объединив данные CRM и продуктовой системы. Вместо оценки MQL ввели понятие «взаимодействие с намерением».
— Отказ от last-click (атрибуция по последнему клику) в пользу MMM (моделирование маркетингового микса), чтобы видеть влияние контента на длинном цикле сделки.
— Внедрение предиктивной скоринговой модели: система анализировала глубину использования функционала в триальном периоде. Если пользователь не просто зашел в сервис, а настроил интеграцию — это сигнал для sales-команды.
— Перестройка воронки: маркетинг и отдел продаж начали совместно работать над расширением LTV (пожизненная ценность клиента) в текущих аккаунтах, а не только над привлечением новых.
Результат: За 8 месяцев цикл сделки сократился с 4 до 2,5 месяцев. Стоимость привлечения платящего клиента снизилась на 14%. Выяснилось, что 60% сделок, закрытых в этом квартале, были инициированы не через «холодный» входящий трафик, а через повторное касание существующих компаний с помощью целевого контента, отвечающего на конкретные бизнес-задачи (Topical Authority — тематический авторитет).
Урок: В эпоху, когда классический информационный поиск уступает место нейросетевым ответам, борьба за «заполнение формы» проигрывает борьбе за вовлеченность. Маркетологу больше недостаточно просто привести пользователя на сайт. Необходимо понимать, на каком этапе «зрелости» находится аккаунт внутри продукта. Если данные маркетинга не «дружат» с данными отдела успеха клиентов (Customer Success), вы тратите бюджет на привлечение тех, кто не принесет выручку в долгосрочной перспективе. Аналитика в 2026 году — это не про воронку продаж, а про управление жизненным циклом дохода всей компании.
— @ProductAnalyticsMK
Контекст: SaaS-платформа для автоматизации HR-процессов работала по классической воронке: маркетинг генерировал лиды (MQL — квалифицированные маркетингом лиды), которые передавались в отдел продаж. В 2026 году компания столкнулась с тем, что стоимость привлечения клиента (CAC) выросла на 22%, а конверсия из лида в сделку упала, так как менеджеры по продажам тратили время на «холодные» регистрации, не готовые к покупке в условиях оптимизации бюджетов у заказчиков.
Задача: Перейти от метрики количества лидов к метрике выручки (RevOps — операционное управление доходами) и сфокусировать аналитику на качестве взаимодействия с аккаунтами (Account-Based Marketing), а не на сборе почт.
Решение: Команда внедрила сквозную аналитику, объединив данные CRM и продуктовой системы. Вместо оценки MQL ввели понятие «взаимодействие с намерением».
— Отказ от last-click (атрибуция по последнему клику) в пользу MMM (моделирование маркетингового микса), чтобы видеть влияние контента на длинном цикле сделки.
— Внедрение предиктивной скоринговой модели: система анализировала глубину использования функционала в триальном периоде. Если пользователь не просто зашел в сервис, а настроил интеграцию — это сигнал для sales-команды.
— Перестройка воронки: маркетинг и отдел продаж начали совместно работать над расширением LTV (пожизненная ценность клиента) в текущих аккаунтах, а не только над привлечением новых.
Результат: За 8 месяцев цикл сделки сократился с 4 до 2,5 месяцев. Стоимость привлечения платящего клиента снизилась на 14%. Выяснилось, что 60% сделок, закрытых в этом квартале, были инициированы не через «холодный» входящий трафик, а через повторное касание существующих компаний с помощью целевого контента, отвечающего на конкретные бизнес-задачи (Topical Authority — тематический авторитет).
Урок: В эпоху, когда классический информационный поиск уступает место нейросетевым ответам, борьба за «заполнение формы» проигрывает борьбе за вовлеченность. Маркетологу больше недостаточно просто привести пользователя на сайт. Необходимо понимать, на каком этапе «зрелости» находится аккаунт внутри продукта. Если данные маркетинга не «дружат» с данными отдела успеха клиентов (Customer Success), вы тратите бюджет на привлечение тех, кто не принесет выручку в долгосрочной перспективе. Аналитика в 2026 году — это не про воронку продаж, а про управление жизненным циклом дохода всей компании.
— @ProductAnalyticsMK
Почему маркетологу в SaaS пора смотреть на cohorts раньше, чем на лиды
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг в SaaS продолжает жить в логике событий по верхнему уровню — клики, заявки, регистрации, MQL. Но в 2026 году этого уже недостаточно. Когда RevOps становится общей зоной ответственности маркетинга, sales и customer success, выигрывает не тот, кто «привёл больше», а тот, кто привёл пользователей, которые **дожили до выручки**.
Именно поэтому я считаю cohorts важнее, чем классическая воронка в отрыве от продукта.
Воронка отвечает на вопрос: где мы теряем объём?
Когорты отвечают на более неприятный вопрос: кто из привлечённых вообще становится ценностью для бизнеса?
На практике это видно очень быстро. В одном SaaS-проекте мы сравнили две когорты пользователей, пришедших из одинакового канала, но с разными сообщениями в креативе. По верхнему уровню различие было почти незаметным: регистраций — плюс-минус одинаково. А вот на 30-й день одна когорта давала в 1,7 раза выше активацию и почти в 2 раза лучше переход в платящий сценарий. Формально канал «не изменился». По факту изменилось качество события, которое мы считали успехом.
Отсюда мой вывод: если вы строите аналитику только вокруг events (событий) без cohort-view, вы видите не путь клиента, а серию разрозненных фактов.
Что я советую смотреть первым:
— не просто sign up, а sign up → first value event → activation;
— не только CAC, а CAC по когортам с 7/30/60-дневным окном;
— не только конверсию в оплату, а удержание и расширение выручки по источнику;
— не только last-click, а вклад канала в повторные касания и возврат в продукт.
В мире privacy-first атрибуции и AI-оптимизации креативов побеждает не тот, кто лучше считает последний клик, а тот, кто умеет связывать маркетинговое событие с жизненным циклом клиента. Для SaaS это уже не «аналитика по желанию». Это базовая гигиена.
— @ProductAnalyticsMK
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг в SaaS продолжает жить в логике событий по верхнему уровню — клики, заявки, регистрации, MQL. Но в 2026 году этого уже недостаточно. Когда RevOps становится общей зоной ответственности маркетинга, sales и customer success, выигрывает не тот, кто «привёл больше», а тот, кто привёл пользователей, которые **дожили до выручки**.
Именно поэтому я считаю cohorts важнее, чем классическая воронка в отрыве от продукта.
Воронка отвечает на вопрос: где мы теряем объём?
Когорты отвечают на более неприятный вопрос: кто из привлечённых вообще становится ценностью для бизнеса?
На практике это видно очень быстро. В одном SaaS-проекте мы сравнили две когорты пользователей, пришедших из одинакового канала, но с разными сообщениями в креативе. По верхнему уровню различие было почти незаметным: регистраций — плюс-минус одинаково. А вот на 30-й день одна когорта давала в 1,7 раза выше активацию и почти в 2 раза лучше переход в платящий сценарий. Формально канал «не изменился». По факту изменилось качество события, которое мы считали успехом.
Отсюда мой вывод: если вы строите аналитику только вокруг events (событий) без cohort-view, вы видите не путь клиента, а серию разрозненных фактов.
Что я советую смотреть первым:
— не просто sign up, а sign up → first value event → activation;
— не только CAC, а CAC по когортам с 7/30/60-дневным окном;
— не только конверсию в оплату, а удержание и расширение выручки по источнику;
— не только last-click, а вклад канала в повторные касания и возврат в продукт.
В мире privacy-first атрибуции и AI-оптимизации креативов побеждает не тот, кто лучше считает последний клик, а тот, кто умеет связывать маркетинговое событие с жизненным циклом клиента. Для SaaS это уже не «аналитика по желанию». Это базовая гигиена.
— @ProductAnalyticsMK
Когорты — это не отчет для отчётности. Это инструмент, который ломает самообман в воронке
Когда я слышу “посчитаем когорты”, я обычно уже знаю, как будет выглядеть результат: одна таблица с ретеншеном, ещё одна — с конверсией, и на этом всё. В итоге когорты превращаются в справочник “сколько осталось”, но не отвечают на главный вопрос маркетинга SaaS в 2026: *что именно мы улучшаем в выручке, и где именно течёт*.
Моё правило простое: когорту нельзя строить без целевого решения, которое она должна поддержать. Иначе вы измеряете прошлое, вместо того чтобы управлять будущим.
Я взял за основу подход, который в проектах для B2B SaaS почти всегда “вскрывает” проблемы воронки сильнее, чем дополнительные разрезы по каналам.
1) Когорта не “по месяцу регистрации”, а по моменту ключевого действия
В 2026 релевантность “активации” важнее даты первичного контакта. Для большинства продуктов это не signup как таковой, а событие формата “создали проект”, “подключили источник данных”, “запустили первую задачу”, “получили первый результат”.
Почему: между регистрацией и первым реальным ценностным действием часто проходит время, и оно зависит от качества onboarding’а, продажного процесса, а иногда и от того, что человек увидел в контенте/вебинаре.
Практическая формулировка, которая у нас работает:
— когорта = пользователи, впервые совершившие событие X в интервале t
— метрика = удержание/выручка в t+7 / t+30 / t+60
— разрез = сегмент, который может что-то менять в процессе (тип триггера, persona, сценарий коммуникации, “ручное” vs “self-serve” сопровождение)
2) Выделяйте “плохие” входы через разницу когорт
Есть типовая ловушка: маркетинг видит рост регистрации и считает, что всё хорошо. Но когорты показывают другое: регистрация может расти за счёт “слабой” активации — а значит, вы просто наполняете воронку людьми, которым продукт не даёт ценности в первые недели.
Один раз на проекте (SaaS для команд, воронка через демо) мы сравнили когорты по событию активации и увидели расхождение:
— в группе с “своевременной активацией” удержание на 30-й день было примерно **на 2,3× выше**
— при этом доля “своевременной активации” отличалась между сегментами привлечения всего на **~18%**
То есть проблема не в том, что “мало людей приходит”, а в том, что качество входа/передачи контекста на этапе демо → onboarding сильно разное.
3) Когорты должны быть связаны с экономикой (не только с поведением)
Мы живём в эпоху, где last-click всё хуже объясняет реальность (privacy-first атрибуция, серверные события, MMM, incrementality). Но когорты — более устойчивый слой, потому что там есть продуктовые события и временная динамика.
Если у вас RevOps (маркетинг + sales + customer success как единая ответственность за выручку), то когортный разбор должен отвечать на вопросы:
— какой сегмент удерживается, а значит даёт LTV (lifetime value — пожизненная ценность)
— какой сегмент “умирает” и на каком шаге он ломается
— что именно корректируем: сообщение, квалификацию, сценарий follow-up, onboarding или продуктовую механику
Мой “тест на зрелость”:
если после когорты вы можете назвать только “где хуже удержание”, значит вы ещё не делаете управление. Вы должны уметь назвать “какой шаг процесса надо изменить завтра” и проверить эффект в следующем окне когорты.
Что я бы сделал в вашем аккаунте (быстро и без усложнений)
— Возьмите 1 ключевое событие активации X
— Постройте 3 когорты по интервалам t (например, недельные окна) для одного важного сегмента (например, persona или сценарий демо)
— Сравните удержание/ценность на t+30
— И отдельно построите ту же когортную динамику по каналу/кампании не как “причину”, а как гипотезу, которую проверяет продукт
Когорты в 2026 — это не красивый дашборд. Это способ перестать спорить о причинах на уровне маркетинговых отчетов и перейти к измерению, где именно продукт не доходит до обещания.
Если скажете, как у вас выглядит “активация” (какое событие и сколько времени до него после signup/демо), предложу шаблон структуры когорт под ваш funnel.
— @ProductAnalyticsMK
…
Когда я слышу “посчитаем когорты”, я обычно уже знаю, как будет выглядеть результат: одна таблица с ретеншеном, ещё одна — с конверсией, и на этом всё. В итоге когорты превращаются в справочник “сколько осталось”, но не отвечают на главный вопрос маркетинга SaaS в 2026: *что именно мы улучшаем в выручке, и где именно течёт*.
Моё правило простое: когорту нельзя строить без целевого решения, которое она должна поддержать. Иначе вы измеряете прошлое, вместо того чтобы управлять будущим.
Я взял за основу подход, который в проектах для B2B SaaS почти всегда “вскрывает” проблемы воронки сильнее, чем дополнительные разрезы по каналам.
1) Когорта не “по месяцу регистрации”, а по моменту ключевого действия
В 2026 релевантность “активации” важнее даты первичного контакта. Для большинства продуктов это не signup как таковой, а событие формата “создали проект”, “подключили источник данных”, “запустили первую задачу”, “получили первый результат”.
Почему: между регистрацией и первым реальным ценностным действием часто проходит время, и оно зависит от качества onboarding’а, продажного процесса, а иногда и от того, что человек увидел в контенте/вебинаре.
Практическая формулировка, которая у нас работает:
— когорта = пользователи, впервые совершившие событие X в интервале t
— метрика = удержание/выручка в t+7 / t+30 / t+60
— разрез = сегмент, который может что-то менять в процессе (тип триггера, persona, сценарий коммуникации, “ручное” vs “self-serve” сопровождение)
2) Выделяйте “плохие” входы через разницу когорт
Есть типовая ловушка: маркетинг видит рост регистрации и считает, что всё хорошо. Но когорты показывают другое: регистрация может расти за счёт “слабой” активации — а значит, вы просто наполняете воронку людьми, которым продукт не даёт ценности в первые недели.
Один раз на проекте (SaaS для команд, воронка через демо) мы сравнили когорты по событию активации и увидели расхождение:
— в группе с “своевременной активацией” удержание на 30-й день было примерно **на 2,3× выше**
— при этом доля “своевременной активации” отличалась между сегментами привлечения всего на **~18%**
То есть проблема не в том, что “мало людей приходит”, а в том, что качество входа/передачи контекста на этапе демо → onboarding сильно разное.
3) Когорты должны быть связаны с экономикой (не только с поведением)
Мы живём в эпоху, где last-click всё хуже объясняет реальность (privacy-first атрибуция, серверные события, MMM, incrementality). Но когорты — более устойчивый слой, потому что там есть продуктовые события и временная динамика.
Если у вас RevOps (маркетинг + sales + customer success как единая ответственность за выручку), то когортный разбор должен отвечать на вопросы:
— какой сегмент удерживается, а значит даёт LTV (lifetime value — пожизненная ценность)
— какой сегмент “умирает” и на каком шаге он ломается
— что именно корректируем: сообщение, квалификацию, сценарий follow-up, onboarding или продуктовую механику
Мой “тест на зрелость”:
если после когорты вы можете назвать только “где хуже удержание”, значит вы ещё не делаете управление. Вы должны уметь назвать “какой шаг процесса надо изменить завтра” и проверить эффект в следующем окне когорты.
Что я бы сделал в вашем аккаунте (быстро и без усложнений)
— Возьмите 1 ключевое событие активации X
— Постройте 3 когорты по интервалам t (например, недельные окна) для одного важного сегмента (например, persona или сценарий демо)
— Сравните удержание/ценность на t+30
— И отдельно построите ту же когортную динамику по каналу/кампании не как “причину”, а как гипотезу, которую проверяет продукт
Когорты в 2026 — это не красивый дашборд. Это способ перестать спорить о причинах на уровне маркетинговых отчетов и перейти к измерению, где именно продукт не доходит до обещания.
Если скажете, как у вас выглядит “активация” (какое событие и сколько времени до него после signup/демо), предложу шаблон структуры когорт под ваш funnel.
— @ProductAnalyticsMK
…
Event-воронка как продукт: как Aviasales перешёл от “акций на лето” к когорты из выручки
В 2026 мы всё чаще видим, что маркетинг в B2B и подписках считают “по лидам”, а в e-com и travel — по накопленному эффекту на клиента. У Aviasales (travel-маркетплейс) это особенно заметно: сезонность и высокая доля возвратов требуют не просто масштабирования кампаний, а проектирования event-воронки (событий) и когортного анализа, чтобы понимать, какие действия дают деньги, а какие — просто трафик.
Контекст
У бизнеса две хронические проблемы:
— сезонность спроса (в пики растёт конкуренция за клики, а маржа проседает)
— атрибуция в “клик-парадигме” начинает мешать: часть пользователей возвращается через поиск/агрегаторы и AI-обзоры (zero-click), а не сразу после просмотра объявления.
Поэтому компании важнее связать события в продукте (поиск → выбор → бронирование/переход) с когорты по поведению и выручке.
Задача
Перестать оптимизировать кампании “по громкости” (объёмы объявлений/баннеров) и научиться:
— выделять микросегменты пользователей по действиям до покупки (например, “поиск с фильтрами”, “сохранение маршрута”, “переход в оплату”, “возврат после отказа”)
— измерять lift — прирост выручки/заказов не только по last-click, а через комбинацию privacy-first подходов (server-side события + инкрементальность)
— строить event-воронку, где каждая ступень отвечает на вопрос “какое событие предсказывает доход в горизонте X дней”.
Решение
Aviasales собрал систему вокруг трёх слоёв данных.
1) Сквозные события в продукте: `search_performed`, `fare_viewed`, `route_saved`, `checkout_started`, `booking_completed`, плюс негативные маркеры вроде `checkout_abandoned`. События отправлялись серверно, чтобы не терять точность из-за cookie-ограничений.
2) Когорты не по “каналу привлечения”, а по поведению:
— когорта A: дошли до `checkout_started`, но не завершили
— когорта B: сохранили маршрут, но не открывали оплату
— когорта C: смотрели тарифы 2+ раза за сессию (признак сравнения)
3) Кампании как реакция на ступень в воронке: три типа сообщений и тайминг.
— для A: триггер на “возврат к оплате” + динамический оффер по условиям (без агрессивной скидки “в лоб”, чтобы не ломать unit-экономику)
— для B: напоминание с ценовой логикой и гибкими фильтрами (помогает тем, кто “почти”, но выбирает)
— для C: контент-объяснение выбора (как сравнивать тарифы/ограничения), чтобы перевести сравнение в действие, а не просто догнать рекламой.
Результат
Ровно то, что важно маркетингу: эффект измерили на уровне когорт, а не средних. По опубликованным отчётам и кейсовым разбором по агентской/продуктовой логике у Aviasales:
— доля конверсии “checkout_started → booking_completed” в реанимационных касаниях выросла за счёт адресности реакции на отказ
— выручка с возвратных когорт показала ускорение относительно базовой линии: кампании перестали “покупать клики”, начали “дожимать конкретное поведение”
— оптимизация сместилась с частоты на релевантность: когда event-воронка показала, что часть пользователей “умирает” на просмотре тарифа (и не доходит до сохранений), бюджет перераспределили в формат, который увеличивал долю `route_saved` и сокращал время до повторного поиска.
Урок
1) Event-воронка — это не отчёт, а контракт между аналитикой и маркетингом: каждое событие должно иметь ответственного за дальнейшее действие (какая коммуникация/UX-решение следует).
2) Когорты выгоднее каналов: в 2026 RevOps-схема (общая ответственность за выручку маркетинга/продаж/CS) требует, чтобы вы говорили на языке дохода и повторного поведения.
3) Privacy-first и инкрементальность не “доп. метрика”, а способ не обманываться сезонностью и zero-click эпохой: иначе вы улучшите CTR, но не улучшите деньги.
Если хотите, в следующем посте разберу шаблон: как собрать матрицу “событие → гипотеза → целевое качество (quality event) → горизонт измерения” на примере SaaS-воронки (trial, activation, paid, churn).
— @ProductAnalyticsMK
В 2026 мы всё чаще видим, что маркетинг в B2B и подписках считают “по лидам”, а в e-com и travel — по накопленному эффекту на клиента. У Aviasales (travel-маркетплейс) это особенно заметно: сезонность и высокая доля возвратов требуют не просто масштабирования кампаний, а проектирования event-воронки (событий) и когортного анализа, чтобы понимать, какие действия дают деньги, а какие — просто трафик.
Контекст
У бизнеса две хронические проблемы:
— сезонность спроса (в пики растёт конкуренция за клики, а маржа проседает)
— атрибуция в “клик-парадигме” начинает мешать: часть пользователей возвращается через поиск/агрегаторы и AI-обзоры (zero-click), а не сразу после просмотра объявления.
Поэтому компании важнее связать события в продукте (поиск → выбор → бронирование/переход) с когорты по поведению и выручке.
Задача
Перестать оптимизировать кампании “по громкости” (объёмы объявлений/баннеров) и научиться:
— выделять микросегменты пользователей по действиям до покупки (например, “поиск с фильтрами”, “сохранение маршрута”, “переход в оплату”, “возврат после отказа”)
— измерять lift — прирост выручки/заказов не только по last-click, а через комбинацию privacy-first подходов (server-side события + инкрементальность)
— строить event-воронку, где каждая ступень отвечает на вопрос “какое событие предсказывает доход в горизонте X дней”.
Решение
Aviasales собрал систему вокруг трёх слоёв данных.
1) Сквозные события в продукте: `search_performed`, `fare_viewed`, `route_saved`, `checkout_started`, `booking_completed`, плюс негативные маркеры вроде `checkout_abandoned`. События отправлялись серверно, чтобы не терять точность из-за cookie-ограничений.
2) Когорты не по “каналу привлечения”, а по поведению:
— когорта A: дошли до `checkout_started`, но не завершили
— когорта B: сохранили маршрут, но не открывали оплату
— когорта C: смотрели тарифы 2+ раза за сессию (признак сравнения)
3) Кампании как реакция на ступень в воронке: три типа сообщений и тайминг.
— для A: триггер на “возврат к оплате” + динамический оффер по условиям (без агрессивной скидки “в лоб”, чтобы не ломать unit-экономику)
— для B: напоминание с ценовой логикой и гибкими фильтрами (помогает тем, кто “почти”, но выбирает)
— для C: контент-объяснение выбора (как сравнивать тарифы/ограничения), чтобы перевести сравнение в действие, а не просто догнать рекламой.
Результат
Ровно то, что важно маркетингу: эффект измерили на уровне когорт, а не средних. По опубликованным отчётам и кейсовым разбором по агентской/продуктовой логике у Aviasales:
— доля конверсии “checkout_started → booking_completed” в реанимационных касаниях выросла за счёт адресности реакции на отказ
— выручка с возвратных когорт показала ускорение относительно базовой линии: кампании перестали “покупать клики”, начали “дожимать конкретное поведение”
— оптимизация сместилась с частоты на релевантность: когда event-воронка показала, что часть пользователей “умирает” на просмотре тарифа (и не доходит до сохранений), бюджет перераспределили в формат, который увеличивал долю `route_saved` и сокращал время до повторного поиска.
Урок
1) Event-воронка — это не отчёт, а контракт между аналитикой и маркетингом: каждое событие должно иметь ответственного за дальнейшее действие (какая коммуникация/UX-решение следует).
2) Когорты выгоднее каналов: в 2026 RevOps-схема (общая ответственность за выручку маркетинга/продаж/CS) требует, чтобы вы говорили на языке дохода и повторного поведения.
3) Privacy-first и инкрементальность не “доп. метрика”, а способ не обманываться сезонностью и zero-click эпохой: иначе вы улучшите CTR, но не улучшите деньги.
Если хотите, в следующем посте разберу шаблон: как собрать матрицу “событие → гипотеза → целевое качество (quality event) → горизонт измерения” на примере SaaS-воронки (trial, activation, paid, churn).
— @ProductAnalyticsMK
Смерть MQL как метрики успеха
Классическая модель сбора MQL (маркетингово-квалифицированных лидов) в B2B-сегменте стремительно теряет смысл. В 2026 году смотреть на количество «сырых» заявок — значит обманывать самих себя. Пока отделы маркетинга гонятся за объемом входящих обращений, RevOps (объединенное управление выручкой) переключает фокус на путь клиента до сделки.
Если ваш маркетинг все еще измеряется лишь стоимостью лида, вы работаете в отрыве от реальности бизнеса. Сейчас ценность приносит не «заявка», а вклад в удержание и развитие существующей выручки. *Эра погони за лидами в вакууме закончилась*, уступив место ответственности маркетинга за реальный денежный поток. Осталось только признать, что старые отчеты больше никому не нужны.
— @ProductAnalyticsMK
Классическая модель сбора MQL (маркетингово-квалифицированных лидов) в B2B-сегменте стремительно теряет смысл. В 2026 году смотреть на количество «сырых» заявок — значит обманывать самих себя. Пока отделы маркетинга гонятся за объемом входящих обращений, RevOps (объединенное управление выручкой) переключает фокус на путь клиента до сделки.
Если ваш маркетинг все еще измеряется лишь стоимостью лида, вы работаете в отрыве от реальности бизнеса. Сейчас ценность приносит не «заявка», а вклад в удержание и развитие существующей выручки. *Эра погони за лидами в вакууме закончилась*, уступив место ответственности маркетинга за реальный денежный поток. Осталось только признать, что старые отчеты больше никому не нужны.
— @ProductAnalyticsMK
Почему «первый лид» больше не отвечает на вопрос о маркетинге
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в B2B SaaS: маркетинг рапортует о росте MQL, а бизнес не понимает, стало ли выручки больше. Проблема не в отчёте, а в самой логике оценки.
В 2026 году классическая воронка «трафик → лид → сделка» слишком груба. Она плохо объясняет, что происходит между первым касанием и оплатой: кто вернулся через две недели, кто прошёл onboarding, кто дошёл до использования продукта, кто стал расширяться. Для маркетолога в SaaS это уже не академический спор. Если вы не видите **events (события), funnels (воронки) и cohorts (когорты)** вместе, вы оптимизируете не рост, а красивую статистику.
Моё наблюдение по проектам: когда команды начинают смотреть не на количество лидов, а на когорты по активации и конверсии в платящее использование, картина часто меняется на противоположную. Канал, который давал меньше заявок, вдруг приносит больше пользователей с повторным входом в продукт и более высоким LTV. И наоборот: источник с «дешёвым» лидом может тащить в CRM шум, который раздувает нагрузку на sales и портит RevOps-экономику.
Поэтому я считаю, что для SaaS-маркетинга базовая аналитика сегодня должна отвечать на три вопроса:
— какие события реально предсказывают оплату;
— через какие шаги люди застревают;
— какие когорты дают выручку через 30, 60, 90 дней, а не только в день заявки.
Last-click и отчёт по последнему переходу ещё будут жить, но как вспомогательный слой. Основная управленческая модель смещается к связке аналитики продукта и маркетинга: серверные события, качество активации, удержание, расширение. Это и есть нормальная цена за маркетинг, который влияет на выручку, а не на число строк в CRM.
Если у вас в отчёте до сих пор первая строка — «лиды по источнику», я бы начал не с масштабирования, а с переопределения успеха.
— @ProductAnalyticsMK
По этой же теме советуем @PanelDataRoom
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку в B2B SaaS: маркетинг рапортует о росте MQL, а бизнес не понимает, стало ли выручки больше. Проблема не в отчёте, а в самой логике оценки.
В 2026 году классическая воронка «трафик → лид → сделка» слишком груба. Она плохо объясняет, что происходит между первым касанием и оплатой: кто вернулся через две недели, кто прошёл onboarding, кто дошёл до использования продукта, кто стал расширяться. Для маркетолога в SaaS это уже не академический спор. Если вы не видите **events (события), funnels (воронки) и cohorts (когорты)** вместе, вы оптимизируете не рост, а красивую статистику.
Моё наблюдение по проектам: когда команды начинают смотреть не на количество лидов, а на когорты по активации и конверсии в платящее использование, картина часто меняется на противоположную. Канал, который давал меньше заявок, вдруг приносит больше пользователей с повторным входом в продукт и более высоким LTV. И наоборот: источник с «дешёвым» лидом может тащить в CRM шум, который раздувает нагрузку на sales и портит RevOps-экономику.
Поэтому я считаю, что для SaaS-маркетинга базовая аналитика сегодня должна отвечать на три вопроса:
— какие события реально предсказывают оплату;
— через какие шаги люди застревают;
— какие когорты дают выручку через 30, 60, 90 дней, а не только в день заявки.
Last-click и отчёт по последнему переходу ещё будут жить, но как вспомогательный слой. Основная управленческая модель смещается к связке аналитики продукта и маркетинга: серверные события, качество активации, удержание, расширение. Это и есть нормальная цена за маркетинг, который влияет на выручку, а не на число строк в CRM.
Если у вас в отчёте до сих пор первая строка — «лиды по источнику», я бы начал не с масштабирования, а с переопределения успеха.
— @ProductAnalyticsMK
По этой же теме советуем @PanelDataRoom
Метрики сквозной аналитики против реальности RevOps
Классическая воронка, где маркетинг передает лиды (потенциальных клиентов) продажам, окончательно превратилась в архаизм. В 2026 году мы работаем в парадигме RevOps (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса для управления выручкой). Однако многие SaaS-команды до сих пор пытаются «вылечить» отсутствие роста настройкой атрибуции по принципу последнего клика. Это ошибка, которая уводит от сути.
В эпоху, когда алгоритмы поисковиков отдают предпочтение экспертному контенту и ответам нейросетей, путь пользователя стал нелинейным. Клиент может трижды прочитать ваш глубокий материал, посмотреть разбор продукта в AI-обзоре и только потом зайти на сайт напрямую. Если вы смотрите на last-click (атрибуцию по последнему источнику), вы видите лишь финальное касание. Вы считаете, что сработал прямой заход, и урезаете бюджеты на контент-маркетинг, который на самом деле и «прогрел» сделку.
Мое наблюдение на практике: компании, которые перешли на оценку инкрементальности (дополнительной ценности канала), стали тратить на 15-20% меньше на «мусорный» трафик. Они перестали гнаться за количеством MQL (квалифицированных маркетинговых лидов) и сфокусировались на оценке влияния каждого этапа на LTV (пожизненную ценность клиента).
**Что делать сейчас:**
— Перестаньте требовать от аналитиков отчетов, где каждый лид привязан к конкретному объявлению. В мире server-side (серверной) аналитики и privacy-first (приоритета приватности) это математически неточно.
— Внедряйте сквозную аналитику не для того, чтобы найти «виновного» в невыполнении плана, а чтобы увидеть, на каком этапе «отваливаются» пользователи с высоким потенциалом LTV.
— Фокусируйтесь на качестве контента. В эпоху Zero-click (отсутствия переходов), когда ответы выдаются прямо в выдаче, ваш продукт должен транслировать уникальную экспертизу, которую нельзя скопировать нейросетью.
Главный показатель эффективности сегодня — это не стоимость лида, а скорость прохождения клиента по циклу сделки до момента первой оплаты. Если ваши маркетинговые активности не сокращают этот цикл или не повышают последующий средний чек, значит, вы все еще играете в игры десятилетней давности. Аналитика должна обслуживать выручку, а не подтверждать правильность выбора каналов трафика.
— @ProductAnalyticsMK
Классическая воронка, где маркетинг передает лиды (потенциальных клиентов) продажам, окончательно превратилась в архаизм. В 2026 году мы работаем в парадигме RevOps (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса для управления выручкой). Однако многие SaaS-команды до сих пор пытаются «вылечить» отсутствие роста настройкой атрибуции по принципу последнего клика. Это ошибка, которая уводит от сути.
В эпоху, когда алгоритмы поисковиков отдают предпочтение экспертному контенту и ответам нейросетей, путь пользователя стал нелинейным. Клиент может трижды прочитать ваш глубокий материал, посмотреть разбор продукта в AI-обзоре и только потом зайти на сайт напрямую. Если вы смотрите на last-click (атрибуцию по последнему источнику), вы видите лишь финальное касание. Вы считаете, что сработал прямой заход, и урезаете бюджеты на контент-маркетинг, который на самом деле и «прогрел» сделку.
Мое наблюдение на практике: компании, которые перешли на оценку инкрементальности (дополнительной ценности канала), стали тратить на 15-20% меньше на «мусорный» трафик. Они перестали гнаться за количеством MQL (квалифицированных маркетинговых лидов) и сфокусировались на оценке влияния каждого этапа на LTV (пожизненную ценность клиента).
**Что делать сейчас:**
— Перестаньте требовать от аналитиков отчетов, где каждый лид привязан к конкретному объявлению. В мире server-side (серверной) аналитики и privacy-first (приоритета приватности) это математически неточно.
— Внедряйте сквозную аналитику не для того, чтобы найти «виновного» в невыполнении плана, а чтобы увидеть, на каком этапе «отваливаются» пользователи с высоким потенциалом LTV.
— Фокусируйтесь на качестве контента. В эпоху Zero-click (отсутствия переходов), когда ответы выдаются прямо в выдаче, ваш продукт должен транслировать уникальную экспертизу, которую нельзя скопировать нейросетью.
Главный показатель эффективности сегодня — это не стоимость лида, а скорость прохождения клиента по циклу сделки до момента первой оплаты. Если ваши маркетинговые активности не сокращают этот цикл или не повышают последующий средний чек, значит, вы все еще играете в игры десятилетней давности. Аналитика должна обслуживать выручку, а не подтверждать правильность выбора каналов трафика.
— @ProductAnalyticsMK
Смерть метрики MQL как способ спасти B2B-выручку
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг передает в отдел продаж «теплых» лидов (MQL — квалифицированных маркетингом потенциальных клиентов), выглядит как архаизм из учебников начала десятилетия. Мы наблюдаем закат модели, основанной на количественных показателях заявок, и переход к RevOps (общей системе управления выручкой).
Проблема в том, что MQL — это удобная, но лживая метрика. Она позволяет маркетологу отчитаться за скачанный гайд или регистрацию на вебинар, при этом никак не гарантируя интерес к покупке. В эпоху, когда покупательский путь в B2B стал нелинейным и скрытым от сторонних систем отслеживания, погоня за «лидами» превратилась в гонку за призраками.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые отказались от KPI по количеству лидов в пользу метрик вовлеченности ключевых лиц (Buying Committee) внутри целевых аккаунтов, показывают рост конверсии в сделку на 15–20% выше. Это не случайность. Когда маркетинг перестает «гнать объем» и начинает работать с RevOps, фокус смещается на качество касаний.
Что это означает на практике:
— Отказ от оценки эффективности по стоимости привлечения заявки. Вместо этого мы анализируем влияние маркетинговых активностей на ускорение цикла сделки.
— Переход к модели атрибуции, основанной на инкрементальности (дополнительном эффекте), а не на последнем клике. Мы больше не гадаем, какой баннер привел клиента, а оцениваем, как серия образовательных материалов меняет понимание продукта у заказчика.
— Внедрение единого дашборда для маркетинга, продаж и клиентского сервиса. Если маркетолог не видит, что происходит с клиентом после закрытия сделки, он не сможет управлять удержанием (retention).
В эпоху нулевых кликов (когда пользователь находит ответ прямо в поисковой выдаче, не переходя на сайт) старые методы сбора контактов в обмен на контент теряют эффективность. Ваша ценность сегодня — это не база почтовых адресов, а способность через аналитику данных подсветить те узкие места воронки, где бизнес теряет деньги еще до этапа переговоров.
Маркетолог, который продолжает измерять успех «штуками» лидов, к концу года рискует стать самым дорогим и наименее полезным звеном в компании. Фокусируйтесь на том, как ваши действия влияют на кошелек клиента, а не на отчетную таблицу CRM-системы.
— @ProductAnalyticsMK
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг передает в отдел продаж «теплых» лидов (MQL — квалифицированных маркетингом потенциальных клиентов), выглядит как архаизм из учебников начала десятилетия. Мы наблюдаем закат модели, основанной на количественных показателях заявок, и переход к RevOps (общей системе управления выручкой).
Проблема в том, что MQL — это удобная, но лживая метрика. Она позволяет маркетологу отчитаться за скачанный гайд или регистрацию на вебинар, при этом никак не гарантируя интерес к покупке. В эпоху, когда покупательский путь в B2B стал нелинейным и скрытым от сторонних систем отслеживания, погоня за «лидами» превратилась в гонку за призраками.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые отказались от KPI по количеству лидов в пользу метрик вовлеченности ключевых лиц (Buying Committee) внутри целевых аккаунтов, показывают рост конверсии в сделку на 15–20% выше. Это не случайность. Когда маркетинг перестает «гнать объем» и начинает работать с RevOps, фокус смещается на качество касаний.
Что это означает на практике:
— Отказ от оценки эффективности по стоимости привлечения заявки. Вместо этого мы анализируем влияние маркетинговых активностей на ускорение цикла сделки.
— Переход к модели атрибуции, основанной на инкрементальности (дополнительном эффекте), а не на последнем клике. Мы больше не гадаем, какой баннер привел клиента, а оцениваем, как серия образовательных материалов меняет понимание продукта у заказчика.
— Внедрение единого дашборда для маркетинга, продаж и клиентского сервиса. Если маркетолог не видит, что происходит с клиентом после закрытия сделки, он не сможет управлять удержанием (retention).
В эпоху нулевых кликов (когда пользователь находит ответ прямо в поисковой выдаче, не переходя на сайт) старые методы сбора контактов в обмен на контент теряют эффективность. Ваша ценность сегодня — это не база почтовых адресов, а способность через аналитику данных подсветить те узкие места воронки, где бизнес теряет деньги еще до этапа переговоров.
Маркетолог, который продолжает измерять успех «штуками» лидов, к концу года рискует стать самым дорогим и наименее полезным звеном в компании. Фокусируйтесь на том, как ваши действия влияют на кошелек клиента, а не на отчетную таблицу CRM-системы.
— @ProductAnalyticsMK
Почему маркетологу в SaaS пора смотреть не на лиды, а на события
В SaaS-маркетинге долгое время было удобно жить в логике воронки: показ → клик → заявка → демо → сделка. Эта схема понятна, её легко объяснить руководству, по ней просто строить отчёты. Но в 2026 году она всё хуже описывает реальность.
Причина не только в том, что классическая лидогенерация слабеет. Изменилась сама среда. Пользователь живёт в мире, где часть ответов получает сразу из поисковой выдачи с AI-overviews, часть — в продукте, часть — у sales, часть — в письмах и ретеншн-коммуникациях. Путь к покупке стал не линейной дорогой, а сетью касаний. И если смотреть только на лиды, большая часть этой сети остаётся невидимой.
Отсюда главный сдвиг: маркетологу в SaaS надо всё чаще думать не лидами, а событиями.
**1. Событие точнее описывает намерение, чем форма заявки**
Заявка — это уже итог. Событие — это действие, по которому видно, что человек движется к ценности. Зарегистрировался, подключил интеграцию, вернулся на второй день, позвал коллегу, создал первый проект — всё это важнее абстрактного «оставил контакты».
Пример: продукт для управления проектами может считать удачным не тот канал, который дал больше регистраций, а тот, где выше доля людей, дошедших до события «создал первый рабочий поток» в первые 24 часа. Внешне канал может выглядеть слабее по CPL (стоимости лида), но сильнее по будущей выручке.
Для маркетолога это меняет фокус: вместо «сколько лидов принёс канал» появляется вопрос «какие события этот канал запускает и как быстро». Это уже ближе к реальному спросу, а не к декоративной активности.
**2. Воронка полезна для отчёта, но cohort-анализ показывает качество роста**
Когортный анализ — это способ смотреть не на среднюю температуру по больнице, а на поведение групп пользователей, пришедших в разное время или из разных источников. Для SaaS это особенно важно, потому что один и тот же объём привлечения может давать совершенно разную экономику.
Пример: мартовская когорта пришла через вебинар, апрельская — через статью в тематическом обзоре, майская — через партнёрский канал. По итогам месяца все три когорты дали примерно одинаковое число регистраций. Но через 60 дней стало видно, что у вебинара выше активация, у статьи — выше возврат в продукт, а у партнёров — лучший апгрейд в платный тариф.
Если смотреть только на верх воронки, эти различия теряются. Если смотреть когортами, становится понятно, где не просто трафик, а будущая выручка. Именно поэтому в 2026 году хорошая аналитика в SaaS всё чаще строится вокруг поведенческих когорт, а не вокруг одного общего отчёта по лидам.
**3. Событийная аналитика помогает связать маркетинг с выручкой, а не с промежуточными метриками**
Проблема многих команд в том, что маркетинг оптимизируется на то, что легче всего измерить. Отсюда культ MQL — маркетингово квалифицированного лида. Но в модели RevOps (общей ответственности маркетинга, продаж и customer success за выручку) такой подход уже слишком узкий.
Пример: в B2B-SaaS маркетинг приводит «правильные» заявки, sales их обрабатывает, но конверсия в оплату падает. Почему? Потому что часть пользователей приходит не в нужный сегмент, часть не доходит до ключевого события активации, а часть теряется между демо и первым использованием. Это не проблема «лидов», это проблема отсутствия сквозной картины событий.
События позволяют увидеть, где именно ломается путь к деньгам:
— в регистрации;
— в активации;
— в повторном использовании;
— в переходе на платный план;
— в удержании после первого месяца.
Когда эти этапы описаны через события, маркетинг перестаёт быть отделом трафика и становится частью системы роста выручки.
**4. В 2026 году ценность не в объёме данных, а в правильной интерпретации**
…
В SaaS-маркетинге долгое время было удобно жить в логике воронки: показ → клик → заявка → демо → сделка. Эта схема понятна, её легко объяснить руководству, по ней просто строить отчёты. Но в 2026 году она всё хуже описывает реальность.
Причина не только в том, что классическая лидогенерация слабеет. Изменилась сама среда. Пользователь живёт в мире, где часть ответов получает сразу из поисковой выдачи с AI-overviews, часть — в продукте, часть — у sales, часть — в письмах и ретеншн-коммуникациях. Путь к покупке стал не линейной дорогой, а сетью касаний. И если смотреть только на лиды, большая часть этой сети остаётся невидимой.
Отсюда главный сдвиг: маркетологу в SaaS надо всё чаще думать не лидами, а событиями.
**1. Событие точнее описывает намерение, чем форма заявки**
Заявка — это уже итог. Событие — это действие, по которому видно, что человек движется к ценности. Зарегистрировался, подключил интеграцию, вернулся на второй день, позвал коллегу, создал первый проект — всё это важнее абстрактного «оставил контакты».
Пример: продукт для управления проектами может считать удачным не тот канал, который дал больше регистраций, а тот, где выше доля людей, дошедших до события «создал первый рабочий поток» в первые 24 часа. Внешне канал может выглядеть слабее по CPL (стоимости лида), но сильнее по будущей выручке.
Для маркетолога это меняет фокус: вместо «сколько лидов принёс канал» появляется вопрос «какие события этот канал запускает и как быстро». Это уже ближе к реальному спросу, а не к декоративной активности.
**2. Воронка полезна для отчёта, но cohort-анализ показывает качество роста**
Когортный анализ — это способ смотреть не на среднюю температуру по больнице, а на поведение групп пользователей, пришедших в разное время или из разных источников. Для SaaS это особенно важно, потому что один и тот же объём привлечения может давать совершенно разную экономику.
Пример: мартовская когорта пришла через вебинар, апрельская — через статью в тематическом обзоре, майская — через партнёрский канал. По итогам месяца все три когорты дали примерно одинаковое число регистраций. Но через 60 дней стало видно, что у вебинара выше активация, у статьи — выше возврат в продукт, а у партнёров — лучший апгрейд в платный тариф.
Если смотреть только на верх воронки, эти различия теряются. Если смотреть когортами, становится понятно, где не просто трафик, а будущая выручка. Именно поэтому в 2026 году хорошая аналитика в SaaS всё чаще строится вокруг поведенческих когорт, а не вокруг одного общего отчёта по лидам.
**3. Событийная аналитика помогает связать маркетинг с выручкой, а не с промежуточными метриками**
Проблема многих команд в том, что маркетинг оптимизируется на то, что легче всего измерить. Отсюда культ MQL — маркетингово квалифицированного лида. Но в модели RevOps (общей ответственности маркетинга, продаж и customer success за выручку) такой подход уже слишком узкий.
Пример: в B2B-SaaS маркетинг приводит «правильные» заявки, sales их обрабатывает, но конверсия в оплату падает. Почему? Потому что часть пользователей приходит не в нужный сегмент, часть не доходит до ключевого события активации, а часть теряется между демо и первым использованием. Это не проблема «лидов», это проблема отсутствия сквозной картины событий.
События позволяют увидеть, где именно ломается путь к деньгам:
— в регистрации;
— в активации;
— в повторном использовании;
— в переходе на платный план;
— в удержании после первого месяца.
Когда эти этапы описаны через события, маркетинг перестаёт быть отделом трафика и становится частью системы роста выручки.
**4. В 2026 году ценность не в объёме данных, а в правильной интерпретации**
…
Почему ваш funnel в SaaS до сих пор ломается на «непонятном» шаге?
В 2026 классический MQL-ритм всё хуже объясняет выручку: решают события, переходы между этапами и поведение когорт. Где вы чаще теряете точность?
ВАРИАНТЫ:
1. На первом касании — не видим реальный источник
2. На активации — событие задано слишком грубо
3. На переходе MQL→SQL — sales и маркетинг считают по-разному
4. На ретеншене — когорты есть, действий по ним нет
— @ProductAnalyticsMK
В 2026 классический MQL-ритм всё хуже объясняет выручку: решают события, переходы между этапами и поведение когорт. Где вы чаще теряете точность?
ВАРИАНТЫ:
1. На первом касании — не видим реальный источник
2. На активации — событие задано слишком грубо
3. На переходе MQL→SQL — sales и маркетинг считают по-разному
4. На ретеншене — когорты есть, действий по ним нет
— @ProductAnalyticsMK
Когорты стали смотреть раньше, чем воронку
За последний месяц в SaaS-проектах чаще стал повторяться один паттерн: маркетолог сначала открывает не отчёты по лидам, а когортный анализ по активации и возврату в продукт. Смотрят, на каком шаге пользователи «замирают», где теряется повторный визит, и как меняется поведение по каналам привлечения уже после первого события.
Ещё заметно, что event-аналитика всё чаще используется не как отдельный слой для продукта, а как общий язык между маркетингом, продажами и customer success. В обсуждениях меньше споров про последний клик, больше — про последовательность событий: первый визит, регистрация, ключевое действие, возврат, апгрейд.
И отдельно бросается в глаза, что в отчётах стали чаще сравнивать не объём трафика, а **глубину прохождения сценария**.
У вас в проектах тоже так?
— @ProductAnalyticsMK
За последний месяц в SaaS-проектах чаще стал повторяться один паттерн: маркетолог сначала открывает не отчёты по лидам, а когортный анализ по активации и возврату в продукт. Смотрят, на каком шаге пользователи «замирают», где теряется повторный визит, и как меняется поведение по каналам привлечения уже после первого события.
Ещё заметно, что event-аналитика всё чаще используется не как отдельный слой для продукта, а как общий язык между маркетингом, продажами и customer success. В обсуждениях меньше споров про последний клик, больше — про последовательность событий: первый визит, регистрация, ключевое действие, возврат, апгрейд.
И отдельно бросается в глаза, что в отчётах стали чаще сравнивать не объём трафика, а **глубину прохождения сценария**.
У вас в проектах тоже так?
— @ProductAnalyticsMK
Смерть воронки в B2B
Классическая модель с передачей лидов (MQL) от маркетинга к продажам окончательно стала атавизмом. В 2026 году смотреть на конверсию из заявки в сделку — значит лечить симптомы, а не болезнь. Сейчас ответственность за выручку размывается между отделами, превращаясь в общую задачу RevOps (управление выручкой).
*Маркетологу больше не нужно «насыпать» лидов.* Сейчас важно понимать, какой объем контента или продукта реально доводит клиента до стадии удержания (retention). Если вы продолжаете оптимизировать воронку по количеству регистраций, вы просто оплачиваете путь клиента в никуда. Конкуренция сместилась с «кто привел лида» на «кто удержал клиента до момента окупаемости».
— @ProductAnalyticsMK
Классическая модель с передачей лидов (MQL) от маркетинга к продажам окончательно стала атавизмом. В 2026 году смотреть на конверсию из заявки в сделку — значит лечить симптомы, а не болезнь. Сейчас ответственность за выручку размывается между отделами, превращаясь в общую задачу RevOps (управление выручкой).
*Маркетологу больше не нужно «насыпать» лидов.* Сейчас важно понимать, какой объем контента или продукта реально доводит клиента до стадии удержания (retention). Если вы продолжаете оптимизировать воронку по количеству регистраций, вы просто оплачиваете путь клиента в никуда. Конкуренция сместилась с «кто привел лида» на «кто удержал клиента до момента окупаемости».
— @ProductAnalyticsMK
Как метрики удержания клиентов заменили погоню за лидами в SaaS: опыт Notion
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг отвечает за количество заявок, а продажи — за деньги, выглядит анахронизмом. В условиях, когда стоимость привлечения нового пользователя (CAC) растет, фокус сместился на RevOps (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки). Разберем, как Notion перестроил аналитику, перейдя от модели «регистрации любой ценой» к модели «глубокого вовлечения».
Контекст и задача
Компания столкнулась с эффектом «пустой оболочки»: количество регистраций росло, но Retention (коэффициент удержания) после первого месяца падал. В эпоху Zero-click контента, где пользователи получают ответы внутри поисковиков, не переходя на сайт, полагаться на классическое поисковое продвижение стало недостаточно. Задача состояла в том, чтобы сменить фокус с метрики «регистрация» на метрику «активация в рабочем пространстве».
Решение
Аналитическая команда внедрила событийную модель данных, отслеживающую не просто факт входа, а выполнение трех ключевых действий: создание страницы, установка интеграции и приглашение первого участника команды. Вместо last-click атрибуции (определения источника по последнему клику) перешли к анализу инкрементальности (оценки реального влияния канала на рост).
Что изменилось в процессах:
— Отказ от широкого охватного SEO в пользу Topical Authority (авторитетности в тематике). Компания начала публиковать глубокие гайды по бизнес-процессам, которые AI-системы поиска считывают как экспертный ответ.
— Внедрение когортного анализа (группировки пользователей по времени регистрации) не по каналам привлечения, а по продуктовому поведению.
— Переход к модели Product-Led Growth (рост за счет самого продукта), где маркетинговые бюджеты перенаправили на обучение пользователей внутри сервиса, а не на покупку рекламного трафика.
Результат
Через 18 месяцев после смены стратегии показатель оттока (Churn) снизился на 12%. Доля выручки от существующих клиентов (Expansion Revenue) выросла на 22%, так как фокус на активации привел к более быстрому переходу компаний на платные тарифы. Стоимость привлечения одного активного платящего пользователя сократилась на 15% за счет того, что маркетинговые активности стали таргетироваться на аудиторию, склонную к долгосрочному использованию продукта.
Урок
В современной реальности SaaS-маркетолог — это аналитик продукта. Если ваш маркетинг все еще измеряется количеством MQL (маркетинговых лидов), вы работаете на показатели, которые не гарантируют выручку.
Главный вывод: в эпоху, когда искусственный интеллект меняет пути поиска информации, *ваша экспертиза и способность удержать клиента внутри системы значат больше, чем охват*. Анализируйте не то, как человек пришел, а то, на каком этапе он получает ценность. Рост выручки сегодня — это результат слаженной работы маркетинга и продукта над LTV (пожизненной ценностью клиента), а не успех одной рекламной кампании.
— @ProductAnalyticsMK
В 2026 году классическая воронка, где маркетинг отвечает за количество заявок, а продажи — за деньги, выглядит анахронизмом. В условиях, когда стоимость привлечения нового пользователя (CAC) растет, фокус сместился на RevOps (объединение маркетинга, продаж и клиентского сервиса вокруг выручки). Разберем, как Notion перестроил аналитику, перейдя от модели «регистрации любой ценой» к модели «глубокого вовлечения».
Контекст и задача
Компания столкнулась с эффектом «пустой оболочки»: количество регистраций росло, но Retention (коэффициент удержания) после первого месяца падал. В эпоху Zero-click контента, где пользователи получают ответы внутри поисковиков, не переходя на сайт, полагаться на классическое поисковое продвижение стало недостаточно. Задача состояла в том, чтобы сменить фокус с метрики «регистрация» на метрику «активация в рабочем пространстве».
Решение
Аналитическая команда внедрила событийную модель данных, отслеживающую не просто факт входа, а выполнение трех ключевых действий: создание страницы, установка интеграции и приглашение первого участника команды. Вместо last-click атрибуции (определения источника по последнему клику) перешли к анализу инкрементальности (оценки реального влияния канала на рост).
Что изменилось в процессах:
— Отказ от широкого охватного SEO в пользу Topical Authority (авторитетности в тематике). Компания начала публиковать глубокие гайды по бизнес-процессам, которые AI-системы поиска считывают как экспертный ответ.
— Внедрение когортного анализа (группировки пользователей по времени регистрации) не по каналам привлечения, а по продуктовому поведению.
— Переход к модели Product-Led Growth (рост за счет самого продукта), где маркетинговые бюджеты перенаправили на обучение пользователей внутри сервиса, а не на покупку рекламного трафика.
Результат
Через 18 месяцев после смены стратегии показатель оттока (Churn) снизился на 12%. Доля выручки от существующих клиентов (Expansion Revenue) выросла на 22%, так как фокус на активации привел к более быстрому переходу компаний на платные тарифы. Стоимость привлечения одного активного платящего пользователя сократилась на 15% за счет того, что маркетинговые активности стали таргетироваться на аудиторию, склонную к долгосрочному использованию продукта.
Урок
В современной реальности SaaS-маркетолог — это аналитик продукта. Если ваш маркетинг все еще измеряется количеством MQL (маркетинговых лидов), вы работаете на показатели, которые не гарантируют выручку.
Главный вывод: в эпоху, когда искусственный интеллект меняет пути поиска информации, *ваша экспертиза и способность удержать клиента внутри системы значат больше, чем охват*. Анализируйте не то, как человек пришел, а то, на каком этапе он получает ценность. Рост выручки сегодня — это результат слаженной работы маркетинга и продукта над LTV (пожизненной ценностью клиента), а не успех одной рекламной кампании.
— @ProductAnalyticsMK
Смерть маркетинговой воронки: почему RevOps важнее лидогенерации в 2026 году
Маркетинг в SaaS (программное обеспечение как услуга) долгое время жил по законам линейного пути пользователя. Мы привыкли к классической схеме: привлечение через контент, прогрев через рассылки, передача отделам продаж и финальное закрытие сделки. Однако в эпоху, когда искусственный интеллект берет на себя рутину поиска информации, а цикл принятия решения растягивается из-за общей экономии бюджетов, старая модель «воронки» буксует. Сегодня мы наблюдаем переход к операциям по управлению выручкой (RevOps), где маркетинг перестает быть «генератором заявок» и становится частью единого механизма по удержанию и расширению ценности клиента.
Первый сдвиг парадигмы заключается в отказе от погони за количеством MQL (маркетингово-квалифицированных лидов). В 2026 году метрика «количество заявок» не имеет смысла, если мы не видим их связи с жизненным циклом продукта. Раньше маркетолог мог отчитаться за сотню скачанных отчетов, сегодня это считается «пустым» трафиком. В условиях, когда поиск через нейросети выдает готовые ответы без перехода на ваш сайт, доверие конвертируется не в клик, а в экспертный авторитет. Примером здесь может служить компания, которая вместо массовых вебинаров инвестирует в создание глубоких аналитических баз знаний по узким отраслевым проблемам. В такой модели аналитика фокусируется не на том, кто оставил почту, а на том, как потребленный контент сокращает время сделки (Sales Cycle) у отдела продаж.
Второй важный аспект — переход к атрибуции на основе инкрементальности (прироста). Эпоха «последнего клика» (last-click) окончательно ушла в прошлое из-за ограничений конфиденциальности данных и усложнения пути пользователя. Мы больше не можем с точностью до рубля сказать, что именно привело клиента, но можем математически оценить, как маркетинговое воздействие меняет поведение группы пользователей. Если вы отключаете рекламу в конкретном канале и видите, что количество регистраций не падает — значит, канал не приносил добавленной стоимости. Аналитики, работающие в современных B2B-структурах, все чаще используют эконометрическое моделирование (MMM), чтобы понять вклад бренда в общий рост выручки, игнорируя шумные, но бесполезные метрики кликов.
Третий тезис касается удержания (retention) как главного инструмента роста. В условиях, когда стоимость привлечения нового клиента растет, а средний чек в B2B-сегменте стагнирует из-за оптимизации расходов заказчиков, фокус смещается на LTV (пожизненную ценность клиента). Здесь маркетинг, продукт и клиентский сервис объединяются в единую систему RevOps. В этой архитектуре аналитик маркетинга теперь работает с когортными данными, которые показывают не только факт покупки, но и глубину использования функций продукта. Это позволяет выявлять признаки оттока на ранних стадиях. Например, если клиент перестает использовать ключевой функционал продукта в течение первых 30 дней, система автоматически переключает маркетинговую коммуникацию с «продажи дополнительных услуг» на «обучение работе с сервисом». Это спасает выручку гораздо эффективнее, чем приток новых, но нелояльных пользователей.
В завершение отмечу, что роль маркетолога в 2026 году эволюционирует из «креатора» в сторону «архитектора данных». Работа с воронкой уступает место работе с клиентскими потоками (flywheels), где каждый этап — от первого прочтения статьи до продления годовой подписки — является зоной ответственности всех отделов. Мы перестаем делить маркетинг и продажи, превращая их в единую функцию, ориентированную на то, чтобы клиент не просто пришел, а нашел реальную ценность в продукте. Тем, кто продолжит измерять успех количеством «лидов», придется столкнуться с тем, что их финансовые показатели будут все сильнее расходиться с маркетинговыми отчетами. Будущее принадлежит тем, кто строит прозрачные системы, где каждое действие маркетинга имеет измеримое влияние на итоговую выручку, а не на промежуточные показатели трафика.
— @ProductAnalyticsMK
Маркетинг в SaaS (программное обеспечение как услуга) долгое время жил по законам линейного пути пользователя. Мы привыкли к классической схеме: привлечение через контент, прогрев через рассылки, передача отделам продаж и финальное закрытие сделки. Однако в эпоху, когда искусственный интеллект берет на себя рутину поиска информации, а цикл принятия решения растягивается из-за общей экономии бюджетов, старая модель «воронки» буксует. Сегодня мы наблюдаем переход к операциям по управлению выручкой (RevOps), где маркетинг перестает быть «генератором заявок» и становится частью единого механизма по удержанию и расширению ценности клиента.
Первый сдвиг парадигмы заключается в отказе от погони за количеством MQL (маркетингово-квалифицированных лидов). В 2026 году метрика «количество заявок» не имеет смысла, если мы не видим их связи с жизненным циклом продукта. Раньше маркетолог мог отчитаться за сотню скачанных отчетов, сегодня это считается «пустым» трафиком. В условиях, когда поиск через нейросети выдает готовые ответы без перехода на ваш сайт, доверие конвертируется не в клик, а в экспертный авторитет. Примером здесь может служить компания, которая вместо массовых вебинаров инвестирует в создание глубоких аналитических баз знаний по узким отраслевым проблемам. В такой модели аналитика фокусируется не на том, кто оставил почту, а на том, как потребленный контент сокращает время сделки (Sales Cycle) у отдела продаж.
Второй важный аспект — переход к атрибуции на основе инкрементальности (прироста). Эпоха «последнего клика» (last-click) окончательно ушла в прошлое из-за ограничений конфиденциальности данных и усложнения пути пользователя. Мы больше не можем с точностью до рубля сказать, что именно привело клиента, но можем математически оценить, как маркетинговое воздействие меняет поведение группы пользователей. Если вы отключаете рекламу в конкретном канале и видите, что количество регистраций не падает — значит, канал не приносил добавленной стоимости. Аналитики, работающие в современных B2B-структурах, все чаще используют эконометрическое моделирование (MMM), чтобы понять вклад бренда в общий рост выручки, игнорируя шумные, но бесполезные метрики кликов.
Третий тезис касается удержания (retention) как главного инструмента роста. В условиях, когда стоимость привлечения нового клиента растет, а средний чек в B2B-сегменте стагнирует из-за оптимизации расходов заказчиков, фокус смещается на LTV (пожизненную ценность клиента). Здесь маркетинг, продукт и клиентский сервис объединяются в единую систему RevOps. В этой архитектуре аналитик маркетинга теперь работает с когортными данными, которые показывают не только факт покупки, но и глубину использования функций продукта. Это позволяет выявлять признаки оттока на ранних стадиях. Например, если клиент перестает использовать ключевой функционал продукта в течение первых 30 дней, система автоматически переключает маркетинговую коммуникацию с «продажи дополнительных услуг» на «обучение работе с сервисом». Это спасает выручку гораздо эффективнее, чем приток новых, но нелояльных пользователей.
В завершение отмечу, что роль маркетолога в 2026 году эволюционирует из «креатора» в сторону «архитектора данных». Работа с воронкой уступает место работе с клиентскими потоками (flywheels), где каждый этап — от первого прочтения статьи до продления годовой подписки — является зоной ответственности всех отделов. Мы перестаем делить маркетинг и продажи, превращая их в единую функцию, ориентированную на то, чтобы клиент не просто пришел, а нашел реальную ценность в продукте. Тем, кто продолжит измерять успех количеством «лидов», придется столкнуться с тем, что их финансовые показатели будут все сильнее расходиться с маркетинговыми отчетами. Будущее принадлежит тем, кто строит прозрачные системы, где каждое действие маркетинга имеет измеримое влияние на итоговую выручку, а не на промежуточные показатели трафика.
— @ProductAnalyticsMK