Команда, которая развивает e-commerce, как правило хочет увеличить продажи, улучшить удержание клиентов и снизить затраты на рекламу. Но пользователи ведут себя по-разному:
- Одни покупают сразу.
- Другие бросают корзину.
- Третьи ищут скидки и ждут акций.
Если показывать всем одинаковые предложения, конверсия останется на месте, а эффективность рекламных кампаний будет снижаться.
Обычно команды решают проблему через персонализацию: подключают рекомендательные системы, делают рассылки, запускают ретаргетинг. Но без правильной сегментации такие усилия не работают.
Чтобы этого не произошло, предлагаем подход выделения ключевых сегментов на основе данных и поведенческих факторов. Он помогает выделять аудиторию не по абстрактным демографическим признакам, а по реальным действиям пользователей: как они принимают решения, на каких этапах воронки останавливаются, какие товары рассматривают, но не покупают.
Оптимальный подход — выделить 3–4 сегмента, которые покроют 100% аудитории. Это позволит управлять стратегией эффективно и получать прогнозируемый рост метрик
Как выделить ключевые сегменты: пошаговый гайд
Частая ошибка команд — попытка создать слишком много сегментов сразу. Это приводит к хаосу: трудно управлять разными кампаниями, сложнее анализировать данные, а персонализация превращается в нагромождение правил. Правильный подход — выделить 3–4 сегмента, которые охватывают 100% трафика.
Чтобы понять, какие сегменты нужны вашей команде, начните с базового анализа данных. Вот пошаговый гайд, который поможет сделать это эффективно.
Шаг 1: Определить ключевые паттерны поведения
Анализируйте аудиторию не по возрасту и полу, а по тому, как пользователи принимают решения и взаимодействуют с сайтом. Основные вопросы для анализа:
1️⃣ Какие группы пользователей показывают схожие паттерны поведения?
- Кто сразу покупает, а кто долго выбирает?
- Кто смотрит много товаров, но не покупает?
- Кто ждет скидки?
2️⃣ Какие действия ведут к высокой конверсии?
- Заходят с конкретным запросом и сразу покупают.
- Читают отзывы перед оформлением заказа.
- Кладут товар в корзину, но уходят.
3️⃣ Какие пользователи чаще всего не доходят до покупки?
- Те, кто сравнивают много товаров?
- Те, кто приходят по рекламе, но не кликают дальше главной страницы?
🔹 Что делать на этом этапе
✅ Собрать основные метрики: Глубина просмотра, количество посещений перед покупкой, доля повторных заходов.
✅ Провести кластерный анализ поведения, если есть доступ к BI-инструментам.
✅ Выделить 3–4 паттерна, которые видны в данных.
Шаг 2: Проверить охват сегментов
После выделения паттернов нужно убедиться, что эти сегменты покрывают 100% аудитории.
📌 Частые ошибки:
❌ Выбрали узкие сегменты, а 40% аудитории остаются «потерянными».
❌ Создали слишком сложные группы — сложно запускать персонализацию.
🔹 Что делать на этом этапе
✅ Построить диаграмму распределения трафика по сегментам.
✅ Проверить, что каждый пользователь попадает хотя бы в одну категорию.
Шаг 3: Протестировать персонализацию на этих сегментах
Когда 3–4 ключевых сегмента определены, важно протестировать гипотезы:
📌 Какие стратегии персонализации подойдут разным сегментам?
✔ Для «быстрых покупателей» — минимизировать чекаут.
✔ Для «охотников за скидками» — уведомления о снижении цен.
✔ Для «максимизаторов выгоды» — контент с обзором характеристик.
🔹 Что делать на этом этапе
✅ Настроить A/B-тесты по каждому сегменту.
✅ Запустить гипотезы.
✅ Отслеживать, как изменятся конверсия и средний чек.
Шаг 4: Оптимизировать и расширять сегментацию
После первых тестов команда поймет, какие сегменты работают лучше. На этом этапе можно углублять сегментацию:
✔ Добавить персонализацию на уровне карточек товаров.
✔ Настроить динамическое ценообразование для разных сегментов.
✔ Внедрить AI-решения для более точных предсказаний поведения.
🔹 Что делать на этом этапе
✅ Анализировать разницу в метриках по сегментам.
✅ Постепенно добавлять новые уровни персонализации.
✅ Проверять, не появляются ли новые значимые паттерны.
Частые ошибки сегментации
Команды часто допускают несколько распространенных ошибок при выделении сегментов:
- Выбор слишком большого количества сегментов – чем больше сегментов, тем сложнее управлять персонализацией и анализировать данные.
- Разные критерии внутри одной сегментации – например, один сегмент основан на источнике трафика, а другой – на поведении на сайте. Это приводит к пересечениям сегментов и усложняет интерпретацию данных.
- Игнорирование охвата сегментов – если сегменты не покрывает 100% трафика, то часть аудитории остается без персонализации.
📌 Главное правило: 3–4 сегмента должны покрывать всю аудиторию.
Команда может начать с простых гипотез, быстро протестировать персонализацию, а затем углублять стратегию по мере накопления данных. Такой подход поможет последовательно увеличивать выручку без хаоса и перегрузки. 🚀
Разбор на примере интернет-магазина электроники
Исходные данные
Интернет-магазин электроники, 1,5 млн пользователей в месяц, конверсия — 3,2%, средний чек — 18 500 ₽.
Задача
Повысить выручку.
Этап 1: Выделение ключевых сегментов
Анализ данных показал 4 чётко выраженных поведенческих паттерна, команды выделила гипотезы для проверки
📌 1. “Охотники за скидками”
➡ Пользователи, которые ищут товары со скидками и ждут акций.
💡 Гипотезы:
✔ Показывать скидочные предложения и раздел «Распродажа» в меню.
✔ Добавлять яркие лейблы скидок в каталоге.
✔ Включать динамическую сортировку — сначала товары со скидками.
📌 2. “Максимизаторы выгоды”
➡ Долго изучают товары, сравнивают характеристики, читают отзывы.
💡 Гипотезы:
✔ Выводить блок сравнения популярных моделей.
✔ Добавлять обзоры и ключевые преимущества товаров в каталоге.
✔ Подстраивать фильтры в каталоге под выбранные ранее параметры.
📌 3. “Быстрые покупатели”
➡ Приходят с конкретным запросом, быстро совершают покупку.
💡 Гипотезы:
✔ Упрощать оформление заказа (быстрые способы оплаты, минимизация полей).
✔ Автоматически предлагать сопутствующие товары в корзине.
✔ Добавлять кнопку “Купить в один клик”.
📌 4. “Коллекционеры корзин”
➡ Добавляют товары в корзину, но не завершают покупку.
💡 Гипотезы:
✔ Показывать всплывающие напоминания о товарах в корзине.
✔ При повторном визите сразу открывать корзину.
✔ Динамически предлагать бесплатную доставку или бонус за оформление.
Этап 2: Тестирование гипотез
На втором этапе команда изменяет сайт для каждого сегмента, чтобы протестировать гипотезы.
Этап 3: Оценка роста метрик
📈 “Охотники за скидками”
✅ Количество завершённых заказов выросло на 18%.
📈 “Максимизаторы выгоды”
✅ Средний чек увеличился на 15% благодаря динамическому сравнению товаров.
📈 “Быстрые покупатели”
✅ Конверсия выросла с 3,2% до 4,8% (+50%) за счет упрощения пути к покупке.
📈 “Коллекционеры корзин”
✅ Число завершенных заказов выросло на 22%, так как пользователи получали визуальные триггеры с напоминаниями.
📌 Общий рост:
✔ Конверсия выросла на 28%.
✔ Средний чек увеличился на 12%.
✔ Доход на одного пользователя вырос на 16%.
✔ Выручка выросла на 22%.
Как команда может продолжить рост?
В процессе тестирования гипотез команда узнает много нового о выделенных сегментах. Анализируя, какие изменения привели к росту, а какие сработали хуже ожиданий, можно последовательно тестировать новые гипотезы и оптимизировать сегментацию.
Каждое тестирование даёт пищу для следующих улучшений. Например, если команда заметит, что «Охотники за скидками» лучше конвертируются, когда видят товары с большими скидками, можно протестировать персонализированные промо-блоки. Если «Максимизаторы выгоды» чаще покупают после чтения детальных сравнений, можно добавить ещё больше экспертных обзоров.
Со временем, углубляя знания о сегментах, можно детализировать сегментацию. Например, внутри «Коллекционеров корзин» выделить два подтипа:
- Те, кто откладывают покупку на потом (заходят в корзину, но не удаляют товар, возвращаются к нему через несколько дней).
- Те, кто сомневаются (добавляют товар, но параллельно изучают альтернативные модели, читают отзывы).
Для первой группы можно использовать механики срочности (например, уведомления об ограниченном количестве товара). Для второй — помогать в выборе (например, показывать отзывы и рейтинг модели прямо в корзине).
📌 Главное правило роста — последовательность.
После каждого цикла тестирования команда находит новые точки роста, внедряет их, снова анализирует результаты и продолжает оптимизацию.
Такой подход позволяет постепенно повышать ключевые метрики, улучшая персонализацию и пользовательский опыт. 🚀
Как использовать сегментацию Gravity Field
Gravity Field предоставляет мощные инструменты для сегментации аудитории, позволяя учитывать поведение, предпочтения и аффинити пользователей. Эти данные можно использовать для динамической персонализации контента, адаптации каталога, изменения UX и ценообразования прямо на сайте.
Разберём, какие сегменты можно создать и как персонализировать пользовательский опыт без использования рассылок и внешних коммуникаций.
Управление аудиториями
Этот инструмент позволяет создавать аудитории на основе конкретных условий и действий пользователей: источников трафика, поведения на сайте, параметров устройств и других факторов. Подробнее
📌 1. “Ушедшие без покупки”
➡ Пользователи, которые добавили товары в корзину, но не оформили заказ в течение 24 часов.
💡Гипотезы:
✔ Автоматически закреплять товары в корзине при повторном визите.
✔ Показывать всплывающий блок с напоминанием о товарах и кнопкой «Оформить заказ».
✔ Упрощать путь к покупке — сразу открывать страницу корзины при возврате на сайт.
📌 2. “Интерес к категории”
➡ Пользователи, просмотревшие 3+ товаров в одной категории, но не совершившие покупку.
💡Гипотезы:
✔ Повысить приоритет этой категории в меню при следующем визите.
✔ Выводить в блоке «Вы смотрели» персонализированную подборку из этой категории.
✔ Менять порядок выдачи каталога, показывая сначала наиболее релевантные товары.
📌 3. “Высокая активность, низкий LTV”
➡ Пользователи, часто заходящие на сайт (5+ визитов за 2 недели), но редко совершающие покупки.
💡Гипотезы:
✔ Добавлять более явные триггеры доверия: показывать отзывы, гарантии, сертификаты.
✔ Изменять дизайн CTA-кнопок, добавляя больше акцента на предложение.
✔ Показывать популярные или «быстро раскупаемые» товары в избранной категории.
📌 4. “Новые пользователи с высокой вовлеченностью”
➡ Новые посетители, которые провели на сайте больше 5 минут и посмотрели 5+ страниц.
💡Гипотезы:
✔ Показать интерактивный виджет с быстрым подбором товаров.
✔ Предложить быстрый тест или конфигуратор, который поможет подобрать товар.
✔ Динамически менять баннеры и рекомендации подкатегории, которыми пользователь интересовался.
📌 5. “Клиенты, предпочитающие мобильные устройства”
➡ Пользователи, заходящие на сайт с мобильных устройств в 90% случаев.
💡Гипотезы:
✔ Упрощать мобильный интерфейс: увеличивать кнопки CTA, убирать лишние элементы.
✔ Добавлять быстрые способы оформления заказа через Yandex Pay, T Pay.
✔ Оптимизировать каталог, делая выдачу более компактной и удобной для прокрутки.
Affinity аудитории
Этот инструмент позволяет определять предпочтения пользователей к определённым атрибутам товаров: брендам, категориям, стилям, цветам, ценовым сегментам и другим параметрам. Подробнее
📌 1. “Любители премиальных брендов”
➡ Пользователи, просматривающие и покупающие товары только из премиального сегмента.
💡Гипотезы:
✔ Выделять премиальные бренды в выдаче товаров, показывать их выше остальных.
✔ Уменьшать показ товаров со скидками, делая акцент на новинках и эксклюзиве.
✔ Подстраивать рекомендации: вместо популярных товаров показывать трендовые модели.
📌 2. “Охотники за скидками”
➡ Пользователи, чаще покупающие товары с большими скидками (более 20%).
💡Гипотезы:
✔ Добавлять яркие лейблы скидок прямо в каталоге.
✔ В приоритет показывать раздел «Акции» при каждом заходе на сайт.
✔ Персонализировать блок «Рекомендуем» — показывать только товары со скидками.
📌 3. “Поклонники определённого бренда”
➡ Пользователи, регулярно интересующиеся продукцией одного бренда.
💡Гипотезы:
✔ В поисковой выдаче и рекомендациях сначала показывать товары любимого бренда.
✔ В карточках товаров выделять преимущества этого бренда (серии, эксклюзивные цвета).
✔ На главной странице динамически менять баннеры на основе предпочтений пользователя.
📌 4. “Любители определенного типа товаров”
➡ Пользователи, регулярно покупающие товары из одной категории (например, спортивную обувь).
💡Гипотезы:
✔ В приоритете показывать новинки и популярные товары из этой категории.
✔ Формировать блок «Персональные рекомендации» только из товаров этого сегмента.
✔ Динамически адаптировать фильтры в каталоге — предлагать сначала популярные параметры этой категории.
📌 5. “Ценители определенных характеристик”
➡ Пользователи, выбирающие товары с определёнными характеристиками (например, только черные вещи или смартфоны с 256GB памяти).
💡Гипотезы:
✔ Автоматически применять фильтры в каталоге, подстраивая выдачу под предпочтения.
✔ Предлагать варианты похожих товаров с нужными характеристиками.
✔ Оптимизировать карточки товаров — например, выделять атрибуты, важные для пользователя (цвет, память, размер экрана).
Вывод
Если команда выделяет 3–4 ключевых сегмента, покрывающих 100% трафика, и адаптирует UX под каждый из них, то можно постепенно повышать ключевые метрики, улучшая персонализацию и пользовательский опыт.
📌 Главное правило сегментации:
✔ Оптимально выделять 3–4 сегмента, чтобы персонализация оставалась управляемой.
✔ Избегать пересечения сегментов, чтобы не запутаться в стратегии персонализации.
✔ Тестировать UX-решения и отслеживать их влияние на метрики.
✔ Использовать AI и автоматизацию для динамической персонализации.
Такой подход помогает увеличивать выручку, снижать стоимость привлечения и создавать удобный пользовательский опыт. 🚀
Egor Sapronov
11 марта, 2025 года