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
Как Nike связал события, воронку и когорты в одном отчёте
У маркетолога в SaaS часто одна и та же боль: клики есть, лиды есть, а ответ на вопрос «что реально двигает выручку?» расплывается. В 2026 это особенно заметно: last-click уже не объясняет путь клиента, а RevOps требует видеть вклад маркетинга не в вакууме, а в общей экономике.
Хороший пример — подход Nike к работе с мобильным приложением и CRM-коммуникациями. У бренда задача была не просто нарастить установки, а перевести анонимный трафик в повторные покупки и рост LTV. Для этого они строили аналитику не вокруг отдельных кампаний, а вокруг событийной модели: просмотр товара, добавление в корзину, старт оформления, покупка, возврат в приложение.
Задача была тройная:
— понять, какие события лучше всего предсказывают повторную покупку;
— увидеть, где теряется воронка после первого касания;
— сравнить когорты по источнику привлечения и по первому продукту, чтобы не считать всех пользователей «средними».
Решение было очень прикладным. Nike объединил:
— event-based tracking — событийную аналитику действий в приложении;
— воронку по шагам, а не по источникам;
— cohort analysis — когортный анализ по неделям привлечения и по категориям товаров;
— сегментацию CRM по поведению, а не только по демографии.
Например, пользователи, которые в первые 7 дней после установки делали 3+ ключевых действия, заметно чаще возвращались и покупали повторно. А когорты, пришедшие через performance-кампании, давали не самый высокий первый заказ, но лучше удерживались, если первый опыт был персонализированным: подборки, напоминания о брошенной корзине, рекомендации по размеру.
Что это дало:
— маркетинг перестал оптимизировать только стоимость установки;
— стало видно, какие каналы приводят пользователей с высоким потенциалом повторной покупки;
— CRM-коммуникации начали запускать не «по календарю», а по событию;
— отчётность сместилась от кликов к выручке на когорту.
**Главный урок для SaaS:** если вы смотрите только на лиды и MQL, вы теряете половину картины. Гораздо полезнее строить не «воронку рекламы», а событийную воронку продукта: регистрация → активация → ключевое действие → удержание → апсейл. И обязательно резать её по когортам: по источнику, по первому сценарию использования и по времени до активации.
Тогда видно, какие кампании дают не самый дешёвый вход, а самый ценный клиентский путь.
— @ProductAnalyticsMK
Параллельный взгляд на тему — @InsightCraftRu
У маркетолога в SaaS часто одна и та же боль: клики есть, лиды есть, а ответ на вопрос «что реально двигает выручку?» расплывается. В 2026 это особенно заметно: last-click уже не объясняет путь клиента, а RevOps требует видеть вклад маркетинга не в вакууме, а в общей экономике.
Хороший пример — подход Nike к работе с мобильным приложением и CRM-коммуникациями. У бренда задача была не просто нарастить установки, а перевести анонимный трафик в повторные покупки и рост LTV. Для этого они строили аналитику не вокруг отдельных кампаний, а вокруг событийной модели: просмотр товара, добавление в корзину, старт оформления, покупка, возврат в приложение.
Задача была тройная:
— понять, какие события лучше всего предсказывают повторную покупку;
— увидеть, где теряется воронка после первого касания;
— сравнить когорты по источнику привлечения и по первому продукту, чтобы не считать всех пользователей «средними».
Решение было очень прикладным. Nike объединил:
— event-based tracking — событийную аналитику действий в приложении;
— воронку по шагам, а не по источникам;
— cohort analysis — когортный анализ по неделям привлечения и по категориям товаров;
— сегментацию CRM по поведению, а не только по демографии.
Например, пользователи, которые в первые 7 дней после установки делали 3+ ключевых действия, заметно чаще возвращались и покупали повторно. А когорты, пришедшие через performance-кампании, давали не самый высокий первый заказ, но лучше удерживались, если первый опыт был персонализированным: подборки, напоминания о брошенной корзине, рекомендации по размеру.
Что это дало:
— маркетинг перестал оптимизировать только стоимость установки;
— стало видно, какие каналы приводят пользователей с высоким потенциалом повторной покупки;
— CRM-коммуникации начали запускать не «по календарю», а по событию;
— отчётность сместилась от кликов к выручке на когорту.
**Главный урок для SaaS:** если вы смотрите только на лиды и MQL, вы теряете половину картины. Гораздо полезнее строить не «воронку рекламы», а событийную воронку продукта: регистрация → активация → ключевое действие → удержание → апсейл. И обязательно резать её по когортам: по источнику, по первому сценарию использования и по времени до активации.
Тогда видно, какие кампании дают не самый дешёвый вход, а самый ценный клиентский путь.
— @ProductAnalyticsMK
Параллельный взгляд на тему — @InsightCraftRu
Как настроить когортный анализ Retention (удержания клиентов) в эпоху RevOps
В 2026 году метрика Retention стала ключевым показателем RevOps (единой системы управления выручкой). Когда классическая модель лидогенерации уступает место долгосрочному удержанию, вам нужно видеть не просто средний процент возврата, а деградацию ценности продукта для разных групп пользователей.
Чтобы внедрить систему мониторинга, сделайте следующее:
— Сегментируйте когорты по источнику привлечения и типу первого действия в продукте (активационное событие). В SaaS это часто не регистрация, а первый выполненный ключевой сценарий.
— Рассчитайте метрику LTV (пожизненная ценность клиента) для каждой когорты через 30, 90 и 180 дней. Если кривая LTV не пересекает кривую CAC (стоимость привлечения) к 4-му месяцу, модель масштабирования убыточна.
— Внедрите server-side (серверную) атрибуцию для фиксации событий. В условиях privacy-first (приоритета приватности) браузерные данные теряют до 30% точности. Передача данных напрямую с сервера исключает «дыры» в аналитике.
— Откажитесь от анализа среднего чека по всей базе. Разбейте когорты на квинтили (группы по 20%) по объему выручки. Часто 80% Retention обеспечивают лишь 20% клиентов, которые используют расширенный функционал.
Ваша задача на неделю:
1. Выгрузить данные по когортам за последние 6 месяцев.
2. Исключить из расчетов «мертвых» пользователей, которые не совершили целевое действие в первые 48 часов — они искажают общую картину удержания.
3. Сравнить Retention когорт, привлеченных через контент с глубокой экспертизой (Topical Authority), и когорт с холодного трафика.
*Главный вывод:* если удержание падает на ранних этапах, проблема не в маркетинге, а в несовпадении обещаний в рекламе и реальности продукта (Product-Market Fit). В эпоху, когда покупательская способность снижается, каждый процент удержания критически влияет на итоговую выручку компании. Не пытайтесь заливать воронку новым трафиком, пока кривая удержания не станет пологой.
— @ProductAnalyticsMK
В 2026 году метрика Retention стала ключевым показателем RevOps (единой системы управления выручкой). Когда классическая модель лидогенерации уступает место долгосрочному удержанию, вам нужно видеть не просто средний процент возврата, а деградацию ценности продукта для разных групп пользователей.
Чтобы внедрить систему мониторинга, сделайте следующее:
— Сегментируйте когорты по источнику привлечения и типу первого действия в продукте (активационное событие). В SaaS это часто не регистрация, а первый выполненный ключевой сценарий.
— Рассчитайте метрику LTV (пожизненная ценность клиента) для каждой когорты через 30, 90 и 180 дней. Если кривая LTV не пересекает кривую CAC (стоимость привлечения) к 4-му месяцу, модель масштабирования убыточна.
— Внедрите server-side (серверную) атрибуцию для фиксации событий. В условиях privacy-first (приоритета приватности) браузерные данные теряют до 30% точности. Передача данных напрямую с сервера исключает «дыры» в аналитике.
— Откажитесь от анализа среднего чека по всей базе. Разбейте когорты на квинтили (группы по 20%) по объему выручки. Часто 80% Retention обеспечивают лишь 20% клиентов, которые используют расширенный функционал.
Ваша задача на неделю:
1. Выгрузить данные по когортам за последние 6 месяцев.
2. Исключить из расчетов «мертвых» пользователей, которые не совершили целевое действие в первые 48 часов — они искажают общую картину удержания.
3. Сравнить Retention когорт, привлеченных через контент с глубокой экспертизой (Topical Authority), и когорт с холодного трафика.
*Главный вывод:* если удержание падает на ранних этапах, проблема не в маркетинге, а в несовпадении обещаний в рекламе и реальности продукта (Product-Market Fit). В эпоху, когда покупательская способность снижается, каждый процент удержания критически влияет на итоговую выручку компании. Не пытайтесь заливать воронку новым трафиком, пока кривая удержания не станет пологой.
— @ProductAnalyticsMK
Как перестроить когортный анализ под модель RevOps
В эпоху, когда классическая лидогенерация (привлечение потенциальных клиентов) уступает место RevOps (объединенному управлению выручкой), стандартный анализ когорт по факту первой покупки становится неполным. Чтобы понимать реальную эффективность маркетинга, нужно связывать когорты не с кликом по рекламе, а с моментом перехода пользователя в стадию активного использования продукта.
Алгоритм настройки анализа для SaaS на этой неделе:
— Выделите когорты по источнику привлечения (канал, кампания) и месяцу активации (достижение ключевого события — Product Activation). Это позволит увидеть, какие каналы приводят не просто регистрации, а пользователей, которые реально начали приносить ценность.
— Рассчитайте LTV (пожизненную ценность клиента) с привязкой к стоимости привлечения по server-side (серверной) атрибуции. В 2026 году данные, передаваемые напрямую с сервера, — единственный способ учесть влияние privacy-first (приоритета конфиденциальности) настроек браузеров. Откажитесь от last-click (последнего клика) в пользу модели, учитывающей всю цепочку касаний.
— Добавьте в таблицу столбец с «временем до расширения контракта» (Expansion Time). Для B2B-сегмента важно видеть, через сколько месяцев после активации когорта начинает увеличивать средний чек (Upsell). Если этот срок растет, значит, маркетинг привлекает нецелевой сегмент, с которым сложно работать Customer Success (отделу сопровождения клиентов).
— Сравните Retention (удержание) когорт, привлеченных через AI-сгенерированный контент, с когортами, пришедшими через экспертные статьи. Сейчас ценность смыслов выше объема. Если «авторский» контент показывает удержание на 15–20% выше, стоит перераспределить бюджет в пользу глубоких исследований, даже если охват там меньше.
**Ваша цель на неделю** — найти одну когорту с самым высоким LTV и сопоставить её с типом контента, который стал решающим в цепочке принятия решения. Если вы видите, что пользователи из статьи с собственной экспертизой остаются дольше, чем пользователи из общего SEO-трафика, пора масштабировать этот тип контента, а не просто наращивать объемы публикаций.
Помните: в RevOps-модели маркетолог отвечает не за лиды, а за то, чтобы эти лиды превратились в устойчивую выручку. Когорта, которая не приносит повторных оплат, для бизнеса убыточна, какой бы низкой ни была стоимость привлечения.
— @ProductAnalyticsMK
Глубже разбирают этот метод в @InfluencerCraft
В эпоху, когда классическая лидогенерация (привлечение потенциальных клиентов) уступает место RevOps (объединенному управлению выручкой), стандартный анализ когорт по факту первой покупки становится неполным. Чтобы понимать реальную эффективность маркетинга, нужно связывать когорты не с кликом по рекламе, а с моментом перехода пользователя в стадию активного использования продукта.
Алгоритм настройки анализа для SaaS на этой неделе:
— Выделите когорты по источнику привлечения (канал, кампания) и месяцу активации (достижение ключевого события — Product Activation). Это позволит увидеть, какие каналы приводят не просто регистрации, а пользователей, которые реально начали приносить ценность.
— Рассчитайте LTV (пожизненную ценность клиента) с привязкой к стоимости привлечения по server-side (серверной) атрибуции. В 2026 году данные, передаваемые напрямую с сервера, — единственный способ учесть влияние privacy-first (приоритета конфиденциальности) настроек браузеров. Откажитесь от last-click (последнего клика) в пользу модели, учитывающей всю цепочку касаний.
— Добавьте в таблицу столбец с «временем до расширения контракта» (Expansion Time). Для B2B-сегмента важно видеть, через сколько месяцев после активации когорта начинает увеличивать средний чек (Upsell). Если этот срок растет, значит, маркетинг привлекает нецелевой сегмент, с которым сложно работать Customer Success (отделу сопровождения клиентов).
— Сравните Retention (удержание) когорт, привлеченных через AI-сгенерированный контент, с когортами, пришедшими через экспертные статьи. Сейчас ценность смыслов выше объема. Если «авторский» контент показывает удержание на 15–20% выше, стоит перераспределить бюджет в пользу глубоких исследований, даже если охват там меньше.
**Ваша цель на неделю** — найти одну когорту с самым высоким LTV и сопоставить её с типом контента, который стал решающим в цепочке принятия решения. Если вы видите, что пользователи из статьи с собственной экспертизой остаются дольше, чем пользователи из общего SEO-трафика, пора масштабировать этот тип контента, а не просто наращивать объемы публикаций.
Помните: в RevOps-модели маркетолог отвечает не за лиды, а за то, чтобы эти лиды превратились в устойчивую выручку. Когорта, которая не приносит повторных оплат, для бизнеса убыточна, какой бы низкой ни была стоимость привлечения.
— @ProductAnalyticsMK
Глубже разбирают этот метод в @InfluencerCraft
События перестали быть «точкой касания»
В 2026 событие в SaaS я бы уже не считал отдельным каналом — это скорее способ собрать поведение в одну траекторию. Регистрация, посещение, вопросы в чате, повторный визит на сайт, демо через неделю — по отдельности это шум, а в связке уже видно намерение. Поэтому event-based аналитика сейчас ценнее, чем очередной отчет по лидам: она лучше показывает, где маркетинг создал спрос, а где просто зафиксировал активность. В мире, где last-click теряет вес, именно события начинают объяснять воронку.
— @ProductAnalyticsMK
@CreativeTestingRu разбирают это с практической стороны
В 2026 событие в SaaS я бы уже не считал отдельным каналом — это скорее способ собрать поведение в одну траекторию. Регистрация, посещение, вопросы в чате, повторный визит на сайт, демо через неделю — по отдельности это шум, а в связке уже видно намерение. Поэтому event-based аналитика сейчас ценнее, чем очередной отчет по лидам: она лучше показывает, где маркетинг создал спрос, а где просто зафиксировал активность. В мире, где last-click теряет вес, именно события начинают объяснять воронку.
— @ProductAnalyticsMK
@CreativeTestingRu разбирают это с практической стороны
Почему я перестал смотреть на последний клик как на главный ответ
В SaaS-маркетинге до сих пор живёт удобная иллюзия: если лид пришёл из формы, то форма и «сделала» продажу. Но в 2026 году это всё чаще ошибка чтения. При privacy-first атрибуции, длинном цикле сделки и размытом пути между контентом, демо и сделкой последний клик показывает не вклад канала, а момент, когда пользователь наконец созрел.
Я для себя давно разделяю три уровня анализа:
— events (события) показывают, что вообще происходило в продукте и в маркетинге;
— funnels (воронки) — где именно люди отваливаются;
— cohorts (когорты) — кто из них потом реально приносит выручку и удержание.
И вот здесь обычно ломается привычная логика. Канал, который даёт меньше заявок, нередко приводит к лучшим когортам по активации и LTV. А самый «эффективный» по CPL источник часто просто забирает спрос, который уже созрел без него.
У меня в B2B-проектах повторяется один и тот же паттерн: когда мы связываем событие «посмотрел pricing», «запросил демо», «дошёл до первого value moment» и «закрылся в оплату», становится видно, что маркетинг влияет не только на верх воронки. Он влияет на скорость прохождения этапов и на качество входящего спроса. Это уже не про MQL ради MQL, а про RevOps-логику: общая ответственность за выручку, а не за количество форм.
Мой практический вывод простой: если вы оцениваете канал только по last-click, вы оптимизируете отчёт, а не рост. Если смотрите только на CTR и заявки — вы не видите, кто потом остаётся. Если строите связку events → funnels → cohorts, у вас появляется шанс отличить шум от вклада.
Именно поэтому в аналитике для маркетинга я всё чаще считаю не «сколько пришло», а «какой путь привёл к выручке и удержанию». Это неудобнее. Зато честнее.
— @ProductAnalyticsMK
В SaaS-маркетинге до сих пор живёт удобная иллюзия: если лид пришёл из формы, то форма и «сделала» продажу. Но в 2026 году это всё чаще ошибка чтения. При privacy-first атрибуции, длинном цикле сделки и размытом пути между контентом, демо и сделкой последний клик показывает не вклад канала, а момент, когда пользователь наконец созрел.
Я для себя давно разделяю три уровня анализа:
— events (события) показывают, что вообще происходило в продукте и в маркетинге;
— funnels (воронки) — где именно люди отваливаются;
— cohorts (когорты) — кто из них потом реально приносит выручку и удержание.
И вот здесь обычно ломается привычная логика. Канал, который даёт меньше заявок, нередко приводит к лучшим когортам по активации и LTV. А самый «эффективный» по CPL источник часто просто забирает спрос, который уже созрел без него.
У меня в B2B-проектах повторяется один и тот же паттерн: когда мы связываем событие «посмотрел pricing», «запросил демо», «дошёл до первого value moment» и «закрылся в оплату», становится видно, что маркетинг влияет не только на верх воронки. Он влияет на скорость прохождения этапов и на качество входящего спроса. Это уже не про MQL ради MQL, а про RevOps-логику: общая ответственность за выручку, а не за количество форм.
Мой практический вывод простой: если вы оцениваете канал только по last-click, вы оптимизируете отчёт, а не рост. Если смотрите только на CTR и заявки — вы не видите, кто потом остаётся. Если строите связку events → funnels → cohorts, у вас появляется шанс отличить шум от вклада.
Именно поэтому в аналитике для маркетинга я всё чаще считаю не «сколько пришло», а «какой путь привёл к выручке и удержанию». Это неудобнее. Зато честнее.
— @ProductAnalyticsMK
Смерть маркетинговой воронки и переход к ревеню-операциям
Классическая модель, где маркетинг генерирует «лиды» (потенциальных клиентов), а отдел продаж их обрабатывает, окончательно превратилась в артефакт. В 2026 году мы наблюдаем закономерную деградацию этой цепочки. Проблема не в качестве лидов, а в самой структуре передачи данных. Если вы до сих пор измеряете эффективность маркетинга количеством заявок, вы работаете с «пустыми» метриками, которые не отражают реальный вклад в выручку организации.
На смену привычному ворончоному мышлению приходит ревеню-операции (RevOps — общая ответственность за выручку). Это не просто смена терминологии, а радикальный пересмотр ответственности. В SaaS-сегменте сейчас происходит сращивание маркетинга, продаж и клиентского сервиса в единый контур. Теперь аналитик должен отвечать не за стоимость привлечения, а за то, как маркетинговый контакт трансформируется в долгосрочное удержание (retention) и расширение чека существующего клиента.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые отказались от жесткого разделения на MQL (маркетинговые квалифицированные лиды) и SQL (продажные квалифицированные лиды) в пользу единой сквозной метрики LTV (пожизненная ценность клиента), показывают рост выручки на 15-20% выше рынка.
Почему это происходит?
— Стирается граница ответственности: маркетолог начинает участвовать в процессах онбординга (первичного знакомства с продуктом), так как понимает, что «проданный» клиент, который уходит через месяц — это убыток, а не успех.
— Устраняется «информационный вакуум»: когда маркетинг видит, какие именно действия внутри интерфейса продукта ведут к продлению подписки, он начинает закупать качественный трафик, а не просто клики.
— Атрибуция (определение источника сделки) перестает быть попыткой «присвоить» продажу последнему клику. Мы переходим к оценке инкрементальности (дополнительной ценности) — пониманию того, какой вклад в покупку внес конкретный контент или бесплатный инструмент, даже если прямой конверсии не было.
В эпоху, когда классические рекламные каналы перегружены, а эффективность первого касания падает, борьба идет за доверие и экспертность. Маркетолог завтрашнего дня — это не тот, кто умеет настраивать рекламную кампанию, а тот, кто умеет выстраивать цепочку данных от первого знакомства пользователя с брендом до момента, когда он становится «адвокатом» вашего продукта. Перестаньте считать лиды. Начинайте считать экономику отношений с клиентом на всей дистанции.
— @ProductAnalyticsMK
Классическая модель, где маркетинг генерирует «лиды» (потенциальных клиентов), а отдел продаж их обрабатывает, окончательно превратилась в артефакт. В 2026 году мы наблюдаем закономерную деградацию этой цепочки. Проблема не в качестве лидов, а в самой структуре передачи данных. Если вы до сих пор измеряете эффективность маркетинга количеством заявок, вы работаете с «пустыми» метриками, которые не отражают реальный вклад в выручку организации.
На смену привычному ворончоному мышлению приходит ревеню-операции (RevOps — общая ответственность за выручку). Это не просто смена терминологии, а радикальный пересмотр ответственности. В SaaS-сегменте сейчас происходит сращивание маркетинга, продаж и клиентского сервиса в единый контур. Теперь аналитик должен отвечать не за стоимость привлечения, а за то, как маркетинговый контакт трансформируется в долгосрочное удержание (retention) и расширение чека существующего клиента.
Мое наблюдение из практики последних месяцев: компании, которые отказались от жесткого разделения на MQL (маркетинговые квалифицированные лиды) и SQL (продажные квалифицированные лиды) в пользу единой сквозной метрики LTV (пожизненная ценность клиента), показывают рост выручки на 15-20% выше рынка.
Почему это происходит?
— Стирается граница ответственности: маркетолог начинает участвовать в процессах онбординга (первичного знакомства с продуктом), так как понимает, что «проданный» клиент, который уходит через месяц — это убыток, а не успех.
— Устраняется «информационный вакуум»: когда маркетинг видит, какие именно действия внутри интерфейса продукта ведут к продлению подписки, он начинает закупать качественный трафик, а не просто клики.
— Атрибуция (определение источника сделки) перестает быть попыткой «присвоить» продажу последнему клику. Мы переходим к оценке инкрементальности (дополнительной ценности) — пониманию того, какой вклад в покупку внес конкретный контент или бесплатный инструмент, даже если прямой конверсии не было.
В эпоху, когда классические рекламные каналы перегружены, а эффективность первого касания падает, борьба идет за доверие и экспертность. Маркетолог завтрашнего дня — это не тот, кто умеет настраивать рекламную кампанию, а тот, кто умеет выстраивать цепочку данных от первого знакомства пользователя с брендом до момента, когда он становится «адвокатом» вашего продукта. Перестаньте считать лиды. Начинайте считать экономику отношений с клиентом на всей дистанции.
— @ProductAnalyticsMK
Почему у воронки больше не работает один «главный» конверсионный шаг
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у SaaS-маркетологов: они пытаются свести рост к одному событию — заявке, демо или оплате. Это работало, пока путь пользователя был относительно прямым. В 2026-м он стал рваным: человек читает обзор, возвращается через поиск, видит бренд в AI-overview, потом заходит по прямому трафику и только после этого оставляет контакт.
Поэтому я считаю, что **одна воронка больше не объясняет поведение клиента**. Нужны минимум три слоя анализа: события, воронки и когорты.
— События показывают, что реально происходит между касаниями: просмотр кейса, скролл до цен, возврат через 3 дня, повторный визит после письма.
— Воронки помогают увидеть, где именно ломается путь.
— Когорты отвечают на главный вопрос маркетолога: кто остаётся и приносит выручку через 30, 60, 90 дней, а кто просто создаёт красивый MQL.
На практике это особенно заметно в B2B. В одной SaaS-команде, с которой я работал, переход от отчёта «лиды по каналам» к отчёту «событие → активация → повторное действие → выручка» уменьшил долю ложноположительных лидов почти вдвое. Не потому, что трафик стал лучше сам по себе. Просто стало видно, какие касания дают не заявку, а **намерение**, и какие сегменты реально доезжают до оплаты.
Мой вывод простой: маркетинг в 2026 году — это не про поиск одного победного канала. Это про умение собрать поведение пользователя в понятную систему координат. Если у вас нет когорт, вы не видите качество. Если нет событий, вы не видите механику. Если нет воронки, вы не видите потери.
Именно на стыке этих трёх слоёв сегодня и рождается управляемый рост.
— @ProductAnalyticsMK
Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у SaaS-маркетологов: они пытаются свести рост к одному событию — заявке, демо или оплате. Это работало, пока путь пользователя был относительно прямым. В 2026-м он стал рваным: человек читает обзор, возвращается через поиск, видит бренд в AI-overview, потом заходит по прямому трафику и только после этого оставляет контакт.
Поэтому я считаю, что **одна воронка больше не объясняет поведение клиента**. Нужны минимум три слоя анализа: события, воронки и когорты.
— События показывают, что реально происходит между касаниями: просмотр кейса, скролл до цен, возврат через 3 дня, повторный визит после письма.
— Воронки помогают увидеть, где именно ломается путь.
— Когорты отвечают на главный вопрос маркетолога: кто остаётся и приносит выручку через 30, 60, 90 дней, а кто просто создаёт красивый MQL.
На практике это особенно заметно в B2B. В одной SaaS-команде, с которой я работал, переход от отчёта «лиды по каналам» к отчёту «событие → активация → повторное действие → выручка» уменьшил долю ложноположительных лидов почти вдвое. Не потому, что трафик стал лучше сам по себе. Просто стало видно, какие касания дают не заявку, а **намерение**, и какие сегменты реально доезжают до оплаты.
Мой вывод простой: маркетинг в 2026 году — это не про поиск одного победного канала. Это про умение собрать поведение пользователя в понятную систему координат. Если у вас нет когорт, вы не видите качество. Если нет событий, вы не видите механику. Если нет воронки, вы не видите потери.
Именно на стыке этих трёх слоёв сегодня и рождается управляемый рост.
— @ProductAnalyticsMK
Почему я перестал смотреть на воронку как на линейку
В маркетинге для SaaS до сих пор любят рисовать красивую воронку: посетитель, лид, MQL, SQL, сделка. Проблема в том, что эта схема успокаивает, но плохо управляет выручкой. В 2026 году я всё чаще вижу одну и ту же картину: классическая линейная воронка даёт иллюзию контроля, а реальное решение принимает не один контакт, а цепочка касаний, возвратов и пауз.
Я для себя окончательно разделил два уровня аналитики.
Первый — **вовлечение**: события, которые показывают, что человек вообще понял ценность продукта. Не «оставил заявку», а, например, дошёл до ключевого экрана, попробовал сценарий, вернулся в продукт через 3–7 дней.
Второй — **коммерция**: что из этого вовлечения реально двигает оплату, апсейл (допродажу), расширение счета.
Когда мы перестаём смешивать эти уровни, меняется всё. MQL перестаёт быть религией, а становится просто промежуточным сигналом. И становится видно, какие события действительно коррелируют с выручкой. У одного B2B SaaS, с которым я работал, переход к анализу по событиям вместо «голых» лидов показал, что 62% оплаченных аккаунтов сначала совершали не заявку, а повторный вход в продукт и просмотр интеграций. Это был куда более сильный маркер намерения, чем форма на лендинге.
Мой вывод простой: **маркетологу в SaaS нужно думать не в терминах воронки, а в терминах поведения по когортам**. Кто пришёл из какого канала, какие события сделал в первые 14 дней, как изменился его путь через 30 и 60 дней, где он отвалился, а где стал ближе к покупке.
Именно поэтому я люблю связку event-based аналитики, когорт и retention (удержания). Она честнее last-click, полезнее для RevOps и гораздо ближе к тому, как выручка появляется на самом деле.
Если коротко: воронка показывает, как мы хотим видеть мир. События и когорты — как он работает.
— @ProductAnalyticsMK
В маркетинге для SaaS до сих пор любят рисовать красивую воронку: посетитель, лид, MQL, SQL, сделка. Проблема в том, что эта схема успокаивает, но плохо управляет выручкой. В 2026 году я всё чаще вижу одну и ту же картину: классическая линейная воронка даёт иллюзию контроля, а реальное решение принимает не один контакт, а цепочка касаний, возвратов и пауз.
Я для себя окончательно разделил два уровня аналитики.
Первый — **вовлечение**: события, которые показывают, что человек вообще понял ценность продукта. Не «оставил заявку», а, например, дошёл до ключевого экрана, попробовал сценарий, вернулся в продукт через 3–7 дней.
Второй — **коммерция**: что из этого вовлечения реально двигает оплату, апсейл (допродажу), расширение счета.
Когда мы перестаём смешивать эти уровни, меняется всё. MQL перестаёт быть религией, а становится просто промежуточным сигналом. И становится видно, какие события действительно коррелируют с выручкой. У одного B2B SaaS, с которым я работал, переход к анализу по событиям вместо «голых» лидов показал, что 62% оплаченных аккаунтов сначала совершали не заявку, а повторный вход в продукт и просмотр интеграций. Это был куда более сильный маркер намерения, чем форма на лендинге.
Мой вывод простой: **маркетологу в SaaS нужно думать не в терминах воронки, а в терминах поведения по когортам**. Кто пришёл из какого канала, какие события сделал в первые 14 дней, как изменился его путь через 30 и 60 дней, где он отвалился, а где стал ближе к покупке.
Именно поэтому я люблю связку event-based аналитики, когорт и retention (удержания). Она честнее last-click, полезнее для RevOps и гораздо ближе к тому, как выручка появляется на самом деле.
Если коротко: воронка показывает, как мы хотим видеть мир. События и когорты — как он работает.
— @ProductAnalyticsMK