Почему оптимизация рекламных кампаний ломается из-за одного кривого события?

1. Есть у инженеров правило: если один датчик врёт - вся система слепнет. В рекламных кабинетах этот датчик - событие, которое “почему-то перестало отправляться”.

2. Случай из практики: кампания шла идеально, а потом внезапно “просела”. Клиент приводил версию от Chat GPT: “Всё нормально, алгоритм обучается”. Но он не адаптировался - он просто потерял ключевое и начал обучаться на том, что осталось: просмотрах страниц.

3. Алгоритмы - не маги. Они не “чувствуют спрос”, не “понимают поведение”, они тупо смотрят на входящие события. Нет событий - нет оптимизации. No money - no honey.

4. Что будет, если строить трекинг по MVP-принципу “ну работает же”? Однажды отвалится событие, от которого зависит весь бюджет. Реальный, не MVP.

5. Мы решаем этот бардак так же, как и любой инженер решает проблему слепого датчика - мониторингом. Регулярный кросс-чек, алерты,.

6. И да - я проверяю события чаще, чем прогноз погоды. Потому что ошибка дороже - промокшая футболка против месячного бюджета.

7. А у вы проверяли свой трекинг? Или и так работает же?

Хотите понять, что именно мешает аналитике собраться в единую систему? Бесплатный гайд - по ссылке.

@marketing_analysis

Ребят, есть дело!

Ищу парт‑тайм партнёра по аналитике — человека, которому реально интересно возиться с данными, Python и задачами из маркетинга/продукта.

Кого я ищу:

- Python как рабочий инструмент (pandas, numpy, базовые визуализации);
- понимаешь основы ML / Data Science (классификация/регрессия, фичи, базовая валидация моделей);
- умеешь формулировать гипотезы, проверять их на данных и объяснять результат не только аналитикам, но и маркетологам/руководителям.

Примеры задач:

- собрать и автоматизировать витрины;
- помочь с прототипами моделей (скоринг, приоритизация, сегментация и т.п.);
- мапить и тюнить модели,

Что могу дать:

- работа напрямую со мной: разбор кейсов, архитектуры, кода и решений;
- гибкий график, можно нужно совмещать с основной работой;
- интересные живые проекты + дополнительный доход (обсуждаем по итогам первого тестового проекта).

Если тебе это заходит — напиши мне:

- пару предложений о себе;
- примеры проектов или задач, которыми ты гордишься (можно без деталей бизнеса);
- удобный способ связи.

Друзья! Вышло новое видео!

"ПОЧЕМУ тесты не дают РОСТА?"

Многие маркетинговые команды живут в вечном режиме «давайте ещё потестим». Кнопки, тексты, лендинги — всё крутится, а роста нет.

В этом видео я расскажу, почему тестирование ради тестирования бессмысленно, когда лучше полагаться на анализ, интервью и здравый смысл, и как перейти к гипотезам, которые реально двигают бизнес.

Ведь рост — это не количество тестов, а качество решений.

Видео уже доступно для просмотра на платформах:

YouTube
VK Video
Яндекс Дзен

Как CMO оказался главным бэкенд-разработчиком - и как ему оттуда выбраться?

1. В любой команде бывает момент, когда самый мотивированный становится “временным техлидом”. Проблема в том, что в найме этим человеком почти всегда оказывался я. CMO.

2. Серьёзно. Вместо стратегии разбирался с триггерами, дебажил preview mode, ловил события, которые mysterious образом не попадали в dataLayer. Подрядчики поддерживали поддакивали: “Поправьте сами - там ничего сложного”.

3. Так обычно и бывает - CMO превращается в робота, который чинит трекинг вместо того, чтобы управлять им. Это неизбежно, когда у GTM нет владельца: зона ответственности размазывается, и в итоге тот, кому нужнее результат, сам идёт в контейнер. Прелесть.

4. Однажды я поймал себя на мысли, что объясняю разработчикам, почему рискованно вешать события на детальные CSS-селекторы. Это был момент истины: система работает неправильно, если её главный технический эксперт — маркетолог. То есть я понял банальщину - зарплату мне будут платить не тегами и не триггерами LOL.

5. Выход тогда оказался простой: выбрать подрядчика, назначить владельцем трекинга, прописать регламент изменений, ввести ревью всех публикаций контейнера.

6. После в GTM я стал ходить редко и с удовольствием. Как гость, а не как бэкенд-разработчик по совместительству.

7. А как там ваш GTM? Уже повесили новое событие по тз от подрядчика?

Устали жить в табличках? Посмотрите бесплатный видеоурок: как работать с данными без ежедневных танцев с Excel.

@marketing_analysis

Почему “позже автоматизируем” почти всегда означает “ещё год будем страдать вручную”?

1. Есть универсальный закон управления: “позже” - худшая дата в календаре. В автоматизации аналитики это справедливо вдвойне.

2. Я видел десятки компаний, где рос маркетинг, росли бюджеты, росли отчёты - и всё это держалось на одной таблице в Google Sheets. И на вечной фразе: “Пока работает. Потом автоматизируем”.

3. Правду вы знаете. “Потом” никогда не приходит. Потому что ручная работа кажется быстрым костылём: “один раз свести — несложно”. Потом ещё раз. Потом ещё. Через полгода свод превращается в трехчасовую агонию Excel-горячки.

4. Проблема не в том, что автоматизация сложная. Просто мы избегаем изменений. Изменения - это страшно.

5. В свое время в найме мы спаслись, просто назначив дедлайн: дату, после которой ручных сводов не существует. Мы не вытащили себя как Мюнхгаузен, но приступили к маленьким шагам: один источник → nightly refresh → базовый дашборд.

6. И внезапно выяснилось, что автоматизация не “дорогая и страшная”. Особенно если сравнивать её с годом ручного страдания.

7. А cколько лет вашим "позже автоматизируем"?

Если “автоматизация аналитики” звучит слишком громко, начните с моего бесплатного гайда. Он объясняет всё простыми словами.

@marketing_analysis

Посмотрел тут новое интервью Елена Верна

Она сейчас лидирует рост в Lovable и вбросила интересный тейк про активацию.

Для большинства AI-продуктов активация - это окошко чата. Промпт и результат. Сходу там не так много возможностей для оптимизации. Нельзя по сути убрать шаг из воронки, если это не воронка, а ведро.

То есть фокус команды роста (внезапно) оказался не на конверсии в активацию.

Зона роста смещается глубже. Вместо оптимизации поверхностного слоя - работа внутри продукта. Вместо улучшения воронки на старте - улучшения самого агента.

А еще она говорит, что раньше тратила 5-10% времени на инновации в росте, остальное - полировка текущей воронки. Сейчас тратит 95% на инновации и только 5% на оптимизацию.

И меня зацепило. Ну а правда, что оптимизировать на входе? Саджесты запросов? Локализацию? Голосовой ввод? Сама природа интерфейса - окошко чата - уже как будто бы порешала вопросы активации. Узкое место переезжает дальше.

Нет у вас ощущения, что для growth-команд AI-продуктов это важный сигнал? Поделитесь в камментах.

@marketing_analysis

Как один забытый триггер в GTM может слить бюджет в унитаз?

1. Помните старый добрый “Эффект бабочки”? Когда взмах крыла вызывал бурю. В GTM такая бабочка - триггер, который кто-то забыл вычистить год назад.

2. Никогда не спешите радоваться росту метрик после апдейта. Разработчики редко погружаются в природу тригеров, так что лавина конверсий вполне может быть багом, а не фичей. И вот почему.

3. Представьте ситуацию: старый триггер внезапно активировался и начал штамповать события, которых не существовало. Дальше больше: события улетели в РК, алгоритмы восприняли это как сигнал к победе и отправили бюджет в сторону “волшебного сегмента”.

4. Проблема в том, что у админ-панели у GTM может быть двузначное число администраторов. А если контейнером никто не управляет, он живёт по спорадическим законам: что-то умирает, что-то оживает, что-то начинает стрелять в воздух.

5. Стоит денек покопаться в версиях, провести гигиену тегов и переменных: как все волшебным образом встает на свои места.

6. И теперь, когда я вижу “резкий рост конверсий”, то первым делом проверяю не бэклог гипотез, а события. Ищу бабочку, которая способна породить бурю. И очень часто нахожу.

7. Как там ваш контейнер? Живет своей жизнью?

Если Excel каждый день ломается “сам” — начните с моего бесплатного урока. Он про то, как выйти из замкнутого круга.

@marketing_analysis

Почему “внедрите нам трекинг” превращается в 10 сезонов мыльной оперы?

1. Антон Павлович говорил базу: если в первом акте появилось ружьё, в третьем оно выстрелит. В трекинге всё наоборот - ружьё появляется в первом акте, и дальше его ищут все подряд до самого занавеса. И после него.

2. Не видел ни одного проекта, где “нам нужен трекинг за недельку” заканчивалось за недельку. Обычно через месяц половина событий не доходит, другая половина считает что-то своё, а третья половина (да, их всегда три) вообще непонятно откуда взялась.

3. Причина на поверхности: исполнителя воспринимают как ведро для тикетов. Маркетинг хочет одно, продукт - другое, продажи - третье, а подрядчику вообще все равно - он настраивает так, как привык. Документации нет, владельца у процесса нет. Но! Всегда есть "нужно вчера".

4. Логинюсь я в клиентские GTM. И не удивляюсь десяткам событий вида “click_2_new_copy_final_v5”. Даже не задав ни одного вопроса, я знаю, что никто понятия не имеет о происходящем.

5. Рабочий трекинг начинается с проектирования: схема событий, единая логика, зоны ответственности. Только потом теги, счетчики и если надо серверный слой.

6. Когда есть архитектура, сериал превращается в короткометражку. А это уже формат, который можно поглядеть на планерке. Потому что вся история становится понятной и управляемой.

7. А как там ваши события?

Если вы хотите глубже разобраться в маркетинг- и продуктовой аналитике, я подготовил подробный гайд по сквозной аналитике за 1 месяц. Он бесплатен и доступен по ссылке.

@marketing_analysis

Друзья! Вышло новое видео!

"ПОЧЕМУ без экспериментов бизнес не ВЫЖИВЕТ?"

Многие компании боятся экспериментов — «зачем что-то менять, если всё работает». Но рынок меняется быстрее, чем кажется.

В этом видео я объясню, почему отказ от экспериментов опаснее любого теста, и покажу, как выстроить систему, где 20% ресурсов всегда идут на поиск нового.

Как пчёлы выживают благодаря разведчикам — так и бизнес должен постоянно искать свежие источники роста, иначе система просто остановится.

Видео уже доступно для просмотра на платформах:

YouTube
VK Video
Яндекс Дзен

Ребят, Виталик Черемисинов завел тг-канал про эксперименты и все такое. Мы как-то записывали с ним стрим про альтернативы Оптимайзу. С удовольствием залип в его контент и вам советую.

Вышла статья-кейс о том, как Burger King внедрил у себя Trisigma и как платформа помогает развивать продукты.
Читаем, комментируем и радуемся!

P.S. Trisigma – объединяет два продукта
1) Sigma – которая раньше была от EXPF
2) Trisigma – оригинальный продукт от Авито

Что ломается, когда кто-то один отвечает и за трекинг, и за отчётность, и за спасение мира?

1. В биологии есть понятие "суперорганизм" - группа особей, которые работают вместе как единон целое с разделением ролей. Например, муравьиная колония. В компаниях такие тоже есть. Чаще в одном лице и называют их “Саня, который шарит”.

2. Я регулярно встречаю таких кулибиных: чинят теги, собирают отчёты и заодно объясняют всем, почему Google Таблицы заквакали и умерли перед планеркой. Обожаю таких. Вы знаете подвох.

3. Система, где всё держится на одном энтузиасте, - хрупкая. Заболел? Уехал? Устал? Всё. Воронки ломаются, события не доходят, отчётов нет.

4. Он не слабый, отнюдь. Просто процессы построены на ручной героике, а не на здравом смысле.

5. Оказались с таким героем в одной лодке? Попробуйте разделить роли: трекинг → техкоманда, отчёты → BI, контроль → CMO. И аналитика станет системой, а не подвигом.

6. Подвиги - для богатырей. Ваша задача - спокойно спать по ночам и знать: пока ваш герой отдыхает, данные работают, а не ждут его возвращения.

7. Есть у вас в команде свой суперрорганизм?

Хотите понять, куда уходит половина рабочего дня? Бесплатный урок о том, как избавиться от Excel-рутины — по ссылке.

@marketing_analysis

Почему CMO тратит больше времени на экспорт CSV, чем на стратегию?

1. Я уже почти 10 лет трекаю свое время - буквально сколько и на что я трачу. Однажды попробовал засечь: у меня ушло 2 часа на то, чтобы скачать все выгрузки из Meta, Google Ads, Яндекса и VK.

2. У 8 из 10 CMO утро начинается одинаково: зайти в кабинет → нажать “экспорт” → дождаться → повторить. И всё это вместо того, чтобы работать со стратегией, гипотезами и деньгами. Это не аналитика - это шахта по добыче CSV.

3. Не обманывайте себя, сводки в Экселе не должны становиться “частью профессии”. Пока вы майните CSV, ваши конкуренты засетапят десяток экспериментов с монетизацией и улетят в космос.

4. Я проходил это. И каждый раз улучшения начинались с одного простого шага: автоматические коннекторы. BigQuery, API, готовые интеграции - любая форма, где данные приходят сами.

5. Помню как я впервые за долгое время начал утро с анализа, а не со скачивания CSV. Это было духовное перерождение.

6. Так что вот вам неприятная правда: если CMO собирает данные руками, значит компания платит ему зарплату аналитика-курьера, а не директора по маркетингу.

7. Сколько времени вы уже потратили на таблички? А вчера?

Если таблицы стали узким горлышком маркетинга — у меня есть бесплатный урок, который решает именно эту проблему.

@marketing_analysis

Всех с Новым годом!
Друзья, уже вышло новое видео!

"Что не так с POST-view атрибуцией?"

Post-view атрибуция выглядит убедительно: пользователь увидел баннер — и позже купил. Но правда в том, что большинство таких «заслуг» не имеют к реальной покупке никакого отношения.

В этом видео я покажу, как Post-view создаёт иллюзию эффективности, почему платформам выгодно её поддерживать и на какие метрики действительно стоит смотреть, чтобы оценивать влияние рекламы честно — без магии и самообмана.

Видео уже доступно для просмотра на платформах:

YouTube
VK Video
Яндекс Дзен
Rutube