Яндекс Директ тестирует персональные скидки для покупателей
Яндекс начал закрытое тестирование нового инструмента "Управление скидками" в рекламной платформе Директ. Решение предназначено для интернет-магазинов и помогает распределять ограниченный бюджет на акции между потенциальными покупателями. За выбор пользователей и размера скидки отвечает алгоритм машинного обучения.
Главная особенность инструмента заключается в том, что скидка рассчитывается еще до перехода клиента на сайт. Пользователь может увидеть персональную цену непосредственно в рекламном объявлении на странице поиска Яндекса. Это позволяет сразу показать выгоду и потенциально повысить вероятность перехода и оформления заказа.
Как работает персонализация
Алгоритм анализирует обезличенные данные о поведении пользователей и оценивает вероятность покупки. На основании этих сигналов система определяет, кому целесообразно предоставить скидку и каким должен быть ее размер.
Более привлекательное предложение, например, может получить человек, который впервые знакомится с брендом, давно не оформлял заказы или проявлял интерес к определенному товару, но еще не совершил покупку. При этом скидка не назначается автоматически всем посетителям: система старается направить рекламный бюджет тем пользователям, для которых дополнительный стимул способен повлиять на решение.
Персонализация распространяется не только на постоянных клиентов магазина. Получить предложение могут и другие пользователи сервисов Яндекса, если прогнозная модель определит высокую вероятность покупки при наличии скидки.
Какие параметры контролирует бизнес
Компания самостоятельно задает основные условия рекламной акции. В настройках можно выбрать:
- товары, на которые распространяется предложение;
- общий бюджет скидочной кампании;
- максимально допустимый размер скидки.
После этого система распределяет бюджет между пользователями, соблюдая установленные ограничения. Иными словами, бизнес заранее определяет рамки акции, а алгоритм решает, каким клиентам и в каком объеме предоставить скидку.
Такой механизм может быть особенно полезен магазинам с ограниченным промобюджетом. Вместо массового снижения цены для всей аудитории компания получает возможность направлять скидки тем сегментам, где они с большей вероятностью приведут к продаже.
Где отображается сниженная цена
На первом этапе тестирования персональные предложения показываются в рекламных объявлениях на странице поиска Яндекса. Покупатель еще до посещения сайта видит итоговую стоимость с учетом предоставленной скидки.
В дальнейшем Яндекс планирует расширить охват инструмента. Рассчитанные системой предложения могут появиться не только в рекламных блоках, но и в органической поисковой выдаче. Кроме того, компания рассматривает показ персональных цен в рекомендациях Алисы во время диалогов с пользователями.
Оплатить заказ по сниженной цене можно банковской картой любого банка через Яндекс Пэй. Это упрощает завершение покупки и позволяет использовать скидочный сценарий внутри экосистемы Яндекса.
Что это дает интернет-магазинам
Для рекламодателей инструмент может решить сразу несколько задач. Во-первых, он помогает повысить отдачу от скидочного бюджета. Во-вторых, персональная цена способна увеличить кликабельность объявления и конверсию в заказ. В-третьих, бизнесу не приходится снижать стоимость товара для всех покупателей, включая тех, кто и без акции готов оформить покупку.
Особенно актуальным решение может оказаться для категорий с высокой конкуренцией: электроники, одежды, бытовой техники, товаров для дома и косметики. В таких сегментах небольшое изменение цены часто влияет на выбор между несколькими похожими предложениями.
Персональные скидки также позволяют тестировать разные уровни стимулирования спроса. Если для одного пользователя достаточно небольшой выгоды, другому может потребоваться более существенное снижение цены. Машинное обучение учитывает эту разницу и помогает не расходовать бюджет одинаково на всю аудиторию.
На что обратить внимание перед запуском
Несмотря на автоматизацию, рекламодателю важно заранее оценить экономику кампании. Максимальный размер скидки должен учитывать маржинальность товаров, стоимость привлечения клиента, логистику и возможные расходы на обработку заказа.
Рекомендуется отдельно определить товары, которые подходят для такого продвижения. Не всегда выгодно включать в акцию позиции с низкой прибылью или стабильным спросом. В некоторых случаях эффективнее использовать скидки для новых продуктов, остатков, сезонных категорий или товаров с высокой конкуренцией.
Также стоит отслеживать не только число заказов, но и итоговую прибыль. Рост конверсии сам по себе не гарантирует положительный результат: слишком большая скидка может увеличить продажи, но одновременно сократить доход магазина.
Текущий статус сервиса
Сейчас "Управление скидками" проходит закрытое тестирование и доступно ограниченному числу компаний. На период проверки инструмент предоставляется бесплатно. Условия подключения и перечень доступных возможностей могут измениться после завершения тестовой стадии.
Запуск решения продолжает развитие автоматизированных стратегий в Яндекс Директе. Ранее рекламная платформа вывела из бета-тестирования стратегию "Максимум прибыли", ориентированную на оптимизацию кампаний с учетом финансового результата.
В перспективе персональное ценообразование может стать одним из инструментов конкурентной борьбы в электронной торговле. Покупатели будут получать разные предложения в зависимости от вероятности покупки, а магазины - управлять скидками более адресно. При этом ключевым показателем останется баланс между ростом конверсии и сохранением маржинальности.
Для корректной оценки результата бизнесу стоит сравнивать кампании с персональными скидками с обычными рекламными размещениями, анализировать повторные покупки и учитывать влияние акции на средний чек. Важно также проверять, не перемещаются ли заказы из других каналов продаж в новый рекламный сценарий без реального прироста выручки.
Если инструмент покажет высокую эффективность, его расширение на органическую выдачу и ответы Алисы позволит использовать персональные предложения на разных этапах пути клиента. Пользователь сможет увидеть подходящую цену не только в рекламе, но и в рекомендациях, поисковых результатах и диалоговых сценариях.
Пока сервис находится на раннем этапе, интернет-магазинам стоит подготовить ассортимент, правила акций и систему аналитики. Это позволит быстрее оценить преимущества решения после подключения и понять, какие категории товаров лучше всего реагируют на персональное стимулирование спроса.
