topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Воронка «ломается» не на последнем клике. Обычно ломают ее раньше — и сами же потом винят креативы.

Разбор по пунктам:

1) Трафик есть, а лидов мало
Смотрим не CTR, а связку: клик → LPV → lead. Если CTR 2,5%, а LPV 55%, вы теряете почти половину трафика еще до лендинга. Часто виноваты скорость, редиректы и кривой трекинг.

2) Лиды есть, продаж нет
Сегментация. Если CR в заявку 8%, а в оплату 0,7%, проблема не в «дорогом лида», а в mismatch оффера и намерения. Один и тот же трафик из поиска и из reels ведет себя по-разному.

3) Повторных покупок нет
Retention-провал обычно маскируют под «слабый продукт». Но если D7/D30 не растут после 3–4 касаний, значит CRM-цепочка не дожимает: нет триггеров, нет персонализации, нет окна для возврата.

4) Атрибуция врет
Когда смотрят только last click, выигрывает канал-паразит, а не канал-генератор. 🧪 Поэтому сравнивайте не «где был клик», а вклад по этапам воронки.

Итог: воронка — это не одна цифра, а серия утечек. Найдите, где именно течет, и перестаньте оптимизировать не тот участок.


network: hypewave

cluster: trends-newscast

channel_slug: growth-room

channel_name: Growth Room

topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

format: text

content:
Думал, что у меня «сильная» гипотеза. Проверяли новый оффер в первом экране лендинга: обещание +18% к конверсии было красивым, звучало убедительно на созвоне, и команда уже почти считала доп.лиды.

Запустили A/B на 14 дней: трафик 24k сессий, сплит 50/50. Итог — вариант с «улучшением» дал +0,6% к CR, и то в пределах шума. Зато вырос CPL на 11%: креативы начали приводить более холодный трафик, а мы сначала списали это на «сезонность».

Разоблачение простое: гипотеза была не про пользователя, а про наше желание увидеть рост. После этого ввели правило — перед тестом фиксируем, что именно меняется в поведении: CTR, CVR, AOV или retention. Если метрика не названа, тест не стартует. 🔍

Самый дорогой эксперимент — тот, где победа придумана до запуска.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Все любят считать retention по классике: D1, D7, D30. И почти всегда делают одну и ту же ошибку — меряют не удержание, а привычку открывать приложение «по привычке».

Разрыв шаблона: высокий retention часто живёт не в продукте, а в триггере.
Пользователь не «любил» сервис — он просто каждый день получал повод вернуться: пуш, счёт, новый контент, дедлайн, письмо, напоминание.

Что важно проверить:
1) Уберите один главный триггер на 7 дней. Если D7 падает сильнее, чем ожидали — у вас не продуктовый хук, а внешняя костыльная механика.
2) Разделите retention на «осознанный» и «событийный». Если после последнего события воронка пустеет, лояльности нет.
3) Смотрите не только возвраты, но и время до следующего действия. Иногда рост частоты визитов маскирует деградацию ценности.

Жёсткий вывод: если пользователь возвращается только потому, что вы его дёргаете, это не удержание. Это арендованный трафик внутри базы 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
GA4 снова ловит команды на старую ловушку: «данные есть, выводов нет».

На поле всё чаще всплывает одна и та же схема: у бренда 5+ дашбордов, 12 KPI, 3 BI-системы — а в момент, когда надо понять, что реально двигает выручку, начинается ручной шаманизм в Excel. 😐

Разоблачение простое: проблема не в аналитике, а в слое логики. События размечены криво, источники спорят друг с другом, атрибуция живёт отдельной жизнью, а метрики считают разную реальность.

Что забрать себе:
1) один owner на определение каждой метрики;
2) один источник истины для revenue и cohort’ов;
3) еженедельный аудит расхождений между ads / CRM / analytics;
4) тест на «decision-ready»: если по дашборду нельзя принять решение за 3 минуты — это не аналитика, а декорация.

Горячий вывод: рынок уже не страдает от нехватки данных. Он страдает от переизбытка мусорных интерпретаций.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самая дорогая ошибка в performance — мерить креативы по CTR и радоваться красивым цифрам.

Разбор по одной воронке:
1) Видео с CTR 2,8% и CPC $0,42
2) Статика с CTR 1,4% и CPC $0,31

На уровне кабинета победило видео. Но дальше вскрылась неприятная деталь:
— CVR в регистрацию у видео: 6,1%
— CVR у статики: 9,4%
— CAC у видео: $18,2
— CAC у статики: $11,9

То есть «сильный» креатив просто лучше кликал, но хуже продавал намерение. Он собирал любопытных, а не готовых. 🧨

Вывод простой: креатив — это не про красивый CTR, а про качество трафика на следующем шаге. Смотреть надо минимум в связке: impression → click → signup → paid.
Если креатив выигрывает в клике, но проигрывает в конверсии и CAC, это не победа, а дорогая иллюзия.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Главная ошибка в росте выручки — смотреть на выручку, а не на математику воронки.

Классика: команда видит +18% к MRR после запуска промо и считает это победой. А потом выясняется, что:
— CAC вырос на 34%
— доля возвратов/отмен съела 11% прироста
— LTV остался тем же
— payback уехал с 4 до 7 месяцев

То есть выручка выросла, а бизнес стал слабее.

Что обычно ломают:
1) Лечат трафик, когда проблема в конверсии лендинга
2) Растят верх воронки, не смотря на retention
3) Скейлят канал с красивым CPM, но плохим contribution margin

Нормальный вопрос не «как сделать больше выручки?», а «какой рычаг дает прирост без убийства unit economics?».

Проверка простая: если после роста выручки не улучшаются conversion, retention и маржа — это не рост, а дорогая иллюзия 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самое дорогое заблуждение в воронках — считать, что «больше шагов = больше контроля». На практике чаще наоборот.

Правило из опыта: если на этапе есть трение, оно не исчезает от объяснений. Оно только лучше маскируется под «низкую конверсию на лендинге».

Что обычно ломает воронку:
1) лишний шаг до первого действия;
2) одинаковые CTA на разных этапах;
3) сбор данных раньше, чем человек понял ценность.

Мы часто видим это в тестах: убираешь 1 поле из формы — +8–15% к старту; переносишь квалификацию после первого micro-commitment — CPL почти тот же, а MQL растут; сокращаешь путь до «первого успеха» — retention в D1/D7 становится чище.

Вывод простой: сначала продаём следующий шаг, а не всю систему целиком. 🎯
Если воронка «не едет», не добавляйте еще один экран. Сначала проверьте, не просите ли вы у пользователя слишком много слишком рано.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два подхода к тестам гипотез в growth — и один из них чаще ломает воронку.

Подход 1: «сначала придумаем 20 идей, потом запустим все подряд». На бумаге выглядит бодро, по факту: шум, пересечение факторов, нет понимания, что реально сдвинуло CR. Итог — 12 тестов, 0 внятных выводов, бюджет сгорел.

Подход 2: одна гипотеза = один измеримый рычаг. Например: меняем только оффер на лендинге, держим трафик и аудиторию стабильными, заранее фиксируем KPI и порог успеха. Да, тестов меньше. Зато после каждого шага есть решение: масштабировать, докрутить или закрыть.

Если коротко: скорость без дисциплины — это не growth, а дорогой хаос. 📉
Побеждает не тот, кто запускает больше экспериментов, а тот, кто умеет отделять эффект от шума.
И да — если в тесте меняется сразу креатив, заголовок и сегмент, это не A/B, это гадание.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Retention ломается не из-за «плохого продукта», а из-за дыр в первых 7 днях.
Чек-лист, который я бы прогнал перед тем, как лить трафик в масштаб:

1) **D1 activation** — пользователь понял ценность за 1 сессию? Если нет, он уже почти ушёл.
2) **Сегментация** — новые, вернувшиеся, платящие, спящие. У всех разные триггеры, один CRM-месседж = слив.
3) **Frequency** — есть ли повод вернуться через 24/72 часа? Без расписания касаний retention не растёт.
4) **Paywall/offer** — не убивает ли оффер повторное действие? Часто конвертят в оплату и тут же теряют удержание.
5) **Push/email/in-app** — не шлёте ли всем одно и то же? Тест: 3 креатива, 3 триггера, 7 дней.
6) **Cohort review** — смотрите не средний retention, а когорты по каналу. Часто «дешёвый» трафик в разы хуже по возвратам.

Разоблачение простое: если D7 не растёт, значит вы чините не retention, а иллюзию продукта. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика тихо съезжает в режим «иллюзия контроля».

Что заметили на рынке: все больше команд строят отчеты не вокруг денег, а вокруг доступных данных. В итоге в dashboard красиво растут клики, CTR и лиды, а unit-экономика молчит. Самый частый фейк — когда performance-победа считается по last click, а CRM потом добивает CAC в 1,5–2 раза выше «отчётного».

Разоблачение простое: аналитика стала быстрее, но не честнее. AI-ассистенты, готовые шаблоны, автосводки — всё это ускоряет выводы, но так же быстро размножает ошибки в атрибуции. Если воронка не сверена с revenue, любой рост — просто шум в красивой упаковке 📉

Что забрать себе:
1) считать не только лиды, но и paid revenue по когортам;
2) отдельно смотреть инкремент к каналу, а не только вклад последнего касания;
3) раз в неделю искать не победы, а расхождения между рекламой, CRM и финансами.

Аналитика сейчас выигрывает не у тех, у кого больше данных, а у тех, кто быстрее находит, где данные врут.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Запустили 12 креативов на один и тот же оффер. CTR плясал от 0,8% до 3,4%, CPM отличался почти в 2 раза, и команда уже праздновала «победителя». А потом посмотрели на деньги.

Лучший по CTR баннер дал CPA на 27% хуже медианы. Почему? Он собирал клики от людей, которым нравилась упаковка, но не сам продукт. Воронка после клика разваливалась: LP CVR -18%, лидов много, покупок мало.

Ошибка была в том, что креатив мерили как отдельный KPI, а не как часть цепочки: impression → click → intent → purchase. Красивый креатив не продаёт, если он обещает одно, а лендинг и оффер дорабатывают совсем другое.

Вывод простой: не выбирайте креатив по CTR в вакууме. Смотрите связку: CTR, LP CVR, CPA и payback. Иногда «слабый» баннер приносит больше выручки, чем вирусный.
Тесты без пост-клика — это не growth. Это самообман.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разоблачение простое: «рост выручки» почти никогда не живёт в одном волшебном рычаге.

1) Трафик. Если CAC растёт быстрее CVR — вы покупаете оборот, а не деньги.
2) Конверсия. +0,5 п.п. в checkout часто даёт больше, чем +20% бюджета в рекламе.
3) Средний чек. Апсейл, бандлы, пороги доставки — это не “маркетинг для красоты”, а прямой lift к выручке.
4) Retention. Повторная покупка обычно дешевле нового лида в 3–7 раз; игнорировать CRM — значит сливать LTV.
5) Атрибуция. Если мерить только last click, вы переоцениваете бренд и недооцениваете перформанс.

Нормальный тест: один узкий гипотезный рычаг, одна метрика, один контроль.
Не «порасти выручку», а «поднять AOV на 8% через бандл в PDP за 2 недели».
И вот тут начинается рост, а не презентация 📈


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
На одном из проектов мы «лечили» просадку конверсии в воронке неделями: меняли лендинги, креативы, офферы. А проблема оказалась тупее и больнее — в CRM часть лидов просто падала в статус «не дозвон».

Цифры были такие: лидов хватало, CPL держался, но до SQL доходило на 27% меньше, чем должно было по модели. Разобрали путь по шагам и увидели: 18% заявок терялись между формой и первым касанием, ещё 11% — на этапе повторного контакта.

Что сделали:
1) ввели SLA на первый звонок до 5 минут
2) добавили автосмс и WhatsApp-цепочку
3) пересобрали статусы в CRM, убрали мусорные

Через 2 недели конверсия в SQL выросла на 19%, без увеличения трафика.

Вывод простой: иногда «воронка» не ломается в маркетинге. Она ломается в операционке. И это самый дорогой баг 😈


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
80% “тестов гипотез” в growth — это не тесты, а декорации под решение, которое уже принято.

Сценарий типичный:
1) команда пишет «проверим кнопку»
2) меняет цвет CTA
3) через 4 дня видит +3% к CTR
4) объявляет победу 🎉

Проблема? CTR вырос, а SQL/Revenue — нет.
То есть тестировали не гипотезу, а микровзаимодействие без связи с бизнес-метрикой.

Нормальный тест начинается не с идеи, а с разрыва в воронке:
- где теряем деньги?
- на каком шаге падает конверсия?
- что именно должно измениться в поведении?

Если гипотеза не формулируется как
«если X, то Y в метрике Z, потому что…»,
это не эксперимент, а косметика.

Разоблачение простое:
пока команда меряет победы на CTR, а не на инкрементальном доходе, она оптимизирует шум.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
OpenAI тихо выкатили новую версию памяти в ChatGPT, и это хороший сигнал для retention-рынка: продукт перестаёт быть «одноразовым диалогом» и начинает тянуть пользователя назад сам.

Что важно по полю: в удержании выиграет не тот, кто просто собрал больше данных, а тот, кто сделал из них полезный цикл. Память + персонализация + триггер в нужный момент = возврат без лишнего CRM-шумa.

Разоблачение тут простое: многие команды до сих пор меряют retention как DAU/WAU, хотя ломается он на более раннем уровне — в первом полезном повторе. Если пользователь не получил value во 2–3 сессию, дальше его уже почти не спасти. 📉

Что забрать в воронку:
1) смотрите не только D7/D30, а repeat action rate;
2) тестируйте «следующий лучший шаг» после первой ценности;
3) персонализация должна вести к действию, а не просто «помнить имя».


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика часто продаётся как «единый источник правды». На практике это чаще источник разногласий.

Почему:
— Meta считает по кликам, GA4 — по событиям, CRM — по сделкам.
— Разница в 20–40% по лидам между системами — не баг, а норма.
— Если вы смотрите только ROAS, можно легко «выиграть» закупку и проиграть прибыль.

Что обычно ломает картину:
1) атрибуция в последний клик режет верх воронки
2) post-view и view-through раздувают вклад медийки
3) UTM-хаос делает 15 источников из одного канала
4) события в продукте не совпадают с тем, что считает отчёт

Что делать вместо веры в дашборд:
— зафиксировать North Star metric и 2–3 guardrail-метрики
— сверять spend → clicks → leads → revenue на одном уровне детализации
— раз в неделю ловить расхождения по когорте, а не по «средней температуре» 🔍

Разоблачение простое: аналитика не должна красиво сходиться. Она должна помогать принимать решения быстрее и с меньшей ценой ошибки.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
95% команд смотрят на креатив как на «красивую картинку» и потом удивляются, почему CPA улетел в космос.

Ошибка простая: меряют креатив по CTR, а победителем считают тот, который просто лучше кликается. Но клики — это не выручка. Иногда «золотой» баннер даёт +40% CTR, а дальше:
— CVR падает на 25%
— лид дешевле, но мусорнее
— payback хуже на 18–30%

Разоблачение: креатив почти всегда работает не сам по себе, а как фильтр аудитории. Он притягивает конкретный сегмент, а потом этот сегмент либо покупает, либо сливается в воронке.

Что делать вместо:
1) Считать не только CTR, а связку CTR → CVR → CPA / LTV
2) Сравнивать креативы на одинаковой посадочной и одном оффере
3) Смотреть post-click качество: activation, retention, revenue per user

Кейс из практики: баннер с «дешевым входом» дал CTR выше на 32%, но выручка на 1000 показов просела на 14%. Победил более скучный креатив — зато он приводил людей, которые доходили до оплаты. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Правило из практики, которое чаще всего игнорируют: выручка растёт не от «больше трафика», а от устранения узкого места с самым дорогим простоям.

Разоблачение простое: многие льют бюджет в acquisition, когда у них уже течёт конверсия на лендинге, проседает активация или CRM добивает только тёплых. В итоге +30% к spend дают +5% к revenue — и это ещё оптимистично.

Что делаем вместо магии:
1) Берём воронку по шагам: click → lead → activation → purchase → repeat
2) Смотрим, где biggest drop и сколько денег там теряется в неделю
3) Чиним не «всё подряд», а один этап за раз
4) Только потом масштабируем канал

Обычно рост выручки даёт не новый канал, а тест на 1 экран, 1 оффер или 1 триггер в CRM. Скучно? Да. Но именно так и снимают ограничение роста 📈


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два подхода к воронке, которые на словах выглядят одинаково, а на деле съедают разные деньги.

1) Классическая линейка: трафик → лид → продажа.
2) Событийная воронка: не «дошёл ли», а «что сделал на каждом шаге» — просмотр, клик, скролл, add-to-cart, повторный визит.

Разоблачение простое: первая модель часто рисует красивый CAC, но прячет, где ломается конверсия. Вторая быстро показывает, что, например, 62% отваливаются не на оплате, а после первого экрана ленда. И это уже не «плохой трафик», а проблема оффера или креатива.

Что забрать в свою воронку:
— считать не только итоговый CR, но и micro-conversions;
— сравнивать каналы по глубине действий, а не только по лидам;
— искать один узкий участок, где теряете больше 20–30% объёма.

Если у вас в отчёте есть только CPL и выручка — вы видите не воронку, а её тень.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разоблачение “тестов гипотез” в росте: 7 из 10 фейлят не из-за идеи, а из-за кривого чек-листа.

Перед запуском проверьте:
— одна гипотеза = один ожидаемый эффект. Не “увеличим CTR и CR и AOV”.
— есть baseline: текущий CTR/CR/CAC/retention, иначе сравнивать нечего.
— есть минимальный объем трафика. Если в тесте 120 кликов, а нужно 1 200 — это не эксперимент, а гадание.
— заранее прописан success metric и guardrail. Подняли CR, но уронили LTV? Тест в минус.
— сегмент один: новый трафик, возвращающиеся, iOS/Android — не мешать.
— срок фиксирован: не закрываем тест “по ощущениям” через 2 дня.
— решение заранее: что делаем при +3%, 0%, -3%.

Главный фейк: “результат есть, значит гипотеза сработала”. Нет. Если не было контроля, когорты и достаточной выборки — это просто шум. 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Поймали странный сдвиг: у многих продуктов retention перестал быть «про пуши и скидки».

Разоблачение простое — люди уже не возвращаются туда, где им просто напоминают. Возвращаются туда, где цикл ценности короче.
Не «прочитал → когда-нибудь придет письмо», а «зашел → получил результат за 30 секунд».

Что видно по рынку:
1) onboarding режут до 1–2 экранов
2) первые paywall/CTA уводят ближе к моменту aha
3) CRM-сценарии стали не частотой, а контекстом: триггер, событие, следующий шаг

Тесты это подтверждают: когда убираешь лишние шаги до первой пользы, D1/D7 растут сильнее, чем от очередного промо-рассылочного марафона. 📈

Вывод для growth-команд: удержание сейчас выигрывает не тот, кто громче напоминает о себе, а тот, кто быстрее доставляет ценность в продукте.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
На одном e-com проекте решили «прокачать аналитику»: склеили GA4, CRM и рекламные кабинеты в один дашборд. Красиво, дорого, и очень мимо.

Что сломалось:
— 18% заказов дублировались из-за кривого order_id
— 27% лидов из Meta улетали в «direct / none»
— отчет по CAC показывал рост эффективности, пока выручка падала на 14%

Провал был не в BI, а в логике атрибуции. Команда мерила не путь клиента, а удобную версию реальности. В итоге бюджет перекидывали на «победителей», которые побеждали только в отчетах.

Вывод простой: сначала QA событий, дедупликация, единый словарь UTM и проверка расхождений по заказам. Потом уже красивые графики 📉

Аналитика без контроля качества — не инструмент роста, а генератор дорогих ошибок.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Креатив — не «красивый баннер», а входной фильтр в метрики.

Разбор по пунктам, почему у одних CPM норм, а у других — слив:
1) Один и тот же оффер в разных углах даёт разный CTR. У нас меняли только первый экран: CTR вырос с 0,8% до 1,6%, а CPA упал на 27%. Не магия — попадание в боль.
2) Креатив без связки с лендингом ломает конверсию. Обещали «за 5 минут», а на LP 7 полей и регистрация через почту? CVR падает в 2–3 раза.
3) Частая ошибка — мерить креатив только по CTR. Высокий CTR может покупать мусорный трафик: клики есть, оплаты нет.
4) Самый честный тест — смотреть связку: hook → LP view → signup → purchase. Если провал на втором шаге, проблема не в таргете, а в расхождении ожиданий.

Вывод простой: креатив отвечает не за охваты, а за качество входа в воронку. Плохой месседж можно «дожать» бюджетом, но ROI он всё равно съест 💸


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Кейс недели: как мы чуть не перепутали рост выручки с ростом иллюзий.

В одном проекте MRR за 2 месяца вырос на 18%. На созвоне уже начали радоваться, но я попросил разложить цифры по слоям: трафик, конверсия в оплату, средний чек, возвраты. И тут всплыло неприятное: выручка росла не за счёт нового спроса, а из-за сдвига в миксе — просто стали активнее продавать годовые планы с дисконтом. Денег в кассе стало больше, но LTV/ CAC почти не изменился, а payback даже ухудшился.

Разоблачение простое: если смотреть только на top-line, можно оптимизировать не бизнес, а красивый график 📉

Что забрали в свою воронку:
1) Считаем выручку отдельно по new / existing / prepay
2) Смотрим cash, MRR и gross revenue не как одно число, а как 3 разных метрики
3) Любой рост валидируем через cohort retention и payback, иначе это просто перенос денег между периодами

Настоящий рост выручки начинается там, где сходятся не только продажи, но и качество денег 💡


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Ловушка воронок: мы годами рисуем «осведомлённость → интерес → покупка», а потом удивляемся, почему CAC растёт, а выручка нет.

Разоблачение простое: классическая воронка часто врёт.
Она показывает движение пользователей по этапам, но не показывает, где реально создаётся ценность и где ломается экономика.

Что тестить вместо красивой схемы:
1) Разбить путь на микро-конверсии, которые влияют на revenue, а не на vanity metrics.
2) Считать не только CR, но и time-to-value: сколько часов/дней до первого “aha-moment”.
3) Смотреть не среднюю воронку, а сегменты: новый трафик, ретаргет, CRM, органика — у каждого свой сценарий.

У многих команд «проблема воронки» на деле оказывается проблемой оффера, скорости активации или трекинга.
Пока это не разложили по событиям и когортам — лечат не то. 🔥

Если воронка не объясняет, где теряются деньги, это не аналитика. Это декорация.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Полевые тесты снова показали, почему «гипотеза» без дисциплины — это просто шум.

В одном ecom-аккаунте команда месяц крутила 8 идей: новый оффер, CTA, квиз, ретаргет, авторассылка, UGC, посадочная и бонус на первом экране. На созвонах все выглядело «обнадеживающе», но по факту 5 из 8 тестов не прошли минимальный порог по инкременту.

Разоблачение простое: лиды росли, а выручка — нет. CTR в креативах подняли на 18%, CR посадки просел на 11%, CAC остался почти тем же. Итог: красивый верх воронки, ноль для P&L.

Вывод для роста без иллюзий:
— тестируйте одну переменную за раз;
— заранее фиксируйте MDE и срок остановки;
— смотрите не только на click/lead, а на деньги ниже по воронке.

Иначе «успешный тест» легко оказывается самым дорогим способом ничего не улучшить. 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Retention часто ломают не “плохим продуктом”, а кривой логикой отчётов.

Разоблачение простое: если вы меряете удержание только D1/D7/D30, вы можете не видеть, что платите за «псевдо-активацию». Пользователь вернулся один раз — в графике плюс, в выручке ноль.

Что смотреть вместо этого:
1) Repeat rate по когортам: сколько людей сделали 2+ и 3+ целевых действия
2) Time-to-second-value: за сколько дней доходит до второго полезного сценария
3) Revenue retention, а не только user retention: MAU растёт, а деньги могут падать 📉
4) Segmented retention: органика, paid, CRM, referral — у всех разный профиль

Типичный фейл: пушами и скидками раздувают D7 на 8–12 п.п., а LTV через 30 дней проседает на 15–20%. Вроде “удержали”, по факту просто выкупили возврат.

Вывод: если retention не привязан к повторной ценности и выручке, это не удержание, а косметика.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большая ошибка в маркетинговой аналитике — считать, что рост = больше трафика.

На практике часто видим одно и то же: в отчётах CTR растёт, CPL падает, а деньги в кассу — нет. Почему? Потому что смотрят на верх воронки и игнорируют связку:
клик → квалификация → активация → выручка.

Типичный кейс:
- запустили 10 креативов,
- получили +35% лидов,
- но MQL-to-SQL просел с 28% до 16%,
- CAC вырос на 22%,
- payback уехал с 5 до 8 месяцев.

Ошибка не в канале. Ошибка в том, что аналитика собрана вокруг удобных метрик, а не вокруг решения.

Что забрать в свою воронку:
1) Считайте не только лиды, но и downstream-метрики.
2) Сводите рекламу с CRM, иначе видите красивый шум.
3) Проверяйте инкрементальность, а не “атрибуцию по последнему клику”.

Если у вас отчёт показывает рост, но бизнес — нет, это не аналитика. Это самоуспокоение 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самая дорогая ошибка в performance — искать «сильный креатив» без привязки к результату.

Правило из опыта: креатив не бывает хорошим сам по себе. Он хорош только в паре с KPI и этапом воронки.

Что часто ломают:
— берут CTR как главный сигнал и радуются, хотя дальше CR в заявку падает в 2–3 раза;
— масштабируют ролик, который дал дешевый клик, но привел мусорный трафик;
— меняют визуал, не меняя оффер, хотя проблема была не в баннере, а в несоответствии обещания и лендинга.

Как тестировать нормально:
1) сначала фиксируем цель: лид, покупка, retention, апсейл;
2) потом смотрим не только CTR, но и CVR, CAC, payback;
3) и только после этого делаем вывод про креатив.

Жесткое правило: если креатив улучшил верх воронки, но ухудшил деньги на выходе — это не победа, а красивый слив бюджета. 💸


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два подхода к росту выручки выглядят одинаково на слайдах, но в юнит-экономике расходятся быстро.

Подход 1: «льём больше трафика».
+20% бюджета, тот же оффер, та же воронка. На старте выручка растёт, но CAC обычно ползёт выше, а payback растягивается. Если конверсия лендинга 2,4% и чек не меняется, масштабирование без правок в CRO — это часто просто ускорение слива.

Подход 2: «сначала чинем конверсию, потом масштабируем».
Плюс 0,6 п.п. к CR на том же трафике может дать больше инкрементальной выручки, чем +30% бюджета в закупке. И это не магия: лучше работающий оффер, чище сегментация, короче путь до оплаты, нормальная дожимная CRM-цепочка.

Разоблачение простое: выручка растёт не от «больше денег в рекламе», а от связки CPC × CR × AOV × retention. Если хотя бы один множитель течёт, масштабирование просто увеличивает потери. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чек-лист воронки, который чаще всего «разоблачает» слабое место в росте:

1) Трафик есть, а заявок нет — смотри первый экран, оффер и скорость загрузки. Если bounce >60%, проблема не в трафике.
2) Заявки есть, но лиды пустые — режь лишние поля в форме. Каждый +1 шаг = минус к CR.
3) Лиды есть, продаж нет — проверь SLA на обработку. Если первый контакт позже 5 минут, конверсия обычно проседает.
4) Продажи есть, выручки мало — смотри средний чек, апсейлы и возвраты.
5) Выручка есть, LTV не растёт — значит, CRM и retention живут отдельно.

🔍 Быстрый тест: разложи воронку по этапам и посчитай CR между каждым шагом за последние 14 дней. Там, где падение самое резкое, и лежит реальная проблема. Не в «плохом рынке», а в конкретной дыре.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Тренд, который сейчас видно у сильных growth-команд: гипотезы перестали «копить в бэклоге» и начали быстро умирать.

Почему это важно? Потому что воронки чаще ломает не отсутствие идей, а зависшие тесты. Команды держат 20–30 гипотез в статусе “почти готово”, но реально запускают 3–5 в месяц. В итоге decision-making заменяется театром: много обсуждений, мало данных.

Что заметили на практике:
— лучшие команды ставят лимит на цикл теста: 7–14 дней;
— до запуска требуют один критерий успеха и один guardrail;
— если тест не дает signal — закрывают без “давайте еще недельку”;
— победителей не масштабируют сразу, сначала проверяют на втором сегменте.

Разоблачение простое: большинство «плохих результатов» — это не провал гипотезы, а плохой дизайн теста. Размытая метрика, слабая выборка, нет контроля. Потом это продают как insight.

Урок для growth: не больше гипотез, а меньше мусора в экспериментах. Быстрый kill rate — это не жесткость, а экономия бюджета и времени. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Запустили retention-цепочку для приложения: D1, D3, D7, триггеры по событиям, пуши, email, in-app. На бумаге всё было красиво: 18% open rate, 6% CTR, цель — +3 п.п. к 30-day retention.

Через 2 недели увидели провал: удержание не выросло, а часть метрик даже просела. Разобрали по когортам — проблема оказалась не в каналах, а в логике. Мы давили одинаковыми сообщениями и на новичков, и на тех, кто уже дошёл до ключевого активационного события. 📉

Что сломали:
— один сценарий на всю базу;
— триггеры без учёта стадии жизни юзера;
— слишком ранний пуш до первого value moment.

Что забрали в работу:
— сегментация по поведению, а не по времени;
— отдельные цепочки до/после активации;
— стоп-условия, если юзер уже совершил целевое действие.

Вывод простой: retention не лечится количеством касаний. Если не знаешь, на каком этапе теряешь юзера, ты не строишь удержание — ты просто шумно напоминаешь о продукте.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика часто продаётся как «единая картина бизнеса». На практике — это три дырки в воронке, замаскированные красивым дашбордом.

Разбор по пунктам:

1) **Атрибуция врет, если окно слишком короткое.**
Вчера креатив дал 40% CTR, сегодня у него «нулевой» ROMI. Не магия, а лаг до покупки. Смотрите не только last click, а cohort LTV по источнику.

2) **Сводные метрики убивают решение.**
Средний CAC по каналу может быть норм, а по сегменту — в 2,3 раза хуже. Делите на новые/возвратные, geo, device, first-order vs repeat.

3) **Дашборд без действия — это декор.**
Если метрика не меняет бюджет, оффер или креатив, она лишняя. Оставьте только те поля, где есть порог: «режем/масштабируем/тестим».

4) **Склейка данных ломается на CRM.**
Потеряли UTM, не матчится user_id, офлайн-заказ приехал без source — и весь отчет превращается в угадайку. Проверяйте долю «unknown» каждую неделю.

Вывод: аналитика работает не когда красивее, а когда быстрее приводит к решению. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самый дорогой миф в перфомансе: «креатив можно поменять потом, когда найдем рабочую аудиторию».

У меня был кейс: один и тот же оффер, один и тот же лендинг, один и тот же бюджет. Меняли только связку креативов.
Вариант A — 1,9% CTR и CPA 4 820 ₽.
Вариант B — 3,7% CTR и CPA 2 940 ₽.
Разница почти в 2 раза по цене лида без единого изменения в медиаплане.

Что сломало предыдущую версию? Не «плохой дизайн», а слабый first 2 seconds: не было боли, не было конкретики, не было повода кликнуть. Красивый баннер проиграл простому, где в первом экране уже был результат и цифра.

Вывод неприятный, но полезный: креатив — это не упаковка, а часть юнит-экономики. Если он не цепляет нужный сегмент, вы не «тестите аудиторию», вы просто жжете бюджет. 🔥

Сначала тестируйте угол, цифру и обещание. Потом уже шрифты, цвета и анимации.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Выручка не растёт потому, что «мало трафика». Чаще всего её убивает воронка, которую все считают нормальной.

Разрыв шаблона: в одном e-com проекте подняли выручку не за счёт +20% бюджета, а через чистку 3 дыр:
— убрали 14% кликов с дешёвых, но пустых креативов;
— переписали оффер на карточке, и CR в checkout вырос с 2,1% до 2,8%;
— добили CRM: брошенная корзина + post-purchase дали ещё +11% к повторным заказам.

Итог: +27% выручки за 6 недель без увеличения CAC.
Секрет не в «масштабировании», а в том, что большинство команд оптимизируют верх воронки и игнорируют утечки ниже. Скандально? Да. Но именно там лежат деньги. 🔥

Если у вас выручка стоит — проверьте не канал, а связку: креатив → лендинг → checkout → CRM.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
В поле снова прилетела «магия воронок» — а по факту обычная потеря денег на каждом шаге.

Свежий разбор по одному ecom-проекту: трафик есть, CTR норм, лиды есть, а до оплаты доходит 1,8%. Смотрим глубже — на лендинге 62% уходят ниже первого экрана, в корзине 41% отваливаются на выборе доставки, а в CRM 73% лидов вообще не получают follow-up в первые 15 минут. Вот и вся «плохая воронка» 😬

Разоблачение простое: проблема редко в одном месте. Чаще это связка из:
1) креатив обещает одно, лендинг показывает другое
2) оффер не совпадает с сегментом
3) ретеншн-коммуникация выключена
4) атрибуция считает только верх, а не дожим

Что забираем в свою воронку:
— меряем drop-off по каждому шагу
— режем путь до события оплаты
— проверяем скорость ответа в CRM
— отдельно тестируем оффер, а не только трафик

Если у вас «воронка не конвертит», сначала ищите, где именно она течёт. Обычно это видно за 20 минут в цифрах, а не в презентации.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Почти каждый второй “тест гипотез” в командах — это не эксперимент, а декоративный запуск.

Что обычно вижу:
— формулировка без базовой метрики;
— нет MDE и минимального размера выборки;
— тест выключают через 3–5 дней, потому что «результат уже понятен»;
— победителем объявляют креатив с +18% CTR, хотя CR в оплату упал на 11%.

Нормальный тест начинается не с идеи, а с цифры: что меняем, какую метрику двигаем, какой порог считаем значимым. Иначе вы не оптимизируете воронку — вы коллекционируете шум.

Жёсткий фильтр:
1) одна гипотеза = один рычаг;
2) одна primary metric;
3) заранее зафиксированный stop rule;
4) разбор не по CTR, а по вкладу в выручку / CAC / payback 📉

Если тест не может выдержать вопрос «сколько денег это принесло или сэкономило?» — это не рост, а имитация.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Главная ошибка в retention, которую вижу почти у всех: считать удержание «про пуши и скидки».

Спойлер: это не retention, а костыль для дырявой воронки.

Если D1/D7/D30 проседают, люди обычно не “забывают вернуться” — они не получают первый ощутимый value.
Что чаще всего ломается:
1) onboarding не доводит до первой пользы за 1 сессию
2) CRM шлёт сообщения всем подряд, а не по поведению
3) продукт не отвечает на ключевой job-to-be-done в первые 5 минут

Нормальный тест: не «добавить ещё одно письмо», а сократить time-to-value на 20-30% и сравнить cohort retention.
Если после этого D7 не растёт — проблема не в коммуникации, а в самом продукте.

Retention нельзя “дожать”. Его можно только заслужить. 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Правило из практики: если в отчёте есть только ROAS, там почти всегда уже поздно что-то чинить.

Мы несколько раз ловили одну и ту же ловушку: канал “в плюсе” по кабинету, а по факту — минус по марже и LTV. Почему? Потому что смотрели на последнюю атрибуцию, не разложив воронку по шагам: клик → лид → активация → повторная покупка.

Что реально работает:
1) Сначала фиксируем north star по бизнесу, а не по платформе.
2) Потом собираем 3 слоя метрик: acquisition, unit economics, retention.
3) Любой тест считаем только с инкрементом, а не “выросло на 18% в Ads Manager”.

Жёсткое правило: если метрика не может изменить решение за 24 часа, её не должно быть в ежедневном дашборде ⚙

Маркетинговая аналитика — не про красивые графики. Это про быстро понять, где вы зарабатываете, а где просто красиво сжигаете бюджет.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два подхода к креативам, которые в отчетах часто пытаются выдать за один и тот же результат.

1) «Красивый креатив»
CTR может быть выше на 20–40%, но дальше тишина: дорогой клик, слабый CVR, CAC улетает. Почему? Креатив обещает одно, лендинг и оффер — другое. На входе интерес, на выходе пусто.

2) «Креатив под воронку»
Меньше вау-эффекта, зато лучше экономика. В одном тесте такой подход дал CTR ниже на 12%, но CPL упал на 28%, а purchase rate вырос на 17%. Потому что в ролике сразу был оффер, боль и следующий шаг.

Разоблачение простое: высокий CTR сам по себе не победа. Если креатив не тащит до события внизу воронки, это не growth, а красивая иллюзия.
Смотрите связку: hook → LP → CVR → CAC. И сравнивайте не только клики, а итог по деньгам 💸


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Выручка не растёт от «давайте больше трафика». Обычно её душат 5 дыр, и их можно проверить за вечер.

Чек-лист без магии:

1) Трафик: есть ли разница в CR по каналам на уровне заявки/оплаты, а не клика?
2) Оффер: понятен ли value prop за 3 секунды, или сайт заставляет догадываться?
3) Конверсия: где самый большой drop — лендинг, checkout, форма, звонок?
4) Средний чек: есть ли upsell / bundle / годовой план, или вы продаёте один SKU?
5) Повторные деньги: CRM-цепочки добирают тех, кто уже прогрелся, или база молчит?

Разоблачение простое: у большинства «рост выручки» = +20% бюджета в ads и ноль изменений в воронке. 📉

Что тестить первым:
— 1 экран лендинга
— цену/пакеты
— триггерные письма после брошенного шага
— ретеншн-оффер через 7–14 дней

Если не можете назвать, где теряете деньги, вы не растите выручку — вы масштабируете утечки.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Поймали неприятный тренд: у многих воронка стала «красивой» только на презентации.

Снаружи всё ок: трафик растёт, CTR держится, CPL не пугает. А внутри — один и тот же сценарий: лиды дешевле, но до оплаты/активации доезжает всё меньше. Причина часто не в канале, а в разрыве между этапами: разные обещания в рекламе, кривой оффер на лендинге, длинный флоу, слабый follow-up в CRM.

Что видно по тестам:
— убираешь 1 шаг из формы → +12–28% к конверсии в лид;
— синхронизируешь креатив и первый экран → минус 15–20% отваливающихся;
— ускоряешь первый контакт до 5 минут → заметный рост SQL/оплат.

Разоблачение простое: оптимизация только верхнего этапа часто маскирует просадку в середине. Если смотрите на воронку без time-to-contact, activation rate и доли дублей — вы считаете не рост, а иллюзию роста. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Запустили A/B на лендинге с «умной» гипотезой: убрали форму выше фолда, оставили один CTA и обещание «быстрее оставим заявку».
Ожидание: меньше трения → выше CR.
Факт за 7 дней: CR в лид просел с 4,8% до 3,9%, CPL вырос на 23%, а качество лидов не изменилось вообще.

Разбор провала 🔎
Проблема была не в форме, а в намерении трафика. Люди приходили уже «готовые», а мы заставили их скроллить и дочитывать. Упростили путь — и одновременно убрали сигнал доверия.
Итог: гипотеза выглядела красиво в презентации, но ломала поведение на реальном трафике.

Что забрали в работу:
1) сначала смотрим на intent по каналам, потом режем форму;
2) тестируем не только CR, но и качество лида;
3) если меняете структуру ленда — проверяйте, не исчез ли главный триггер доверия.

Самый дорогой эксперимент — тот, где «логично» не значит «работает».


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Удержание ломается не в продукте, а в спешке с выводами.

Разбор по пунктам:
1) D1/D7/D30 считают как «успех» без когорт. В итоге растёт цифра, а не поведение.
2) Смотрят на средний retention, хотя проваливается один сегмент: новые, платящие, пришедшие из конкретного канала.
3) Путают возврат с привычкой. Один повторный визит после пуша — не retention, это реакция на триггер.
4) Не связывают retention с first value. Если пользователь не дошёл до ключевого действия за первые 5–10 минут, шанс на возврат падает кратно.
5) Тестируют скидки вместо механики. Цена может поднять повтор, но убивает маржу и не чинит сценарий.

Что делать: режьте удержание по когортам, источникам и первому событию, а потом уже крутите CRM, онбординг и напоминания. Иначе вы оптимизируете шум, а не LTV 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Поймал себя на неприятной вещи: в отчётах у нас «рос рост», а по деньгам — просадка.
Разобрал воронку и увидел классический фокус: атрибуция на last click тащила лавры ретаргета, хотя 62% конверсий туда попадали уже после первого касания через UGC и search.

Что сделал:
1) Сверил GA4, CRM и рекламные кабинеты по одному окну 7/14/30 дней
2) Выкинул из анализа дубли и «мусорные» лиды из формы
3) Разложил каналы не по CPA, а по contribution margin

Итог: «лучший» канал в отчёте оказался просто самым дорогим догоняющим 🚫
А самый недооценённый — дал на 28% ниже CAC, потому что закрывал пользователей раньше, чем мы это видели в стандартной аналитике.

Вывод простой: если аналитика показывает только последний клик, она не измеряет рост — она красиво прикрывает слив бюджета.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Креативы слишком часто продают как «магическую кнопку роста». На практике это полуправда.

Разрыв шаблона такой: выигрышный креатив почти никогда не тащит результат в одиночку. Он лишь поднимает CTR, а дальше всё решает связка:
1) насколько совпал оффер с intent,
2) не убивает ли лендинг конверсию,
3) есть ли нормальный post-click путь,
4) умеет ли атрибуция не врать.

Типичный фейл: CTR вырос с 1,2% до 2,8%, а CAC не изменился. Почему? Потому что на ленде конверсия просела с 14% до 7%, а в CRM всплыли «мимо» лиды. Красивый креатив дал дешёвый клик, но не дал покупку.

Что тестировать вместо «просто новый баннер»:
— креатив + оффер как одну единицу,
— один и тот же хук в 3 форматах,
— связку «обещание в креативе → первый экран → CTA».

Если креатив не двигает downstream-метрики — это не рост, а шум. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Выручка не растёт «потому что рынок ожил». Обычно там куда банальнее: кто-то просто перестал сливать бюджет в мусор.

Горячий кейс с поля: у команды был стабильный трафик, но MRR стоял. Разобрали воронку и нашли 3 дыры:
— 38% лидов терялись между первым касанием и дожимом в CRM
— paid-канал давал CPL на 22% ниже плана, но CAC был выше на 41% из-за слабой активации
— 1 из 4 креативов съедал 60% кликов, но не приводил к оплатам

Что сделали:
1) убрали авторассылку без сегментации
2) пересобрали оффер под mid-intent
3) отключили «красивый» креатив, который хорошо кликался, но плохо продавал

Итог за 2 недели: конверсия в оплату +17%, выручка +11% без увеличения spend.
Вывод простой: рост выручки чаще прячется не в новом канале, а в диагностике потерь 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Красивые презентации любят рисовать «идеальную» воронку: 100% охват → 50% лидов → 20% продаж. В реальности цифры обычно ломают картинку.

Разоблачение простое: почти всегда убивают не верхние этапы, а микропровалы между ними.
Например:
- CTR нормальный — 2,8%
- лид-форма открывается — 91%
- до отправки доживают — 34%
- до оплаты — 12%

То есть проблема не в трафике, а в одном экране, одном вопросе, одной лишней кнопке. 🔍

Что делать:
1) Считайте не «воронку целиком», а конверсию каждого шага.
2) Ищите самый большой drop-off в штуках, не в процентах.
3) Тестируйте один элемент за раз: оффер, форму, тайминг, CTA.

Если воронка «не бьется», это редко магия рынка. Чаще — кривой UX, слабый оффер или сломанная атрибуция.
И да, пока кто-то обсуждает CAC, ваш реальный рост уже лежит в +4 п.п. на шаге между креативом и заявкой.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самая частая ошибка в тестах гипотез — запускать их без ставки на одно изменение.

Вижу это постоянно:
меняют заголовок, оффер, креатив, посадочную и CTA в одном тесте, а потом гордо пишут: «CR вырос на 18%».
Что именно сработало? Ничего не ясно.

Нормальный тест = 1 гипотеза → 1 переменная → 1 метрика.
Иначе вы не тестируете, а смешиваете шум с шумом.

Что делать:
— фиксируйте базу: трафик, CR, AOV, CAC, retention
— задавайте минимальный эффект до старта
— не закрывайте тест на эмоциях через 2 дня
— смотрите не только uplift, но и разброс по сегментам

Самый дорогой фейл — когда команда «получила победителя», а через неделю он сжёг маржу или просел по LTV. 🔥

Тесты нужны не для красивого отчёта.
Они нужны, чтобы не перепутать удачу с закономерностью.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самая дорогая ошибка в retention — лечить отток пушами и бонусами, не починив первый опыт.

Правило из практики: если в первые 24 часа пользователь не дошёл до «aha-moment», никакая CRM не спасает. Мы несколько раз ловили один и тот же паттерн: open rate у писем был 30%+, CTR норм, а D7 не рос. Почему? Люди не поняли ценность сразу.

Что делаем вместо «дожима»:
1) режем путь до первой пользы до 1–2 шагов;
2) убираем всё, что не помогает дойти до результата;
3) измеряем не клики, а time-to-value и activation rate;
4) только потом строим триггеры, напоминания и реанимацию.

📉 Жёсткий вывод: retention почти всегда выглядит как проблема CRM, но чаще это проблема онбординга и продукта. Если первый опыт слабый — вы просто дорисовываете воронку сверху.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика часто продаётся как выбор между «базовой» и «продвинутой» моделью. На деле это выбор между **видимостью** и **иллюзией контроля**.

Подход 1: считать всё по last click.
Плюс — быстро, дёшево, понятно.
Минус — вы отдаёте победу каналу, который просто добил спрос. У нас в одном ecom last click показывал 38% ROAS у branded search, а после разреза по инкрементальности оказалось, что реальный вклад — ближе к 14%.

Подход 2: MMM / attribution / экспериментальная валидация.
Плюс — видите, что реально двигает выручку.
Минус — дороже и требует дисциплины в данных.

Разоблачение простое: «точная» аналитика без тестов — это красивая таблица, а не решение.
Если канал нельзя проверить через holdout, geo-test или хотя бы нормальный incrementality-test, вы не управляете маркетингом — вы комментируете отчёты 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Слив бюджета на креативы обычно начинается не с плохого дизайна, а с отсутствия связки «обещание → аудитория → событие».

Чек-лист, который вскрывает проблему за 10 минут:

1) В креативе есть один конкретный outcome, а не «лучший сервис»
2) Обещание совпадает с первым экраном лендинга
3) Под аудиторию есть отдельный угол: pain, job, use case
4) CTR смотрим вместе с CVR, а не в одиночку
5) Если CTR высокий, а лиды дорогие — кривой месседж или не та квалификация
6) Если CTR низкий, а CVR норм — креатив не цепляет, но оффер живой
7) Меняем не баннер целиком, а один элемент: хук, визуал, CTA, proof
8) На тесте держим один KPI и один сегмент, иначе выводы мусорные

Разоблачение простое: «плохой креатив» часто оказывается хорошим, просто его скрестили не с той посадочной и не тем событием. 🔍

Правило роста: креатив должен не нравиться команде, а продавать нужному сегменту.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Поймали странный тренд: выручка у многих команд растёт быстрее, чем трафик и даже активные пользователи. Звучит как магия, но обычно причина банальнее — добили монетизацию, а не верх воронки.

Что вижу по рынку:
— тот же спенд, но +8–15% к revenue за счёт апсейла и триггерных CRM
— меньше новых лидов, но выше ARPU на платящих
— payback не улучшается от «ещё одного канала», если не чинить конверсию из trial/демо/корзины

Разоблачение простое: многие называют это «ростом бизнеса», хотя по факту это ремикс из retention, pricing и better offer. 📈

Что тестировать первым:
1) поднять цену на 5–10% для новых когорт
2) добавить апселл на 2-й шаг после оплаты
3) пересобрать триггеры по брошенной корзине / неактивности / upgrade intent

Если выручка растёт без роста верхнего трафика — это не чудо. Это сигнал, что у вас наконец-то начал работать middle и bottom funnel, а не только закупка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Кейс провала из growth-воронки.

Команда лила 1,2 млн ₽/мес в paid traffic, CTR был нормальный — 2,8%, CPL держался в KPI. Проблема всплыла позже: из лида в оплату доходило 3,4%. Казалось, что «канал не масштабируется». На деле сломалась середина воронки: форма собирала холодные заявки, а CRM 18 часов не успевала их квалифицировать.

Провели разбор по шагам:
— 41% лидов не получали первый контакт в первые 5 минут
— 27% уходили после одного касания
— в ретаргетинг попадали уже «мертвые» сегменты

Что сделали: сократили форму с 7 полей до 3, добавили авто-SMS, пересобрали SLA для sales и перенесли часть бюджета в прогрев.

Итог за 3 недели: конверсия лид → оплата выросла с 3,4% до 8,1%, CAC упал на 22%.

Вывод простой: воронка редко ломается в одном месте. Чаще всего бюджет сливает не креатив, а задержка между этапами.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разбираю, почему 8 из 10 «тестов гипотез» — это не эксперименты, а дорогой самообман.

1) Нет базовой метрики.
Если не зафиксирован current state, вы не поймёте, выросли ли CR, CAC или просто шум съел статистику.

2) Меняют сразу 3-5 переменных.
Креатив, оффер, аудиторию и посадочную трогают одновременно — потом делают выводы уровня «ну, вроде сработало».

3) Мало трафика и ранняя остановка.
На 200 кликах нельзя делать выводы про +12% к конверсии. Это не инсайт, это случайность.

4) Нет заранее заданного критерия успеха.
Если правило придумали после просмотра результата — это не тест, а подгонка под желаемый исход.

5) Не считают стоимость ошибки.
Иногда гипотеза «выиграла» по CTR, но убила LTV или quality lead. В перформансе это не победа, а минус в P&L.

Нормальный тест — это: одна гипотеза, одна метрика, один срок, один вывод.
Всё остальное — шум, который красиво выглядит в отчёте 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сливали пользователей не в acquisition, а в onboarding.

Личный кейс: в одном продукте D7 retention был 18,4% и долго казалось, что проблема в трафике. Перебрали каналы, креативы, лендинги — почти без движения. Потом разложили первый день по шагам и нашли дыру: 42% новых юзеров не доходили до активации, потому что ключевое действие было спрятано за 4 экранами и двумя необязательными полями.

Что сделали:
1) сократили первый сценарий с 7 шагов до 3
2) убрали регистрацию до первого value moment
3) добавили триггерное письмо через 15 минут после незавершенного действия

Результат за 2 недели: activation +31%, D7 retention с 18,4% до 23,9%, CAC не трогали вообще.

Вывод неприятный, но полезный: если retention плохой, не надо сразу винить “некачественный трафик”. Очень часто вы сами теряете людей в первые 5 минут. 😐


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Аналитика в маркетинге часто выглядит как «много цифр — мало смысла». И вот скандал: у половины команд отчёты не про рост, а про самоуспокоение.

Классический разрыв шаблона: ROAS в кабинете растёт, а выручка — нет. Почему? Потому что смотрят на последний клик, игнорируют возвраты, скидки, маржу и lag в 7–21 день. По факту канал «побеждает» в отчёте, но проигрывает в P&L.

Что делать:
1) Сверить медиа-метрики с деньгами: выручка, GM, CAC payback.
2) Отдельно смотреть new / returning, а не среднюю температуру.
3) Развести отчёты по горизонту: 1 день, 7 дней, 30 дней.
4) Проверять инкрементальность, а не только атрибуцию.

Главный тест на зрелость: если после отключения канала выручка падает не на 10%, а на 2% — вы не нашли growth, вы купили красивый график. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Поймали очередную «магическую» связку: креатив якобы сделал весь результат. На поле картина скучнее и полезнее.

Разбор по воронке показывает: CTR у ролика вырос с 1,6% до 3,9%, но CPA почти не сдвинулся — 42 → 39$. Почему? Потому что дальше воронка не вытянула: LPV просел на 18%, а конверсия в заявку осталась на уровне 4,1%. То есть креатив дал клик, но не дал качество трафика. 🎯

Где обычно подменяют вывод:
1) смотрят только CTR
2) не режут данные по плейсментам
3) не проверяют post-click метрики

Практика простая: тестируйте креатив не в вакууме, а вместе с LP, оффером и первым экраном. Иначе вы оптимизируете не продажи, а цену клика.

Если рост есть только в верхе воронки — это не победа, это красивая ловушка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Выручка не «растёт от маркетинга» сама по себе. Обычно там три грязных места:

1) трафик покупают по CPA, а не по contribution margin
2) retention не считают, хотя 1-й и 2-й повторный заказ дают больше LTV, чем +20% к лидогенерации
3) воронку меряют до оплаты, а не до денег на счёте

Разоблачение простое: если CAC = 2 400 ₽, средний чек = 3 100 ₽, а маржа после логистики и скидок = 22%, то выручка вроде есть, а прибыль — нет. 📉

Что реально двигает верхнюю линию:
— +5–10% к конверсии в оплату
— +8–15% к repeat rate
— +10–20% к AOV через бандлы и апсейл
— снижение payback с 6 до 3 месяцев

И да, рост выручки часто находится не в новых каналах, а в исправлении 1–2 узких мест в checkout, CRM и post-purchase.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Главная ошибка в воронках — считать, что проблема всегда в верхнем этапе.

Льют трафик, видят CTR 2,8%, CPA вырос на 23%, и сразу крутят креативы. А реально слив часто не там.
Пример: на лендинге конверсия в лид 4,1%, в демо доходит 38%, а в оплату — всего 9%. Значит, не «плохой трафик», а дырка между демо и продажей.

Что обычно ломают:
1) Один оффер на всех — холодный, тёплый и горячий видят одну и ту же страницу.
2) Считают лиды, а не переходы по этапам.
3) Оптимизируют канал, когда проблема в CRM-логике, скоринге или follow-up.

Разоблачение простое: воронка не обязана быть «шире» сверху. Часто она просто течёт в середине.

Правильный тест: разложить этапы по конверсии и искать самое слабое звено. Не угадывать. Считать. Потом уже чинить.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большинство гипотез умирают не в тесте, а до него.

Жёсткое правило из практики: если гипотеза не меняет метрику, за которую кто-то отвечает, это не гипотеза, а красивое пожелание.

Разоблачение простое: команды любят тестировать всё подряд — кнопку, цвет, формулировку, баннер. А потом получают 0,3% uplift, который тонет в шуме, или вообще не могут доказать эффект.

Нормальный порядок такой:
1) сначала выбираем одну бизнес-метрику — CR, CAC, retention, ARPU;
2) потом формулируем, что именно должно сдвинуться и на сколько;
3) затем ставим срок и минимальный объём трафика.

Если этого нет, тест превращается в «мы что-то запустили и посмотрели». 🚫

Правило из опыта: меньше тестов, но с чётким ожидаемым эффектом и жёстким stop-loss. Иначе вы не растите воронку — вы коллекционируете случайности.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два подхода к удержанию, и один из них до сих пор продают как «best practice».

1) Классический retention через рассылки и скидки: дешево на входе, но быстро учит аудиторию ждать промо. Метрика обычно выглядит так: open rate норм, CTR живой, а D30/LTV почти не двигаются. Почему? Потому что вы покупаете повтор, а не привычку.

2) Поведенческий retention через триггеры в продукте: активируешь не «потому что пришло письмо», а когда уже есть сценарий использования. Тут меньше красивых кликов, зато выше доля возвращений без скидки, растет frequency и paid payback.

Разоблачение простое: если удержание держится на купонах, это не retention, а компенсация слабой ценности.
Проверка на практике: уберите промо на 2 недели и сравните repeat rate, cohort revenue и churn. Если цифры падают в пропасть — у вас не система удержания, а костыль 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика часто ломается не в BI, а раньше — на уровне ввода данных. И вот что обычно «убивает» выводы:

1) UTM без единого стандарта: `fb`, `facebook`, `meta` — в отчёте это три разных канала.
2) Нет карты событий: клики есть, а важные шаги воронки не размечены.
3) Смешаны источники: CRM, ads, app, site живут в разных версиях правды.
4) Не зафиксирована модель атрибуции — команда спорит не о данных, а о правилах.
5) Нет проверки на дубли и пропуски: один и тот же лид может считаться 2–3 раза.
6) Смотрят только CAC/ROAS, но не retention и LTV по когортам 📉
7) Дашборд без actionability: красиво, но непонятно, что менять в бюджете завтра.

Чек-лист для нормальной базы:
— единый naming convention
— event map на все ключевые шаги
— регулярный QA данных
— сверка с CRM и платёжкой
— когортный анализ по каналам
— отдельный слой для экспериментов

Если этого нет, «аналитика» превращается в спор мнений, а не управление ростом.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетологи любят продавать «победный креатив», как будто он сам тащит ROAS. Но тренд сейчас другой: один и тот же хук в разных связках даёт разные результаты в 2–4 раза.

Что заметили по рынку:
- креатив стал не «баннером», а входом в сценарий;
- результат чаще решает не сам визуал, а то, куда он ведёт: лендинг, квиз, DM, lead form;
- один и тот же ролик может держать CTR 2,1%, но сыпаться по CPA из-за слабого оффера после клика.

Разоблачение простое: многие меряют креатив по CTR и делают вид, что всё ок. А потом удивляются, почему лид дорогой. 🙃

Что тестить вместо «ещё один баннер»:
1) один хук — 3 разные посадки;
2) один оффер — 5 разных подач;
3) один формат — разные этапы воронки.

Побеждает не «красивый креатив», а связка, где promise, landing и conversion path не врут друг другу.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Выручка росла 3 квартала подряд. Команда уже считала, что нашла «рабочую машину»: трафик лили, CPL держали, продажи шли.

Провал вскрылся на простом вопросе: сколько из этого остается после скидок, возвратов и ручных доработок? Ответ — почти ничего.

Гипотеза была красивая: больше лидов = больше денег. Тест оказался жестче:
- +42% к объему заявок
- -18% к конверсии в оплату
- +27% к возвратам в первые 14 дней
- CAC вырос на 31%

То есть выручка на лендинге росла, а прибыль в реальности — нет. 🎯

Урок неприятный, но полезный: не путайте рост top-line с ростом бизнеса. Если воронка держится только на скидке, слабом скоринге и ручном спасении сделок — это не масштабирование, а отсроченный минус.

Что бы я проверял первым:
1) маржу по каналам
2) возвраты по когортам
3) payback без «ручного допинга» отдела продаж


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Воронка ломается не там, где «мало трафика», а там, где вы врёте себе в цифрах.

Разбор по пунктам:
1) Верх — клики есть, а CTA слабый. Если CTR норм, а CVR в лид падает в 2 раза, проблема не в трафике, а в оффере и первом экране.
2) Середина — формы и шаги. Каждый лишний полей/клик режет конверсию. Убирали 3 поля из формы — получили +18% к отправкам без роста CPL.
3) Низ — менеджеры сливают лиды. Если speed-to-lead > 10 минут, часть заявок уже «остыла». Для B2B это часто минус 20–30% сделок.
4) Атрибуция — главный фейк. Когда CRM, аналитика и рекламный кабинет показывают разные цифры, вы оптимизируете не воронку, а шум.

Вывод простой: воронка — не схема, а цепочка узких мест. Пока не меряете каждый шаг отдельно, любые «улучшения» = косметика. 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Слил 240k на «умную» гипотезу и быстро понял неприятное: 80% тестов в росте — это не поиск инсайта, а проверка того, умеет ли команда не врать себе.

Сценарий был красивый: меняем лендинг, добавляем новый оффер, ждем +20% к CR. На бумаге — идеально. По факту: трафик размазало, конверсия выросла на 3,4%, но CAC не сдвинулся вообще. Почему? Потому что мы тестили не одну гипотезу, а сразу три: оффер, дизайн и источник. 😑

Разоблачение простое: если в тесте больше одного рычага, это не эксперимент, а лотерея.

Что забрал в работу:
1) одна гипотеза = один изменяемый фактор
2) заранее фиксируем метрику победы и минимальный lift
3) если выборка мала — не делаем выводы, только промежуточный сигнал

С тех пор у нас правило: сначала доказать, что тест вообще измеряемый, потом уже считать победу. Иначе growth превращается в красивую презентацию без эффекта.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большинство команд меряют retention как «сколько вернулось на 7-й день». Это удобная, но часто бесполезная цифра.

Почему? Потому что она смешивает 3 разные вещи:
— качество первого опыта
— частоту использования
— сезонность/напоминания

Разрыв шаблона: высокий D7 retention не значит, что продукт “держит”. Иногда это просто сильный onboarding + пару пушей, которые добивают возврат. А реальную ценность видно только в cohort revenue / repeat action rate.

Что смотрим вместо одной красивой метрики:
1) Time to first value — за сколько пользователь дошёл до пользы
2) Repeat rate по ключевому действию, а не по визиту
3) Retention по сегментам: новые / платящие / power users

Пример: в одном SaaS D7 был 28%, а repeat action rate — 11%. Команда радовалась, пока не увидела, что 17 п.п. дают авто-емейлы, а не сам продукт. После правки сценария активации D1 просел, зато D30 вырос на 9%.

Вывод простой: удержание — не про “вернулся ли человек”, а про “сформировалась ли привычка к полезному действию” 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика снова ловит тех, кто считает себя «data-driven».

Свежий полевой кейс: в одном ecom-аккаунте расход по Meta и Google сходился, CRM тоже выглядела прилично, а выручка «не билась» почти на 18%. На первый взгляд — обычная просадка атрибуции. По факту нашли банальную, но дорогую дыру: часть лидов дублировалась из-за кривой склейки UTM + phone/email, а офлайн-заказы прилетали в BI с задержкой до 72 часов. 📉

Что важно: команда 3 месяца оптимизировала кампании по «грязным» ROAS и резала рабочие связки. После пересборки логики дедупликации и окна атрибуции ROMI просел на бумаге на 9%, но реальная прибыль выросла на 14%.

Разоблачение простое: если у вас нет единого правила для source/medium, дедупа лидов и SLA на загрузку офлайна — вы не аналитикой управляете, а красивым шумом.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Креатив сам по себе не “делает CPA”. Это удобная сказка, когда воронка дырявая, а отчёт хочется показать красивым.

Что обычно видим в разборе:
— CTR вырос с 1,4% до 2,3%
— CPC упал на 18%
— а CAC остался на месте или даже вырос

Почему? Потому что креатив влияет только на вход в аукцион и клик. Дальше решают:
1) релевантность лендинга
2) конверсия в лид/покупку
3) качество трафика после клика
4) атрибуция, которая часто “перекидывает” заслугу на первый touch

Разоблачение простое: если тестируете только баннеры, а смотрите только CTR — вы оптимизируете шум, а не выручку 📉

Что делать:
— мерить не только CTR/CPC, но и CVR, CAC, payback
— смотреть когорты по креативам, а не только ad sets
— считать post-click value: выручку на 1000 показов
— отдельно проверять, не ломает ли креатив ожидания и не убивает ли CR на лендинге

Правильный вопрос к креативу не “какой CTR?”, а “какой profit per impression?” 💡


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Ошибка, которую почти все делают, когда «растят выручку»: начинают давить в acquisition и лить больше трафика в ту же воронку.

Формула простая: +30% бюджета → +30% кликов → и внезапно только +8% выручки. Почему? Потому что узкое место не в объёме лидов, а в конверсии, чеке, повторных покупках и скорости обработки. Если CRM не дожимает, оффер слабый, а onboarding теряет людей на 1–2 шаге, масштабирование просто множит дырки.

Что проверять первым:
1) конверсию по этапам воронки
2) долю повторных покупок / ретеншн
3) AOV и upsell
4) скорость ответа sales / support
5) CAC payback по каналам

Плохой рост выглядит как «мы купили больше трафика». Нормальный — как тест гипотезы: где именно теряется выручка и сколько денег возвращает каждый фикс. 📈

Главный инсайт: сначала чините экономику воронки, потом докручивайте бюджет. Иначе масштабируете не выручку, а неэффективность.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самая дорогая ошибка в воронке — лечить падение конверсии на последнем шаге, когда проблема сидит выше.

Правило из опыта: если в верхнем шаге просела квалификация на 20–30%, никакой «лучший оффер» внизу не спасёт CAC. Мы это видели на нескольких B2B-воронках: меняли лендинг, кнопки, форму — лиды становились дешевле на 8–12%, но MQL в SQL не рос, а иногда даже падал. Причина проста: в систему попадал мусор.

Рабочий порядок такой:
1) сначала считаем, где именно ломается поток;
2) потом правим самый ранний шаг с максимальным объёмом;
3) и только после этого трогаем конверсию нижних экранов.

Иначе получается типичный фейк-рост: CR вверх, revenue flat. 😬

Если метрики не бьются по всей цепочке, «оптимизация» — это просто косметика.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разоблачение недели: многие команды до сих пор тестируют гипотезы как «что быстрее запустим» вместо «что даст сигнал».

Два подхода:

1) **A/B на весь поток**
Запускают сразу на всю аудиторию, ждут конверсию и радуются «+8%». Проблема: если у вас шумный трафик, сезонность и 5 точек утечки в воронке, такой тест часто меряет не гипотезу, а случайность.

2) **Сначала микро-сигнал, потом масштаб**
Сначала проверяете один узкий участок: CTR креатива, CVR ленда, activation rate, reply rate в CRM. Если здесь есть +10–20% и эффект стабилен, только потом идёте в полный сплит.

Что лучше? Второй вариант почти всегда дешевле по бюджету и быстрее по циклу обучения.
На практике: 1000 кликов на «глобальный» тест часто сгорают, а 200 кликов на микро-метрику уже показывают, есть ли там жизнь или это красивая гипотеза без математики. 📉

Вывод простой: не тестируйте «идею». Тестируйте место, где идея должна сломать цифру.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
У большинства retention «ломается» не на продукте, а на операционке. Вот чек-лист, который быстро вскрывает дыру в удержании:

1) Онбординг: у нового юзера есть 1 понятный next step в первые 60 секунд? Если нет — вы уже теряете D1.
2) Time-to-value: до первой пользы уходит меньше 5 минут? Если больше — ждите просадку в активации.
3) CRM-цепочки: есть триггеры на брошенный сценарий, неактивность 3/7/14 дней и повторный визит?
4) Персонализация: разные сообщения для новых, активных и спящих? Один и тот же пуш всем = минус open rate.
5) Частота касаний: вы не выжигаете базу? Если push/open падает 20%+ после 2-й недели — перегрев.
6) Причина оттока: есть сегментация по cohort, каналу и first action? Без этого retention — гадание.
7) Возврат в продукт: есть явный reactivation path с оффером, контентом или напоминанием о незавершённом действии?

Главный разоблачительный тест: если убрать все пуши и email на 7 дней, retention падает на 5–10% или нет? Если нет — CRM у вас не удерживает, а просто шумит.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика снова делает вид, что «всё измерено», но тренд сейчас другой: команды массово видят рост шума в данных и падение доверия к отчётам.

Скандал в том, что у многих CRM, MMP и BI показывают разные «истины» по одному и тому же каналу.
По факту: один и тот же лид в attribution живёт как paid, в CRM — как organic, а в revenue-отчёте вообще исчезает. 📉

Что заметили сильные команды:
1) меньше веры в last click
2) больше проверки через инкрементальные тесты
3) сверка не по кликам, а по деньгам и когортам

Практика простая: если канал «растёт» в отчёте, но не растёт выручка по когортам — это не рост, а красивая ошибка.

Вывод жёсткий: аналитика перестаёт быть витриной и становится системой верификации. Иначе вы оптимизируете не маркетинг, а баги в трекинге.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Слили 1,2 млн ₽ на «идеальную» связку креативов — и почти ничего не получили.

Команда смотрела только на CTR. Баннеры давали 2,8–3,4%, отчёт выглядел красиво, бюджет рос, все были довольны. Проблема всплыла позже: CPA оказался в 2,6 раза выше плана, а доля оплат — почти без изменений.

Что сломалось:
— креативы обещали одно, лендинг закрывал другое;
— в креативе был «быстрый результат», а в воронке — длинная регистрация и 4 экрана;
— трафик шёл, но аудитория кликала из любопытства, не из намерения купить.

Главный вывод: высокий CTR не спасает, если связка не держит обещание до оплаты. 😬

Что забрали в следующий сплит:
1) тестировали не баннеры отдельно, а пару «креатив + лендинг»;
2) мерили не CTR, а CPA, CR в оплату и payback;
3) убрали формулировки, которые привлекали случайный трафик.

Победил не самый кликабельный креатив, а самый честный.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Рост выручки почти всегда пытаются продать как «магия масштаба». На деле это обычно 5 скучных рычагов, которые либо работают, либо нет:

1) Трафик: если CAC растёт быстрее AOV/LTV — вы просто покупаете оборот, а не прибыль.
2) Конверсия: +0,5 п.п. в checkout часто даёт больше, чем +20% бюджета в ads.
3) Повторные покупки: CRM и ретеншн часто недооценивают, хотя именно они дают самый дешёвый incremental revenue.
4) Ассортимент: выручку разгоняют не «новинки», а SKU с лучшим attach rate и маржой.
5) Атрибуция: если у вас last click рулит всем, вы переоцениваете перформанс и недофинансируете верх воронки.

Разоблачение простое: без декомпозиции по каналам, когорты и марже «рост» — это просто красивый график 📉
Хотите рост — считайте, где именно появляется инкремент, а где вы его имитируете.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сломали свою же воронку и нашли, где реально течёт.

В одном продукте CTR на лендинге был нормальный, лиды шли, а до оплаты доходило меньше 8%. Все смотрели на трафик и креативы, но проблема сидела не в верхе, а в стыке между формой и онбордингом.

Что сделали:
— убрали 2 поля из формы;
— перенесли соцдоказательство выше первого экрана;
— заменили «оставьте заявку» на конкретный следующий шаг;
— в CRM разнесли лидов по 3 сценариям прогрева.

Результат за 2 недели:
— конверсия в лид +19%;
— оплата из лида +31%;
— CAC не вырос, а LTV первых когорт — выше на 12%.

Самый неприятный вывод: мы 3 месяца оптимизировали рекламу, хотя утечка была в продуктовой логике. Воронка почти всегда ломается не там, где на неё смотрят чаще всего. 😈


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большинство «тестов гипотез» в growth — это не тесты, а театральная декорация.

Классика: команда 2 недели «проверяет гипотезу», меняет цвет кнопки, шрифт, порядок блоков — и гордо пишет: «CTR вырос на 3%». Только вот база была 1 200 визитов, а uplift съела сезонность, трафик с брендовых запросов и просто шум 📉

Разрыв шаблона: сильная гипотеза почти всегда начинается не с креатива, а с узкого места в воронке.
Не «давайте попробуем новый баннер», а:
- где теряем деньги;
- какой сегмент проседает;
- какой триггер можно включить за 7 дней;
- как поймём, что эффект не случайный.

Нормальный тест — это не «что-то поменяли». Это:
гипотеза → метрика успеха → контроль → минимальный размер выборки → решение.

Если у вас нет критерия остановки, это не эксперимент. Это дорогой способ успокоить команду.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Полевой сигнал по retention: у многих команд цифры «держания» рисуют красивее, чем они есть.

Разоблачение простое: в отчётах считают возврат в приложение за 7/30 дней, а не активные сценарии. Пользователь открыл пуш, зашёл на 15 секунд и вышел — в Retention он уже «живой», а в revenue/activation он мёртвый.

Что ломает картину:
1) смешивают регистрацию и активацию;
2) не режут cohort по каналу привлечения;
3) считают retention без частоты ключевого действия.

Итог: канал с дешёвым CPI выглядит победителем, пока не открываешь LTV по 14/30 дню. Там часто минус, а не рост.

Что забрать:
— меряйте не «вернулся ли», а «сделал ли core action»;
— отдельно смотрите paid / organic / referral;
— добавьте quality retention: D1/D7/D30 по целевому событию.

Если retention не связан с продуктовой ценностью, это не удержание, а статистический шум 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
GA4, MMP, CRM и BI часто продают как «единую картину». На практике у многих выходит единая путаница.

Разбор по цифрам:
— в рекламе 1 000 лидов
— в CRM 820
— в BI 760
— в отчёте CFO вообще 640

И дальше начинается магия: «ну, это из-за атрибуции». Нет. Чаще причина банальнее: разные окна, разные правила дедупликации, разный момент фиксации конверсии, разные UTM-правила. 📉

Что реально ломает аналитику:
1) один и тот же user считается как 2–3 лида в разных системах
2) postback приходит с задержкой, а решения уже приняли
3) event names в продукте живут своей жизнью
4) отчёты строятся на данных, которые не бьются даже внутри одной команды

Нормальная аналитика — это не «красивый дашборд», а 3 вещи: единый словарь событий, сверка по одному user id и контроль расхождений по каждому этапу воронки.

Если у вас расхождение между источниками больше 5–7%, это не «шум». Это баг в системе. 🔥


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большинство смотрит на креатив как на «красивую обложку» и сразу хоронит плохой CPA. Ошибка — мерить его только по клику или CTR.

Разоблачение простое: креатив не продаёт сам по себе, он только открывает дверь. Если в связке дальше сломан оффер, лендинг или атрибуция — вы тестируете не рекламу, а шум.

Что я бы проверял вместо этого:
1) CTR — только как фильтр на заметность
2) CVR по этапам: клик → лид → оплата
3) долю выкупа/retention по каждому креативу
4) разбивку по аудиториям и placement’ам

Был кейс: два объявления с почти одинаковым CTR — 2,8% и 3,1%. Но по оплате разница в 1,9 раза. Причина не в визуале, а в том, что одно крео обещало быстрый результат, а лендинг продавал «обучение на перспективу». Несостыковка убила конверсию.

Вывод: креатив нельзя оценивать в вакууме. Смотрите не на «лучший баннер», а на лучшую связку: обещание → посадка → действие. Только так видно, где реально течёт воронка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Правило, которое почти всегда всплывает при росте выручки: если цифра растёт, а воронка не чинится — это не масштаб, а временная маскировка дыр.

Разоблачение простое: многие смотрят на revenue и думают, что «канал заработал». На практике рост часто делает 1-2 вещи:
1) подняли чек;
2) заливают больше трафика;
3) ретеншн и конверсия остались теми же или хуже.

Проверка за 15 минут:
— разбей выручку на new / returning;
— посмотри CAC payback по когортам;
— сравни CR по каждому этапу до и после роста;
— проверь, не съел ли апсейл падение повторных покупок.

Если выручка выросла на 20%, а LTV/CAC упал с 3.2 до 2.1 — это не успех, а перегрев. 🔥

Правило из опыта: сначала доказываем, что рост не ломает экономику, потом масштабируем. Иначе просто ускоряешь убыточный сценарий.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два подхода к воронке, которые любят продавать как «best practice».

Подход 1 — строить по этапам: визит → лид → MQL → SQL → сделка. Плюс: видно, где отваливается объём. Минус: часто это просто красивый отчёт. Если на верхе 100k сессий, а на сделку выходит 0,3%, вы уже не ростите воронку — вы рисуете лестницу.

Подход 2 — собирать воронку от денег назад: сделка → квалифицированный лид → целевой action → активированный пользователь. Плюс: каждая стадия привязана к LTV, payback и CAC. Минус: требует дисциплины в событиях и нормальной атрибуции.

Разоблачение простое: 80% команд меряют «где люди кликают», а не «где появляется выручка». И потом удивляются, почему MQL растут, а pipeline стоит. 📉

Если цель — масштаб, начинайте не с красивых этапов, а с одного вопроса: какой шаг реально предсказывает деньги?


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Гипотезы часто “не взлетают” не потому, что идея плохая, а потому что тест сделан криво.

Чек-лист, который спасает бюджет:

1) Одна гипотеза = один KPI
Не мешайте CTR, CVR и retention в один “успех”. Иначе выводы будут мусором.

2) Есть baseline
Без исходной цифры вы не понимаете, +3% это рост или шум.

3) Сегмент выбран заранее
Новые/возвратные, iOS/Android, high-intent/low-intent — без этого тест расплывается.

4) Достаточная выборка
10 кликов и “победа” — не тест, а удача. Сначала считаем объем, потом запускаем.

5) Фиксированный срок
Не останавливайте эксперимент на первом красивом дне. Нужен полный цикл.

6) Одинаковые условия
Нельзя менять креатив, оффер и посадку одновременно, а потом искать “инсайт” 📉

7) Решение заранее
Что считаем победой: +10% CR, -15% CPA, +5% retention? Если порог не задан — тест ничего не доказал.

Разоблачение простое: 80% “нерабочих гипотез” — это плохая постановка эксперимента, а не плохая идея.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Замечаем сдвиг: бренды перестали «докручивать» только acquisition и начали резать удержание на уровне первых 72 часов.

Почему это не хайп, а вынужденная мера:
- CAC растёт быстрее, чем LTV
- paid-каналы дают больше шумных регистраций, чем качественных
- CRM-цепочки сыпятся, если нет жёсткого first-session сценария

Что видно по рынку: выигрывают не те, у кого больше пушей, а те, у кого быстрее активируется ценность. Не «вернём пользователя через 7 дней», а «доведём до первого результата за 5 минут». 📉

Практический вывод: retention теперь начинается не после покупки, а в момент первого клика.
Тесты, которые реально двигают метрику:
1) сокращение time-to-value
2) ранний триггер на незавершённое действие
3) персонализация онбординга по источнику трафика

Разоблачение простое: «удержание через контент» часто маскирует отсутствие продуктовой механики. Если пользователь не понял ценность в первые сессии — никакие рассылки уже не спасают.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сделали «умную» маркетинговую аналитику и почти убили закупку на 2 недели.

Что было: 7 каналов трафика, 1 CRM, 1 BI-дэшборд, 12 событий, 4 источника оффера. На бумаге — порядок. На деле — расхождение по выручке между рекламными кабинетами и BI доходило до 28%, а у MQL→SQL воронка «прыгала» на 19% просто после смены окна атрибуции.

Провал вскрылся не в отчёте, а в день, когда урезали бюджет на лучший канал по “плохим” данным. 🚨

Разбор оказался неприятным:
— UTM терялись на редиректах
— offline-conversions грузились с лагом 36–72 часа
— дубли лидов не дедуплицировались
— last click в CRM спорил с data-driven в аналитике

Вывод простой: если воронка и деньги сходятся только «примерно», это не аналитика, а декорация.

Что забрать:
1) Сначала сверка денег, потом красивые дашборды
2) Тестируйте атрибуцию на одном канале, а не на всей закупке
3) Любое расхождение >10% — это не шум, а красная зона


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Креативы не «делают результат» сами по себе. Обычно путают 3 разные вещи:
1) CTR растёт — значит, креатив зацепил.
2) CPA падает — значит, связка совпала с аудиторией и оффером.
3) Revenue растёт — значит, креатив привёл не просто клики, а нормальный трафик по LTV.

Разоблачение простое: высокий CTR без продаж — это не победа, а дорогой клик с красивой обложкой. Видели кейс: в одном тесте ролик дал CTR 2,8% против 1,1% у контроля, но CVR в лид упал с 14% до 6%, а CAC вырос на 31%. Почему? Креатив обещал одно, лендинг закрывал другое.

Что проверять по пунктам:
— совпадает ли первый экран с обещанием из объявления;
— есть ли на креативе квалификация трафика;
— не «съедает» ли AI-правка смысл оффера;
— смотрим не только CTR, но и post-click метрики.

Креатив — это не победа в вакууме. Это фильтр, который либо приводит правильных людей, либо просто удешевляет мусорный трафик 🎯


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Вчера смотрел разбор воронки у SaaS-команды: выручка растёт не потому, что «маркетинг разогнали», а потому что перестали кормить дырявый MQL-воронку.

Что было:
— лиды дешевле на 18%
— конверсия в SQL почти без изменений
— выручка стагнирует 3 месяца

Покопались и нашли классический баг: отдел продаж забирал только «тёплые» заявки, а остальной трафик считали мусором. На деле 27% сделок закрывались из сегмента, который раньше списывали после первого касания. Просто не было нормального follow-up в CRM и триггерных касаний.

Что сделали:
1) пересобрали scoring
2) добавили 4 автоматических касания в первые 72 часа
3) разделили креативы под intent-сегменты
4) сменили KPI с CPL на revenue per lead

Итог за 5 недель:
— +31% к выручке
— +22% к SQL
— -14% к CAC

Разоблачение простое: если у вас «растёт трафик, но не деньги» — проблема часто не в каналах, а в том, что вы недомонетизируете уже купленный спрос.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большинство воронок умирают не на трафике, а на этапе, который в отчётах любят маскировать словом “нормально”.

Разрыв шаблона: проблема часто не в верхе, а в том, что вы меряете не путь до покупки, а путь до формы. Если у вас 1000 кликов → 120 лидов → 18 оплат, это не “конверсия 1,8%”. Это 982 человека, которым вы не показали нормальный следующий шаг.

Что обычно ломает воронку:
— один CTA на весь трафик;
— одинаковый оффер для холодных и тёплых;
— нет промежуточного микро-да;
— аналитика считает только финал, а не дропы между шагами.

Что тестировать первым:
1) 2–3 входа в одну и ту же воронку;
2) короткий прогрев до формы;
3) альтернативный оффер после отказа.

У нас в тестах замена “оставьте заявку” на промежуточный шаг с обещанием результата подняла completion на 27%. Не магия. Просто перестали просить слишком рано. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Полевые тесты снова напомнили простую вещь: 80% “сильных гипотез” не держатся на первом же сплите.

Свежий кейс: команда крутила гипотезу про новый оффер в paid social. На слайдах — плюс 18% к CTR, в реальности — минус 11% к CAC. Почему? Креатив дал дешевый клик, но привёл не тот сегмент: CVR в лендинге просел с 4,2% до 2,7%, а качество лида по CRM упало на 23%.

Разоблачение тут не в том, что “гипотеза плохая”. Проблема в другом: тестировали один верх воронки и объявили победу, не дождавшись downstream-метрик.

Что забираем:
1) CTR — не решение, а только входной сигнал.
2) Любой тест должен жить до CAC/LTV, иначе это красивая иллюзия.
3) Если гипотеза улучшает клики, но ломает CRM-качество — это не рост, а шум 📉

Плохие новости для любителей быстрых побед: без сквозной метрики тесты легко превращаются в самообман.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Retention без красивых слов: если у вас D7 проседает, это не “плохой маркетинг”, а чаще всего сломанная петля ценности.

Разоблачение простое: многие меряют удержание по “вернувшимся пользователям”, но смотрят не туда. Если у когорты:
— D1 = 42%
— D7 = 18%
— D30 = 6%

то проблема обычно не в привлечении, а в первом сценарии использования. Пользователь не доходит до действия, которое дает повторный повод вернуться.

Что тестировать в первую очередь:
1) сокращение time-to-value до 1 сессии
2) триггерные CRM-сообщения на 24–72 час
3) onboarding не по экранам, а по job-to-be-done
4) ретеншн-сегменты: новые / активные / риск оттока

Если после этого D7 не растет хотя бы на 15–20% relative, значит у продукта нет частоты, а не “недостаточно пушей”. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Главная ошибка в маркетинговой аналитике — считать, что «рост» в отчётах = рост бизнеса.

Почти у всех воронка выглядит красиво: CPA падает, CTR растёт, лидов больше. А потом открываешь P&L — и там минус. Почему? Потому что смотрят на метрики канала, а не на метрики юнита.

Что ломает картину:
— атрибуция приписывает себе не тот доход;
— CRM не дожимает лидов, но в отчёте виноват трафик;
— в CAC считают только media spend, забывая продакшн, команды и скидки;
— оптимизируют по верхней части воронки, а не по LTV/CAC.

Разоблачение простое: если у вас нет связки spend → conversion → revenue → margin → payback, аналитика работает как декоративный экран 📉

Практика:
1) Сведите канал не к лидам, а к валовой марже.
2) Сравнивайте когорты, а не «месяц к месяцу».
3) Сначала ищите, где теряется деньги, потом — где растёт CTR.

Иначе вы не масштабируете маркетинг. Вы масштабируете самообман.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самый дорогой миф в перформансе: «если креатив дал CTR — значит, он хороший». Нет.

Из опыта правило простое: креатив не обязан выигрывать в кликах, чтобы приносить деньги. Иногда “слабый” по CTR ролик даёт в 1,5–2 раза лучший CAC, потому что фильтрует не ту аудиторию и приводит тех, кто реально дойдёт до оплаты.

Что смотреть вместо самолюбования по кликам:
1) CTR и CPC — только как входной фильтр
2) CVR в лид/покупку
3) CAC / Payback
4) Долю новых покупателей, а не просто дешёвый трафик

🚨 Разоблачение: если вы оптимизируете креативы только по CTR, вы часто масштабируете не прибыль, а шум. Самый кликабельный оффер может сливать бюджет, а самый “скучный” — давать лучший ROMI.

Правило из практики: оценивать креатив нужно не в вакууме, а на связке
hook → аудитория → лендинг → событие в продукте.
Слабое звено там, где метрика ломается, а не там, где красивый просмотр.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разоблачение на рынке: выручку до сих пор пытаются «качать» двумя подходами — больше трафика или лучше конверсия.

Первый выглядит красиво в дашборде: заливаешь бюджет, получаешь +40% кликов, а выручка растёт на 8–12%. Почему? Потому что CAC распухает, а LTV не успевает за покупками.

Второй — скучнее, но честнее: не гнать объём, а чинить воронку. В одном e-com мы сравнили 2 спринта:
— +30% к бюджету в paid social → выручка +11%, маржа -6 п.п.
— CRO + CRM-пересборка → конверсия в заказ +18%, repeat +14%, выручка +23% без роста spend

Вывод простой: масштабировать канал без теста на юнит-экономику — это не growth, а дорогой самообман. Сначала ищем, где течёт воронка, потом уже льём трафик. 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чек-лист по воронке, который ломает красивую, но бесполезную аналитику:

1) В одном отчёте должны сходиться визит → лид → MQL → SQL → выручка. Если между шагами только «клики» и «регистрации» — это не воронка, а декорация 📉
2) На каждом этапе есть своя конверсия и объём. Нет цифр по шагу — нет управления шагом.
3) Сегментируй по каналу, креативу, устройству и новому/возвратному. Иначе средняя конверсия скрывает провалы.
4) Смотри не только верх, но и скорость: сколько дней проходит между этапами. Длинная воронка убивает ROMI даже при хорошем CR.
5) Проверь атрибуцию: если лидов «много», а продаж нет — возможно, последний клик съел весь credit.
6) Воронка должна быть пригодна для тестов: один шаг = одна гипотеза = один KPI.

Если на каком-то этапе нельзя быстро назвать: объём, CR, CAC и вклад в выручку — этот этап пора пересобирать, а не «улучшать» на глаз. 🔧


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сейчас в growth-командах заметен один странный паттерн: половина «тестов гипотез» на деле не тесты, а витрина занятости.

Меняют 1 кнопку, запускают на 3 дня, смотрят на 12 конверсий и потом пишут: «не взлетело». Это не эксперимент, это шум с красивой табличкой.

Нормальный тест начинается не с идеи, а с математики:
— какой baseline
— какой uplift нужен
— сколько трафика надо
— какой MDE
— за какой срок вообще можно что-то увидеть

Если этого нет, вы тестируете не гипотезу, а терпение команды.

Главный тренд сейчас — не «больше экспериментов», а меньше, но с дизайном, который реально может что-то доказать. Иначе у вас не growth, а театр A/B-оптимизма 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Запустили retention-воронку «по уму»: welcome → D1 reminder → D3 offer → D7 winback. На бумаге всё красиво, в реальности — провал.

Что увидели через 14 дней:
- open rate в welcome: 41%
- click rate: 9,8%
- D7 purchase uplift: +0,6%
- отток в paid после первого касания: +18%

Проблема была не в канале и не в частоте. Мы просто пытались «дожать» людей, которые ещё не успели получить ценность. 🚫
Сегментировали всех одинаково: новых, холодных, случайных и тех, кто уже был близок к покупке. В итоге CRM начала работать как шум.

Что спасло:
- убрали ранний sell
- добавили триггер на первый успех в продукте
- разделили цепочки по поведению, а не по дате регистрации

Вывод простой: удержание ломается не из-за слабых писем, а из-за плохого тайминга и одинаковых сценариев для разных пользователей. Если у вас D7 растёт только в отчётах, а LTV — нет, это не retention. Это самообман.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговая аналитика часто продаётся как «единая правда», а на деле там куча дыр. Разбираю по пунктам:

1) Attribution ≠ реальный вклад. Last click раздувает бренд и ретаргет, first click — верх воронки. Если не смотреть инкрементальность, вы оптимизируете шум.

2) Данные в CRM и ad platforms почти никогда не совпадают. Разница в 10–30% — не баг, а норма: окна атрибуции, дедупликация, офлайн-конверсии, privacy.

3) ROAS без маржи — декоративная метрика. Канал с ROAS 4x может быть убыточным, если CAC съедает gross margin и возвраты.

4) «Сквозная аналитика» ломается на простом: кривые UTM, пропавшие gclid/fbclid, offline sales без нормального mapping. И вы строите отчёт на песке.

Что забрать в свою воронку:
— считать не только ROAS, но и contribution margin
— сравнивать платформы с CRM по cohort, а не по дням
— раз в месяц делать holdout / geo-test, чтобы проверить инкрементальность

Иначе аналитика у вас не инструмент роста, а красивый способ ошибаться быстрее 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Слил 1,2 млн ₽ на «сильные креативы» и только потом увидел неприятную правду: креатив сам по себе не продаёт.

У нас был набор баннеров, которые по CTR выглядели как победители: 2,8% против 1,1% у остальных. Команда уже хотела масштабировать. Но когда разложили по воронке, всплыло: CR в регистрацию был почти одинаковый, а в оплату победитель проседал на 23%.

Почему? Креатив обещал «быстрый результат», а лендинг и оффер продавали «разобраться глубже». Люди кликали на одно, а попадали в другое. Красивый CTR просто маскировал рассинхрон.

Что забрали в работу:
— креативы начали оценивать не по CTR, а по CPA и payback;
— каждый новый угол сообщения проверяем на связке: ad promise → landing headline → first screen;
— оставили только те объявления, где рост клика не ломает нижнюю часть воронки.

Вывод простой: креатив — не победа, пока он не проходит деньги через весь путь. 🎯


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Выручка не растёт от “больше трафика”. Чаще она растёт от того, что команда перестаёт лить в дырявую воронку и начинает резать потери.

Разрыв шаблона: у нас в одном проекте +28% к выручке дали не новые каналы, а 3 правки:
1) убрали 2 шага из checkout — CR вырос с 1,9% до 2,6%;
2) подняли price anchor в email-серии — AOV +11%;
3) перекинули retargeting с broad-аудитории на брошенные корзины — CAC снизился на 17%.

Итог: тот же бюджет, тот же трафик, но больше денег на выходе. 📈

Сканируйте рост не по верхнему уровню, а по узлам: где теряется маржа, где проседает конверсия, где ретеншн не добирает повторные оплаты. Обычно “ускорить выручку” = не купить ещё трафика, а перестать сливать уже купленный.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Похоже, воронки снова начали рисовать «вокруг» реальности.

Свежий скандал с поля: у команды красиво сходится CPL, но в CRM развал на первом же шаге после лида. В кабинете — 12% конверсии в заявку, в базе — 4,8% в квалификацию. Разница не в креативе и не в аукционе, а в том, что один и тот же лид считается дважды: по клику и по доте на форме. 📉

Что увидели в разборе:
1) лиды из paid social дублировались из-за повторной отправки формы;
2) MQL ставился до проверки телефона;
3) ретаргет шел на аудиторию, где 27% уже были в CRM.

Вывод простой: если у вас «отличная» воронка, проверьте не ROAS, а логику событий. Часто проблема не в трафике, а в том, что funnel map нарисован для презентации, а не для роста.
Полезный тест: сверить 100 лидов из кабинета с 100 строками в CRM и посмотреть, где именно теряются деньги.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большинство “тестов гипотез” у команд — не эксперименты, а самообман с красивой табличкой.

Что обычно ломается:
— берут 1 изменение и 5 метрик, потом выбирают удобную;
— тест заканчивают через 3 дня, потому что “уже видно”;
— считают uplift в процентах, но забывают про базу и объем;
— называют победой рост CTR на 12%, хотя CR в оплату просел на 18%.

Если смотреть по-взрослому, у гипотезы должны быть:
1) одна primary metric;
2) заранее заданный MDE;
3) минимальный объем на вариант;
4) срок, а не “пока не понравится”.

Иначе вы оптимизируете шум. 📉

Самый полезный вопрос перед стартом: если метрика вырастет на 3%, это вообще деньги или просто статистический фейерверк?
Если ответа нет — тест лучше не запускать.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Большинство команд считают удержание, когда у них уже горят деньги. Ошибка одна и та же: меряют retention по общей базе, а не по когорте и триггеру.

Что происходит:
1) В CRM красиво растёт MAU.
2) В отчёте «retention 42%».
3) А потом выясняется, что новые пользователи уходят на 2–3 день, а цифру держат старые когортные хвосты.

Разоблачение простое: если у вас нет когорты D1/D7/D30 по каналу, продукту и первому действию, вы не удержание считаете — вы смотрите на среднюю температуру по больнице 🌡

Что делать:
- разбить retention по acquisition channel;
- отдельно смотреть на action-based cohorts, а не только signup;
- мерить повторное действие, а не факт входа;
- проверять, какой триггер возвращает пользователя: пуш, email, in-app, скидка.

Удержание ломается не в CRM. Оно ломается в момент, когда пользователь не получает причин вернуться.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разоблачение из маркетинговой аналитики: главное правило, которое постоянно игнорируют — **если метрика не меняет решение, её можно выкинуть**.

У многих в дашбордах 20–30 KPI, а по факту решения принимаются по 2–3: CAC, payback, LTV/CAC. Остальное — шум.
Классическая ошибка: смотреть на CTR и CPM, когда проваливается retention. Или радоваться росту лидов, если SQL/оплата не двигаются.

Правило из опыта простое:
1) сначала фиксируем **одну бизнес-цель**;
2) потом — **одну primary-метрику**;
3) только после этого добавляем guardrails: маржа, качество, отказ.

Если аналитика не отвечает на вопрос «что делать завтра с бюджетом?», это не аналитика, а отчёт для самоуспокоения. 📉

Лучший тест на полезность дашборда: убери из него 80% графиков — и посмотри, сломались ли решения. Если нет, значит, вы всё это время мерили декор.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два подхода к креативам в performance, и один из них регулярно маскируют под «сильный бренд».

Подход 1: один красивый ролик на весь сплит. CTR может быть норм, но дальше воронка течёт: много кликов, мало add-to-cart, ещё меньше purchase. Причина простая — креатив продаёт внимание, а не намерение.

Подход 2: креативы под сегменты и этапы.
Например:
— cold: боль + быстрый хук
— warm: сравнение/доказательство
— hot: оффер + дедлайн
На одном ecom-аккаунте такой расклад дал +27% к CR из клика в покупку при том же CPM. Не магия, а совпадение сообщения с намерением.

Разоблачение простое: если вы меряете только CTR, вы оптимизируете не продажи, а любопытство. 📉

Проверка на себе: смотрите не только на клик, а на post-click метрики по каждому типу креатива — CVR, AOV, CAC. Там обычно и видно, кто реально тащит, а кто просто «красиво зашёл».


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Рост выручки часто ломают не «плохие продажи», а 5 дыр в системе. Вот чек-лист, который обычно вскрывает проблему за 1 спринт:

1) Конверсия в оплату: есть ли просадка между лидом, демо и счетом?
2) Средний чек: растет ли он через апсейл/пакеты или стоит на месте?
3) Повторные покупки: какая доля выручки приходит из retention, а не из нового трафика?
4) Каналы: не льется ли бюджет в источник с CAC выше LTV?
5) Атрибуция: вы вообще видите, что реально дает деньги, а что только «клики»?

Разоблачение простое: если смотреть только на выручку, можно не заметить, что она держится на скидках, разовом всплеске трафика или одном канале. 📉

Что делать: разложить выручку на 4 компонента — трафик, конверсия, средний чек, повторные продажи — и тестировать каждый отдельно. Иначе рост будет только в отчете, не в P&L.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Замечаем неприятный, но полезный тренд: классические воронки «показы → клик → заявка → продажа» все чаще врут.

Почему:
1) Атрибуция режется privacy-ограничениями, и last click добирает лишнее.
2) Пользователь прыгает между каналами, а не идет по линейной схеме.
3) CRM и ads часто считают разные конверсии — в отчете рост, в выручке тишина.

Что это значит на практике:
- CPL может падать, а CAC — расти
- лидов много, но MQL/SQL не двигаются
- ретеншн и повторные покупки не попадают в «воронку», хотя именно они делают LTV 📉

Разоблачение простое: если воронка не связана с юнит-экономикой, это не воронка, а красивый отчет.

Что делать:
- считать не только переходы, но и time-to-convert
- разрезать по cohort, каналу и first/assist touch
- проверять, где реально теряется маржа, а не только лиды

Фокус смещается: не строим идеальную линейку, а собираем систему, где видно вклад каждого шага и канала.