CRO & Personalization

😘 Ваша гипотеза против шести ИИ-экспертов Вы формулируете идею. Convert Chorus отправляет её шести виртуальным аналитикам. Через минуту – разбор: риски, доказательства, смелость и предложения. Новый инструмент превращает науку в игру. Вводите свою гипотезу – AI выносит вердикт. Волнительно? 😃 Привыкнете к семи точкам зрения – разучитесь быть безрассудным. Пробуем на выходных Convert Chorus по ссылке CRO & Personalization 💗

🎙 Вебинар Leanings: AI в SEO и маркетинге - разбор от практика Недавно провели вебинар с Юлией - 14 лет в маркетинге, из них 11 лет в IT-агентстве. Путь от junior-оптимизатора до руководителя SEO и партнёра. Опыт - от локального бизнеса до крупных федеральных клиентов. Ключевые мысли 👇 🤖 AI уже не будущее, а рабочий инструмент Сегодня ИИ закрывает множество прикладных задач без разработчиков: • мониторинг CTR • индексация страниц • поиск страниц с показами без кликов • генерация метатегов То, что раньше требовало скриптов и dev-ресурсов - теперь делается через промты. ✍️ Контент и SEO на автопилоте (но не полностью) ИИ помогает: • быстро генерировать статьи и SEO-гайды • создавать метатеги • масштабировать контент Но: ⚠️в конкурентных нишах нужен экспертный контроль ⚠️качество = функция качества промта ⚠️лучший результат - через итерации 🧠 Как правильно работать с AI Ключ - не инструмент, а постановка задачи: • задавайте роль (кто он?) • давайте контекст (что за проект?) • фиксируйте ограничения • указывайте формат результата 👉 Хороший промт = 80% результата ⚙️ Вайб-кодинг - новый уровень Можно собирать инструменты без кода: описываете задачу получаете решение тестируете уточняете Результат - дашборды, таблицы, даже мини-приложения. 📊 Кейс: SEO-дашборд за 1 клик Юля показала инструмент, который: • анализирует спрос за 2-3 года • считает сезонные отклонения • отслеживает SEO-аномалии • дает рекомендации по страницам Раньше - несколько часов руками Сейчас - один клик через API + AI 📈 Где это особенно важно Для e-commerce с сезонностью: • май - ТЗ на новые страницы • июнь - обновление • июль-август - создание + индексация 👉 учитываем SEO-лаг и работаем на опережение 🔁 Главный инсайт AI - это не замена человека Это ускоритель мышления и исполнения Кто быстрее формулирует задачи → тот быстрее растет 📑 Презентация доступна по ссылке CRO & Personalization 🤩

🤍 Я не верю в большие ставки вроде редизайна главной, нового чекаута или полной переделки PDP. Я верю в другое: делать сотни маленьких экспериментов. Почему это работает: 🟩 вы снижаете неопределённость (uncertainty) 🟩быстрее учитесь 🟩 повышаете success rate 🟩 не рискуете всем ради одной гипотезы И главное - маленькие изменения могут давать непропорционально большой эффект. Простой пример: Я просто выделил избранное - и пользователи начали им пользоваться. p-value < 0.0001, рост +8.07%. Да, немного просел add-to-cart (не стат значимо) - и это нормально. Поведение перераспределилось. Это и есть реальная работа с продуктом: не идеальный дизайн, а контроль поведения через детали. Здесь хорошо ложится идея из книги Nudge: (оставил в комментариях 😎) люди редко принимают рациональные решения - они идут по пути наименьшего сопротивления. Поэтому выигрывает тот, кто аккуратно задаёт этот путь. Классические примеры: 🟢 пенсионные программы: если включить пользователя по умолчанию (opt-out), участие растёт кратно 🟢донорство органов: страны с opt-out имеют в разы больше доноров 🟢 выбор еды: если здоровую еду поставить на уровень глаз - её начинают брать чаще Компании делают то же самое: 🔴 предвыбранные тарифы (обычно самый дорогой recommended) 🔴 автопродление подписок 🔴 чекбоксы по умолчанию включено Это не манипуляция, если делать аккуратно. Это архитектура выбора. Вы не заставляете - вы чуть подталкиваете 😃 И именно такие маленькие, почти незаметные изменения в сумме дают больше, чем любой редизайн. CRO & Personalization 💗

🤓 Если ищете, что почитать с пользой на этих выходных – забирайте подборку из 90 простых, но высокоимпактных тактик, которые можно внедрить уже сегодня, чтобы вырастить конверсии и выручку. Подборка от Oliver Kenyon , который уже 13 лет варится в CRO. Обещает никакой воды – только практику: 🟣быстрые победы 🟣 легко внедрить 🟣 проверено на практике Я уже отдал свою почту за вас, так что держите ссылку 🔗 CRO & Personalization 🤩

⛔️ У нас есть проблема. Бизнес знает, чего хочет: рост, выручка, доля рынка. Пользователь - тоже: решить задачу быстро и без боли. Но между ними часто нет связи. Именно в этом разрыве и умирает большинство продуктовых идей. Итамар Гилад предлагает простую, но неудобную мысль: impact - это не метрика. Это сумма ценности. Impact = ценность для пользователя + ценность для бизнеса Звучит очевидно. На практике - почти никто так не думает. Мы либо: - оптимизируем цифры, ломая опыт - либо "делаем удобно", не понимая, как это зарабатывает В итоге - иллюзия прогресса. Чтобы убрать эту слепую зону, он предлагает Total Impact Matrix - карту всех идей: - Do nothing - ничего не меняет - Incremental - улучшает, но не двигает бизнес - Business-driven - хорошо для метрик, нейтрально для пользователя - Customer satisfiers - любят пользователи, но без краткосрочного эффекта - Big wins - редкие идеи, где выигрывают все И вот неприятная часть. По A/B тестам: - Microsoft / Netflix: ~35% успеха - Booking: ~10% - Airbnb Search: ~8% То есть большинство идей не работает. Причем распределение неравномерное: много слабых результатов и почти нет больших побед. Power law. А иногда - хуже: - рост без экономики - выжимание пользователя ради денег - откровенно плохие решения В итоге приоритизация - это часто не стратегия, а рулетка с плохими шансами. Что делают сильные команды? Не угадывают победителей. А системно уменьшают неопределенность: - интервью - быстрые эксперименты - прототипы - ранние запуски Маленькие инвестиции в discovery сильно повышают шанс попасть в реальные big wins. Рекомендую прочесть более подробно статью CRO & Personalization 🤩

В рамках Learnings выступит Юлия Кравченко — ассоциированный партнёр и руководитель SEO в IT-Agency. Юлия 14 лет в SEO и маркетинге, из которых более 11 лет — в IT-Agency. За это время она успела поработать с ведущими федеральными брендами в ритейле, телекоммуникациях, девелопменте и здравоохранении: ПочтаБанк, ПИК, METRO, Дом.ру и другими. Это тот опыт, где за красивыми цифрами — реальные бюджеты, ограничения и задачи, которые не всегда решаются шаблонно. На вебинаре поговорим о том, как за один вечер собрать SEO-инструменты, на создание которых могут уходить недели. Разберём вайбкодинг на практике: вы объясняете задачу словами — ИИ пишет рабочий скрипт, вы запускаете. Никакого кода руками. Посмотрим, как с помощью ИИ закрывать полный цикл SEO-задач — от работы с семантикой, анализа сезонности до поиска точек роста — и делать это быстрее и дешевле. Если вы отвечаете за продвижение, управляете SEO-командой или просто хотите понять, как ИИ меняет рутину SEO-специалиста, маркетолога — приходите. Будут примеры и конкретные инструменты, которые можно забрать и использовать сразу. Когда: 27 марта, 16:00 Тема: «Как автоматизировать SEO без навыков программирования» ♾ Ссылка на подключение CRO & Personalization 💗

🤩 Иногда проблема не в гипотезе. Проблема в том, как именно вы решили её проверять. Например, в X есть пост: человек жалуется, что не может найти нужный черновик среди сотен и предлагает очевидное решение - добавить поиск. Но Nikita Bier (Head of Product в социальной сети X) отвечает: таких пользователей - 0.00072% DAU. И добавляет: это худший engineering-to-impact ratio. И в этот момент он делает то, что редко делают в корпорациях: 👉 он даже не предлагает это разрабатывать. Теперь к реальному кейсу у нас. Сегмент - страница каталога товаров - всего 0.7% трафика. Но под неё: - мы сделали тест - с изменениями на бэке - с полноценной разработкой И получили: -16.7% Add to Cart -11.7% Purchase И вот главный вопрос: 👉 зачем мы пошли в полный цикл разработки, если даже не понимали, стоит ли это проверять? В этом месте подход Никиты - это не про зарубить идею. Это про правильный порядок действий: Сначала нужно оценить масштаб. Потом выбрать способ проверки. И только потом думать про разработку. Потому что здесь должен был быть не backend. А: fake door дешёвый тест на фронте А лучше - вопрос: А зачем это вообще делать с трафиком в 0.7% Что угодно, что стоит ~0. Особенно в компаниях с HiPPO-эффектом полный цикл разработки - это не нейтральное решение. Это ставка. И если ты не умеешь её обосновывать, ты просто тратишь ресурсы на проверку гипотез, которые можно было убить за неделю. Хорошие продуктовые команды отличаются не количеством реализованных задач от бизнеса, а количеством дешево проверенных и вовремя убитых. CRO & Personalization 💗

🥔 Рынок e-commerce больше не ломается – он расслаивается. И это плохая новость для CAC. Вот что показывают данные. Во-первых, внимание больше не централизовано. TV всё ещё главный драйвер покупки, но почти догнали digital-каналы. При этом у Gen Z TikTok и Instagram уже на уровне ТВ. У бумеров – наоборот: email и ТВ. Один и тот же креатив больше не может работать одинаково хорошо. Во-вторых, ~25% пользователей готовы купить прямо из рекламы. Это много. Но примерно столько же – не готовы покупать нигде. Рынок одновременно ускоряется и теряет доверие. В-третьих, поведение радикально сегментировано: – Gen Z покупает через сторителлинг – Boomers – через ясность и доверие – luxury-аудитория – через визуал и ощущение статуса Это не разные сегменты. Это разные психологии покупки. Теперь главное. CAC растёт не потому, что реклама дорожает. А потому что растёт цена ошибки. Если креатив не совпал с контекстом (канал × момент × эмоция) – пользователь не просто не конвертится. Он теряет доверие. Это новая экономика: не показ –> клик –> покупка, а ощущение –> согласованность –> покупка. Лучшие команды уже перестраиваются под это: 1. Перераспределяют бюджеты по вероятности конверсии, а не по каналам 2. Делают креатив эмоционально нативным 3. Строят непрерывный нарратив без разрывов Потому что путь теперь выглядит так: TikTok –> Instagram –> app –> email –> checkout И любое несоответствие ломает конверсию. Про сообщения – ещё жёстче. Проблема не в объёме. Проблема в маршрутизации. Push – срочность SMS – давление Email – доверие Перепутал – сжёг канал. И последнее. Скидки больше не главный драйвер. Value > discount. 70% покупают с <= 30% скидки. Маркетинг снова становится задачей точности. ➖➖➖ 📝 Читайте на выходных отчёт: The New AI x Mobile Commerce Reality Уже не нужно регистрироваться – я всё сделал за вас. Коротко про методологию: 1 203 респондента, все – активные mobile-first покупатели (18–70 лет, регулярные онлайн-покупки и использование приложений). Данные очищены от шума и проверены на статистическую значимость. CRO & Personalization 🤩

📉 Если вам кажется, что A/B-тесты – это уже мейнстрим, цифры говорят обратное. Около 0,2% сайтов вообще что-то тестируют. Это не опечатка. Из примерно 1,1 млрд сайтов – лишь ~2,2 млн запускают эксперименты Но вот где начинается интересное. Среди топ-10 000 сайтов каждый третий уже тестирует. В топ-1 млн – только ~11%. Разрыв не просто есть – он структурный. Те, кто тестируют, ускоряются. Те, кто нет – остаются позади И это не про те круглые кнопки 😃 67% всех экспериментов – классические A/B. Не хайповые бандиты, не MVT. Просто дисциплина: гипотеза → тест → решение При этом: – 70% команд доводят тесты до 95%+ значимости – но 18% всё ещё принимают решения ниже 90% – а 7,8% “выигрышей” дают +100% uplift (спойлер: чаще всего это ошибка) Это и есть индустрия сегодня: одновременно взрослая и наивная. Самый недооценённый инсайт – не про инструменты, а про организацию: – 58% команд не имеют приоритизации – 52% не делают QA перед запуском – у 35% – 0 или 1 человек на всё тестирование – и только 26% имеют поддержку топ-менеджмента Другими словами, проблема не в том, как тестировать. Проблема в том, кто принимает решения. И всё же лучшие команды играют в другую игру. Они запускают 1000+ тестов в год. Они знают, что 60% тестов дадут <20% роста – и это нормально. Они строят системы, а не ищут «серебряную пулю» Потому что CRO – это не про рост. Это про компаундинг маленьких правд. И, возможно, главный вывод: Эксперименты – это уже не конкурентное преимущество. Это фильтр. Он отделяет компании, которые знают, от компаний, которые думают, что знают. Читать подробнее: 30 A/B Testing & CRO Stats Every Optimizer Should Know in 2026 CRO & Personalization 💗

💛 Сложность в том, что эффект мы пытались найти всего на ~2600 товарных карточках – их собирали вручную (в реализации участвовало несколько команд, всем огромное спасибо 🤩🤩) . Это лишь 5–7% ассортимента, что изначально ограничивает масштаб возможного сигнала. В сегменте e-grocery мультикарточка по-прежнему не стала отраслевым стандартом. Пару недель назад я посмотрел веб-витрины ключевых игроков – у значительной части ритейлеров этой механики просто нет (либо я не туда смотрел 😃) Мы этой фиче дали зеленый свет. А вы что думаете? CRO & Personalization 🤩

На прошлогодней Retail Week мы вместе с Аней, Head of Growth Gravity Field, разбирали один из практических кейсов из нашей электронной коммерции – как системно увеличивать продажи собственных торговых марок без бесконечных скидок. За два квартала нам удалось вырастить продажи СТМ более чем на 4%, в основном за счет небольших, но точных изменений в пользовательском опыте и рекомендациях на сайте. Читайте – одну из частей доклада и пошаговую логику экспериментов, которые привели к результату. CRO & Personalization 🤩

🍟 Мы познакомились с Александром, когда он пришёл новым success-менеджером на проект персонализации с Gravity Field. Для меня это был… скажем так, интересный момент. Если смотреть через призму кривой хайпа от Gartner, то я как раз находился где-то в “Trough of Disillusionment” – падении разочарований. Это, кстати, нормальная стадия любой инициативы. Просто тогда я этого ещё не знал. И вот появляется Александр @shutin. Серьёзный, спокойный, взрослый дядька. Первая мысль: «Ну всё. Приплыли. Химии не будет вообще. Риски проекта – в космос». Пару встреч на серьёзных щах – вроде нормально. Но, если честно, кажется меня тогда спасли сторис Александра. Я ржал как ненормальный. Кажется, именно поэтому в своём канале я тоже использую такие сторис как формат. А теперь у Александра появился собственный канал. Пока он небольшой. Но я почти уверен, что он вырастет. Ну… почти. Потому что, судя по новостям, Телеграм скоро кикнут. 😵 Но если серьёзно – Саша пишет очень точные тексты про бизнес, управление и продажи. Без инфоцыганства и «мотивационных» клише. Например: – почему «хорошие люди» без результата всё равно уходят из компаний – как в управлении хвост начинает вилять собакой – почему бизнес опасно строить вокруг одной рок-звезды – и почему сделанное на 80% сегодня почти всегда ценнее идеального завтра Это такие тексты, после которых обычно думаешь: «Чёрт… да это же очевидно. Но почему никто так прямо не говорит?» В общем, рекомендую. 😮‍💨Подписывайтесь на канал Саши: Execution — не экзекуция Если вам интересны реальные механики бизнеса, управления и продаж — там много точных наблюдений. Без воды. И без иллюзий.

🤝 Иногда самые интересные эксперименты начинаются не с бюджета, а с дружеского разговора. В прошлом году мы провели тест поискового решения AnyQuery от Diginetica. Проект получился амбициозным почти во всех смыслах. С нашей стороны – классическая ситуация: инвестировать в разработку не хотелось, но попробовать новую технологию было очень интересно. К счастью, у меня давние дружеские отношения с Павлом Костиным @kostinp, и мы договорились о лучшей цене, которую только можно представить – бесплатно. Команда Diginetica взяла на себя почти всю техническую часть. Причём интеграция для них была нестандартной: в эксперименте пользователям фактически подменяли фронт поиска. Для части аудитории интерфейс полностью рендерился их решением. Это довольно смелая архитектура для A/B-теста. Но именно такие проекты позволяют быстро проверить идею без долгих интеграций. Мы запустили эксперимент, собрали данные – и тут началось самое интересное. Поскольку фронт подменялся на стороне партнёров, в процессе теста возникли технические артефакты и вопросы к части метрик. Такое неизбежно случается в сложных экспериментах. Но даже с этими ограничениями результат оказался любопытным. Если смотреть на конверсию, вероятность того, что наблюдаемый эффект – случайность, составляет примерно 1 к 34 (p-value ≈ 0.029). На первый взгляд звучит обнадёживающе. Но есть важный нюанс, о котором редко говорят в продуктовых командах. Мощность теста (power) составила около 59%. А это означает, что эффект, который мы видим в данных, почти наверняка завышен. Это классическая проблема статистической значимости при недостаточной мощности. Поэтому я решил применить так называемый haircut – корректировку эффекта, предложенную статистиками Эндрю Гельманом и Джоном Карлином. Смысл метода простой: если эффект прошёл порог значимости в тесте с невысокой мощностью, его стоит немного «подстричь», чтобы приблизиться к более реалистичной оценке. После такой корректировки эффект снижается и составляет примерно +2.4%. Кстати, интересная деталь: в интерфейсе платформы uplift отображается как 2.68%. Это происходит из-за округления конверсий в таблице. Если же посчитать uplift по сырым значениям, то наблюдаемый эффект получается около 3.2% – именно его и нужно использовать для статистических расчётов. И в этом, пожалуй, главный вывод всей истории. Эксперименты – это не только про p-value. Это ещё и про понимание того, насколько сильно можно доверять наблюдаемому эффекту. Иногда самый полезный результат теста – не красивый uplift, а более точное представление о реальности. И, кстати, история на этом не заканчивается. Сегодня мы запустили новый тест поиска – уже вместе с командой Nibelung. Посмотрим, повторится ли эффект, усилится ли он… или данные снова преподнесут нам неожиданный урок. В конце концов, именно для этого и существуют эксперименты, всем хорошей недели. CRO & Personalization 🤩

✏️ Проект Learnings – Когда архитектура тормозит рост Почему компании с одинаковым трафиком и сопоставимыми бюджетами показывают разную динамику выручки и LTV? Интуитивный ответ – «разная сила маркетинга» или «разный уровень команды». Но если смотреть на данные, причина часто менее очевидна: архитектурные ограничения. Об этом рассказывает Юлия Клепикова, Head of Client Group Flocktory – и её тезис звучит просто: проблема не в людях и не в коде. Проблема – в системном конфликте между скоростью маркетинговых гипотез и пропускной способностью IT. ➖➖➖ Маятник персонализации История бизнеса уже проходила этот цикл. Ремесленная эпоха – максимальная персонализация, нулевой масштаб. Массовый маркетинг – масштаб, но потеря индивидуальности. Сегодня рынок требует персонализировать опыт для миллионов пользователей одновременно. И это создаёт нагрузку на архитектуру, которая изначально проектировалась для других задач. ➖➖➖ Структурный перекос В большинстве компаний один и тот же IT-контур: • защищает критические транзакции, • и обслуживает маркетинговые тесты. IT отвечает за стабильность и безопасность. Маркетинг – за частоту изменений и рост. Когда системе приходится выбирать между стабильностью и экспериментом, она выбирает стабильность. Именно здесь начинается кризис in-house: не из-за качества разработки, а из-за конфликта приоритетов. ➖➖➖ Цена ожидания Запуск теста откладывается на квартал. Три спринта на механику, которая могла бы быть проверена за дни. Каждая неделя задержки – это не абстрактная потеря. Это не реализованный uplift конверсии, не выросший средний чек, не увеличенный LTV. Рост замедляется не потому, что нет идей. А потому что гипотезы долго остаются гипотезами. ➖➖➖ Иллюзии решений In-house даёт контроль, но при высокой загрузке IT снижает скорость. SaaS создаёт ощущение ускорения, но без операционной команды (аналитик, стратег, PM) инструмент не раскрывает потенциал. Рост – это не технология. Это непрерывный цикл гипотез, запусков и пересборок. ➖➖➖ Альтернативная модель По словам Юлии, всё чаще компании выстраивают независимый слой роста поверх ядра продукта. Ядро остаётся стабильным. Слой экспериментов работает асинхронно. Изменения можно быстро включить и выключить без тяжёлого релиза. Это снижает конфликт между IT и маркетингом – и возвращает скорость. ➖➖➖ Практика Крупный ритейлер электроники хотел сократить брошенные корзины. Гипотеза: дать 5% скидку тем, кто уходит с оплаты. In-house – три спринта. Во внешнем контуре – запуск за два дня. Результат оказался парадоксальным: статистически значимый минус конверсии. Попап спровоцировал «синдром промокода» – пользователи уходили искать скидку в поиске. Пивот занял 24 часа: убрали попап, усилили social proof и блок доставки. Итог – uplift 4–8%. Для enterprise это десятки миллионов инкрементальной выручки. ➖➖➖ Главный враг роста – время ожидания IT-ресурса. Побеждает не тот, у кого больше идей. А тот, чья архитектура позволяет быстрее других превращать гипотезы в транзакции. CRO & Personalization 🌼