Битва за «теплый» спрос: как бренды уводят клиентов у конкурентов
Как брендам масштабировать продажи за пределами CRM: роль агрегированных данных в retail media
Рынок retail media стремительно выходит за пределы собственных экосистем маркетплейсов и ритейлеров. Для категорий Fashion, Beauty и Home & Garden это означает одно: привычных CRM-баз уже недостаточно для роста. Конкуренция за внимание усиливается, стоимость привлечения растет, а доступ к качественным сторонним данным ограничен. В этих условиях ключевым активом становятся агрегированные сегменты реальных покупателей, которые позволяют находить «теплый» спрос вне привычных каналов и превращать внешний трафик в измеримые продажи.
От CRM к внешнему спросу: почему старые подходы перестают работать
Еще несколько лет назад брендам хватало собственной базы клиентов и базовых инструментов таргетинга. Сегодня этого недостаточно. CRM отражает только уже существующий спрос и не отвечает на главный вопрос масштабирования: где искать новых покупателей.
Особенно остро это ощущается в категориях с высокой конкуренцией и коротким циклом принятия решения. В Fashion пользователь легко переключается между брендами, в Beauty регулярно тестирует новые продукты, а в Home & Garden покупки часто привязаны к жизненным событиям. Это означает, что борьба идет не только за удержание, но и за перехват уже сформированного спроса вне собственных каналов.
Агрегированные данные как новый стандарт перформанса
На этом фоне растет интерес к данным, основанным не на интересах или предположениях, а на реальном покупательском поведении. Речь идет о сегментах, сформированных на основе транзакций пользователей на D2C-площадках и маркетплейсах. Наиболее крупным независимым поставщиком данных на рынке сейчас является PIM.DATA , с активной базой в 63 млн профилей физлиц – покупателей товаров.
Такие данные позволяют маркетологам работать с аудиторией, которая уже проявила коммерческое намерение. Загружая сегменты в рекламные системы, например в Яндекс Аудитории, бренды получают возможность строить более точные стратегии привлечения.
Ключевой инструмент здесь — look-alike модели. Они позволяют находить пользователей с поведением, максимально близким к текущей аудитории бренда, но при этом еще не взаимодействовавших с ним напрямую. В результате внешний охват становится не просто масштабом, а управляемым источником качественного трафика.
Как это работает в экосистемах Яндекса или ВК
Внутри рекламной инфраструктуры крупнейших рекламных площадок агрегированные сегменты превращаются в точный инструмент управления спросом. Рекламная сеть Яндекса и Реклама ВК позволяет использовать не только базовые интересы, но и фактические данные о покупках в конкретных категориях и ценовых сегментах, через использование для загрузки внешних сегментов. В PIM.DATA более 70 параметров для построения аудиторных сегментов и настройки точного таргетинга на похожих покупателей, кроме того сервис использует собственную математическая модель для построения новых сегментов по похожим.
Для Fashion-брендов это означает возможность разделять аудиторию по уровню дохода и адаптировать коммуникацию под mass-market, middle и premium. В Beauty и Health появляется возможность работать с повторными покупками, выстраивая ретаргетинг на основе предыдущих транзакций, при этом не привязываясь к конкретному бренду. В категории Home & Garden внешние аудиторные сегменты помогают ловить момент возникновения спроса, связанного с ремонтом, переездом или сезонными изменениями.
Такой подход снижает стоимость привлечения клиента за счет точности попадания в потребность и одновременно увеличивает вероятность конверсии.
Retail media выходит за пределы площадок
Ключевое изменение последних лет заключается в том, что retail media перестает быть исключительно on-site инструментом. Если раньше реклама работала только внутри маркетплейса, сегодня она активно выходит за его пределы.
Показательный пример — Amazon, где экосистема рекламных инструментов позволяет использовать first-party данные для закупки внешнего трафика. Через DSP и другие инструменты бренды могут находить релевантную аудиторию за пределами платформы, а затем возвращать пользователя к покупке уже внутри маркетплейса.
В этой модели внешняя аудитория становится не просто источником трафика, а частью единой воронки. Сначала пользователь «разогревается» на внешних площадках, затем попадает в среду, где вероятность покупки максимальна.
Российская практика: две модели работы с внешними аудиториями
Российский рынок движется в том же направлении, но с учетом локальной специфики. Здесь можно выделить два ключевых подхода.
Магнит делает ставку на retail media и programmatic-подход. Сегменты аудитории используются не только онлайн, но и в офлайн-коммуникациях, включая цифровые экраны рядом с магазинами. Это позволяет связать рекламу с географией и моментом покупки.
Ozon фокусируется на привлечении внешнего трафика на карточки товаров. Социальные сети, поисковая реклама и контент становятся источником новых пользователей, которые затем конвертируются внутри маркетплейса.
Несмотря на различия, внешняя аудитория выполняет одну и ту же функцию: расширяет воронку и возвращает пользователя в точку покупки с уже сформированным намерением.
Где агрегированные аудиторные сегменты дают максимальный эффект
Практика показывает, что данные о реальных покупателях особенно эффективны для брендов с определенными характеристиками. Во-первых, это бизнесы с высокой частотой повторных покупок. Во-вторых, бренды с широким ассортиментом и разными ценовыми сегментами. В-третьих, категории, где спрос формируется контекстом, а не только силой бренда.
В Fashion это запуск коллекций и распродажи, где важно быстро находить релевантную аудиторию по стилю и чеку. В Beauty — работа с повторными покупками и вывод новых продуктов. В Home & Garden — сезонные сценарии, связанные с ремонтом, дачей и переездами.
Во всех этих случаях агрегированные аудиторные сегменты позволяют не просто увеличить охват, а работать с уже существующим спросом.
Практические задачи, которые решают данные
Использование агрегированных сегментов закрывает сразу несколько задач. Прежде всего это привлечение новой аудитории, которая похожа на текущих клиентов, но еще не знакома с брендом. Это позволяет масштабировать продажи без потери качества трафика.
Вторая задача — снижение стоимости привлечения. Чем точнее попадание в потребность, тем ниже CAC и выше эффективность рекламных кампаний. Третья — перехват спроса у конкурентов, когда бренд работает с пользователями, уже проявившими интерес к категории.
Наконец, это реактивация аудитории. Даже если пользователь «остыл», его можно вернуть в воронку через look-alike модели и поведенческие сегменты.
Как знание о фактических покупках PIM.DATA можно использовать для разных стратегий на российском рынке
Поведение аудитории сильно зависит от ценового сегмента. Пользователи mass-market ориентируются на скидки и акции, тогда как premium-аудитория реагирует на ценность бренда и экспертность.
Не менее важна мультиканальность. Использование одних и тех же сегментов в разных рекламных системах позволяет сопровождать пользователя на всех этапах воронки, от первого контакта до покупки.
Также критичен баланс объема сегментов. Слишком узкая аудитория быстро выгорает, а слишком широкая теряет точность. Поэтому ключевая задача — найти оптимальное соотношение охвата и релевантности.
Вывод
Присутствие брендов в Retail media сегодня — это уже не просто реклама внутри маркетплейсов, а полноценная система управления спросом, где данные становятся главным активом. И если раньше ключевым вопросом было «где купить трафик», то теперь он звучит иначе: «насколько точно вы понимаете, кто уже готов купить».
В этом контексте сервис PIM.DATA выступает не просто как поставщик сегментов, а как инфраструктура данных, накопившая знание о покупках до 80% аудитории Рунета. При этом категории Fashion, Beauty и Home & Garden формируют около половины всего обрабатываемого объема, что делает эти сегменты особенно точными и репрезентативными для масштабирования.
Аудиторные сегменты PIM.DATA позволяют строить как click-in, так и click-out кампании в retail media, связывая внешний охват с конверсией внутри площадок. За счет более чем 70 параметров настройки, включая частоту покупок, средний чек, регион, товарные наборы, пол и социальный статус, маркетологи могут балансировать между точностью и масштабом. Это дает возможность не просто расширять воронку, а управлять ею, контролируя и качество аудитории, и экономику рекламных кампаний.
Бренды сидят в своей CRM, крутят одних и тех же людей, повышают ставки, тестируют креативы и думают, что сейчас «дожмут» и вырастут. Но это как пытаться выжать максимум из уже выжатого лимона. Сок там, конечно, есть, но немного.А теперь представьте, что где-то снаружи есть огромный поток людей, которые уже покупают ваш тип товара. Они уже тратят деньги, уже в категории, уже разогреты — просто пока не у вас. И вот если вы научились до них дотягиваться, вот там начинается настоящий рост.Вся фишка в том, что разница между «человек интересуется кроссовками» и «человек каждые два месяца покупает кроссовки за 10 тысяч» — это просто космос по деньгам. В первом случае вы гадаете, во втором — вы точно знаете, что он купит, вопрос только у кого.И вот когда у вас появляются такие данные, как у нас в PIM.DATA, маркетинг резко перестает быть магией и превращается в понятную систему. Вы не стреляете в воздух, вы просто приходите к нужному человеку в нужный момент. А дальше уже вопрос удобства: хотите — вам все соберем и запустим под ключ, хотите — идете в селф-сервис и сами крутите кампании, как вам надо. Суть не меняется: у вас наконец появляется контроль над тем, кто именно видит вашу рекламу и почему он в итоге платит именно вам.