В эру big data каждая транзакция и каждое промо могут быть проанализированы. Крупные ритейлеры и онлайн-площадки накопили массивы данных, позволяющие выяснить, как скидки влияют на поведение покупателей на практике.
Общие тренды:
Цифровые купоны и онлайн-промо. Аналитика показывает взрывной рост ожиданий цифровых скидок. В совместном исследовании PYMNTS и Visa выяснилось, что 75% покупателей ожидают наличия цифровых купонов и промокодов при онлайн- и офлайн-шопинге. Проще говоря, сейчас большинство потребителей предполагает, что где-то в интернете есть код на скидку, и активно его ищет. Появились специальные расширения для браузеров (Honey, RetailMeNot и др.), которые автоматически применяют купоны – это реакция рынка на поведение людей, не желающих платить полную цену онлайн. Для бизнеса это сигнал: стоит внедрять купоны в цифровую стратегию (например, промокод за подписку на рассылку), иначе сторонние сервисы будут «воспитывать» клиентов искать чужие коды.
Большие данные в ритейле. Крупные сети используют data mining для понимания воздействия скидок. Например, «Магнит» (одна из крупнейших ритейл-сетей РФ) рассказывал о проекте промо-аналитики: они анализировали, как акции на одни товары влияют на продажи других товаров, не участвующих в акции. Выяснилось, что большие скидки на популярный продукт могут как увеличивать сопутствующие продажи (эффект трафика), так и каннибализировать продажи альтернатив (люди берут акционный бренд вместо обычного). Эти инсайты позволяют более точно прогнозировать общую выручку акций и избегать пустых полок: система прогнозирования учитывает, что если на сахар скидка, то продажи чая и кофе тоже вырастут, их нужно завезти больше. По словам представителей «М.Видео-Эльдорадо», внедрение алгоритмов прогнозирования спроса с учетом промо позволило точнее закупать товары и вовремя пополнять склад в период акций.
Персональная аналитика. Интернет-магазины анализируют clickstream пользователей: как наличие отметки «скидка» влияет на конверсию. Данные A/B тестов показывают, что даже небольшой визуальный маркер «SALE» повышает вероятность клика и добавления в корзину. Однако интересный факт: если весь сайт пестрит скидками, потребитель может растеряться или заподозрить “слишком хорошо, чтобы быть правдой”. Поэтому некоторые премиум-марки скрывают размер скидки до последнего шага (только пишут «специальная цена»), чтобы сохранить ощущение ценности и придать элемент интриги.
Частота покупок и скидки. Аналитики лояльности отмечают, что правильно рассчитанный интервал между скидочными предложениями повышает Retention. Например, если клиент обычно совершает покупку раз в 90 дней, то отправка ему персонального купона на день 85–90 может подтолкнуть к более ранней покупке, тем самым увеличив частоту (и LTV). Большие данные позволяют вычислять такие оптимальные точки касания для каждого клиента.
Социальные сети и скидки. Еще один пласт – анализ упоминаний. По данным маркетинговых компаний, акции с хэштегами (#BlackFriday, #sale) генерируют большое вовлечение. Это двойное продвижение: и продажи, и рост узнаваемости. Однако негативный отзыв о скидке (например, товар закончился слишком быстро, или скидка оказалась фиктивной) может быстро разойтись, особенно если клиент чувствует себя обманутым. Поэтому компании мониторят соцсети во время крупных кампаний и стараются мгновенно реагировать – например, дозапускают промокоды, извиняются и дают дополнительную скидку недовольным. Это тоже основано на данных: метрики тональности и упоминаний стали частью KPI акций.
В целом, аналитика больших данных подтверждает многие интуитивные догадки и дает точные цифры. Потребители любят скидки, но ценят честность и удобство. Они ожидают персонального подхода и готовы делиться данными о себе (регистрироваться, вступать в программы) ради выгоды. С помощью данных бизнес может ответить на вопросы: какой размер скидки максимизирует прибыль? как часто проводить акции? какие клиенты действительно ценны в долгосрочной перспективе?
Общие тренды:
- Современные потребители стали более склонны ждать скидок. По опросам 2022 года, ~66% представителей поколений Z и миллениалов готовы отложить покупку, ожидая снижения цены. В целом, около 44% взрослых американцев заявляют, что поиски более выгодной цены стали для них значительно более важными при выборе магазина, чем раньше. Эти цифры подтверждают: после пандемии и в условиях экономической неопределенности покупатели охотнее сравнивают цены и ждут акции.
- Одновременно, есть и «усталость от промо»: исследование PYMNTS (2023) показало, что ~50% потребителей не гонятся за скидками, предпочитая магазины с надежным сервисом или выбирая другие критерии. То есть аудитория разделилась – примерно половина стала еще более чувствительной к промо, а половина ценит стабильность. Это важно учесть в сегментации: не всем клиентам нужна скидка, чтобы купить.
Цифровые купоны и онлайн-промо. Аналитика показывает взрывной рост ожиданий цифровых скидок. В совместном исследовании PYMNTS и Visa выяснилось, что 75% покупателей ожидают наличия цифровых купонов и промокодов при онлайн- и офлайн-шопинге. Проще говоря, сейчас большинство потребителей предполагает, что где-то в интернете есть код на скидку, и активно его ищет. Появились специальные расширения для браузеров (Honey, RetailMeNot и др.), которые автоматически применяют купоны – это реакция рынка на поведение людей, не желающих платить полную цену онлайн. Для бизнеса это сигнал: стоит внедрять купоны в цифровую стратегию (например, промокод за подписку на рассылку), иначе сторонние сервисы будут «воспитывать» клиентов искать чужие коды.
Большие данные в ритейле. Крупные сети используют data mining для понимания воздействия скидок. Например, «Магнит» (одна из крупнейших ритейл-сетей РФ) рассказывал о проекте промо-аналитики: они анализировали, как акции на одни товары влияют на продажи других товаров, не участвующих в акции. Выяснилось, что большие скидки на популярный продукт могут как увеличивать сопутствующие продажи (эффект трафика), так и каннибализировать продажи альтернатив (люди берут акционный бренд вместо обычного). Эти инсайты позволяют более точно прогнозировать общую выручку акций и избегать пустых полок: система прогнозирования учитывает, что если на сахар скидка, то продажи чая и кофе тоже вырастут, их нужно завезти больше. По словам представителей «М.Видео-Эльдорадо», внедрение алгоритмов прогнозирования спроса с учетом промо позволило точнее закупать товары и вовремя пополнять склад в период акций.
Персональная аналитика. Интернет-магазины анализируют clickstream пользователей: как наличие отметки «скидка» влияет на конверсию. Данные A/B тестов показывают, что даже небольшой визуальный маркер «SALE» повышает вероятность клика и добавления в корзину. Однако интересный факт: если весь сайт пестрит скидками, потребитель может растеряться или заподозрить “слишком хорошо, чтобы быть правдой”. Поэтому некоторые премиум-марки скрывают размер скидки до последнего шага (только пишут «специальная цена»), чтобы сохранить ощущение ценности и придать элемент интриги.
Частота покупок и скидки. Аналитики лояльности отмечают, что правильно рассчитанный интервал между скидочными предложениями повышает Retention. Например, если клиент обычно совершает покупку раз в 90 дней, то отправка ему персонального купона на день 85–90 может подтолкнуть к более ранней покупке, тем самым увеличив частоту (и LTV). Большие данные позволяют вычислять такие оптимальные точки касания для каждого клиента.
Социальные сети и скидки. Еще один пласт – анализ упоминаний. По данным маркетинговых компаний, акции с хэштегами (#BlackFriday, #sale) генерируют большое вовлечение. Это двойное продвижение: и продажи, и рост узнаваемости. Однако негативный отзыв о скидке (например, товар закончился слишком быстро, или скидка оказалась фиктивной) может быстро разойтись, особенно если клиент чувствует себя обманутым. Поэтому компании мониторят соцсети во время крупных кампаний и стараются мгновенно реагировать – например, дозапускают промокоды, извиняются и дают дополнительную скидку недовольным. Это тоже основано на данных: метрики тональности и упоминаний стали частью KPI акций.
В целом, аналитика больших данных подтверждает многие интуитивные догадки и дает точные цифры. Потребители любят скидки, но ценят честность и удобство. Они ожидают персонального подхода и готовы делиться данными о себе (регистрироваться, вступать в программы) ради выгоды. С помощью данных бизнес может ответить на вопросы: какой размер скидки максимизирует прибыль? как часто проводить акции? какие клиенты действительно ценны в долгосрочной перспективе?
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!