Модель Атрибуции Александра Игнатенко
Open in Telegram
Блог о маркетинг и продуктовой аналитике – лучшие практики в работе с данными в маркетинге и продукте. Система аналитики под ключ - https://go.add-2-cart.online/agency Консультация по проекту - https://go.add-2-cart.online/meeting
Show more2 946
Subscribers
-224 hours
-17 days
+830 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+7
in 0 channels
August '26
+56
in 1 channels
Get PRO
July '26
+43
in 2 channels
Get PRO
June '26
+42
in 3 channels
Get PRO
May '26
+64
in 0 channels
Get PRO
April '26
+52
in 0 channels
Get PRO
March '26
+47
in 0 channels
Get PRO
February '26
+51
in 1 channels
Get PRO
January '26
+122
in 3 channels
Get PRO
December '25
+84
in 1 channels
Get PRO
November '25
+99
in 1 channels
Get PRO
October '25
+264
in 6 channels
Get PRO
September '25
+55
in 1 channels
Get PRO
August '25
+38
in 0 channels
Get PRO
July '25
+71
in 1 channels
Get PRO
June '25
+46
in 0 channels
Get PRO
May '25
+81
in 0 channels
Get PRO
April '25
+90
in 0 channels
Get PRO
March '25
+207
in 0 channels
Get PRO
February '25
+90
in 0 channels
Get PRO
January '25
+65
in 0 channels
Get PRO
December '24
+42
in 0 channels
Get PRO
November '24
+60
in 1 channels
Get PRO
October '24
+93
in 0 channels
Get PRO
September '24
+102
in 3 channels
Get PRO
August '24
+92
in 1 channels
Get PRO
July '24
+88
in 1 channels
Get PRO
June '24
+124
in 1 channels
Get PRO
May '24
+81
in 0 channels
Get PRO
April '24
+101
in 2 channels
Get PRO
March '24
+104
in 0 channels
Get PRO
February '24
+167
in 2 channels
Get PRO
January '24
+110
in 0 channels
Get PRO
December '23
+95
in 1 channels
Get PRO
November '23
+127
in 1 channels
Get PRO
October '23
+220
in 1 channels
Get PRO
September '23
+1 126
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 08 September | 0 | |||
| 07 September | 0 | |||
| 06 September | +2 | |||
| 05 September | 0 | |||
| 04 September | +1 | |||
| 03 September | +2 | |||
| 02 September | +2 | |||
| 01 September | 0 |
Channel Posts
Repost from Почему не используешь? | Максим Шагдаров
➕ Ищу аналитика коммерции и маркетинга в свою команду
Одна из моих задач — собрать сильную команду вокруг маркетинга, где решения принимаются не на ощущениях, а на данных.
Поэтому ищем человека, который поможет глубже разбираться в клиентской базе и находить реальные точки роста бизнеса.
Что предстоит делать:
• анализировать клиентскую базу, воронку и пользовательский путь;
• искать точки роста Retention и LTV;
• сегментировать пользователей и находить закономерности в их поведении;
• оценивать эффективность маркетинговых кампаний и помогать понимать, что действительно дает инкрементальный эффект.
Что важно:
• опыт работы с маркетинговыми и продуктовыми метриками;
• уверенные Python, SQL, Power BI;
• умение не просто построить отчет, а докопаться до причины и сформулировать вывод для бизнеса.
Из приятного: ДМС + онлайн-медицина, обучение, корпоративные скидки и офис у Преображенской площади / Электрозаводской.
А от себя добавлю: задач будет много — от acquisition и CRM до retention, loyalty и коммерческой аналитики. Поэтому для человека, который хочет сильно прокачаться на стыке данных × маркетинга × бизнеса, поле большое.
Если вам интересно — пишите @paalladin.
Описание вакансии на HH ➡️ тут
Если знаете сильного аналитика — буду благодарен за репост или рекомендацию 🙌
@pochemyneispolzuesh
| 2 | Ребят, мой друг Макс Шагдаров перешёл на позицию CMO в Делимобиль и прямо сейчас ищет маркетинг-аналитика. Очень крутая возможность, пишите в личку канала или ему. | 157 |
| 3 | Тестовый пост планировщика — проверка публикации в Telegram. Если вы это видите в канале, механика работает. | 1 |
| 4 | Что делать фаундеру, если он платит за аналитику, а решения всё ещё принимает на пальцах? И при чем тут AI?
Представьте ситуацию - есть аналитический SaaS с оплаченной подпиской, дашборды, рекомендации и так далее. Но каждое утро вы всё равно открываете старую-добрую Google-таблицу.
Это не лень и не привычка. Попробую объяснить.
Один фаундер как-то честно признался мне: он месяцами дублировал оплаченную аналитику своими таблицами. Просто потому что сервис долго не мог стабильно отдавать корректные данные.
То есть. Утром, например, нет спенда за вчера. Цифры не сходятся. ROAS 7 дней кривой, закупка встает. Поддержка, конечно, чинит, но что толку? Ждать долго, решение нужно здесь и сейчас.
Что он делал? Конечно, шел туда, где данные предсказуемее. Пусть руками, зато безопаснее и надежнее.
При этом никто не забудет выставить вам очередной счет. Про гонорар агентств и подрядчиков молчу.
Что происходит в такой момент? Фаундер платит дважды:
• деньгами за сервис;
• временем и вниманием за таблицы.
Это самый дорогой расклад. И, к сожалению, очень частый.
Что делать:
1. Выбрать инструмент.
2. Обозначить рамки доверия - какой уровень ошибки, как долго и в каких условиях вас устраивает. Условно, месяц с ручными выгрузками и небольшим лагом в поставке данных.
3. Обеспечить себе поддержку на параллельный период - профессионала, который будет под рукой для больных кейсов, срочных расчетов и правок.
То есть важно знать, сколько времени займет этот кошмар, и понимать, к кому если что можно сходить, чтобы не блочить принятие решений. Не страдать, а делать выбор.
Другой путь - признать, что платишь за инструмент, которым не пользуешься. Те самые параллельные таблицы «на всякий случай» - плохой знак. Он говорит, что таблички с вами ой-как надолго.
Можно ли решить вопрос с ИИ? Симптом - да, проблему - нет. Уточниться раз-два через Клода о валидности данных - это ок. Использовать как костыль в течение двух лет - безрассудно.
Если проще. Агент или скилл с детальным семантическим слоем на чистом датасете - твердый фундамент. Ежедневный CSV в чат с просьбой найти что-нибудь интересное - игра в "Монополию" на настоящие деньги вашей компании.
Я 100 раз писал здесь и напишу в 101-й. В табличках нет ничего плохого - если вы понимаете их ограничения и имеете план B на случай этих самых ограничений. В противном случае это самая настоящая лотерея.
Не играйте в лотерею, против казино нет шансов ни у кого.
Если хотите собрать аналитику, после которой таблицы становятся лишними, я показываю путь в бесплатном курсе.
@marketing_analysis | 198 |
| 5 | Я был готов работать бесплатно
Только никому не говорите.
Когда я работал продуктовым аналитиком в adult, задач было вагон и несколько совсем не маленьких тележек. Они длились месяцами: нужно было погружаться в продукт, копаться в данных, проверять гипотезы и постепенно собирать всю картину.
И у меня было лучшее, что можно дать аналитику, — свобода.
Тебе ставят задачу, а дальше крутись как хочешь. В хорошем смысле.
Нужна новая функция — изучай. Не хватает знаний по статистике — открывай материалы и разбирайся. Понадобился другой инструмент — осваивай и сразу тащи в проект.
Главное, чтобы всё работало и приносило результат. Такие дела.
Получалось, что я одновременно учился и применял свои знания. Утром находил новый метод, днём проверял его на реальных данных, вечером понимал, что опять ничего не работает.
Офигенное приключение.
Это был огромный полигон: настоящий продукт, сложные задачи, любые инструменты и право ошибаться.
И за всё это мне ещё платили. Натуральное безобразие.
В какой-то момент я поймал себя на кайфовой мысли: да я бы, кажется, занимался этим, даже если бы мне вообще не платили.
Деньги мне, конечно, были нужны. Ещё как. Но работа давала нечто очень дорогое — каждый день я становился сильнее.
Зарплата закрывала текущий месяц. Полученный опыт потом кормил меня годами.
С тех пор я постоянно повторяю ребятам, которых менторю, одно правило:
Если вы перестали учиться на своей работе — бегите оттуда.
Даже хорошая зарплата может замаскировать тот факт, что вы просто стоите на месте.
Деньги можно заработать снова. Потраченный год вам уже никто не вернёт.
Время — самое дорогое, что у вас есть. И работа должна делать вас сильнее, пока вы его на неё тратите.
Ну и еще раз, на всякий случай. Если вы поняли, что готовы рабтать бесплатно - порадуйтесь этому молча. Начальнику знать необязательно.
@marketing_analysis | 259 |
| 6 | Как фаундеру понять, сколько тратить на аналитику? И при чём тут AI?
Берём калькулятор.
Ну вот коробочный SaaS для аналитики легко стоит $500 в месяц. Добавьте поддержку, разработку и собственное внимание - ту самую статью расходов, которую фаундеры почему-то считают бесплатной. Это посчитать трудно, но можно.
Теперь умножьте месячную сумму на 36.
Почему на 36? Потому что аналитический сетап строят не на выходные. Если вы планируете его на меньший срок, у меня есть неприятный вопрос: а бизнес вы тоже планируете закрыть через 3 месяца?
Получается минимум $18 000. Ещё до зарплат, интеграций и отвалившихся пайплайнов.
Еще раз - если вы покупаете трафик, то вы потратите на аналитику двадцатку. Минимум. При любом раскладе. Кайф?
А что насчет AI?
Агенты действительно могут писать SQL, подключать источники, строить пайплайны и собирать отчёты. Поэтому кажется, что теперь аналитику можно сделать за стоимость токенов и пары бодрых выходных.
В теории, конечно, красота.
На практике цена ошибки огромная. И это проблема. Кривой лендинг потеряет несколько заявок. Кривая аналитика сольет вам миллионы.
Поэтому при самостоятельной AI-сборке обязательно закладывайте деньги на сильную техническую экспертизу. Иногда достаточно показать архитектуру специалисту и задать один вопрос: «Этим агентам вообще можно верить?». Если у вас нет такого человека под рукой - вы сильно рискуете. Очень сильно. Увы. Говорю, потому что такой человек - я. И я был свидетелем подобным кейсам.
В общем, считать аналитику нужно в четыре строки:
• стоимость подписки на SaaS на 36 месяцев;
• разработку и поддержку;
• стоимость своего внимания;
Это будет нижняя граница. А верхняя? Оптимизация бюджета на маркетинг. То есть вы в любом случае планируете улучшать ваш аквизишн с помощью аналитики (если нет - вопросов еще больше). Планируемый размер оптимизации всегда можно выразить в процентах от спенда - как минимум.
Например, 5% от вашего спенда на горизонте таких же 36 месяцев.
Получили две циферки. Правда будет посередине, но важнее другое. $20-30K - это уже не пятьсот в месяц, кусается гораздо больнее.
В общем. Посчитать расходы на аналитику можно. И вот два главных вывода:
а) это далеко не копейки;
б) существуют легальные способы платить меньше, а зарабатывать больше.
Попробуйте прожить немного с этой мыслью.
Если хотите чтоб аналитика приносила больше сэкономленных $500 - пишите в личку канала, можем пообщаться.
@marketing_analysis | 325 |
| 7 | Как управлять кучей подрядчиков по ретаргетингу и не сойти с ума
Представьте: у вас пять подрядчиков по ретаргетингу. У каждого своя документация, свои пиксели, свои правила отправки данных.
Приходит первый: «поставьте пиксель, шлите запрос на каждой покупке». Ок. Приходит второй – почти то же, но иначе. Потом третий, четвёртый. К четвёртому команда тихо сходит с ума: настраивает одно и то же, каждый раз по-новому.
А ещё подрядчиков надо отключать и подключать других. И вся эта радость ложится на разработку, которая вместо продукта в сотый раз шлёт одно и то же событие разным партнёрам.
С этим ко мне пришло онлайн-казино – закупает трафик в Европе и Латинской Америке, много работает с affiliate-подрядчиками. Проблема была глубокой.
Решение техничное, но по идее простое. Мы собрали связку из трёх кирпичей:
• Google Tag Manager
• GTM Server Side
• облачная база Firestore
Работает так:
1. Через GTM трекаем всё на лендингах: кто пришёл, с какими параметрами – click ID, user-agent, IP.
2. Все хиты от всех пользователей и всех подрядчиков складываем в Firestore. Просто копим у себя.
3. Разработчику говорим одну вещь: «На событие депозита отправь нам один запрос на GTM Server Side и приложи User ID. Всё. Больше не трогаем».
4. Внутри GTM Server Side маршрутизируем сами: берём User ID, подтягиваем из Firestore нужные параметры и рассылаем куда надо – одному подрядчику такие поля, другому такие, в Facebook третьи, в аналитику четвёртые.
Всем этим управляем на своей стороне, буквально драг-н-дропом.
Что получили. Раньше – несколько дней, чтобы подключить, настроить, отладить логи и промониторить очередного подрядчика. Теперь – пять минут. Один раз попросили разработку настроить отправку депозита, дальше живём сами.
Освободившиеся дни команда тратит не на переписку с разработкой и партнёрами, а на то, зачем нужна: точки роста, гипотезы, эффективность кампаний. Данные при этом чище и надёжнее.
Задача не тривиальная во внедрении, но решаемая. По шагам и с нужной экспертизой – экономите дни и кучу денег, а это ресурс под более ценные вещи.
Если у вас несколько подрядчиков, которых сложно контролировать, сравнивать и переключать, и болит голова, как разослать конверсии в десяток сервисов, – напишите. Разберём.
@marketing_analysis | 314 |
| 8 | Где лучше всего учат на аналитика?
На филфаке. Сейчас объясню.
В 2001 году, 25 лет назад, у меня было мало опыта, но гораздо больше, чем сейчас, волос на голове и уверенности в себе. В 16 лет я выбирал, где продолжить учебу после школы, и поступил сразу на два факультета: физический и филологический.
Вообще-то я мечтал стать спортивным журналистом, но по конкурсу не проходил на журфак. Поэтому стал филологом. Если что, это преподаватель русского языка и литературы. Я безумно любил читать книги и решил, что до журналистики можно добраться и так.
В общем, добрался быстро. В 17 лет я стал спортивным журналистом: ходил на матчи, писал статьи, брал интервью, ездил по турнирам. Удалось пообщаться с Веретенниковым, Павлом Патерой, Зариповым, Сашей Еременко и другими.
Если коротко, я был счастлив.
А потом жизнь предложила новые эксперименты. В какой-то момент я увлекся рекламой, потом оказался в маркетинге и продажах, полез в отчеты, таблицы, SQL и в итоге стал аналитиком.
Такие дела.
Филолог по образованию. Спортивный журналист в прошлом. Аналитик сегодня.
Звучит как история человека, который несколько раз ошибся дверью.
Но сейчас я вижу в этом вполне понятный маршрут. И вот почему.
Журналистика научила меня задавать вопросы, искать факты, замечать противоречия и превращать хаос в понятную историю.
В аналитике примерно то же самое. Только интервью ты берешь не у хоккеистов, а у стейкхолдеров.
И последние, кстати, тоже часто не могут связать двух слов.
Но важнее другое. В 16 лет я выбрал то, что мне нравилось. Потом повторил это. Потом еще раз. И еще.
Сейчас я аналитик. И я уверен: менять профессию не страшно. Страшно всю жизнь хранить верность решению, которое ты принял 25 лет назад.
Лучший путь в аналитику действительно начинается на филфаке.
Найдите свой филфак.
@marketing_analysis | 383 |
| 9 | Как основателю использовать аналитику для решений по людям, а не только по каналам?
Аналитику почти всегда покупают «про каналы»: ROAS, CPA, гео, креативы.
Но самые дорогие решения фаундера часто про людей.
Пока ты сам сидишь в рекламном кабинете, всё видно руками. Когда появляется команда, а под ней ещё несколько уровней, ты физически не контролируешь, кто и как принимает решения.
В этот момент аналитика нужна для оценки людей.
У одного фаундера работали два UA-менеджера. Он не гадал, кто сильнее. Он развёл их кампании отдельно и смотрел на дистанции:
• ген-рейт креативов;
• качество решений;
• стабильность результата;
• поведение на длинном отрезке.
По одному стало видно: сначала закупал нормально, потом расслабился, потом решения начали ухудшаться. Фаундер перестал соглашаться с его подходом и уволил.
Это было решение про человека, принятое по данным.
Без инструмента он собирал бы то же самое руками неделями. Итог был бы похожий, но медленнее и с большим количеством сомнений.
Люди умеют красиво защищаться словами. Цифры на дистанции защищаются хуже.
Не сужай аналитику до каналов. Самые дорогие решения часто кадровые.
Если хочешь увидеть, как оценивать людей по данным, я показываю это в бесплатном курсе по аналитике с AI.
@marketing_analysis | 452 |
| 10 | AI дал нам кнопку «нагенерить мусор»
Это история про 20 тысяч единиц контента.
На нашем недавнем стриме Ваня Буявец рассказал, что после перезапуска проекта они добавили около 20 тысяч единиц контента.
Двадцать! Первая реакция любого нормального человека: «Вы что, решили похоронить сайт?». И это нормально.
Потому что 20 тысяч страниц - это в первую очередь болльшой массив текста. Примерно тот объем, где сам автор сайта уже слабо понимает, что зачем существует.
Как это может выглядеть:
Берешь нейросеть.
Просишь написать статьи.
Заливаешь пачку на сайт.
Смотришь на количество страниц и потираешь ладошки.
Есть одно но.
Google не обязан любить сайт только потому, что там много текста.
Конечно, нужна логика:
• под какой спрос создана страница;
• к какому кластеру она относится;
• как она связана с другими страницами;
• куда человек идет после чтения;
• как это связано с продуктом
В этом случае масштабирование контента становится интересным.
Если проще: AI помогает быстрее делать черновики, структуру, мета, обновления, варианты страниц. Но он сволочь не спасает от хаоса в голове!
То есть: кнопка «нагенерить сайт-мусор» теперь есть почти у всех.
А вот кнопки «понять, зачем мне каждая из этих 20 тысяч страниц» пока нет.
Я сетаплю агентов для бизнеса прямо сейчас и мне жутко интересно - а как вы прямо сейчас делаете свой контент? Го в комментарии?
@marketing_analysis | 24 |
| 11 | Одна строчка в CV — и меня начали заваливать офферами.
Нет, я не приписал себе работу в Google. Я просто поменял «продакт-менеджера» на «продуктового аналитика».
Короче.
В 2019 году я довольно долго искал работу продакта. Мне было 35, за плечами — много руководящего опыта. Я прошёл десятки собеседований, сделал кучу тестовых, несколько раз дошёл до финала — и снова ничего.
Отказывали обычно вежливо и довольно мутно:
«Вы слишком сильный для этой роли».
«Вам, наверное, будет скучно».
«Кажется, вы нам не совсем подходите».
В общем, меня как будто всё время пытались куда-то положить, но ни в одну коробку я нормально не влезал. Таките дела.
И в какой-то момент это действительно начало меня ломать.
Я не был новичком, умел довольно много и мог приносить пользу! Но рынок почему-то смотрел на всё это и говорил: спасибо, мы вам перезвоним.
Понятно, что постепенно я начал искать проблему в себе. Может, я уже слишком сложный для одних ролей и недостаточно понятный для других? Может, завис где-то посередине и теперь вообще никому не нужен?
При этом на текущей работе происходила совсем другая история.
Я руководил проектами в маркетинге и e-commerce, а аналитика у меня не было. Поэтому всю аналитику я постепенно забрал себе: писал SQL, собирал отчёты, разбирался, почему цифры не бьются, искал проблемы в данных.
И мне это нравилось.
Я мог несколько часов копаться в таблицах и не замечать времени. Аналитика меня не выматывала. Наоборот, после такой работы я чувствовал себя более собранным. Более живым.
И тут решился на эксперимент - просто поменял в резюме название позиции: продакт-менеджер → продуктовый аналитик.
Всё.
Почти сразу меня начали заваливать офферами. В течение месяца я сменил работу, а за следующие пару лет довольно сильно вырос в доходе.
Хотя важнее было другое: я наконец начал заниматься тем, что мне действительно нравилось.
С тех пор я часто рассказываю эту историю аналитикам, которых менторю.
Рынок отказывает не вам. Он отказывает версии себя, которую вы упорно пытаетесь ему продать.
Я несколько лет пытался построить карьеру вокруг роли, которая красиво звучала. А нужно было честно заметить, за какой работой я теряю счет времени.
Заниматься тем, что нравится, — это не романтическая глупость.
В моём случае это оказалось одним из самых практичных и прибыльных решений в жизни.
Не предавайте себя.
@marketing_analysis | 645 |
| 12 |  No text... | 501 |
| 13 |  Немного спама | 495 |
| 14 |  Немного спама | 1 |
| 15 |  Кайфово обсудили инкрементальность в CRM в Рязани | 509 |
| 16 |  Я в Рязани, гайз!
И сегодня приму участие в дискуссии об инкрементальности в CRM. А завтра буду вести воркшоп про атрибуцию.
Можно подключиться и смотреть онлайн. Билетики тут: https://www.wearecrm.ru/
Если надо промокод - напишите в личку.
@marketing_analysis | 480 |
| 17 | Дешёвый AI-РОП - дорогая ошибка
На днях на созвоне обсуждали AI-агентов для бизнеса. Собеседник предложил красивый оффер: цифровой РОП, который стоит в 10 раз дешевле живого, не болеет, не уходит в отпуск, не просит прибавки и круглосуточно следит за воронкой. Сказка.
И это ловушка. РОП знает продукт, чувствует команду, разруливает конфликты между маркетингом и продажами и слышит, когда клиент говорит «я подумаю», а на самом деле уже ушёл. Заменить это агентом - значит сэкономить одну зарплату и случайно остаться без продаж вообще.
Увольнять ради агентов - слабая гипотеза. Выигрываете в зарплате, но это действительно то чего вы хотите?
А что если так: не убирать сильного руководителя, а усилить его скиллаи и агентами? Один агент слушает звонки, второй следит за CRM и follow-up, третий ищет провалы в воронке, четвёртый каждое утро показывает, где прямо сейчас теряются деньги. РОПу остаётся самое дорогое, что у него есть - принимать решения.
Этим я сейчас и занимаюсь: подключаю таких агентов к CRM, звонкам, переписке и рекламным данным для отделов маркетинга и продаж.
Уволить легко. Но что делать дальше? Дешёвый цифровой РОП - трусливая версия бизнеса, который выживает. Кожанный РОП с пятью агентами в подчинении - куда интереснее.
Что думаете? Накаляю или по делу?
@marketing_analysis | 460 |
| 18 | Как фаундеру понять, на какие 5 вопросов аналитика должна отвечать каждую неделю?
Простой тест: задай своей аналитике пять вопросов.
Если отвечает быстро и понятно - она живая. Если каждый ответ приходится собирать руками из кабинетов, CRM и таблиц, ты обслуживаешь систему вместо того, чтобы управлять ростом.
Вот эти пять вопросов:
1. Где просел ROAS и почему именно там? До когорты, гео, канала и кампании.
2. Почему CPA нормальный, а экономика хуже?Лиды могут идти по хорошей цене, но покупатели брать дешёвые тарифы или не возвращаться.
3. Какой канал или гео можно разгонять прямо сейчас? Где при том же CPA отдача выше, туда можно лить агрессивнее.
4. Где сломались данные? Система должна подсвечивать кривую цифру, а не уверенно показывать её как правду.
5. Что мне делать сегодня? Это главный вопрос. Картина мира полезна только тогда, когда она приводит к действию.
В этих вопросах нет ничего про красоту графиков. Все они про решения.
И часть решений касается людей: кто из закупщиков перформит, кого двигать, кого отпускать.
Если система отвечает на это за минуту - ты вложился правильно. Если хотя бы три ответа собираешь руками по ночам, тебе продали витрину.
Я разложил эти вопросы и показал, как настроить аналитику под них, в бесплатном курсе.
@marketing_analysis | 608 |
| 19 | Вайб-кодинг - это порно
Могу говорить об этом уверенно: работал продуктовым аналитиком на adult-проекте и отдельно вложил много ресурсов в изучение порнозависимости.
Короче. Аддиктивность порно держится на двух вещах.
Первое - очень быстрый цикл вознаграждения. Очень значит практически моментальный. Не нужно идти в магазин за пивком, не нужно доставать наркотики. От желания до результата - буквально один клик.
Второе - потрясающее разнообразие. Самые большие дофаминовые спайки при просмотре порно фиксируются не в момент самого просмотра, а в момент поиска - в бесконечном скролле вариантов, в том, что за следующим кликом может быть что-то новое.
Благодаря этим двум вещам наш мозг жутко оптимизирует такие продукты под потребление. Это может быть больно, но мы будем продолжать жрать этот кактус, потому что он чертовски разнообразный и всегда находится под рукой.
Вайб-кодинг даёт почти идентичный цикл. Ты делаешь продукт здесь и сейчас, очень быстро - и это ощущение кайфовое само по себе, отдельно от того, нужно ли это хоть кому-то. Вокруг - куча тулзов, куча моделей, куча вариантов, которые замыкают тебя в той же петле с тем же разнообразием игрушек.
Я помогаю компаниям сетапить AI-агентов для маркетинга и продаж, и вижу этот паттерн прямо сейчас: команда фонтанирует идеями о новом контент-заводе, добавляет ещё один инструмент, ещё одну интеграцию - и ни разу не спросила рынок, готов ли он за это платить. Это тот жепо сути цикл, просто в корпоративной обёртке.
Выход из этого один и тот же в обоих случаях. Внешняя обратная связь, которая где-то насильно возвращает тебя в реальность.
В порно эту роль обычно играют близкие, часто другие мужчины - сообщество, разговор вслух, кто-то, кому ты не соврёшь.
В вайб-кодинге и в агентских проектах обратная связь - это деньги.
Поэтому лучшее, что можно сделать, - насильно вытащить себя из кайфового процесса и спросить у рынка: заплатит ли он тебе за то, что ты только что сделал.
Если вместо валидации хочется еще повайбкодить - ты не строил продукт. Ты смотрел порно просто искал следующий дофаминовый спайк.
А можно поступить еще хитрее - начать улучшать агентами то что уже приносит деньги. Если задумались об этом - можем созвониться. Есть интересные кейсы.
@marketing_analysis | 597 |
| 20 |  Я годами называл бесплатную работу помощью
Теперь понимаю: просто боялся выставить счёт.
Недавно сделал для друга исследование: собрал данные, нашёл идеи для роста, всё упаковал и отправил.
В ответ — почти тишина.
Сначала обиделся: ну как так? Почему нельзя хотя бы обсудить результат?
А потом понял: мы заранее ни о чём не договорились. Я сам выбрал работать в тумане. На что надеялся? Ну типа докажу ценность, он увидит качество, а деньги и проект появятся сами.
Наивно?
Мне кайфово несколько дней копаться в данных и сложно написать: «Такая работа стоит столько-то». В моей голове после этой фразы я превращаюсь из профессионала в меркантильного хапугу.
Пока просто помогаешь, отказа вроде бы нет. Ты щедрый и полезный. А потом щедрость превращается в обиду: ждёшь благодарности и сделки, хотя друг об этих ожиданиях не знает.
Теперь учусь договариваться заранее. Иначе пытаюсь купить расположение работой, а потом злюсь на весь свет.
Бывало у вас такое?
@marketing_analysis | 500 |
