Когда персонализация раздражает: примеры нелепостей и практические советы для онлайн-магазинов

Привет, герой бизнеса!

Персонализация сегодня — это базовое ожидание аудитории. Покупатели хотят, чтобы бренды считывали их контекст, помнили историю взаимодействия и предлагали ровно то, что может быть им полезно здесь и сейчас.

Грамотно настроенная персонализация усиливает продажи, помогает удерживать клиентов и превращает онлайн-магазин в пространство, куда хочется возвращаться.

Но у этой медали есть и обратная сторона. Перегреть пользователя проще, чем кажется: один неуместный триггер, одна странная рекомендация — и коммуникация, которая должна была продавать, начинает раздражать и приводит к потере доверия.

Нелепости персонализации, которые портят впечатление

1) «Вы не заказывали утюги в этом месяце — купите утюг!»

Система смотрит на одну единственную метрику — отсутствие заказов по категории — и, не задумываясь, отправляет предложение, будто бы покупатели действительно меняют утюги ежемесячно.

Проблема здесь не в автоматизации как таковой, а в её однослойной логике. Без учёта жизненного цикла товара, периодичности покупок и контекста клиента такие рекомендации выглядят абсурдно. Отсюда: раздражение, чувство навязчивости и рост отписок.

2) «FNAME fail»: когда письмо приветствует не человека, а переменную

«Привет, [FirstName]!» — пример ошибки, которая подрывает доверие быстрее любой проблемы с оффером.

Такой сбой указывает сразу на две вещи:

1. данные не проверяются перед отправкой;
2. отсутствует базовый fallback-текст.

В результате получатель видит не персонализированное обращение, а техническую ошибку, которая выбивает его из коммуникации и снижает доверие к бренду.

3) Рекомендации на основе покупок одного члена семьи

Когда несколько человек пользуются одним аккаунтом, алгоритм начинает путаться: жена заказала крем, и вот уже муж получает подборку для антивозрастного ухода.

Это происходит, когда персонализация не учитывает:

1. мультипрофильный доступ,
2. контекст поведения,
3. отсутствие подтверждённого интереса.

По сути, система делает выводы по умолчанию, что нарушает логику и выглядит навязчиво. Важно помнить: данные без согласия и проверки контекста ≠ персонализация.

4) Геолокация как «цифровой шпион»

Автоматическое предложение скидки, потому что система увидела геолокацию иногда воспринимается как чрезмерное вторжение.

Исследования показывают, что использование данных о местоположении считается одним из наиболее инвазивных методов персонализации.

5) Ремаркетинг, который не знает о покупке

Человек купил холодильник вчера, и сегодня уже видит баннер: «Скидки на холодильники! Успейте купить!»

Этот кейс подчёркивает отсутствие синхронизации между рекламными кампаниями и CRM-данными. Для клиента это выглядит так, будто компания не знает или не помнит, что он уже совершил покупку, и это моментально снижает доверие.

Корректный подход: выключать ремаркетинг по SKU/категории после покупки, переключая коммуникацию на аксессуары, обучение пользованию, рекомендации по эксплуатации/уходу или кросс-селл.

Разбор причин: почему персонализация работает не так

1. Некачественные данные. Устаревшие, неполные или без временных меток, которые помогают понять актуальность действий клиента.
2. Неправильная логика и гиперсегментация. Слишком жёсткие правила «если X, то Y» не учитывают нюансы поведения и приводят к нелепым рекомендациям.
3. Отсутствие сигналов отказа. Система игнорирует негативные сигналы: возвраты товаров, жалобы, частые открытия писем без клика.
4. Нет контроля частоты и suppression-листов (специальный список контактов, которым не отправляются определённые маркетинговые сообщения). Одно и то же предложение бомбит клиента по всем каналам, создавая раздражение.
5. Игнорирование контекста покупательского пути. Например, факт посещения блога на сайте не означает, что клиент уже 100% готов к покупке.

6 полезных правил для онлайн-магазинов

Правило № 1. «Точность важнее широты»

1. Всегда иметь метку времени в пользовательских событиях (последняя покупка, последний просмотр). Не используйте данные старше N месяцев для тактики «предложить то же».
2. Для бытовой техники (утюги, телевизоры и пр.) использовать более длинный lookback (6–24 месяца), а не 30 дней.

Правило № 2. Список исключений (suppression-лист) и отрицательные сигналы (negative signals)

1. Создайте suppression-правила: если пользователь купил товар или вернул его — не предлагать тот же SKU/категорию по умолчанию в течение заданного срока.
2. Учтите возвраты, жалобы, долгое отсутствие активности как сигналы исключения.

Правило № 3. Fallback и human copy

1. Любая переменная вставка (имя, товар) должна иметь fallback-текст: «Здравствуйте!» вместо пустого плейсхолдера.
2. Human copy это текст, написанный «по-человечески», с естественным тоном и дружелюбной подачей. Например, вместо «Вы не заказывали X в этом месяце» — «Мы подобрали полезные приборы для ухода за одеждой. Возможно, они пригодятся именно вам — посмотрите подборку!».

Правило № 4. Частотные ограничения и омниканальная согласованность

1. Frequency cap (ограничение частоты отправки маркетинговых сообщений одному клиенту за определённый период времени). Не больше N персонализированных сообщений в канал в неделю (например, 2 e-mail, 3 пуша).
2. Согласуйте персонализацию между каналами: если вы отправили сильное персонализированное e-mail, не дублируйте тот же оффер в рекламе на следующий день.

Правило № 5. Тестируйте гипотезы и отслеживайте неожиданные эффекты

1. A/B-тест: персонализация vs умная сегментация, смотрите не только CTR/CR, но и отписки/жалобы/возвраты.
2. Включите когорты: кто покупает после персонализированного оффера и кто отписался.

Правило № 6. Прозрачность и контроль для клиента

1. Предоставьте пользователю возможность управлять персонализацией и частотой сообщений в личном кабинете — это повышает доверие и снижает раздражение.

Примеры текстов и шаблонов для эффективной персонализации

Плохой (не делайте так):

«В этом месяце вы не заказывали утюги и отпариватели. Купите утюг за 9000р.»

Хороший (пересмотрите логику + тон):

«Подобрали полезные приборы для ухода за одеждой. Если вы думаете об обновлении, вот проверенные модели. Если это неинтересно, просто дайте нам знать — мы больше не будем отправлять такие письма.»

Нейтральный fallback (когда данных мало):

«Идеи для дома: тренды и полезные гаджеты этого сезона. Посмотреть подборку.»

CTA с контролем частоты:

«Получать только 1 персонализированное письмо в неделю — настроить.»

Заключение. Персонализация как искусство умеренности

Персонализация — хороший инструмент, но требует дисциплины: качественные данные, корректные правила исключения, контроль частоты и человечный тон.

Лучше дать клиенту разумную, уместную персонализацию, чем попытаться всё охватить и потерять доверие.

Небольшие изменения (вставка timestamp, suppression по покупке, корректный fallback) часто дают больший эффект, чем новая модель рекомендаций.

Успехов в делах!

Роман Федосов, основатель и генеральный директор веб-интегратора «Компот»

Не пропустите вебинар «ТОП-5 лучших доработок сайтов для гарантированного увеличения продаж»

За 12 лет работы с сотнями интернет-магазинов мы накопили проверенные решения, которые гарантированно улучшат показатели вашей онлайн-платформы.

Коротко и по делу: вебинар будет длиться всего 45 минут. Участие бесплатное, по предварительной регистрации.

➡️ Регистрация тут.