Как возвращать клиентов через рекламу, если email и push не дают эффекта

Обычно на потерю эффективности CRM-каналов указывает несколько признаков.

Показатели рассылок вышли за допустимые значения или ухудшаются. Состояние email обычно оценивают по порогам. Для каждого показателя различают два значения: хорошее и отличное. Первое служит границей между рабочим и проблемным состоянием, второе задает ориентир.

Чтобы менять стратегию, снижения одного показателя недостаточно — нужно,
чтобы просело несколько. Например, интернет-магазин детских товаров ежемесячно отправляет четыре массовых письма и несколько триггерных. За два квартала доля отписок выросла до 0,5%, жалобы на спам — до 0,1%, а кликабельность упала до 1,4%. Каждое значение по отдельности укладывается в допустимые пределы, но все три показателя ухудшаются одновременно. Это повод проверить, как рассылки влияют на заказы.

Для мобильных пушей основной показатель — click rate, доля получателей, кликнувших по уведомлению. По индустриям его медиана составляет от 1,1 до 5%. Также смотрят opt-out rate — долю клиентов, которые отключили уведомления за период. Рост этого показателя говорит, что клиентам что-то не нравится. Например, пушей слишком много или они приходят в неудобное время.

Click rate доставленных пушей может падать и из-за настроек системы. На iOS с версии 15 доступна сводка уведомлений: пуши копятся и показываются пачкой в выбранное время, а в режимах «Фокусирование» маркетинговые уведомления можно заглушить. На Android с версии 8 приложение раскладывает пуши по каналам, и человек отключает рекламный канал, оставляя сервисный.

Полезно ориентироваться не только на цифры индустрии, но и сравнивать показатели компании за разные периоды. Например, оценивать динамику за два месяца, квартал или год.

Заказы и выручка от рассылок снижаются при прежней частоте отправки. Одна из задач рассылки — замотивировать на повторный заказ, поэтому отдачу email и пушей часто оценивают по числу заказов и выручке от канала. Если частота отправки прежняя, а заказов становится меньше, возможно, аудитория перестала откликаться на рассылки. Прежде чем делать вывод, проверяют другие причины: сезонность, изменение ассортимента, цен или трафика.

По исследованию Mindbox за 2025 год, медианная конверсия email в заказ в большинстве отраслей не превышает 0,05% от доставленных писем. У мобильных пушей медианная конверсия в заказ по индустриям составляет от 0,01 до 0,62%. Абсолютное значение при таких цифрах мало что говорит, поэтому показатель сравнивают с собственными прошлыми периодами и с медианой индустрии.
Если, например, от квартала к кварталу конверсия из рассылок в заказы все меньше,
это повод проанализировать частоту, механику или контент.

Письма попадают в спам, а пуши остаются незамеченными. В отчете сервиса рассылок письма и пуши числятся отправленными, а получатели их не видят. Письма уходят в спам, а пуши скрываются настройками телефона. Письма проверяют в три шага:

На iOS с версии 15 доступна сводка уведомлений: пуши копятся и показываются пачкой в выбранное время, а в режимах «Фокусирование» маркетинговые уведомления можно заглушить. На Android с версии 8 приложение раскладывает пуши по каналам, и человек отключает рекламный канал, оставляя сервисный. Поэтому кроме click rate пушей проверяют статус отправки в истории клиента.

«Не отправлялось» чаще всего значит, что у клиента нет разрешения на уведомления или активного токена, «Не доставлено» — что провайдер не принял пуш, например, потому что приложение удалено. Статус «Доставлено» приходит только от Huawei, у остальных провайдеров пуш остается в статусе «Отправлено», и увидел ли его человек, по статусу не узнать.

Растет доля неактивных клиентов — тех, кто не открывает письма и не кликает по ссылкам в них. Порог зависит от частоты рассылок: при ежедневных это три месяца, при еженедельных — полгода. Тех, кто не реагирует дольше полугода, относят к оттоку. Рост этого сегмента означает, что часть базы уже не вернуть рассылками.

Клиенты, неактивные полгода и дольше, уходят в отток, и рост этого сегмента означает, что часть базы уже не вернуть рассылками. Продолжать регулярные отправки рискованно: почтовые сервисы могут начать автоматически отправлять письма в спам. Поэтому им не отправляют регулярные рассылки и пробуют вернуть иначе. Сначала присылают прощальное письмо с промокодом, а если клиент не реагирует, показывают рекламу.

Реклама нужна, когда пользователь запретил отправлять ему рассылки или перестал на них реагировать.

Рекламные подходы performance-маркетинга зависят от того, как выбирают аудиторию: по поведению пользователя на сайте, по данным из клиентской базы
или по сходству с ценными покупателями.

Ценными называют тех, кто покупает недавно, часто и на большие суммы. По профилю таких покупателей площадка находит похожих людей, и такую аудиторию называют look-alike. Вместе с аудиторией выбирают формат показа: объявления в поиске и рекламных сетях, медийную рекламу, программатик.

Google приостановил показ рекламы пользователям в России, поэтому дальше будем рассматривать примеры для «Яндекс Директа» и «VK Рекламы». Продукты Mindbox также работают с Telegram Ads.

Ретаргетинг по поведению на сайте — показ рекламы тем, кто уже был на сайте. Основа метода — счетчик «Метрики». С его помощью фиксируют действия посетителей и собирают из них сегменты и показывают объявления тем, кто в них входит. В «Директе» есть готовые сегменты: посетители сайта, брошенные корзины, смотревшие товары без покупки, пользователи с одной и несколькими покупками.

Период для сегмента задают от одного до 540 дней. Объявления показывают в поиске и рекламных сетях. Для поиска условия ретаргетинга и ключевые фразы действуют одновременно: объявление увидит тот, кто ввел фразу и входит в сегмент.

Покупатель в интернет-магазин косметики добавил сыворотку в корзину, заказ не оформил и письмо о брошенной корзине не открыл. Ему показывают этот товар в поиске и на сайтах рекламной сети, а после заказа исключают из сегмента. Контакт для показа не понадобился: человека распознали по данным «Метрики».

CRM-ретаргетинг строится на данных о клиентах, которые компания хранит у себя. Сегмент собирают в системе, загружают в рекламный кабинет, и объявления показывают людям из этого списка. Человека находят по email-адресу или номеру телефона, которые он оставил сам. Набор сегментов зависит от того, где хранятся данные: в CRM-системе или в CDP.

CRM-система хранит данные о прямом взаимодействии с клиентом: звонках, заявках, сделках и покупках. CDP объединяет в единый профиль больше информации: покупки онлайн и офлайн, переходы на сайт, добавление товара в корзину, действия в рассылках, статус в программе лояльности. Для CDP CRM-система часто служит одним из источников данных.

Если нужны простые сегменты по покупкам и сделкам, хватит данных из CRM. Сегменты по поведению на сайте и в рассылках собирают в CDP.

Требования «Яндекс Аудиторий» к списку не зависят от того, откуда он взят. Сегмент собирают из файла с email-адресами и номерами телефонов. В файле должно быть не менее 100 записей. Данные можно загрузить в виде хеша SHA-256: так из адреса или номера получается строка символов, по которой исходные данные не восстановить. Перед созданием сегмента нужно принять договор об обработке данных.

Представим сеть магазинов косметики. Часть владельцев карты лояльности полгода не открывает письма и ничего не покупает. Такой сегмент собирают в CDP по данным о рассылках и покупках и запускают на него ретаргетинг с напоминанием о накопленных бонусах. В Mindbox для таких задач есть модуль «Медиа».

Маркетолог выбирает рекламный кабинет и сегмент, а email-адреса и номера телефонов передаются в хешированном виде. Рекламная площадка видит только строки с  символами, сопоставляет их с аналогичными строками своих пользователей и находит совпадения.

Контакты тех, кто отписался от рассылок, лучше не загружать в рекламные сегменты:

1. Закон «О рекламе» обязывает прекратить рекламу по сетям электросвязи,
если человек этого потребовал. Для показа в  «Яндекс Директе» по загруженным контактам прямой нормы нет, но отписку безопаснее считать таким требованием

2. Закон «О персональных данных» требует для обработки данных согласия человека или другого законного основания. Передать обработку другому лицу, например рекламной платформе, оператор может с согласия человека и на основании договора. Поэтому перед созданием сегмента «Яндекс Аудитории» просят принять договор об обработке данных.

Согласие на обработку персональных данных и согласие на получение рекламы — разные разрешения, одно не заменяет другое. Допустима ли для отписавшихся реклама другого типа, зависит от текста согласий, которые собрала компания,
и для такого решения нужна консультация юриста.

Медийная реклама и программатик. Клиенту, который не открывает письма и пуши, сообщение можно показать там, где он бывает: на сайтах, в приложениях,
в видео- и аудиосервисах. Показ покупают двумя способами:

Рекламу в Mindbox подключают в каскадных рассылках: сначала идут email и пуш, затем мессенджеры и SMS, а медийная реклама включается, если на более ранних этапах связаться с клиентом не удалось.

Программатик нужен для охвата и формирования спроса. К тому же он дорогой и требует опыта. Поэтому для продаж здесь и сейчас начинают с контекстной рекламы и ретаргетинга по сайту.

ML-ретаргетинг: ставки по вероятности покупки. Ставка — это сумма, которую рекламодатель готов заплатить за клик. Показы в «Директе» распределяет аукцион, и чем выше ставка, тем больше шансов показать объявление.

В обычном ретаргетинге на весь сегмент назначают одну ставку. ML-ретаргетинг основан на машинном обучении, поэтому в нем ставка зависит от вероятности покупки конкретного посетителя. Ставку корректируют повышающим
или понижающим коэффициентом для выбранной аудитории, например на 10%
для тех, кто скорее купит.

Вероятность покупки рассчитывают ежедневно для каждого посетителя сайта: по поведению ищут закономерности, какие действия чаще заканчиваются заказом, а какие нет. Учитывают больше 200 признаков: просмотренные страницы и товары, корзину, время на сайте, устройство, рекламную кампанию. Оценку от 1 до 100 читают как вероятность покупки в процентах. Единица значит, что человек не планирует покупку, сто — что он почти наверняка оформит заказ.

Посетителей делят на десять сегментов по этой оценке и передают в «Метрику».
Для каждого сегмента рассчитывают коэффициент ставки: чем выше вероятность покупки, тем выше ставка. Маркетолог применяет коэффициенты в Директа, повышая ставки для «горячих» сегментов и понижая для «холодных». Оценку получают только посетители сайта, а остальным клиентам нужны другие подходы.

Федеральная сеть книжных магазинов «Читай-город» правила ставки в «Директе» вручную по полу, возрасту и устройству. Но выделить тех, кто купит с наибольшей вероятностью, не получалось, и часть бюджета уходила впустую. Предиктивные сервисы сеть тестировала и раньше, но значимого эффекта не увидела: они строили прогноз сразу по всей аудитории, хотя у каждой книги свои читатели.

Сеть подключила ML-ретаргетинг от Mindbox: сначала проверила его на 12 кампаниях с контрольной группой, затем добавила ML-сегменты во все кампании в «Директе». В сравнении с контрольной группой за май 2026 года выручка с клика выросла на 56%, конверсия в заказ на 1,4 процентного пункта, а ДРР удерживается не выше целевых 16%.

Реактивация клиентов через рекламу укладывается в четыре шага. Сначала аудиторию делят в зависимости от причины, по которой рассылки не работают. Затем под каждую группу выбирают площадку и формат, ограничивают частоту показов и исключают тех, кого рекламой возвращать не нужно. Рассмотрим каждый шаг подробнее.

Выбор типа рекламы зависит от причины, по которой пользователь больше не реагирует на рассылки.

Для каждой группы собирают отдельный сегмент: 

— Оставил контакт, но не открывал письма и не переходил по ссылкам 90 дней
или полгода.

— Не согласился получать рассылки. Этих пользователей исключают из адресатов, а для рекламы используют cookie посетителей сайта.

— Не получилось доставить сообщение: адрес не существует, письма возвращаются или уходят в спам.

Мелкие группы объединяют, поскольку в «Яндекс Аудиториях» и «VK Рекламе»
для списка из CRM-системы нужно не менее 100 контактов. В сегменте «Директа» охват сокращается с каждым новым условием. Загружают сегмент в кабинет можно вручную файлом или через модуль «Медиа» Mindbox, после чего ежедневная выгрузка не нужна. Максимальный размер аудитории при передаче через «Медиа» — миллион пользователей.

Для каждой группы выбирают свой инструмент и сообщение. Формат зависит от бизнеса. Интернет-магазинам с товарным фидом подходят динамические объявления с товарами, которые человек смотрел. Сервисам и онлайн-школам нужны объявления с описанием предложения и ссылкой на страницу с акцией или записью.
Если письма не доходят из-за недействующего адреса, остается телефон: по нему клиента находят в рекламном кабинете.

Частота показов, или капинг, — сколько раз одному человеку показывают объявление за период. Слишком частые показы раздражают, поэтому лимит задают заранее. Жесткое ограничение в «Директе» есть только в медийных кампаниях: максимум показов одному пользователю за период до 30 дней или за все время кампании; показы считаются на всех устройствах. В справке в качестве примера указано не более трех показов в день.

В кампаниях с оплатой за клик такой настройки нет, поэтому выгорание сегмента снижают косвенно. Сокращают окно сегмента, чтобы человек не получал рекламу месяцами после посещения, и исключают тех, кто уже вернулся и купил.

Частоту показов подбирают тестом под аудиторию компании. В медийных кампаниях одна часть сегмента получает объявления с более жестким лимитом показов, другая — с более мягким. В кампаниях с оплатой за клик лимита нет. Вместо него меняют окно сегмента: например, одной части показывают рекламу 14 дней после визита, другой — 30. По итогам сравнивают CTR и стоимость целевого действия.

Показ рекламы оплачивают из бюджета, а тому, кто откликается на письма,
то же сообщение можно доставить условно бесплатно. Поэтому из показов исключают тех, кто реагирует на email и пуши, купивших и тех, кто купит без рекламы. В «Директе»
для этого используют условие «не выполнено ни одного»: например, к сегменту посетителей добавляют набор правил «покупка не выполнена». Все наборы правил в условии не могут быть отрицательными — нужен хотя бы один положительный набор.

ГК «АВТОРУСЬ», поставщик автозапчастей в Москве и Московской области, искала способ снизить расходы на ретаргетинг в «Яндекс Директе». Один из ее главных KPI — ДРР (доля рекламных расходов) не выше 8%. Рекламу показывали всем, кто ушел с сайта без покупки, и на корпоративных клиентов приходилось 90% переходов из объявлений. С ними работают менеджеры по продажам, и такие покупатели заказывают без рекламы.

Компания передала данные о корпоративных клиентах из CRM-системы в модель
ML-ретаргетинга. Модель исключила их из показов и разделила остальных посетителей на сегменты по вероятности покупки. За семь месяцев доля корпоративных клиентов в переходах снизилась с 90 до 70%. В ноябре 2025 года ДРР в ретаргетинге оказалась на 1,6 процентного пункта ниже, чем в контрольной группе, и теперь меньше 8%.

Окупаемость считают в два шага: выбирают показатели и рассчитывают вклад рекламы на контрольной группе.

Выбрать показатели. Нужны три: стоимость целевого действия, доля рекламных расходов и окупаемость вложений в рекламу (ROMI).

Посчитать вклад рекламы на контрольной группе. В рекламном кабинете видны покупки, которые приписаны рекламе, но часть этих покупок состоялась бы и без нее. Чтобы отделить вклад рекламы, аудиторию случайно делят на две группы. Тестовой группе дают то, что проверяют, а контрольной оставляют все как есть. Группы сравнивают двумя способами:

Второй способ использовал российский бренд молодежной одежды Befree. В начале 2025 года рекламные расходы заметно выросли: ретаргетинг в «Директе» запускали на всех, кто ушел с сайта без покупки, и часть бюджета тратилась на случайных посетителей. Компания подключила ML-ретаргетинг и проверила его в два этапа.

Сначала посетителей случайным образом разделили пополам на контрольную и тестовую группы, а внутри тестовой группы разбили на десять сегментов по вероятности покупки.

Обе группы видели одинаковую рекламу, и это подтвердило, что между ними нет разницы. За это время в каждом сегменте тестовой группы собрали базовую конверсию и стоимость заказа и рассчитали коэффициенты ставок: для сегментов с вероятностью 30–50% ставку понизить на 10%, для сегментов
60–90% повысить на 10%.

В AB-тесте контрольная группа видела рекламу без корректировки ставок, а в тестовой ставки менялись по вероятности покупки. Средняя стоимость заказа (CPO) во всех 10 сегментах тестовой группы оказалась ниже контрольной, а конверсия в заказ выше на 0,44 п. п. За ноябрь 2025 года ДРР в ретаргетинге снизилась на 3 п. п.

Часть ошибок в оптимизации рекламы можно предотвратить до запуска.
Перед стартом нужно: