Всем привет, меня зовут Евгений Тихонов я работаю в Банке Уралсиб, в дирекции по сопровождению комплаенс-систем, факторинга и электронных продаж. Я хочу рассказать вам о простом кейсе, который облегчил жизнь отдела разработки рекламных crm-кампаний.

Телеграм показывает число юзеров бота, если им пользуются больше 10 тысяч человек в месяц. Как и в прошлом месяце, я погрузился в датку, чтобы найти тренды экосистемы Телеграм августа 2026.

Осенью 2025 исследователи показали: достаточно попросить AI-браузер «суммаризируй страницу» на подготовленном сайте — и агент вместо пересказа лезет в Gmail пользователя и отправляет данные атакующему. Без вирусов, без эксплойтов, без «скачайте файл». Просто текст на странице.

Это prompt injection — промт-инъекция. В статье: как устроен этот класс атак на пальцах, хроника громких взломов AI-браузеров за последний год со ссылками на первоисточники, и решение, которое мне собрал сам Claude Code по моему ТЗ: хук-«рубильник», отрубающий чувствительные коннекторы после того, как агент читал внешний веб. С механикой, тестами и честными ограничениями.

Откройте статистику экранного времени за неделю — не для цифрового покаяния с торжественным удалением трёх приложений и их возвращением через два дня, а ради простого вопроса: сколько открытий было вашим решением и сколько раз палец оказался на знакомой иконке раньше, чем в голове появилась хотя бы приблизительная причина туда идти?

Если вы не киборг, результат вряд ли порадует, и здесь очень удобно обвинить слабую волю: пользователь опять не справился с собой, платформа ни при чём, отдел удержания может расходиться по домам. Только слабая воля не масштабируется до отрасли с миллиардными оборотами, собственной аналитикой, платёжной инфраструктурой, партнёрскими сетями и людьми, которые получают премию за дополнительный день вашей активности. Для такого масштаба мало человеческой слабости — требуется инженерия.

За онлайн-казино, серым дейтингом, нутрой, агрессивным инфобизнесом и партнёрским арбитражем стоит не особенно бессовестный копирайтер, которого однажды можно уволить и вернуть экономике нравственность, а полный технологический стек: уязвимость восприятия превращается в интерфейсную механику, механика — в измеримое действие, действие — в выплату партнёру, а выплата сообщает всей системе, какой именно способ давления нужно производить чаще.

Но серые ниши не получили патент на человеческую психику. Социальные сети, маркетплейсы, стриминговые сервисы, мобильные игры и вполне респектабельные подписочные продукты используют часть того же арсенала, различаясь не происхождением механики, а интенсивностью, прозрачностью и ценой ошибки. Казино оказалось одной из лабораторий, где эти решения довели до предела, измерили на реальных деньгах и вернули приличному рынку уже под названиями engagement («вовлечённость»), retention («удержание») и product growth («продуктовый рост»). На конференции всё звучит заметно спокойнее; банковская выписка пользователя сохраняет прежнюю терминологию.

Я наткнулся на историю Old Baby Vintage и сначала подумал, что это очередной кейс про маленький бизнес, который не пережил публичный скандал. Но чем больше я смотрел на ситуацию, тем сильнее становилось ощущение, что владельцы упустили гораздо более интересную возможность.

Да, они могли просто не вести себя так, как повели. Могли вовремя извиниться, признать ошибку, нормально поговорить с сотрудницей и сохранить лицо. Могли даже спасти сам бизнес.

Но был и третий вариант: превратить собственную ошибку в PR-машину.

Маркетинг винит продукт за мёртвую фичу, продукт маркетинг — за лень. А может, дело в том, что настоящую стратегию давно подменил фантик из ритуалов, и обе команды просто не знают, как работать вместе?

Хороший маркетинговый анализ — основа практически любого нового проекта. Пока не понимаешь, кто твоя аудитория, кто конкуренты, какие у них предложения и цены, двигаться дальше просто некуда. Раньше на такой анализ уходило недели две-три, а иногда и целый месяц ручной работы. Сейчас этот процесс можно ускорить в разы благодаря нейросетям. 

Привет! Меня зовут Дмитрий Сатаров, я руководитель агентства «Эй, Стартапер!» и  наставник курса «Нейросети для маркетинга» в Яндекс Практикуме. Когда в 2022–2023 годах появились неплохие нейросети, я начал выстраивать процесс, который позволял бы выполнять маркетинговые исследования значительно быстрее. Поделюсь им в этой статье.

Может ли статистика помочь маркетологам и отделам продаж в обработке лидов? Да, причем в целом ряде задач!

Прочитав статью, вы:

1. Получите мощный аргумент для переговоров: «Нет, вероятность, что конверсия вашего отдела продаж просела случайно – статистически ничтожна»;

2. Оцените вероятности целевых событий для вашего медиаплана;

3. Прокачаете «План/Факт», построив эталонное распределение.

Как работа в «Клинике Фомина» и знакомство с командой «ВкусВилла» подтолкнули меня к маркетингу причин, политтехнологиям и, в конце концов, к «Фабрике смыслов»

В 2018 году я работал менеджером отдела маркетинга «Клиники Фомина». Это был момент появления первой клиники в Москве, время для меня было довольно нервное, быстрое и совершенно не приспособленное для того, чтобы сидеть в углу с блокнотом и записывать наблюдения для будущей книги. Мы много работали, решали задачи развития и роста, постоянно что-то перестраивали, запускали, проверяли и снова перестраивали. Я был частью команды и занимался своей работой, а не ходил по компании с видом будущего автора методологии, который уже всё понял и теперь ждёт, когда остальные подтянутся.

Наоборот, большую часть происходившего я тогда ещё не умел нормально объяснить. Я видел вокруг очень сильных, заряженных идеями людей, которые строили не просто ещё одну частную клинику с хорошим ремонтом, вежливыми администраторами и рекламой про заботу. Таких клиник можно открыть сколько угодно: заказать фирменный стиль, поставить кофемашину, научить администратора говорить «будьте здоровы» после того, как пациент чихнул в телефонную трубку, и торжественно объявить, что теперь у вас медицина будущего. В «Клинике Фомина» всё было устроено сложнее. Доказательная медицина воспринималась не как удачное позиционирование, а как основание для решений: кого брать в команду, как обучать врачей, что считать качеством, как проверять назначения и каким образом переносить этот стандарт в новые города.

Как маркетинг прошёл путь от управления каналами к индивидуальному клиенту — и почему китайские компании подключили к этому контуру платформы, логистику и фабрики?

Российского маркетолога легко узнать по первому вопросу на совещании: «Какой канал сработал?» Дальше начинается знакомая перекличка. Яндекс подорожал, Telegram дал охват, маркетплейс съел маржу, рассылка принесла продажи, нейросеть написала сорок семь постов, из которых живому человеку хочется дочитать примерно ни одного. На этом основании компания считает, что занимается современным маркетингом. Иногда даже цифровой трансформацией — если презентация была достаточно дорогой.

Проблема не в том, что каналы перестали быть нужны. Реклама никуда не исчезла, как не исчезли магазины, продавцы, упаковка и скидки. Изменилась единица управления. Пока одна компания выбирает, куда перенести бюджет, другая уже решает, в каком состоянии находится конкретный клиент, что ему показать, какое действие предложить и когда лучше вообще оставить его в покое. А третья смотрит, какой сигнал создало поведение этого клиента, какой товар следует проверить небольшой партией и нужно ли перестраивать под обнаруженный спрос производство.

Это просто три разных маркетинга. Первый из них управляет каналом коммуникации. Второй — индивидуальной траекторией человека. Третий соединяет эту траекторию с рынком, логистикой и фабрикой.

Россия при этом не сидит в землянке с газетным объявлением. В 2025 году объём рекламы в российских медиа достиг 981,6 млрд рублей, а весь рынок маркетинговых коммуникаций превысил 2,4 трлн. Интернет-сервисы получили больше половины медиарекламных денег. Технологий и рекламного инвентаря у нас достаточно. Но именно поэтому отставание особенно хорошо видно: рынок умеет покупать контакт, однако гораздо хуже передаёт знания о покупателе в продукт, сервис и производство. По данным НИУ ВШЭ, среди российских компаний, уже использующих искусственный интеллект, маркетинг и продажи входят в число главных областей применения. Одновременно 48% крупных и средних организаций не видят потребности в AI, 58% считают препятствием высокие затраты, а влияние технологии на сокращение срока вывода продукта на рынок пока отмечается значительно реже, чем эффект для отдельных процессов. Мы внедряем инструмент быстрее, чем меняем устройство компании. АКАР, НИУ ВШЭ