Совмещая выводы исследований и прикладной аналитики, сформулируем практические рекомендации по использованию скидок:
Наконец, основная рекомендация – интегрировать аналитику скидок в общую стратегию компании. Скидки затрагивают маркетинг, продажи, финансы, логистику. Поэтому решения о масштабных промо должны приниматься на базе данных и с участием всех этих отделов. Как отмечают эксперты, грамотная скидочная политика – это часть ценностного предложения бренда, и ей надо управлять так же тщательно, как ассортиментом или коммуникациями. Тогда скидки станут не затратой, а инвестицией в рост вашего бизнеса.
Заключение. Скидки продолжают оставаться мощным рычагом в арсенале маркетолога. Понимая психологию покупателей, зная виды акций и их влияние на экономику, анализируя данные и учитывая опыт рынка, можно выстроить эффективную скидочную стратегию. Такой подход позволит привлекать клиентов и стимулировать продажи, не раздавая прибыль впустую и не уничтожая ценность бренда. Используйте приведенные формулы и рекомендации как практический справочник – и пусть каждая ваша скидка работает на долгосрочный успех компании.
- Сегментируйте акционных клиентов. Большие данные позволяют разделить аудиторию на группы: «охотники за скидками», «лояльные без скидок», «вновь прибывшие», «потерянные» и т.д. Для каждой группы – своя стратегия. Например, охотникам можно дать эксклюзивные промо в обмен на объем (они все равно не купят без скидки, так пусть покупают больше), а лоялистов не трогать скидками впустую, лучше дать им привилегии другого рода. Персонализация здесь ключ: дайте правильную скидку правильному клиенту.
- Ограничивайте скидки условиями. Данные показывают, что люди ценят скидку больше, когда она требует небольшого усилия или условия. Например, купон на следующую покупку эффективнее, если у него есть срок истечения – так он побуждает прийти снова (как в случае с «Рукето», где ограничение времени повысило LTV). Скидка за определенную сумму заказа стимулирует увеличить чек. Скидка за отзыв или рекомендацию одновременно действует как маркетинг. Рекомендация: всегда продумывать, что должен сделать клиент, чтобы заслужить скидку, вместо того чтобы давать ее просто так.
- Используйте AI для оптимизации цен. В крупных компаниях внедряются системы dynamic pricing и промо-прогнозирования. Даже если нет своих ресурсов на AI, можно начать с малого: например, анализировать продажи в разрезе регионов и корректировать скидки локально. Или использовать сервисы, прогнозирующие ценовую эластичность. Цель – не столько заменить эксперта алгоритмом, сколько получить подсказки: какие товары сверхчувствительны к цене, а какие продаются “как ни снижай”. Совет: обращайтесь к аналитике перед каждой крупной акцией – на основе данных прошлых кампаний модель может подсказать, где вы недобрали прибыль, а где «переборщили» со скидкой.
- Контролируйте кумулятивный эффект скидок. Если у вас одновременно несколько акций (например, сезонная распродажа + промокод блогера + кешбэк банка), отслеживайте суммарную скидку, которую может сложить продвинутый покупатель. Бывают случаи, когда разные скидочные инициативы неожиданно накладываются, и самые ушлые клиенты находят лазейки купить почти даром. Big data помогает выявлять аномалии: если вдруг по одному чеку скидка 70% (хотя официально максимальная 30%), система лояльности должна это зафлажить. Кроме того, если скидки чередуются, стоит отслеживать поведение после акций: не случилось ли провала продаж (значит, “вымели” вперед) или оттока новых клиентов (значит, не понравился продукт, раз даже по скидке не вернулись).
- Оценивайте ROI каждой скидки. Построение продвинутой аналитики позволяет рассчитать вклад скидочных акций в прибыль с учетом всех эффектов. Например: акция принесла +20% выручки, но маржа упала на 15 п.п., плюс привлечено 100 новых клиентов, из которых 30 купили повторно. Таким образом, чистый эффект – столько-то прибыли сейчас и ожидаемый LTV прирост. Если такие отчеты делать регулярно, со временем вы точно узнаете, какие виды скидок окупаются, а какие нет. Отказывайтесь от промо, которые не дают долгосрочной ценности (например, сгенерировали разовый спрос, но клиенты не удержались). Сосредоточьтесь на форматах, где LTV – скидка > 0.
- Следите за конкурентами, но не слепо. Big data позволяет мониторить цены конкурентов практически в режиме реального времени. Многие интернет-магазины ставят цены с оглядкой на конкурентов (“price matching”). Но помните: у конкурента могут быть другие издержки и стратегия. Не всегда нужно зеркалить каждую его скидку. Лучше оценивать, реально ли клиент к вам не пойдет из-за разницы в 5%. Если ваш сервис лучше или товар эксклюзивный – можете удерживать цену. Анализ отзывов и соцсетей поможет понять, что говорят клиенты: важна ли им разница в цене или важнее, скажем, доставка/гарантия. Тогда вы сможете конкурировать не только скидкой, но и другим предложением.
Наконец, основная рекомендация – интегрировать аналитику скидок в общую стратегию компании. Скидки затрагивают маркетинг, продажи, финансы, логистику. Поэтому решения о масштабных промо должны приниматься на базе данных и с участием всех этих отделов. Как отмечают эксперты, грамотная скидочная политика – это часть ценностного предложения бренда, и ей надо управлять так же тщательно, как ассортиментом или коммуникациями. Тогда скидки станут не затратой, а инвестицией в рост вашего бизнеса.
Заключение. Скидки продолжают оставаться мощным рычагом в арсенале маркетолога. Понимая психологию покупателей, зная виды акций и их влияние на экономику, анализируя данные и учитывая опыт рынка, можно выстроить эффективную скидочную стратегию. Такой подход позволит привлекать клиентов и стимулировать продажи, не раздавая прибыль впустую и не уничтожая ценность бренда. Используйте приведенные формулы и рекомендации как практический справочник – и пусть каждая ваша скидка работает на долгосрочный успех компании.
Источники и литература:
- Карпов Д. «Почему скидки управляют нашим поведением: психология покупок». VC.ru (2021).
- «Психология программы лояльности: как правильно применять скидки и бонусы». CNS Loyalty Solutions (2024) (Психология программы лояльности: как правильно применять скидки и бонусы).
- «Во что вам обходятся скидки? Давайте считать». РусБонус (Dinect) (Во что вам обходятся скидки? Давайте считать).
- Пак Н. «Как правильно давать скидки и не загнать бизнес в убыток». Adesk (2023) (Как правильно давать скидки и стоит ли это делать: 4 шага к безопасной распродаже | Adesk).
- Софронова Н. «Кейс: перестали давать скидки в убыток и выросли по маржинальности на 11%». Нескучные финансы (2024) (Как правильно считать скидку: кейс, выросли по маржинальности на 11% | Нескучные финансы).
- «JCPenney и Tide попытались избавиться от купонов. Это была катастрофа». Aussiedlerbote (2024) (JCPenney и Tide попытались избавиться от купонов. Это была катастрофа).
- Ariely D., Kreisler J. “Dollars and Sense: How We Misthink Money and How to Spend Smarter”. HarperCollins, 2017 (Магия скидок: как распродажи делают нас глупее. 21.by).
- Исследование Яндекс.Маркета и GfK Rus о лояльности покупателей. RetailCRM Blog (2023) (LTV: что за метрика, как считать и можно ли ей управлять).
- PYMNTS & Visa Report: “2024 Global Digital Shopping Index” (2024) (Consumers’ Demand for Discounts Fuels Digital Retail Growth).
- Webster K. “Deal Chasers and Margin Erosion”. PYMNTS.com (2023) (Why 50% of US Consumers Don’t Chase Merchant Deals).
- Killian Branding. “The impact of discounting on brand equity” (Whitepaper) (The impact of discounting on brand equity – how to avoid the quicksand).
- Gupta S. “Impact of Sales Promotions on When, What, and How Much to Buy”. Journal of Marketing Research 25.4 (1988): 342-355. (Пример исследования эластичности спроса на промо).
- Нильсен. Отчет “Shopper Trends” (2020). (Данные о поведении российских покупателей в период акций).
- и др. Аналитические материалы и кейсы по ценообразованию и программам лояльности (Big Data в ритейле - персонализация и прогнозирование спроса).
Хотите разобраться в скидках и акциях от А до Я?
Мы собрали самый полный гайд по скидкам и акциям в одном месте!
Что внутри?
- Психология скидок и влияние на покупателей
- Формулы расчёта безубыточных скидок
- Кейсы успешных и провальных акций
- Аналитика и big data для оптимизации скидок
Получите бесплатный доступ к гайду и внедряйте только работающие стратегии!