Почему архитектура данных важнее стратегии привлечения

Почему архитектура данных важнее стратегии привлечения

В 2026 году бесконечные попытки масштабировать привлечение новых пользователей при низком удержании (retention) выглядят как попытка наполнить дырявое ведро. Пока маркетологи спорят о качестве AI-креативов, главная проблема остается в «грязных» данных. Если в системе нет единого профиля клиента, собранного через бесшовный server-side (серверный) трекинг, любые попытки настроить RevOps (объединенное управление выручкой) обречены на провал. Сейчас выигрывает не тот, кто первым внедрил очередную генеративную модель, а тот, кто выстроил архитектуру данных для точности атрибуции. Вы не сможете оптимизировать LTV (пожизненную ценность клиента), если данные о покупках в E-com и обращениях в поддержке живут в разных мирах.

— @CDProomRu