Data Insight . Цифры E-commerce

Full-Funnel Digital Intelligence Playbook от Sensor Tower показывает, как анализировать цифровую конкурентную среду не по одному показателю, а по всей воронке: мобильные приложения; веб-трафик; рекламные размещения; аудитории; retail media и активность рядом с покупкой. 1. Digital-first бренды растут быстрее В 2025 году лидеры по трафику и росту: - IL Makiage: 13 млн визитов на сайт, рост на 34%; - NYX: 6 млн визитов, рост на 40%; - E.l.f. Beauty: 12 млн визитов, снижение на 8%; - Glossier: 11 млн визитов, рост на 11%; - Tarte Cosmetics: 6 млн визитов, рост на 11%. Legacy-бренды показали более умеренную динамику: - Estée Lauder: 5 млн визитов, рост на 1%; - Lancôme: 4 млн визитов, рост на 14%; - Maybelline: 4 млн визитов, рост на 13%; - Clinique: 5 млн визитов, рост на 13%. Вывод: новые игроки могут расти быстрее традиционных брендов даже при меньшем масштабе. 2. NYX и Estée Lauder работают с разными сегментами. NYX привлекает более молодую и гендерно сбалансированную аудиторию. Estée Lauder работает с более взрослой и преимущественно женской аудиторией Оба бренда ориентируются на модников/трендсеттеров, но привлекают разные группы. NYX: - 57% женщин, 43% мужчин; - 40% аудитории в возрасте 18–24 года; - 39% в возрасте 25–34 года; - Модники +150% в сравнении со средним; - TikTok 2,15x, Instagram 1,20x к общей популяции. Estée Lauder: - 75% женщин, 25% мужчин; - 19% аудитории в возрасте 18–24 года; - 38% в возрасте 25–34 года; - Модники +234% к среднему; - Facebook 2,39x к среднему. 3. Медиамикс соответствует аудитории Различия в аудитории отражаются в структуре рекламных расходов. NYX в 2025 году: - 76% бюджета в социальные платформы; - TikTok 16% от общего spend; общие рекламные расходы 41 млн долларов. - 39% бюджета в streaming video через OTT и YouTube; - общие рекламные расходы 3 млн долларов. NYX делает ставку на TikTok, Instagram, Snapchat и Pinterest. Estée Lauder концентрируется на OTT и YouTube. Креативы также отличаются. NYX использует трендовые форматы и creator-led контент. Estée Lauder опирается на celebrity-креативы, клинические claims и прямые ссылки на ритейлеров. 4. Retail media стратегии сильно различаются Бренды по-разному распределяют бюджеты между retail media networks. L’Oréal Paris: - 62% в Amazon Ads; - 14% в Sephora Media Network; - 17% в UB Media by Ulta Beauty; - 4% в Roundel by Target; - 1% в Walmart Connect; - 2% в другие сети. Maybelline: - 48% в Amazon Ads; - 11% в Sephora; - 19% в Ulta Beauty; - 18% в Target; - 1% в Walmart Connect; - 1% в Walgreens Advertising Group; - 1% в другие сети. Rare Beauty: - 97% в Sephora Media Network; - 3% в другие сети. Haus Laboratories: - 100% в Sephora Media Network. e.l.f. Cosmetics: - 42% в Amazon Ads; - 7% в Sephora; - 8% в Ulta Beauty; - 29% в Target; - 12% в Walmart Connect; - 1% в Walgreens; - 1% в другие сети. Clinique: - 26% в Amazon Ads; - 43% в Sephora; - 6% в Ulta Beauty; - 21% в Target; - 4% в другие сети. Объем retail media-расходов в 2025 году: - L’Oréal Paris: 10,8 млн долларов; - Maybelline: 10,5 млн долларов; - Rare Beauty: 7 млн долларов; - e.l.f. Cosmetics: 6,7 млн долларов; - Haus Laboratories: 4,6 млн долларов; - Clinique: 4,2 млн долларов Что использовать в анализе косметики для оценки брендов и конкурентов: - смотреть на рост веб-трафика, а не только на абсолютный объем визитов; - сопоставлять аудиторию рекламы с текущими клиентами бренда; - анализировать медиамикс через призму целевой персоны; - оценивать концентрацию retail media-бюджетов по каналам; - учитывать, что один бренд может работать преимущественно через Amazon, другой через Sephora, третий через широкую сеть ритейлеров. Sensor Tower Full Funnel Digital Intelligence Playbook 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

80% пользователей уходят за 3 дня. Вот что с этим делают крупные продукты. Amplitude выпустил практический гайд по удержанию пользователей. Разобрали свои кейсы (частично анонимизированные) и вывели рабочий фреймворк. Главная проблема Средний юзер устанавливает 40+ приложений, но пользуется регулярно только 9-10. 80% новых пользователей отваливаются в первые 3 дня после установки. Привлечение без удержания не работает: это «дырявое ведро». Фреймворк: три типа пользователей 1. New — новые пользователи Задача: довести до первого «aha-момента» как можно быстрее. - Определить критическое событие продукта (то самое действие, после которого пользователь остаётся) - Сократить путь до этого события в онбординге - Убрать лишние шаги регистрации и настройки - Замерять retention на Day 1, Day 7, Day 30 отдельно от общей метрики - Тестировать разные версии первого экрана/потока 2. Current — активные пользователи Задача: превратить рядовых пользователей в постоянных (power users). - Выделить сегменты по частоте критического события - Найти поведенческие паттерны, которые коррелируют с долгим удержанием (как 7 друзей за 10 дней у Facebook) - Строить фичи и уведомления под конкретный сегмент, а не под всех сразу - Следить за retention curve: если кривая не выходит на плато, есть системная проблема - Разделять «производителей» (тех, кто создаёт контент/ценность) и «потребителей» 3. Resurrected — реактивированные пользователи Задача: вернуть «спящих» и не дать снова уйти. - Проанализировать, почему конкретно эти пользователи ушли (не гадать, а смотреть на поведение перед оттоком) - Спроектировать «пустые состояния» (экраны, в которых еще нет истории покупок, поиска, сообщений, заказов и т.д.) так, чтобы вернувшийся сразу видел ценность - Использовать точечные триггеры возврата (не спам-рассылки, а персонализированные) - Отслеживать, за счёт чего произошла реактивация, и повторять этот механизм - Замерять retention реактивированных отдельно от новых, это разные аудитории с разным поведением Кейс 1. Сервис доставки еды Компания разбила пользователей по частоте «критического события» (заказа) и выделила сегмент «продюсеров» — тех, кто делает мало заказов, но именно они определяют жизнеспособность бизнеса. Под них перестроили продуктовые приоритеты. Кейс 2. Приложение для медитации Через анализ конверсии выяснили: если пользователь бронирует хотя бы одно занятие в первую неделю, вероятность удержания резко растёт. Это стало ключевой метрикой на старте. Кейс 3. Retention по странам В Индии удержание на 7-й день оказалось на 9,6% выше, чем в других регионах. Разбор причин показал разницу в пользовательском опыте, которую можно закрыть локализацией. Кейс 4. Facebook (классика) Пользователи, добавившие 7 друзей за 10 дней, удерживались значительно чаще остальных. Метрика стала точкой роста продукта на годы вперёд. Кейс 5. Words with Friends (Zynga). У пользователей, долго не заходивших в игру, не было активных партий с друзьями. Когда они возвращались, видеть было нечего — типичный пустой экран, из-за которого люди снова уходили. Решение: команда стала отправлять push-уведомления друзьям неактивного игрока с предложением пригласить его в новую партию. Когда человек возвращался, его уже ждало приглашение — и вероятность повторного вовлечения резко росла. Вывод Retention не лечится маркетинговыми хаками (push, email-рассылки, реклама). Работает только системный анализ поведения на каждом этапе жизненного цикла пользователя и точечные изменения продукта под конкретный сегмент. "Mastering User Retention Playbook" (Amplitude, Product Analytics Playbook Vol. 1) 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Как рождается исследование: путь от брифа до публикации в СМИ Клиенты часто спрашивают, сколько времени занимает исследование и что вообще происходит на каждом этапе. Разберем в карточках процесс по шагам. Процесс может занимать от нескольких недель до нескольких месяцев в зависимости от сложности рынка и выбранной методики. Хотите узнать, сколько времени и ресурсов займет исследование именно для вашего рынка? Напишите нам, обсудим детали. 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Покупателю уже недостаточно понравиться. Теперь нужно понравиться AI Исследование CX Network выделяет четыре изменения, которые важны для e-commerce. 1. Покупателя нужно находить до того, как он пришел на сайт Рост клиентской базы назвали одной из трех главных стратегических целей 60% участников исследования. При этом понятие discoverability меняется. Бренды начинают конкурировать не только за внимание человека, но и за то, чтобы их товары и контент находили поисковые системы, AI-сервисы и цифровые агенты. Поэтому авторы рекомендуют работать не только с SEO, но и с AEO и GEO, то есть оптимизировать контент под ответы и рекомендации генеративных систем. 2. Карточка товара становится контентом для машин Если AI начинает участвовать в выборе товара, ему нужны структурированные и понятные данные о продукте. Описание, характеристики, изображения, отзывы и условия покупки должны быть пригодны не только для человека, но и для машинной обработки. Это постепенно превращает качество product content в часть конкурентоспособности магазина. 3. AI уже дает e-commerce вполне прикладной эффект Онлайн-магазин Fun.com использовал генеративный AI, чтобы создавать изображения товаров с моделями другого пола. За первый месяц компания сделала новые изображения примерно для 150 товаров, не увеличивая объем работы команды. При этом исследование отдельно предупреждает о рисках: неудачное использование AI в рекламе уже вызывало негативную реакцию потребителей у крупных брендов. 4. CX становится функцией продаж 39% участников называют рост продаж одной из трех главных стратегических целей CX. Это важный сдвиг: customer experience все меньше сводится к поддержке после покупки. Речь идет обо всем пути клиента, от обнаружения товара и выбора до покупки и повторного заказа. Интерактивные и shoppable-форматы сокращают путь от контента к покупке. Для e-commerce главный вывод простой: клиентский опыт начинает формироваться еще до визита на сайт. Магазину приходится одновременно быть понятным человеку, поисковой системе и AI-агенту. При этом AI пока не стал стандартом: 32% участников исследования вообще не используют генеративный AI. Рынок находится на ранней стадии перехода. The State of CX in 2026, CX Horizons 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Checkout перестаёт быть отдельной страницей. Он превращается в невидимый слой, встроенный в мобильное приложение, AI-агента, магазин или платёжную систему. #кейсывритейле Debenhams Group и PayPal: покупка внутри AI-интерфейса Debenhams Group вместе с PayPal и AI fashion-платформой Hey Savi запустили в Великобритании agentic commerce-платформу с встроенным checkout. Пользователь описывает, что хочет купить, получает подборку товаров и может оформить заказ, не покидая приложение Hey Savi. PayPal отвечает за платёжный слой, актуальные цены, наличие товаров и завершение транзакции. В модель подключён Debenhams Group, включая Debenhams, Karen Millen, boohoo и PrettyLittleThing. 💡 Что полезно: - checkout находится внутри внешнего AI-приложения; - ритейлеру не обязательно владеть первой точкой контакта; - платёжный сервис становится частью shopping journey; - поиск, рекомендации и оплата объединяются в одном интерфейсе. 📍 Рынок: Великобритания 📅 Дата: 2 июня 2026 🔗 Источник: PayPal Newsroom ChatGPT: checkout не всегда остаётся внутри AI В 2026 году AI-shopping развивается не только по модели «полностью купить внутри чатбота». OpenAI обновила shopping experience в ChatGPT: пользователи получают визуальную выдачу, сравнение товаров и рекомендации, а покупка может завершаться уже в приложении или на сайте самого ритейлера. К product discovery через ChatGPT подключились Target, Sephora, Nordstrom, Lowe’s, Best Buy, The Home Depot и Wayfair. Walmart развивает отдельное приложение внутри ChatGPT, которое связывает аккаунт пользователя, loyalty-механику и Walmart Payments. 💡 Что полезно: - AI может контролировать выбор товара, но не обязательно сам checkout; - платёж и программа лояльности остаются у ритейлера; - retailer app внутри ChatGPT позволяет сохранить связь с брендом; - для бизнеса это компромисс между новым AI-трафиком и контролем над клиентом. 📍 Рынок: США 📅 Дата: март 2026 🔗 Источник: OpenAI 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Кейсы агентной коммерции, которые уже работают в России Пример номер один: наушники Дропс от Яндекса. В июне 2026 года устройство впервые продавалось не на маркетплейсе и не в интернет магазине, а эксклюзивно в переписке с Алисой AI. С 9 по 15 июня купить их можно было только там: пользователь узнавал о возможностях, выбирал модель, оформлял и оплачивал заказ, никуда не переходя. Результат: 5000 наушников раскуплены за первые часы, а всего оформлено более 15 тысяч заказов на сумму свыше 135 млн рублей. Это один из самых ярких примеров, доказывающих, что канал работает на реальном спросе, а не только в теории. Пример номер два: экосистема ИИ инструментов Г(ии)д по стилю от Lamoda. На старте в январе технология виртуальной примерки охватывала 165 тысяч товаров, сейчас, уже 87% ассортимента одежды, около 430 тысяч позиций. Спустя три месяца после запуска количество виртуальных примерок превысило миллион, а среднее время генерации изображения сократилось примерно до восьми секунд. В Lamoda в этом году мы запустили экосистему ИИ-инструментов «Г(ии)д по стилю», каждый из которых помогает решать конкретные задачи пользователя. Наша задача — усилить модную экспертизу Lamoda в цифровом формате и создать помощника, который понимает контекст покупателя: что уже есть в его гардеробе, как его можно дополнить или обновить, какие образы подходят для разных случаев и дополняют персональный стиль пользователя. Мы оцениваем эффект не только через классические e-commerce-метрики, но и через то, как меняется поведение пользователей и насколько точнее они могут принимать решения при покупке. Следующий этап — масштабирование технологии онлайн-примерки и работа с цифровыми аватарами, построенными на базе параметров фигуры пользователя. Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту и данным Lamoda Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России”  😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Совместный отчёт NielsenIQ (NIQ) и Momcozy (бренд товаров для кормления и ухода за младенцами) о трендах американского рынка товаров для мам и малышей. Источники информации при покупке. Среди топ-5 источников, влияющих на решение о покупке, сайты электронной коммерции занимают второе место с 37%, уступая только соцсетям (40%), но опережая родительские форумы (36%), консультации с врачами (32%) и платформы для baby-реестров (31%). Это прямо показывает вес онлайн-ритейла в воронке принятия решений. Ценность отзывов реальных пользователей в конверсии. Отчёт приводит таблицу мультипликаторов конверсии в зависимости от типа эндорсмента для товаров длительного пользования: Прямая брендовая реклама — база, 1x. Инфлюенсер/лайфстайл-контент, стримы — 1.4x. ИИ-персонализированные рекомендации — 1.6x, высокая релевантность, но недостаточное доверие. Гибридный формат: реальные отзывы пользователей плюс мнение медицинских специалистов — 2.5x, лучший результат, баланс эмпатии и ощущения безопасности. Карточки товара, сочетающие реальные отзывы с врачебной валидацией, конвертируют в разы лучше обычной рекламы. Доверие по стадиям принятия решения у поколения Z и миллениалов. На стадии Discovery (обнаружение товара) главный источник доверия — ИИ-поиск и агрегация информации (54%). На стадии Research (исследование) лидируют подлинные отзывы сообщества (48%). На стадии Validation (финальная проверка) доминируют медицинские эксперты и сертификация (63%). Нужно закрывать разные типы доверия на разных этапах воронки, а не полагаться на один универсальный сигнал доверия. Долгосрочная ценность клиента и отток. Бренды, построенные на эмоциональной связи с потребителем, показывают удержание клиентов в разы лучше чисто функциональных брендов: 24-месячный отток у "функциональных" брендов достигает 38%, у "отношенческих" брендов только 14%. Индекс пожизненной ценности клиента (LTV) у "полностью привязанных" эмоционально клиентов на 120% выше базового уровня, у "высоко удовлетворённых" на 45% выше. Готовность к единой платформе. Среди семей с 7 и более приложениями для ухода за ребёнком, 95% испытывают усталость от управления множеством приложений, а 94% хотят объединения в единую платформу. Это прямая ниша для ритейл-платформ и брендов, готовых предложить консолидированный экосистемный опыт вместо набора разрозненных гаджетов. NielsenIQ × Momcozy — 2026 U.S. Mother & Baby Market Trends 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Реклама в "Экосистеме электронной торговли - 2026" Data Insight 2 раза в год выпускает карту «Экосистема электронной торговли»: все сервисные компании рынка, сгруппированные по категориям (логистика, реклама, финтех, IT-инфраструктура, маркетплейсы и др.). Карта выходит в двух форматах: электронном и печатном. Печатная версия будет в каждом конференц-пакете на ключевом мероприятии рынка e-commerce - «Электронная торговля 2026» (до 1 500 участников). Доступные форматы рекламы: выделение логотипа компании среди остальных участников категории, цитата от партнера, баннер, а также запечатка обратной стороны в печатной версии. Попадание в основную часть карты определяют аналитики Data Insight, и включение компании не гарантировано. Реклама, в отличие от этого, гарантированно размещает вашу компанию в карте и дополнительно выделяет ее среди конкурентов в категории. Формат полезен любой сервисной компании, продающей свои услуги селлерам и интернет-магазинам: логистическим операторам, IT-разработчикам, маркетинговым агентствам, финтех-сервисам и другим участникам рынка. Выгода: карта расходится по всему рынку в электронном виде и физически попадает в руки 1 500 участников конференции «Электронная торговля 2026». Это прямой контакт с целевой аудиторией: владельцами и менеджерами e-commerce бизнеса, которые ищут подрядчиков именно в вашей категории. Заполните форму и мы обсудим размещение и форматы. 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Европейские маркетологи возвращаются к базовым принципам маркетинга, но используют для этого новые инструменты. Основные результаты исследования McKinsey State of Marketing Europe 2026, “Past forward: The modern rethinking of marketing’s core” 1. Бренд снова становится главным приоритетом. В топ-5 тем вошли branding №1, data privacy №3, authenticity №4 и employer branding №5. При этом среди следующих двух лет компании особенно собираются инвестировать в creativity/uniqueness, value perception и cultural relevance. 2. Маркетинговые бюджеты растут. 72% опрошенных руководителей ожидают увеличения маркетингового бюджета относительно продаж. При этом растет давление со стороны бизнеса на доказательство ROI. Пять из десяти наиболее важных тем связаны непосредственно с эффективностью маркетинга. 3. Маркетинг становится full-funnel. 71% респондентов говорят, что в 2025 году использовали интегрированные кампании, одновременно работающие на верхнюю, среднюю и нижнюю части воронки. McKinsey связывает это с попыткой совместить долгосрочное построение бренда и краткосрочный sales impact. 4. GenAI пока сильно недооценен руководителями. Только 6% европейских маркетинговых организаций оценивают свою зрелость в GenAI как высокую. При этом лидеры использования AI сообщают в среднем о 22% прироста эффективности. Причем речь именно об экономии расходов без потери выручки. У AI-лидеров заметная часть компаний сообщает об эффективности более 20%, тогда как среди отстающих 89% получили только 0–5% эффекта. Кейсы в отчете скорее иллюстративные, чем доказательные: Coca-Cola. AR-вендинговый автомат во время Олимпиады в Париже: 2,5 минуты среднего взаимодействия и более 1,7 млн показов в Snapchat. Doritos. Кампания Triangle Tracker с AR и пользовательским контентом: более 4 млн сканирований, 40+ млн просмотров TikTok и почти 3 млрд media impressions. Lindt. Компания использовала сильный бренд и быстро отреагировала на тренд Dubai chocolate. От решения до появления продукта в магазинах прошло 2–3 месяца. В интервью представители компании прямо говорят, что успех объяснялся сочетанием качества продукта, силы бренда и скорости реакции. BMG. Самый интересный AI-кейс. Компания тестировала AI-generated рекламные материалы против созданных людьми. По словам участников проекта, AI-креативы показали более высокий CTR и engagement и более низкую стоимость рекламы. При этом эксперимент проводился совместно с TUM и включал контролируемое тестирование. Kraft Heinz. AI-платформа сократила заявленное время производства креатива с восьми недель до восьми часов. McKinsey State of Marketing Europe 2026, “Past forward: The modern rethinking of marketing’s core 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Проводим опрос среди читателей канала Data Insight о том, какие финансовые сервисы для приема платежей вы знаете, какие используете в вашей компании для приема оплат за ваши товары или услуги. Время заполнения - 5-7 минут. Ответьте, пожалуйста, на вопросы анкеты 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка