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

«Средний интеллект» — это звучит как оскорбление, но Ravi Mehta имеет в виду кое-что важное. AI мгновенно поднимает тебя до уровня среднего маркетолога или PM. Не топ. Но average + твой craft — уже достаточно, чтобы выпустить что-то реальное.

Элена Верна называет таких людей HI-C — High-Impact Individual Contributor. IC без команды, который тащит проект от А до Я самостоятельно. Сама сейчас в такой роли в Lovable: нет прямых репортов, 90% времени за работой. Pricing page — от прототипа до прода — в одиночку, за часы вместо недель с командой из PM + дизайнер + инженеры.

Писал про IC трек раньше. В разработке он существует давно — Senior, Staff, Principal без единого репорта, и никого это не удивляет. В маркетинге, аналитике, продукте такого трека де-факто не было. AI — первый реальный драйвер, который может его создать вне разработки.

Сам на днях собрал аналитику за пару часов, которая через нормальный процесс — постановка задачи, планирование, спринт — заняла бы недели две. Дело не в ресурсах. Просто когда каждый шаг требует согласования, идея «давай просто попробуем» становится нерентабельной сама по себе.

Логика одна: когда билд дешёвый — цена ошибки падает. Дебатировать становится дороже, чем попробовать. Цепочки согласований — артефакт дорогого производства, не управленческая мудрость.

В больших компаниях это приживётся медленнее — bottleneck сдвинется на доступ к информации, а не координацию. Но направление понятно.

https://bit.ly/4ufv4hf

В consumer-приложениях есть конкретный баг: marketing hook ≠ product hook. Пользователь кликает на одно — попадает в другое и уходит.

Jaryd Hermann протестировал это на себе: срезал 60% фич приложения, signup conversion вырос на 40%. PostHog показал, что фото+голосовые промпты дают кратно больше engagement при 25% от объёма. Убрал остальные 75%. Та же логика у лидеров: BeReal — 1 уведомление, 2 камеры, 2 минуты → 20M DAU. Систром срезал Burbn до фотографий → Instagram 1M юзеров за 10 недель. Quibi получил $1.75B, хотел быть «Netflix для смартфонов» — 6 месяцев.

У меня был похожий кейс на заре Instagram в России — сервис печати фото на магнитах. Пока были только магниты, конверсия в покупку держалась выше 10%. Добавили подушки, холсты, плакаты — конверсия упала в разы. При этом больше 60% заказов всё равно были на магниты. Надо было резать. Не порезал — опыта не хватило.

Грант Ли (Gamma): брось пользователю одно яйцо — поймает. Брось четыре — уронит все. И прикольная мысль - что ты больше всего не хочешь резать? Вот это и режь первым.

https://bit.ly/3Rg2FZI

Инстаграм снова обогнал TikTok по дневной аудитории в США. Данные Similarweb, пять лет после запуска Reels.

Интересно не то, что обогнал — интересна механика. Zuckerberg не придумал ни один из форматов, на которых держится аппка: Stories — Snapchat (скопировали с тем же названием), Reels — TikTok (2020). Дальше охват, рекламная машина и retention сделали остальное.

Evan Spiegel как-то говорил, что дистрибуция — это единственный настоящий ров в социальных сетях, и что всё остальное рано или поздно клонируют. Как выяснилось, он имел в виду чужой ров.

https://bit.ly/49PAWFC

Когда меняешь креатив — думаешь, что меняешь CTR. На деле меняешь аудиторию.

В Mimo (аппка для обучения коду) поменяли мультяшные баннеры на профессиональные. Прошлые неплохо кликали, но сигналили «казуальная игра», а не «серьёзный инструмент». Заходили не те люди. Сменили визуал — изменился профиль когорты: retention, конверсия, LTV. Без единого изменения в самом продукте.

Это вообще недооцененный момент: creative задаёт ожидания ещё до установки. Зашли не те — никакой onboarding не вытянет.

Обратная история вышла с локализацией. Залокализовали на 6 языков — D7 retention +40%, purchase rate +25–100%. Казалось бы, продуктовая история. Но следом рейтинги в сторах выросли, organic конверсия поднялась, blended CAC упал. Вложились внутри — получили acquisition снаружи.

В итоге: cLTV +65%, paid CAC −20% за 9 месяцев.

Там еще и про пэйволы есть, но это уже известная тема, сами почитаете.

https://bit.ly/3Q5ia6y