Оксана Ибрагимова – Маркетинг нулевой гравитации (страница 1)
Андрей Демитриев, Оксана Ибрагимова
Маркетинг нулевой гравитации
От авторов
Привет!
Если вы держите в руках эту книгу – скорее всего, вы стоите на старте чего-то важного. Собственный продукт. Своя команда. Свой вызов. И, возможно, вопрос, который преследует каждого предпринимателя:
Эта книга – результат нашего десятилетнего опыта на передовой. Мы запускали стартапы, выводили digital-продукты на рынок, масштабировали бренды и вели переговоры, где от маркетинга зависело всё. Мы факапили. Поднимались. Переосмысливали. Искали способы делать маркетинг умнее, быстрее, точнее – особенно там, где старые подходы уже не работают. И пришли к выводу: мир меняется. И вместе с ним меняется сам ландшафт бизнеса.
Добро пожаловать в новую экономику арен – динамичных пространств, где побеждают не самые крупные, а самые гибкие. Искусственный интеллект, финтех, edtech, creator economy – здесь не про бюджеты, а про скорость, инсайты, умение строить комьюнити и экосистему вокруг продукта. Это и есть арены будущего.
Мы написали эту книгу для таких, как вы – для фаундеров, стартап-маркетологов, digital-стратегов. Для тех, кто хочет не просто "делать SMM" или "запустить рекламу", а построить системный маркетинг, который двигает рост. Это не академический труд. Это рабочая тетрадь. Здесь – практики, кейсы, ошибки и открытия, которые мы прожили сами. Всё, что нам самим хотелось бы знать, когда мы начинали.
Мы опирались на лучшее: данные McKinsey, BCG, аналитика YC, интервью с предпринимателями и инвесторами. Но главное – мы собрали в этой книге то, что проверено на реальных запусках. Как продукт удвоил выручку благодаря first-party-данным. Почему игнорирование отказа от cookies стоило стартапу миллионов. Как удержание стало важнее охвата. Всё это – не теория, а практика.
Маркетинг сегодня – не просто расход. Это инвестиция в выживание.
Правильный маркетинг превращает идею в движение. В комьюнити. В прибыль.
Мы надеемся, что эта книга станет для вас не просто пособием, а спутником. Наставником. Катализатором идей и решений.
Пробуйте. Ошибайтесь. Измеряйте. И – действуйте.
А мы будем рядом – на страницах, между строк, в каждом инструменте, который вы попробуете.
Удачи вам на вашей арене.
Введение
Стартапы 2020-х работают в мире, где всё – от технологий и каналов до моделей потребления – меняется быстрее, чем вы успеваете дописать презентацию для питча. Мы называем это состояние нулевой гравитации: привычные ориентиры исчезают, опоры – нестабильны, а «золотые правила» маркетинга больше не работают по умолчанию.
В этой среде выигрывают не те, у кого больше ресурсов, а те, кто быстрее видит, быстрее действует и быстрее учится.
Ключевой навык маркетолога нового времени – превращать поток данных в точные действия, а действия – в убедительный клиентский опыт.
Мы называем аренами те индустрии, где технологические сдвиги особенно стремительны:
AI, smart home, creator economy, proptech, edtech, fashion DTC и другие. Здесь скорость важнее масштаба, а креатив работает наравне с аналитикой.
Вот как меняются правила игры:
• Продуктовые итерации – каждую неделю, не раз в квартал.
• Без first-party данных стартап слеп. Cookie умирают, privacy – новая валюта.
• Алгоритмический креатив – быстрее, точнее, дешевле.
• Комьюнити важнее воронки. Ваш LTV растёт, когда клиенты становятся соавторами бренда.
• Основатели на pre-seed/seed стадии, которым нужен traction здесь и сейчас – без миллионных бюджетов.
• CMO и Head of Growth, строящие систему из гипотез, экспериментов и метрик.
Продакт-лидеры и аналитики, которым нужен общий язык между продуктом, маркетингом и данными.
• Инвесторы, оценивающие маркетинговую зрелость стартапа не по словам, а по цифрам.
1. Алгоритмы, а не абстракции. В конце каждой главы – чек-лист:
2. Уроки взлётов и факапов. Как Shein взломал TikTok. Почему Criteo не успел адаптироваться к cookie-less миру.
1. Откройте оглавление и выберите точку боли.
2. Зафиксируйте исходную метрику.
3. Примените инструменты из главы.
4. Через 1–2 спринта проверьте изменения.
5. Масштабируйте – если работает. Ищите другое решение – если нет.
Важно: эта книга – не манифест, а навигатор. Мы предлагаем траектории, вы – выбираете маршрут. Подстраивайте инструменты под свою аудиторию, фазу роста и ресурсы.
Приступим?
Глава 1. Cookieless-маркетинг и стратегия данных
• Причины и тренды: закат сторонних cookie, переход к first-party данным.
• Кейсы успеха и провалы (NY Times, Heineken vs. Criteo, Facebook).
• Пошаговый план внедрения маркетинга без cookie.
• Рекомендации по команде и инструментам (CDP, аналитика).
• Каналы сбора лидов и работы с аудиторией без cookie.
• Типичные ошибки (промедление с отказом от cookie, несоблюдение privacy).
• Влияние на оценку бизнеса и интерес инвесторов.
Мир цифрового маркетинга стремительно движется к будущему без сторонних cookies из-за ужесточения приватности (GDPR, решения Apple/Google). Уже сейчас – 75 % пользовательского трафика ограничивает трекинг (пример: 96 % пользователей iOS отключили отслеживание приложениями после обновления Apple). По оценке Boston Consulting Group, маркетологи, активно использующие собственные данные (first-party data), достигают почти в 2 раза большего дохода с одной рекламы neilpatel.com. Это подтверждает: тот, кто сумеет выстроить маркетинг без cookie, выигрывает. Forbes отмечает, что компании, внедрившие first-party data и продвинутую аналитику, получают рост выручки на 1.5–2.9 раза выше, чем те, кто полагается на устаревшие подходы thinkwithgoogle.com. Обратная сторона – пример adtech-гиганта Criteo: когда браузер Safari (Apple) заблокировал cookies, Criteo потеряла свыше 20 % выручки в 2018 году theguardian.com (сотни миллионов долларов убытков), а её акции рухнули. Это наглядный «факап» компании-единорога, не готовой к миру без cookie.
Сегодня первичные данные клиента – новая нефть маркетинга. 83 % B2C-компаний уже инвестируют как минимум в 2 платформы social commerce и наращивают число каналов сбора собственных данных go.emplifi.io, готовясь к отказу от cookie. BCG призывает не ждать: лидеры, начавшие переход к first-party data, уже видят значительный выигрыш bcg.com.
Успешный пример – The New York Times: издание создало мощную систему first-party data после ужесточения приватности, что привело к росту рекламной выручки, несмотря на спад рынка (подняв CPM для брендов за счёт качественной аудитории). Другой кейс – Heineken, которая запустила собственную data-платформу для прямого взаимодействия с потребителями (через приложения, программы лояльности) и смогла компенсировать потерю таргетинга в соцсетях, увеличив эффективность промоакций. С другой стороны, Criteo – адтех-единорог – стала антипремьером: её модель ретаргетинга зависела от cookie, и с выходом Safari ITP прогнозы выручки были пересмотрены в минус на 22 % theguardian.com, а капитализация резко упала. Ещё один факап – Facebook в 2021 потерял ~10$ млрд потенциальных доходов из-за отключения трекинга на iOS (App Tracking Transparency), что ударило по его акциям и стало уроком о рисках зависимости от чужих данных.
1. Аудит данных и инфраструктуры. Оцените, какие клиентские данные вы уже собираете (на сайте, в приложении, CRM) и как они хранятся. Проверьте готовность ваших систем к интеграции first-party data: нужна ли CDP (Customer Data Platform) или достаточно CRM/аналитики. Проведите аудит трекинга на соответствие GDPR/законам РФ о персональных данных, чтобы сразу быть «privacy-ready» bcg.com.
2. Сбор First-Party Data. Разработайте план активного сбора собственных данных. Инструменты: подписки на рассылки, программы лояльности, регистрация аккаунтов, опросы, интерактив (квизы).
3. Единый клиентский профиль. Объедините разрозненные данные в 360° профиль клиента. Настройте Customer ID и сведение данных из разных точек (сайт, приложение, офлайн) к одному идентификатору. Это задача для аналитика или дата-инженера. Часто используют CDP или собственное хранилище + BI. Например, e-commerce бренд интегрирует данные покупок (RFM), поведения на сайте и реакции на email в один профиль – чтобы далее персонализировать коммуникации.
4. Advanced Analytics & Segmentation. Внедрите продвинутую аналитику по своим данным. Big Data и AI помогут выявлять паттерны без cookie: сегментируйте аудиторию по поведению, а не демографии. Переходите от устаревшей сегментации к психографике – анализу ценностей и мотивов клиентов на основе их действий vedomosti.ru. Используйте ML-модели для прогнозирования LTV, оттока, предпочтений.