55% отмен триала происходят в нулевой день — то есть ещё до того, как пользователь добрался до второго экрана онбординга.

RevenueCat разбирают, какие метрики activation реально предсказывают retention, и там неочевидное разделение: "first value" и "core value" — это разные вещи. Первое — пользователь понял что аппка делает. Второе — начал использовать её как привычку. И retention предсказывает именно второе, а не первое. Отсюда и ловушка: команды оптимизируют онбординг под "aha moment" в первой сессии, но это не то, что влияет на продление.

Из нашей практики — это отлично видно в финтехе. Открытие счёта — первый value, он легко измеряется. А вот первый перевод, первое пополнение, первая покупка картой — это уже core value, переход к реальному поведению. Разница между этими двумя метриками говорит где именно пользователи "зависают". Для финтехов есть даже отдельный фрейморк событий и метрик - money moments - осознаные действия пользователя с деньгами.

У RevenueCat есть и данные по окну: если в первые 60 минут ничего не произошло — считай, человек не вернётся.

https://bit.ly/4cfuRCR

Matej Lancaric управляет UA для 10 компаний. Каждую неделю — 10 дашбордов AppsFlyer, 10 наборов цифр, которые надо собрать руками, прежде чем сказать клиентам что-то полезное. Сейчас это делает агент.

AppsFlyer запустил собственный MCP-сервер (open source, GitHub). MCP — протокол, который позволяет AI-агентам подключаться к внешним инструментам и тянуть данные напрямую, без экспорта CSV и открытия дашборда. Агент пуллит installs, ROAS по кампаниям, creative performance — в реальном времени. Настройка — 15 минут. Дальше n8n запускает агента по расписанию, и каждый понедельник отчёт уже в Slack: с аномалиями и трендами по кампаниям.

Для 10 клиентов — multi-agent setup: один "супер-агент" оркестрирует остальных, одним промптом получаешь сводку по всем аккаунтам.

Если сидишь на Adjust — пока не повторить. Официального MCP у них нет, есть только сторонняя поделка на GitHub от неизвестных ребят. AppsFlyer здесь явно сделал ставку раньше конкурентов.

https://bit.ly/41jiXTy

ИИ-слоп уже и в сторах.

За Q1 2026 в App Store подали 235 800 заявок — +84% год к году. За весь 2025 — почти 600 000 (+30% к 2024), максимум с 2016-го.

Причина — vibe-coding: инструменты типа Claude Code и ChatGPT Codex опустили порог настолько, что аппки теперь клепают люди совсем без опыта в разработке. Девелоперы жаловались на очереди, но Apple говорит, что обрабатывает 90% заявок за 48 часов (среднее — 1.5 дня). Получилось, потому что сами ревьюеры теперь тоже работают с AI.

Реальная проблема не в ревью — Apple его масштабировала теми же инструментами, что создали волну. Проблема в discovery: когда Store заполняется тысячами посредственных аппок, найти нормальное становится всё труднее. Демократизация создания не решает распределение — узкое место просто смещается.

https://bit.ly/4dDlL5d

YouTube заработал $40,4 млрд на рекламе в 2025 году — больше, чем Disney, NBC, Paramount и Warner Bros. Вместе взятые.

В ТВ-приложении появилась реклама на 90 секунд без возможности пропуска — хотя официальные правила платформы ограничивают такой формат 30 секундами. Пользователи массово жалуются на Reddit. Это продолжение тренда: несколько недель назад YouTube официально запустил 30-секундную непропускаемую рекламу на connected TV (смарт-телевизоры и приставки).

CTV — сейчас самый лакомый инвентарь: аудитория расслаблена, ад-блокеров нет, поведение ближе к линейному ТВ. И доля смотрения на CTV в тех же Штатах существенно больше компов и мобил вместе взятых.

А все мы знаем, как эффективные менеджеры принимают решение в экспах которые растят бабки. Под 90 секунд нонскипабл бренды, особенно всякие fmcg, понесут бабло очень активно.

https://bit.ly/4vzERQm

Profound официально назвали «Marketing Engineer» новой ролью в маркетинге и сделали про это курс. Это человек внутри команды, который строит агенты и автоматизации под конкретные процессы — и у Profound уже запустился бесплатный курс под эту тему.

Две задачи по их версии:
— ускорять существующее (приходит к команде, смотрит где повторяющиеся шаги, автоматизирует)
— изобретать новое (агенты, которые мониторят цены конкурентов и сами обновляют sales battlecards; пайплайны, которые парсят сотни звонков и вытаскивают champions — клиентов, готовых писать отзывы)

Сам титул, к слову, не новый. Лет десять он в каком-то виде существует вокруг HubSpot/Marketo и enterprise-автоматизации маркетинга. Только там это был человек, который шарил SQL, настраивал workflow в платформе и склеивал CRM с рекламой и email. По сути marketing-ops с техническим уклоном. Новая версия — та же ДНК, но вместо workflow-билдера и переливки json/csv теперь API + LLM + агенты, которые сами ходят по процессу.

По наблюдениям Profound: в такую роль лучше всего заходят не инженеры, а люди из growth, SEO и маркетинг-ops. Те, кто начал как маркетолог и сам дошёл до того, чтобы подключать API и писать промпты, которые работают без няньки.

По факту такой человек в любой нормальной команде уже должен быть. Есть такой кстати? Что он делает?

https://bit.ly/4tTwihy

Буквально на этой неделе купил себе блендер Ninja. А оказывается, оно назыается SharkNinja и растет клюшкой.

$6,4 млрд выручки в 2025, +16% год к году, x4 с 2018 года. Акция на историческом максимуме.

Модель роста простая: 25+ новых продуктов каждый год, три вектора — новые категории, доля в существующих, международка. Но настоящий ответ на вопрос "почему это работает" — TikTok. SharkNinja тратит $700 млн в год на рекламу, 40% из digital-бюджета идёт в соцсети. TikTok для них — новый телемагазин. Ninja CREAMi набрал миллиард просмотров, и 99,5% этого контента — UGC: люди сами снимают рецепты и рекомендуют друг другу. Бренд тут почти ни при чём.

Это и есть механика: продукт, который хочется показать другим. Growth через портфель + вирусность через UGC — без одного блокбастера.

https://bit.ly/3QJOWKk

ФАС выдала предупреждения Вайлдберриз и Озон — срок до 15 мая.

Список претензий стандартный для крупных маркетплейсов: затягивают выплаты продавцам, меняют тарифы на логистику и возвраты уже после приёмки товаров на складе, считают стоимость доставки от цены товара, а не от реальной себестоимости. Продавцы не могут нормально планировать юнит-экономику.

Но есть деталь поинтереснее. Озон ввёл платный знак «оригинал» на карточке товара. Визуально — верификация подлинности. По факту — просто платная иконка, которая ничего не гарантирует. Типичный dark pattern: покупатель видит маркер доверия, которого нет.

Любопытно, что ФАС полезла именно в продуктовые механики — обычно они про ценовые сговоры, а тут разбирают UI-логику карточки товара.

https://t.iss.one/fasrussia/4789

Прикольно, что так писали и до массового внедрения ии, но теперь такие тексты видны за версту. Но, кмк это прям патерн ChatGPT, у Claude все же куда обширнее возможности по обучению, особенно у cowork.

It's Not Just a Trend, It's a Phenomenon
Заметили, насколько чаще в текстах стала попадаться конструкция "это не просто ..., это ..."? :)

29% потребителей банковских продуктов в США доверяют тому, что AI говорит им о банковских продуктах.

Millennials: 40% доверия. Gen X: 33%. Бумеры: 17%. Gen Z — 18%. Digital native поколения доверяют AI-советам меньше, чем пенсионеры. Что, какраз, совершенно логично. Объяснение: Millennials и Gen X слишком заняты, чтобы перепроверять — им нужен быстрый ответ. Gen Z лучше понимают, где AI ошибается.

Цифра, которую легко пропустить: 50% не доверяют AI-ответу, если не узнают источник. То есть brand recognition теперь работает на уровне LLM-цитирований — не в SEO, не в медиа, а внутри ChatGPT и Perplexity.

Банки уже проигрывают первый разговор с потенциальным клиентом. AI обучен на данных comparison-сайтов, финтех-маркетинга и агрегаторов.

Надо научиться создавать трастовые источники данных для моделек. Пока трастовость на уровне ответа можно только тюнить промптом, но явно тот же perplexity это начнет учитывать рано или поздно. Или уже.

https://bit.ly/4sMy8jn

У большинства аппок нет проблемы с удержанием. Есть проблема с активацией.

День 2 и день 7 retention — это ещё активация, не удержание. Привычка формируется за 7–30 дней. Команда, которая ставит диагноз по раннему оттоку, лечит не то.

Завершаемость онбординга тоже обманывает. Одна аппка добавила перед paywall шаги с реальной ценностью — завершаемость упала, retention вырос. Гнаться за скоростью до paywall — стрелять себе в ногу.

Перед paywall не нужен сложный aha moment — самая частая ошибка именно в том, что его показывают до того, как пользователь понял зачем платить. Remini показывает анимацию до/после своего AI-редактора прямо в онбординге — ты видишь результат раньше, чем тебя просят платить. Finch генерирует разбор твоих целей в процессе онбординга — ощущение персонализации до paywall. ReciMe запускает видео аппки и даёт импортировать рецепт до экрана с подпиской — попробовал продукт раньше, чем решаешь платить.

Всё это работает лучше, чем email-цепочки и пуши после. Пользователь покупает не фичи, а уверенность в результате — и первая сессия для этого важнее любого lifecycle.

Кто-то это уже проверил цифрами: перешли со статичного онбординга на conversational AI — втрое длиннее, ARPU к 14-му дню x10+.

https://bit.ly/4e7vbWR

Альфа-Банк купил Flocktory — платформу маркетинговой автоматизации и персонализации из активов Qiwi Group.

Интересны 2 момента:

1) как быстро платформу удастся переориентировать под финансовый use-case. У Flocktory бэкграунд в ритейле и телекоме, не в банкинге.
2) как быстро закроют для других банков.

https://bit.ly/4cA3R2s

«Data-driven company» — примерно означает: «мы делаем то, что хотели, но теперь у нас есть слайды».

Bonfire написали про то, почему настоящих data-driven решений не бывает — и это не ворчание, а нейробиология. Пациенты Дамасио с повреждёнными эмоциональными центрами не могли выбрать, где поесть — при абсолютно сохранном IQ. Без эмоции решение просто не запускается.

Дальше — стандартная схема. Сначала появляется предпочтение, часто ещё до того как ты его осознал. Потом ищешь данные, которые его подтверждают, и отметаешь всё что мешает. Называем это «аналитическим подходом».

В маркетинге это видно каждый день. A/B-тест запускается чтобы убедить стейкхолдеров в решении, которое уже принято. Данные — финальный аргумент, не отправная точка.

Ну и типичная картина многих компаний - цифры по результатам А/Б начинают челенджить все кому не лень.

https://bit.ly/4twMg1b

Zwift купил Rouvy — а я как активный пользователь слежу за этим рынком пристальнее, чем обычно. Ну и это подписки с жутким лайфтаймом. Я плпчу за zwift уже лет 5 минимум и такими темпами придется еще долго платить.

Rouvy — чёткий #2 в indoor cycling: 300к подписчиков, +50% год к году. Сами до этого успели купить FulGaz и Bkool, и тут прилетел оффер от Zwift.

Обе платформы продолжат работать независимо — отдельные подписки, отдельные roadmap'ы. CEO Zwift объясняет это тем, что рынок растёт быстрее, чем в пик COVID. Но скорее всего это и есть настоящая причина покупки: убрать главного конкурента, пока рынок горячий.

Главное, чтобы не пошли по пути strava, которую все больше хейтят.

https://bit.ly/4tIbYzU

Канал, блин, превращается в сплошные материалы про AI. Но это интересно - про уровни зрелости ai-маркетологов.

Большинство маркетологов думают, что нормально работают с AI. Скорее всего они на L2 — умеют писать промпты, итерируют, получают приличный output. Но AI по-прежнему не знает ничего про их компанию. Отсюда generic результаты и вывод, что инструмент переоценён.

L3 — это когда в Claude Project загружен реальный контекст: голос бренда, 10 лучших собственных текстов или кампаний, транскрипты с клиентами, конкурентный ресёрч. После этого модель работает не вслепую, а с пониманием твоего позиционирования и твоей аудитории.

Два действия если хочешь сделать рывок:

1️⃣ Создай Project в Claude (или ChatGPT или в любом другом ИИ, принципы одинаковые) → закинь бренд-документ (или хотя бы подборку своих лучших текстов) + пару транскриптов с клиентами. Один раз, 20-30 минут.

2️⃣ Попроси написать что-нибудь, что ты обычно пишешь сам. Если не попал в голос — добавь ещё примеров. Повтори.

Большинство это не делают. И продолжают жаловаться на generic output.

Сдледующий уровень - подключить все внутренние ресурсы через mcp.

https://bit.ly/42dIIVF

Совсем не диджитал, но приятно когда делаешь че-то такое. Я тут конечно только рядом постоял, и, скорее всего пропущу, потому что приболел.

NYT превращает Wordle в телешоу на NBC. Ведёт Savannah Guthrie, продюсирует Джимми Фэллон. Выход в 2027.

NYT Games: 8,2 млн DAU, 11 млрд пазлов за прошлый год. Прямой доход от подписок в аппке — ~$60–100M в год. Плюс воронка в основную NYT-подписку ($35/мес) — аналитики оценивают ещё в $300–400M сверху.

Wordle — продукт с почти издевательским ограничением: одно слово в день, одно для всех, шесть попыток. Есть Wordle Unlimited, там играй сколько угодно. Про него не говорят.

Это ограничение и сделало продукт настолько липким. Один общий момент в день — лучшего daily habit инструмента не придумаешь. Телешоу с NBC — логичное продолжение той же стратегии.

https://bit.ly/4u9dLOE

Большинство реферальных программ работают по одной схеме: дай кэш за приглашение → жди рост. Anthony Scarpaci (ex-VP Growth Acorns, Betterment, Nerdwallet) разобрал, почему именно это их и убивает.

Не кэш, а продуктовый инвентарь. Если платишь деньгами — пользователь сравнивает твой реферал с другими способами заработать. Брендированный товар с $10 себестоимостью и $100 воспринимаемой ценностью — экономика кратно лучше при том же бюджете.

Оптимальный уровень фрода — не ноль. Каждый антифродовый барьер стоит трением легитимных пользователей. Задача не убрать гейминг, а найти допустимый уровень, при котором программа в плюсе.

Guardrails решают retention, не фрод. Требуй ключевых activation-шагов до выплаты. Blue Apron раздавал бесплатные боксы без обязательств — получил армию халявщиков и нулевой retention. Банки делают то же самое, когда дают бонус за открытие счёта без единого действия в аппке.

Метрика инкрементальности — blended CAC до и после запуска. Если объём тот же, но CAC вырос — просто платишь за органику.

https://bit.ly/49zjXY1