Mailing

Исходная картина — каких «волшебных» сценариев мы ждали от AI-аналитика email-кампаний и что обещают вендоры.
- Три удара о реальность — безопасность (нельзя наружу), раздробленность данных (сегменты отдельно, события отдельно) и жёсткий стек.
- Как мы перешли от магии к методу — аудит типовых вопросов, создание метаданных, эталонный SQL для 10 ключевых запросов, компромиссы и отказ от «всезнающего агента».
- Результаты прототипа — на что агент способен сегодня (с цифрами и примерами ответов), что принципиально не работает, и почему ручная доводка неизбежна.
- Главные выводы и практические рекомендации — когда AI-агент оправдан, а когда стоит ограничиться дашбордом, скриптом или n8n-воркфлоу. План действий для тех, кто всё же решится строить.

Кому будет полезно:
Руководителям и лидерам маркетинговых команд, аналитикам, всем, кто устал от обещаний «революции» и хочет услышать приземлённый, измеримый опыт с цифрами и аргументами.

Зачем идти на доклад:
Вы узнаете, как за 2–3 месяца пройти путь от «мы тоже так хотим» до работающего прототипа AI-аналитика в условиях жёстких ограничений по приватности и инфраструктуре. Получите критерии, когда агент действительно нужен, а когда достаточно простого дашборда или скрипта.

На доклде разберем, как менять устоявшуюся систему аналитики, искать подходящее окно атрибуции, создавать конмбо из метрик, чтобы отвечать на нужные вопросы.

О чем поговорим:
• почему локальный контроль не всегда хорошо
• как найти нужное окно атрибуции или когда она не нужна
• ГК всех механик
• ГК каналов
• про подходы по ускорению прокрасов, чувствительные срезы и тп

Кому будет полезно:
Всем, кто задается вопросом об эффективности кампаний

Почему одно изменение в строчке кода может принести вам миллионы рублей? И почему большинство наших «гениальных идей» в A/B-тестах на самом деле не работают?

На этом докладе разберём культовую статью Рона Кохави и команды Microsoft — семь правил, которые появились после запуска тысяч экспериментов в Bing, Amazon, LinkedIn и других больших продуктах на реальных примерах METRO

О чём поговорим:
• почему маленькие изменения иногда дают огромный эффект
• зачем проверять результаты, которые «слишком хороши, чтобы быть правдой»
• почему скорость сайта влияет на деньги сильнее, чем кажется
• как команды путают рост кликов с реальным улучшением продукта
• почему большинство успешных экспериментов дают прирост всего 0.1−1%
• как избежать ложноположительных результатов и ошибок в экспериментах

Кому будет полезно:
Всем, кто принимает решения на основе данных

Если вы запускаете тесты и радуетесь «победе», а потом понимаете, что ничего не растет — этот доклад поможет смотреть на эксперименты намного трезвее.

Семантическая гиперсегментация в условиях разноплатформенного пополнения — это довольно сложный и технологоёмкий метод организации базы контактов. Он позволяет Фонду «Сколково» отправлять в год 15−20 миллионов имейл- рассылок, при этом получать всего 15−20 жалоб на спам в год.

О чем будем говорить:
— что общего у рассылки и звонка «по блату»?
— сколько сегментов правильно иметь для базы определённого размера?
— почему показатель копии/уникальное письмо ключевой в email-маркетинге?
— какова динамика бенчмарков по открываемости, CTOR и отпискам в 2020−26 годах?
— в какой день недели письма лучше открывают, но не кликают, а в какой — наоброт?
— как считать монетарную стоимость базы, в которую входит каждый десятый экономически активный гражданин России?

Если вы работаете на количестве коммуникаций, а не на их качестве
Если боитесь уменьшать охваты
Если периодически случаются просадки репутации домена и приходится постоянно мониторить эту тему.
Расскажем, как за счет механик триггерного прогрева и гиперперсонализации, вырастить долю CRM-канала до 18,4%.

Кому будет полезно:
Маркетологам, которые переживают за сохранность базы и полезность свой коммуникаций

Выступление будет полезно тем, кто ищет прикладные способы сделать коммуникацию с коллегами продуктивной. Продуктивно — это когда нужно затратить минимум времени, договориться о том, что важно для вас (а не о бесполезном компромиссе, от которого не будет пользы), а также в процессе не разгругаться.

Разберем практический кейс запуска контентных воронок на новом для компании рынке. Расскажем, как команда из сотрудников маркетинга, CRM, продукта и бизнеса за три месяца создала и внедрила 8 контентных цепочек, которые принесли более 2 млн рублей выручки и позволили снизить стоимость привлечения клиента в 2 раза.

Зачем приходить
Вы узнаете:
— как быстро запускать CRM-механики без выделенной проектной команды;
— как находить работающие темы и форматы контента для новой аудитории;
— как выстроить взаимодействие между разными подразделениями без потери скорости;
— какие ошибки были допущены и какие решения дали максимальный результат.

Кому будет полезно
— начинающим CRM-специалистам;
— маркетологам из крупных компаний и самозанятым специалистам
— всем, кто ищет способы повышать эффективность привлечения клиентов через контент и CRM-коммуникации.

Интерактивная лекция Андрея Макарова «Программы лояльности для нелояльных зумеров» посвящена критике устоявшегося в маркетинге понятия «лояльность» в свете современной теории поколений. Профессор Макаров исследует поколения Х, Y и Z и расскажет о том, почему почти все виды рекламы перестали влиять на зумеров. Почти все, кроме одного вида… Какого? Узнаете на лекции.

На своей лекции А. Макаров проведёт интервью с зумером

О чём поговорим:
- Расскажем к чему пришли по итогу реализации 2-ого эпизода внедрения Собственного Технологического Решения
- Разберём идею "Собственное Технологическое Решение как путеводная звезда к CRM-based business"
- Бонусом: посмотрим на предварительные результаты внедрения галочки в Gmail

Кому будет полезно:
- Тем, кто рассматривает вариант написания собственной CRM-системы
- Тем, кто уверен, что CRM-системы не взлетят как продукт
- Тем, кто разделяет (и не разделяет) идеи, что CRM может выйти за рамки Маркетинга

• Ограниченность знаний о клиентах, имеющих менее трех покупок, не позволяет угадывать их потребности
• Откуда берутся внешние знания о клиентах (описание технологии)
• Определение покупательской способности (тех, кто может покупать больше и чаще)
• Угадывание периода высокого спроса у конкретного клиента
• Уточнение товарных категорий, в которых клиент нуждается

Розыгрыш призов

Мы решили, что надо показать, какие есть возможности у новых решений. Экспериментальный формат. Если покажет себя продуктивно, продолжим в Рязани на wearecrm.

Платформы получили домашнее задание, которое составил Виктор Крылов. Там три сценария:
Кейс 1 — Триггерный сценарий после второго заказа
Цель: превратить новичка в постоянного клиента сразу после второй покупки.

Кейс 2 — Персонализация пуша
Цель: один шаблон push — максимально персональный для каждого получателя.

Кейс 3 — Сегмент лояльного оттока
Цель: найти ранее лояльных клиентов, которые начали.

Платформа выбирает любой кейс и показывает, как это можно реализовать у них в режиме реального времени или в видео-презентации.
Вы и эксперты оценивают результат.

Оставшиеся кейсы платформы будут презентовать в Рязани.