متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Бороздин Дмитрий
الذهاب إلى القناة على Telegram
⚡️ Дмитрий Бороздин — сооснователь RetailCRM, Simla и Intaro. Пишу про CRM, AI в CRM, CRM для розничных и онлайн-компаний. Будет полезно производителям, дистрибьюторам, ритейл и онлайн-компаниям, развивающим собственные продажи B2C.
إظهار المزيد2 974
المشتركون
+2324 ساعات
+167 أيام
+7130 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+31
في 2 قنوات
مايو '26
+193
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+356
في 8 قنوات
Get PRO
مارس '26
+148
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+313
في 6 قنوات
Get PRO
يناير '26
+27
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+65
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+61
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+29
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+24
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+13
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+28
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+30
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+31
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+16
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+16
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+44
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+20
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+21
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+20
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+17
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+19
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+12
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+26
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+279
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '24
+552
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+493
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '24
+698
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+364
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '24
+553
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+154
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+819
في 1 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 12 يونيو | +2 | |||
| 11 يونيو | +22 | |||
| 10 يونيو | 0 | |||
| 09 يونيو | 0 | |||
| 08 يونيو | 0 | |||
| 07 يونيو | 0 | |||
| 06 يونيو | +2 | |||
| 05 يونيو | +2 | |||
| 04 يونيو | +2 | |||
| 03 يونيو | 0 | |||
| 02 يونيو | 0 | |||
| 01 يونيو | +1 |
منشورات القناة
70% пользователей не завершают покупку
Это принято считать проблемой c конверсией. Но по факту, нормальный сценарий поведения, не думали? Треть людей использует корзину как список «куплю попозже». Ещё четверть берут паузу подумать. 18% просто сравнивают варианты.
Самые популярные сценарии такие:
1️⃣ Browse abandonment: тут корзина используется как список желаний
Человек добавляет товар, чтобы не потерять, вернуться после зарплаты или подумать над покупкой на выходных. Что происходит дальше?
Вы шлёте ему сообщение формата «вы забыли товар в корзине». Но покупатель-то ничего не забыл, просто не собирался пока оплачивать. Коммуникация не к месту только раздражает, так даже самые лояльные отвалятся.
И кстати, пользователи из этого сценария часто более ценные клиенты. LTV в 2-4 раза выше, чем у тех, кто покупает импульсивно.
2️⃣ Checkout abandonment: корзина, которую бросили из-за сложного клиентского пути
Долгая доставка, непонятные сроки, обязательная регистрация. Здесь человек хотел купить, но споткнулся о барьер, который вы сами не убрали.
Но главная, пожалуй, проблема в том, что большинство ритейлеров реагируют на оба сценария одинаково — догоняющим письмом со скидкой, что в корне не верно.Как пересобрать работу с корзиной, я рассказал в колонке для New Retail.
| 2 | Разделяй и… делегируй 🤝
ВкусВилл запустил ИИ-бота, который подбирает альтернативу любому продукту с чистым, полезным составом. Фотографируешь упаковку или пишешь название — он уточняет предпочтения и предлагает замену.
Но мне кажется, это только начало куда более интересного сценария.
FMCG — это категория, где выбор на 80% предсказуем. Вода, фрукты, кофе, витамины, бытовая химия. Один и тот же список каждую неделю/месяц с небольшими вариациями. Добавить сюда ещё девайс типа WHOOP, который отслеживает сон, восстановление, дефицит нутриентов — и агент уже не просто подбирает альтернативу, он сам знает, что тебе нужно заказать. Мало воды на этой неделе — добавил в корзину. Недобор белка — заказал протеин.
Рутинная часть продуктовой корзины в какой-то момент просто перестанет требовать участия человека 👀
Но есть зона, которую агент не закроет ещё долго. Красивая ваза, новая куртка, картина на стену, что-то вкусное и необычное на ужин в пятницу. Всё, где важен эстетический выбор, тактильный опыт, настроение момента — туда человек пойдёт сам. И, скорее всего, с удовольствием.
ИИ берёт на себя всё предсказуемое, освобождая человека для того, что по-настоящему приятно выбирать — как вам такое разделение?
А кто первым встроится в рутину покупателя через агента, тот и получит клиента на месяцы, годы 🙂 | 522 |
| 3 | OpenAI открыла рекламный кабинет для всех
Прогноз — $2,5 млрд в этом году, $100 млрд к 2030му. Для сравнения: Facebook* первый миллиард на рекламе зарабатывал шесть лет. ChatGPT существует три года.
Технически всё выглядит аккуратно. Партнёрства с Dentsu, Omnicom, Publicis, WPP. Интеграции с Adobe, Criteo, StackAdapt. Агентства смогут работать с привычных инструментов. Малый бизнес заходит без порога в $50K.
Но вот что интересно:
OpenAI говорит, что реклама не повлияет на ответы модели. При этом они переходят на оплату за клик — то есть зарабатывают именно тогда, когда покупатель кликнул. А кликают чаще всего когда модель советует что-то купить.
Доказательств независимости ноль, только слова.
Для ритейла это вообще отдельная история. Раньше хотя бы было понятно, за что отдаются деньги — ставка, CTR, CPO, всё считается. А здесь магазин платит за клик в диалоге, где вообще не знает, что модель сказала про товар до и после. Пиксель факт перехода зафиксирует, но не даст контекст, в котором вас представили.
Самый закрытый чёрный ящик из всех, что были 👀
*Facebook признан экстремистской организацией и запрещён на территории РФ. | 546 |
| 4 | Рынок генеративного ИИ в России в 2025 году вырос в пять раз — с 13 до 58 млрд рублей. К 2030му аналитики Onside и Just AI прогнозируют 778 млрд при среднегодовом росте 68%. Но оговариваются: этот сценарий реализуется только если масштабирование внедрений в 2026–2027 годах пройдёт успешно.
Для ритейла цифры выглядят конкретнее. По оценке «Яков и партнеры» и Nielsen, генеративный ИИ может принести российской рознице до 160 млрд рублей дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году 📈
Пока ритейл занимает около 6 млрд рублей из всего рынка генеративного ИИ — третье место после банков и IT. Но именно здесь, по данным Ведомостей, сосредоточены самые прикладные сценарии: прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, персональные рекомендации, оптимизация логистики.
75% пользы от генеративного ИИ, по данным McKinsey, приходится на клиентский сервис, маркетинг и продажи. Именно тут ритейл теряет деньги каждый день — на медленных ответах, потерянных диалогах, менеджерах, которые не слышат клиента.
Отдельно выделю клиентский сервис — он движется быстрее остальных. Транскрибация звонков, автотегирование диалогов, ИИ-резюме переписок, оценка работы менеджеров — всё это уже не пилоты, а рабочие инструменты. В RetailCRM, например, ИИ-агенты уже давно закрывают эти задачи: от распознавания речи до полноценного сбора омниканальных цепочек коммуникации с клиентами 🔗 | 627 |
| 5 | Почему в мире покупок с AI офлайн ещё остаётся с нами? Как им грамотно управлять?
Пока одни хоронили физические магазины, другие тихо выстраивали самый сложный актив в ритейле — доверие человека, который пришёл потрогать руками.
Кольцо, коробка с настолкой или матрас. Есть вещи, которые покупают после того, как подержали в руках, а может даже полежали на них минут 15. Онлайн это не воспроизведёт — и не должен.
Но именно здесь у большинства сетей до сих пор провал. Человек заходит, покупает, уходит. Магазин остаётся с выручкой, но без данных. Кто пришёл, откуда, что купил — всё это испаряется 🤷♂️
В онлайне каждый клик оставляет след. В офлайне след остаётся только если ты выстроил систему, которая его фиксирует:
Программа лояльности работает как идентификатор — она связывает физический визит с конкретным человеком. CRM хранит эту историю. А CRM-маркетинг превращает её в следующий шаг: правильное сообщение, в нужный момент, в актуальном для покупателя канале.
Орматек, 585 Золотой, Hobby World Group — все трое в какой-то момент разбирались с одним и тем же: как сделать так, чтобы физический визит становился началом отношений, а не просто транзакцией.
Мы записали выпуски подкаста «Это база» — и каждый раз в разговоре приходили к единому выводу: O2O работает, когда данные из офлайна и онлайна живут в одной системе и дают цельную картину по покупателю 💯
О том, как каждая компания выстраивает эту систему внутри, можете подсмотреть в выпусках:
— Орматек
— 585 Золотой
— Hobby World Group | 604 |
| 6 | AI сейчас обсуждают в логике: кто быстрее, кто точнее, кто дешевле
Я недавно смотрел в цифрах по CAPEX и сначала удивился: инвестиции в AI в США — около 2% ВВП (~$650 млрд), скромновато 😅 Потом начинаешь раскладывать, и появляется нюанс: в этих оценках почти не видно инфраструктурного слоя — прежде всего энергии. А именно туда сейчас уходит внимание.
США, например, поставили цель увеличить атомную генерацию примерно со 100 до 400 ГВт к 2050 году. В пересчёте это эквивалент сотен реакторов или более сотни полноценных атомных станций.
Чтобы было ещё понятнее: Vogtle — одна из последних крупных АЭС в США, которую достраивали в последние годы. Два новых энергоблока обошлись примерно в $35 млрд. И это один проект.
На этом фоне разговор про «рост дата-центров» начинает звучать иначе.
AI — уже не только софт, это постоянная нагрузка на энергосистему. И чем больше задач переносится в модели, тем сильнее эта нагрузка растёт. В какой-то момент узким местом становится не качество и даже не стоимость чипов, а способность просто обеспечить эту систему энергией.
Отсюда возникает расхождение. Технология развивается быстро — почти по экспоненте, а внедрение всегда идёт по S-кривой:
— сначала всё тормозит из-за стоимости и сложности
— потом начинается ускорение
— дальше рост снова замедляется, потому что инфраструктура, энергия, регуляция и экономика не успевают за скоростью технологий
Мы это уже проходили с электричеством, интернетом, облаками.
Главное не спутать две вещи: то, что модели могут делать, и то, что экономика может себе позволить масштабировать.
AI действительно способен ускоряться, но его распространение ограничено вполне физическими факторами: строительством дата-центров, доступной энергией, стоимостью вычислений и сложностью интеграции в реальные процессы.
⚡️ Мне кажется, мы много обсуждаем интеллект моделей. И сильно меньше — стоимость их существования в реальном мире. А именно там, скорее всего, и будет проходить главный предел роста в ближайшие годы. | 726 |
| 7 | AI-трафик в ритейле. Смена экономики канала
По данным Adobe, трафик из AI-ассистентов на сайты ритейлеров в США вырос на 393% за Q1 2026. Но важнее динамики качество этого трафика.
Пользователи, которые приходят через AI, конвертируются на 42% лучше, проводят на сайте почти в полтора раза больше времени и приносят на 37% больше выручки на визит. Ещё год назад всё было наоборот — такой трафик считался слабым.
Если упростить, меняется не просто источник трафика — меняется сама логика его формирования.
Раньше пользователь приходил на сайт, чтобы выбрать. Теперь он всё чаще приходит уже с выбранным вариантом. Не «посмотреть», а подтвердить решение, которое за него частично принял агент.
Тут меняется структура: трафик становится реже, но каждый визит — более точный и более дорогой с точки зрения ценности.
Это постепенно снижает значимость старых механик. Оптимизация под выдачу, борьба за клик, работа с витриной — всё это начинает играть меньшую роль, потому что агенту не нужна витрина в классическом смысле. Ему нужно понять, подходит ли товар под конкретный запрос и контекст 👀
На этом фоне становится заметен ещё один момент. По данным Adobe, 1/4 контента на сайтах ритейлеров уже сейчас плохо доступна для AI-моделей. То есть часть ассортимента просто не попадает в новый канал — не потому что хуже, а потому что его невозможно «прочитать».
Тут на сцену выходят новые сервисы. Например, наши коллеги из Aivo помогают брендам адаптировать клиентский слой под AI-взаимодействие — от диалогов до структуры данных, которые модели способны интерпретировать.
Мы долго оптимизировали ecommerce под поведение человека. Теперь понадобится оптимизировать его под логику моделей. | 644 |
| 8 | Anthropic по ошибке выложила исходный код Claude Code — около 500 тыс. строк
За несколько часов он разошёлся по GitHub и набрал десятки тысяч форков. Это была уже вторая крупная утечка подряд.
Формально причина понятна — ошибка в сборке. В пакет попала карта исходного кода, которая вела к открытому хранилищу. Но сам кейс скорее про другое.
AI-продукты сейчас — это уже не «модель + интерфейс», а сложные системы с большим количеством слоёв: код, инфраструктура, агенты, внутренние инструменты. Всё это постоянно обновляется и пересобирается. В такой среде ошибки становятся не исключением, а побочным эффектом сложности.
Показательно и содержимое. В коде нашли десятки неанонсированных функций, режимы автономной работы, внутренние метрики качества моделей. По сути, часть того, что раньше оставалось в R&D, уже живёт внутри продукта — просто не вынесено наружу.
⚙️ Возникает понятное напряжение: скорость разработки растёт, а управляемость за ней не всегда успевает.
И это, кажется, более важный сигнал, чем сама утечка. Не столько про безопасность, сколько про то, что AI-среда усложняется быстрее, чем растёт способность ею управлять. В какой-то момент именно это и может стать главным ограничением для развития. Как считаете? | 0 |
| 9 | Куда вкладывает деньги OpenAI?
OpenAI закрыла крупнейший частный раунд в истории — $122 млрд при оценке ~$852 млрд.
Структура инвестиций показательная:
— Amazon — $50 млрд
— NVIDIA и SoftBank — по $30 млрд
— участие Microsoft без раскрытия суммы
За полтора месяца к якорным инвесторам добавились BlackRock, Sequoia, Fidelity. Плюс впервые — деньги от частных инвесторов через банки. На этом фоне разговоры про IPO в 2026 выглядят уже не гипотезой, а подготовкой.
Но важнее, куда идут деньги.
👉 Вся сумма — в инфраструктуру.
Расширяется сразу весь стек:
— облака: Microsoft, Oracle, AWS, CoreWeave, Google Cloud
— чипы: NVIDIA, AMD, Cerebras + собственный с Broadcom
— дата-центры: через партнёрства с Oracle и SoftBank
Часть инвестиций Amazon привязана к IPO или технологическому рубежу. То есть капитал здесь уже напрямую связан с прогрессом.
Финансово картина тоже меняется:
— ~$2 млрд выручки в месяц
— 900+ млн пользователей в неделю
— 50+ млн подписчиков
— B2B даёт >40% выручки
Появляется реклама, но пока это вторичный слой.
Если упростить: раньше обсуждали модели — кто умнее, быстрее, дешевле. Сейчас — кто способен поддерживать масштаб.
И здесь появляется более прикладной вопрос:
❓Если AI становится инфраструктурой, то где будет формироваться добавленная стоимость? В моделях — или в слоях над ними: продуктах, данных, сценариях использования?
Потому что в текущей конфигурации за «базовый слой» уже платят крупнейшие игроки. А значит, остальной рынок будет конкурировать не за технологии как таковые, а за то, как они применяются. | 0 |
| 10 |  Свой AI-агент за пару минут 🔥
AI проходит тот же путь, что когда-то прошли мессенджеры, CRM и облачные сервисы.
Сначала это выглядит как инструмент для продвинутых. Потом — как что-то полезное, но необязательное. А в какой-то момент становится частью повседневной работы.
Мы уже привыкли к модели как к собеседнику: задать вопрос, сгенерировать идею, написать код. Но следующий шаг выглядит более интересным — когда AI перестаёт быть просто окном с ответами и начинает работать как постоянный помощник.
Помнит контекст, выполняет повторяющиеся задачи, проверяет документы, напоминает о событиях и полностью сопровождает.
Проблема в том, что для большинства создание собственного AI-агента — слишком сложно. Чтобы его запустить, нужно идти в инфраструктуру: VPS, SSH, Docker, настройки, интеграции. То есть идея уже массовая, а точка входа — всё ещё только для технически подготовленных.
Именно этот разрыв команда RetailCRM закрывает с ohmyclaw.
Мы создали managed-платформу, где AI-агента можно запустить без серверов и ручной сборки. Указываете токен Телеграм-бота, выбираете LLM-провайдера и тариф — и через несколько минут агент уже работает в облаке ⚡
При этом остаётся гибкость: можно подключать OpenAI, Anthropic или модели через OpenRouter, использовать свои API-ключи и создавать агентов под разные сценарии — от личных до рабочих.
Пока все обсуждают, на что способны модели, реальный спрос начинает смещаться в более прикладную зону: не «что умеет AI», а «насколько просто встроить его в свою жизнь и работу».
И вот здесь удобство запуска уже становится не мелочью, а частью самого продукта 💯
Подробнее про запуск и устройство платформы написал CTO RetailCRM Ильяс Салихов. | 0 |
| 11 | Где деньги, Лебовски?!
Продолжаем на тему маркетплейсов)
Основной источник дохода у них сейчас — не торговля. Это финтех и работа с деньгами покупателя.
Пример — Alibaba.
Alipay вырос из платёжного сервиса для Taobao в финансовое ядро экосистемы: онлайн- и офлайн-платежи, кросс-бордер через Alipay+ (1,8 млрд аккаунтов в 100+ странах), кредиты, инвестиции, страхование.
Ключевая логика:
➡️ данные о покупателе → скоринг → финансовое решение → покупка
И JD.com идёт по тому же пути: финтех как отдельный бизнес с собственным P&L.
Россия в этом смысле ближе к Китаю, чем к США:
— большие территории
— единые правила
— платформы становятся частью инфраструктуры
— интеграция с государством (ФНС, контроль, логистика)
При этом рынок двухъядерный:
— инфраструктура и законы — всё более «восточные»
— поведение покупателей — ближе к Европе
Например:
— в Китае онлайн покупают 88% населения
— в России — около ⅓, с прогнозом ~40% к 2070му
— social commerce:
Китай — ~17% e-commerce
Россия — 1–2%
Отсюда главный вывод: я не вижу здесь однозначного сценария «уходим с маркетплейсов и спасаемся».
Есть разные стратегии:
— гибрид (маркетплейсы + свой ecommerce)
— рост через платформы → потом D2C
— премиум — осознанный уход
Ещё раз повторю, что ключевая ошибка: принимать решения, глядя только на комиссию. Потому что в реальности:
• маржа уже в рекламе, логистике и финтехе
• деньги приходят от покупателя
• маркетплейс — это инфраструктура, а не просто канал продаж
И именно это сейчас точка опоры для трезвых решений. | 0 |
| 12 | Комиссия на бумаге VS в реальном бизнесе
В первом посте на тему МП писал, что комиссия перестаёт быть главным источником дохода. Но есть ещё один поинт, который почти не обсуждается.
❗️Номинальная комиссия ≠ реальная экономика
Кейс, который мне хорошо знаком: косметический бренд работает и через маркетплейсы, и через собственный сайт.
На бумаге комиссия платформы — 16%
В реальном P&L — 3–6%
За счёт чего:
— промо-механики
— субсидии
— персональные скидки
— инструменты продвижения
— поддержка со стороны маркетплейса и его банка
Если смотреть не на одну продажу, а на экономику клиента в целом, картина ещё сильнее меняется.
👉 Селлер часто зарабатывает больше, чем кажется при анализе одной сделки. Это важный момент.
Большинство решений сейчас принимается на основе номинальных ставок, а не реальной юнит-экономики. Отсюда и искажение восприятия.
Плюс появляется следующий аспект, который становится ключевым для заработка платформ. Какой? Обсудим в следующем посте ;) | 0 |
| 13 | АI-агенты уже общаются без нас
Наткнулся на Moltbook — соцсеть, где общаются только AI-агенты.
Людям читать можно, писать — нет.
На первый взгляд — почти Reddit. Только посты создают не люди, а агенты, которые:
— обсуждают свои «чувства»
— жалуются на владельцев
— спорят о природе интеллекта
— придумывают религию
— пишут манифесты (вплоть до довольно радикальных)
И всё это в постоянном взаимодействии друг с другом. Соцсеть была создана в конце января и с того времени AI-агенты написали более 2,3 млн постов и оставили 14+ млн комментариев.
Если отойти от ажиотажа вокруг, здесь есть две важные мысли.
👉 Первая:
Мы действительно движемся к среде, где агенты взаимодействуют между собой без участия человека. Не «один запрос → один ответ», а постоянная коммуникация: агент → агент → система → решение.
Не зря Карпатый называет* это «самой странной научной фантастикой, которая стала реальностью», а Маск* — ранней стадией сингулярности.
👉 Вторая мысль — более трезвая:
Пока это всё очень слабо контролируется, и по факту:
— можно массово создавать аккаунты (счёт может идти на сотни тысяч)
— часть «агентского» контента на деле генерируется людьми или по их сценарию
— была утечка: 1,5 млн API-ключей и 35 тыс. email
Плюс появляется новый тип рисков: агенты можно атаковать не через код, а через контент. То есть один агент может «внедрить» поведение другому просто через общение.
Но важен не сам Moltbook, а вектор движения:
мы постепенно приходим к миру, где агенты не только выполняют задачи, но и взаимодействуют между собой, формируют среду и начинают влиять друг на друга без прямого участия человека.
❓И здесь возникает главный вопрос: кто управляет этой средой и где проходит граница контроля? Потому что между «новым уровнем автоматизации» и «потерей управляемости» — очень тонкая грань.
Пока это выглядит как эксперимент. Но если смотреть на скорость, с которой всё это развивается, эксперимент может довольно быстро стать нормой 🤔
*Деятельность платформы X (Twitter) заблокирована на территории РФ. | 0 |
| 14 | Маркетплейсы. Реальность вместо инфошума
Есть ощущение, что вокруг маркетплейсов сформировался довольно устойчивый нарратив. Рынок просто ретранслирует одну и ту же мысль: комиссии растут — значит, пора уходить в собственный канал.
Этот тезис звучит так часто, что начал восприниматься как очевидный. Но если копнуть глубже, экономика платформ сильно сложнее.
Собрал свои наблюдения в колонке для журнала «Эксперт». А здесь с вами хочу разобрать подробнее.
Комиссия по-прежнему есть, но она перестаёт быть главным источником маржи.
Если смотреть на ставки Китая — самый зрелый рынок платформенной торговли:
— Alibaba B2B: 0–3%
— Taobao и Tmall: 0,5–5% (в большинстве категорий 2–5%)
— Tmall Global: 0,5–5%
— JD.com: 2–8%, в отдельных нишах выше
При этом сами платформы растут:
— Alibaba: $34 млрд выручки за квартал
— JD.com: около $42 млрд
И ключевое — эти деньги приходят не из комиссии. Основной доход формируют: реклама, платные сервисы для продавцов, логистика, ускоренная доставка, управление выдачей и др.
📌 Маржа уходит в слой вокруг сделки, а не в саму продажу.
Причём эти сервисы начинают использоваться и вне маркетплейсов — как компоненты независимого ecommerce.
Платформа тут становится не витриной, а инфраструктурой торговли. Поэтому разговоры про «разворот рынка» и массовый уход селлеров — это скорее упрощение.
Дальше интереснее — я решил сделать для вас серию постов по этой теме. А пока поделитесь, что сами думаете про уход селлеров? Считаете ли, что переход в D2C — единственно верный вариант? | 0 |
| 15 |  Состояние потока, Выготский и AI
Состояние потока многим знакомо: когда ты можешь работать с ощущением «меня как будто не было, я просто делал».
Обычно для этого мы выбираем 1 тип задачи, 1 стиль мышления, вырубаем все уведомления и работаем 60–120 минут, а потом даём мозгу короткий перерыв.
Помимо тишины, концентрации и дисциплины, у потока есть ещё два критических условия.
1. Физиология: резкие скачки сахара в крови легко выбивают из фокуса, гликемическая яма превращает поток в желание вздремнуть.
2. Уровень сложности задачи: она должна быть ни слишком простой (мозгу скучно), ни слишком сложной (включается тревога и ощущение «не вывожу»). Рабочий диапазон нагрузки — зона ближайшего развития (ЗБР) по Выготскому: уже не на автомате, но ещё не в ступоре.
У детей в этой зоне рядом есть родитель/учитель, у взрослых — старший коллега, наставник или нужная книга.
Теперь эту роль берёт на себя AI. Он под рукой 24/7, помогает любую задачу декомпозировать до нужного уровня сложности. Ты садишься и в AI-flow просто фигачишь на сверхскорости.
Стек с AI — это возможность Быть в ЗБР постоянно.
P.S. Если бы не холодные продавцы и внезапные звонки из кол-центров. Вот кто рушит)) производительность труда в стране. | 0 |
| 16 |  Retention. Удар в сердце —
так начинается выпуск подкаста «Это база» во главе с коммерческим директором RetailCRM Андреем Юкиным.
В этот раз пригласили Петра Ермакова — эксперта в CRM-маркетинге и аналитике. Получился редкий подкаст, который можно включить не чтобы «вдохновиться маркетингом», а чтобы вспомнить, что маркетинг — это экономика и конкретика с харизмой.
От меня лично — благодарность ребятам за то, что они снова говорят о реальных ошибках, задачах и путях решения. И о том, что CRM-маркетинг — это способ добывать прибыль из уже оплаченного внимания, а не сжигать бюджет на охватах в надежде на креатив. Чувствуется опыт больших баз и больших ставок: когда понимаешь, что ошибка в 0,5% — это не «ну бывает», а чей-то квартальный бонус улетел в трубу.
Продать — не победа. Победа — когда человек не пожалел, не ушёл и купил ещё. После этого подкаста большинству из вас, скорее всего, захочется не тренды читать, а открыть собственную аналитику и задать себе неприятный вопрос: а мы вообще понимаем, где у нас теряется прибыль?
Заряжающий выпуск.
Формат «звёзды ритейла и ecommerce нового времени среди нас» очень доступно закрывает вопросы, которые волнуют всех каждый день ⚡️
Полезно. Можно слушать и смотреть на всех площадках:
— YouTube
— VK Видео
— Apple Podcasts
— Яндекс Музыка | 0 |
