Как сегментация данных повышает эффективность рекламы для премиальных интернет-магазинов: эксперимент PIM.DATA

Онлайн-магазины в среднем и премиальном сегменте мебели сталкиваются с типичной проблемой: их маркетинг сложен, аудитория разнообразна, а путь к покупке — длинный и нелинейный. Продажи происходят не только через сайт, но и через социальные сети, маркетплейсы и контекстную рекламу. Чтобы повысить эффективность инвестиций в рекламу, команда маркетологов запустила проект по анализу и тестированию сегментов аудитории с помощью данных PIM.DATA.

Цель эксперимента

Задача заключалась в том, чтобы понять, как поведенческие и социально-демографические сегменты влияют на результаты рекламных кампаний в разных каналах:

1. в контекстной и медийной рекламе,
2. в соцсетях (через статьи и нативные публикации),
3. внутри маркетплейсов.

Ключевая гипотеза — сегменты, построенные на данных PIM.DATA, позволяют снизить стоимость привлечения аудитории и повысить вовлечённость по сравнению со стандартными настройками таргетинга.

Четыре типа аудиторных сегментов

Для теста были собраны четыре сегмента на основе поведенческих паттернов и соцдем-профилей пользователей:

1. Семейные пары с детьми, активно обустраивающие жильё.
2. Молодые покупатели первой квартиры, интересующиеся доступной стартовой мебелью.
3. Любители уюта, которые регулярно обновляют интерьер и докупают аксессуары.
4. Look-alike-модель, построенная на данных PIM.DATA по покупателям с высокой вероятностью конверсии.

Каждый сегмент включал географические данные для точного таргетинга по зонам доставки и обеспечивал баланс между охватом и релевантностью.

Запуск и мультиплатформенный подход

Сегменты были загружены в три среды:

1. рекламную сеть Яндекса,
2. внутренние инструменты маркетплейса,
3. социальные сети ВКонтакте и VK Group.

Параллельно тестировались разные типы креативов — визуальные подборки интерьеров, информационные статьи и performance-объявления. Это позволило сравнить реакцию одной и той же аудитории в разных контекстах и проверить, как ведут себя сегменты при мультиплатформенном размещении.

Первые результаты

Уже на второй неделе эксперимента в Яндексе были получены результаты выше среднего: сегменты PIM.DATA показали лучшую конверсию по сравнению со стандартными настройками интересов и поведенческих категорий. На маркетплейсе аудитории из внешних сегментов демонстрировали показатели лучше, чем стандартные инструменты платформы, но уступали ретаргетингу по собственной базе лояльных клиентов. Это подтвердило гипотезу о том, что данные третьей стороны лучше всего работают на этапах охвата и прогрева, а не в конце воронки.

Выводы для интернет-маркетологов

1. Сегментация на основе данных PIM.DATA помогает точно определить стадии воронки, где каждая аудитория приносит максимум эффекта.
2. Важно адаптировать креативы под площадку: одинаковые объявления в разных средах дают разный отклик.
3. Использование одних и тех же сегментов мультиплатформенно позволяет выстроить связную коммуникацию — от первого касания до повторной покупки.
4. Даже без масштабных бюджетов можно добиться роста эффективности за счёт более умного распределения данных и понимания поведения аудитории.

Следующие шаги

Команда продолжает эксперимент, подключая новые гипотезы в VK и VK Group, чтобы собрать полную сравнительную статистику по всем каналам. Итоги планируется использовать для разработки универсальной модели сегментации на базе PIM.DATA, которую смогут применять маркетологи в премиальных и нишевых e-commerce проектах.