От трейд-маркетинга к CRM: первые кампании в WhatsApp и переход в экосистему с сотнями категорий и сервисов. Алина объясняет, почему в маркетплейсе работают универсальные алгоритмы и строгие политики контактов, как распределяются роли каналов и чему научил A/B-тест, где «правильная картинка» в пуше снизила CTR, но не продажи. Разбираем честные метрики (доход на доставку, LTV/retention в триггерах) и приоритеты на ближайшее время: чистые события, оркестрация и real-time вместо «ИИ ради ИИ», который остаётся ускорителем, а не автопилотом.
Беседовала главный редактор CX Family, Кузьмина Екатерина
Почему CRM? Как ты сюда попала и почему осталась?
Я из тех редких счастливчиков с профильным бэкграундом: маркетолог по образованию, специализация — маркетолог-аналитик. То есть формально я «работаю по профессии». Первые места, как у многих, были из серии «куда взяли». Про направления внутри маркетинга тогда знала поверхностно, а про CRM в университете вообще не говорили. Я ушла в трейд-маркетинг и успела поработать в нескольких компаниях. Потом рассылки неожиданно стали частью моих задач: «Появился новый функционал, возьмёшь?» — «Да-да, конечно». Постепенно, при следующей смене работы, от одногруппников и коллег узнала, что в эту историю можно уйти целиком — есть отдельные роли и команды. Мне как раз хотелось сойти с рельс трейд-маркетинга: чувствовала выгорание и искала что-то ближе к IT и чуть дальше от «чистого» креатива. Подумала: «Рассылки — это оно». И до сих пор ни разу не пожалела о выборе.
То есть начиналось всё с e-mail?
Скорее наоборот: первым был вовсе не e-mail. Мне выдали базу номеров, и мы нашли агентство, которое умело отправлять сообщения в WhatsApp. Мои самые первые кампании — именно в WhatsApp. Запускали механику «бесплатная подвеска» от Valtera — классика, которая, честно, и через десять лет всё ещё работает в ювелирной рознице.
У тебя в резюме ювелирка, fashion и «огромный маркетплейс у дома». В чём принципиальная разница аудиторий и подходов?
Когда работаешь с монобрендом, у тебя обычно чётко очерченная ЦА. Её можно подробно описать, строить для неё конкретные гипотезы, глубоко тестировать и погружаться в нюансы категории.
Маркетплейс — это другая планета: по сути, вся аудитория Рунета, любой человек со смартфоном.
Разброс интересов и поведения гигантский, категорий — сотни. Настолько детально пилить гипотезы под один бренд или одну товарную линию просто не хватит ресурсов. Поэтому подход меняется: ищем универсальные закономерности, которые стабильно работают на больших объёмах и не привязаны жёстко к категории. На их основе и строится основная масса триггеров — максимум масштабируемости, минимум «узкой специализации».
Маркетплейс — это другая планета: по сути, вся аудитория Рунета, любой человек со смартфоном.
Разброс интересов и поведения гигантский, категорий — сотни. Настолько детально пилить гипотезы под один бренд или одну товарную линию просто не хватит ресурсов. Поэтому подход меняется: ищем универсальные закономерности, которые стабильно работают на больших объёмах и не привязаны жёстко к категории. На их основе и строится основная масса триггеров — максимум масштабируемости, минимум «узкой специализации».
Как, при таком масштабе экосистемы и ассортимента, удаётся держать баланс частоты и релевантности, чтобы не заспамить?
Это прямо в точку. Помимо сотен категорий у нас есть и разные сервисы — каждый со своей логикой и рассылками. Ozon Profit с заданиями и вознаграждениями, Ozon Job с вакансиями, публичный профиль с «соцсетевыми» триггерами (лайки, подписки, новые посты). Всё живёт в одном приложении — и человек воспринимает это как единый поток уведомлений, даже если сообщения про разное и по делу.
Поэтому включаем несколько уровней контроля. Во-первых, политики контактов: мы регулярно пересматриваем и настраиваем частоту, следим за нагрузкой по каналам, не даём сервисам «перетягивать одеяло». Во-вторых, умные механики подбора — алгоритмы, которые ранжируют и отбирают действительно нужные предложения, а не «всё подряд». В идеальном сценарии вы получаете только то, что хотите видеть, и считаете это полезным. Я вообще исхожу из простого принципа: CRM должен в первую очередь приносить пользу клиенту — и мы целенаправленно бежим именно в эту сторону.
Поэтому включаем несколько уровней контроля. Во-первых, политики контактов: мы регулярно пересматриваем и настраиваем частоту, следим за нагрузкой по каналам, не даём сервисам «перетягивать одеяло». Во-вторых, умные механики подбора — алгоритмы, которые ранжируют и отбирают действительно нужные предложения, а не «всё подряд». В идеальном сценарии вы получаете только то, что хотите видеть, и считаете это полезным. Я вообще исхожу из простого принципа: CRM должен в первую очередь приносить пользу клиенту — и мы целенаправленно бежим именно в эту сторону.
Помимо огромного ассортимента товаров у Ozon — множество каналов. Как распределяются роли: от «любимого» до резервного?
Всё довольно закономерно. Ozon — это прежде всего приложение, значит, базовый канал — пуш-уведомления. Они быстрые, бесплатные для нас как для отправителя, и аудитория к ним привыкла: реакция мгновенная. Из-за этого конкуренция внутри канала запредельная: из всего, что могло бы прилететь, пользователю показывается минимум — остальное отсекается правилами и приоритизацией.
Дальше — e-mail. Канал по-прежнему живой и нужный: часть людей отключает пуши, но читает письма. Плюс письма позволяют нормально «распаковать» сложный продукт и показать товарные полки — самый кликабельный блок, куда легко вшиваются рекомендации.
In-app — самый «встроенный» и потому самый деликатный формат. Его почти не видно, и это осознанно: допуск туда жёсткий, сообщение должно приносить явную пользу и не ломать текущий путь пользователя.
SMS — точечный инструмент под экономику. Используем там, где окупится: чаще под бонусные механики и для тех, кого не достали другими каналами.
Веб-пуши — минимально. Мессенджеры — история подвижная. WhatsApp и Viber — нет; VK — частично. Но здесь всё быстро меняется, поэтому фиксируемся на принципе: выбираем те площадки, где можем говорить уместно и по делу, а не «лишь бы ещё один канал».
Дальше — e-mail. Канал по-прежнему живой и нужный: часть людей отключает пуши, но читает письма. Плюс письма позволяют нормально «распаковать» сложный продукт и показать товарные полки — самый кликабельный блок, куда легко вшиваются рекомендации.
In-app — самый «встроенный» и потому самый деликатный формат. Его почти не видно, и это осознанно: допуск туда жёсткий, сообщение должно приносить явную пользу и не ломать текущий путь пользователя.
SMS — точечный инструмент под экономику. Используем там, где окупится: чаще под бонусные механики и для тех, кого не достали другими каналами.
Веб-пуши — минимально. Мессенджеры — история подвижная. WhatsApp и Viber — нет; VK — частично. Но здесь всё быстро меняется, поэтому фиксируемся на принципе: выбираем те площадки, где можем говорить уместно и по делу, а не «лишь бы ещё один канал».
Был ли случай, когда A/B-тест дал результат, противоположный ожиданиям?
Да — и чаще, чем хотелось бы. Самый показательный кейс был в триггерах повторной покупки. Мы знали, что человек ранее брал, например, линзы, считали срок до окончания и присылали пуш с предложением оформить заказ снова. Моя гипотеза: если в пуше сразу назвать конкретный товар и подтянуть его актуальную карточку с фото (вместо нейтрального баннера), кликов станет больше — ведь информации больше, решать проще. В реальности случилось обратное: CTR просел. Пользователь видел название и изображение товара прямо на экране блокировки и принимал решение, не открывая сообщение. Зато количество заказов не упало — конверсия «в покупку» сохранилась. Мы оставили новый вариант в работе: он честнее и удобнее для клиента. Побочный эффект — снижение рекламной выручки (меньше кликов = меньше монетизации клика), но вывод ценный: оптимизация под клики не всегда равна оптимизации под бизнес. Лучше давать человеку ровно столько контекста, чтобы он мог принять решение, даже если это не добавит нам «красивых» CTR.
Говоря о метриках, какой показатель для тебя самый «честный»? На что смотришь, чтобы понять, что коммуникация реально сработала?
Если про маркетплейс и именно про продажу товаров, то для промо-коммуникаций самый универсальный и «честный» KPI — доход на доставленную коммуникацию. Беру суммарный доход (в маркетплейсе он может складываться из разных источников) и делю на число доставок: это убирает шум про открытия/клики и отвечает на главный вопрос — сколько принесли 1000 пушей/писем.
А вот в триггерах логика другая: они часто запускаются под задачи удержания, поэтому там важнее LTV и retention по целевой аудитории — возврат, повторные покупки, частота.
Открытия и CTR я смотрю как «диагностику здоровья» канала, но решение о том, «зашла ли коммуникация», принимаю по деньгам на доставку (для промо) и по метрикам удержания/ценности клиента (для триггеров).
А вот в триггерах логика другая: они часто запускаются под задачи удержания, поэтому там важнее LTV и retention по целевой аудитории — возврат, повторные покупки, частота.
Открытия и CTR я смотрю как «диагностику здоровья» канала, но решение о том, «зашла ли коммуникация», принимаю по деньгам на доставку (для промо) и по метрикам удержания/ценности клиента (для триггеров).
Какие тренды в триггерных коммуникациях и CRM ты считаешь ключевыми — куда стоит вкладываться?
Каждый ждёт «ИИ-ответ», и это понятно: гиперперсонализация, большие модели, магия. Но по-честному — ИИ дорог, инфраструктурно тяжёл и не всегда окупается. В 8 случаях из 10 задачу можно решить без «волшебной кнопки»: нормальной событийной моделью, аккуратной сегментацией, скорингом склонности и чёткими правилами показа. Хороший аналитик или агентство и скажут: для вашей цели нужен не ИИ, а понятный алгоритм и автоматизация.
Куда я бы инвестировала прямо сейчас: в фундамент. Единый словарь событий и чистые first-party данные, оркестрацию триггеров и частот, real-time-контур, который ловит момент и сам решает «что/когда/в каком канале». В экспериментальную машину — чтобы быстро проверять гипотезы на малых трафиках и масштабировать только то, что даёт деньги или ретеншн. В контент-стек: модульные шаблоны, быстрые рендеры, чтобы один и тот же смысл без боли переупаковывать под пуш, e-mail и инап.
ИИ при этом полезен как ускоритель: накинуть варианты заголовков, подсобрать изображения, предложить неожиданный заход. Но практический профит чаще приносит не «самый креативный текст», а простой, обученный под ваш бизнес алгоритм, который вовремя, уместно и без лишнего шума соединяет человека с нужным предложением.
Куда я бы инвестировала прямо сейчас: в фундамент. Единый словарь событий и чистые first-party данные, оркестрацию триггеров и частот, real-time-контур, который ловит момент и сам решает «что/когда/в каком канале». В экспериментальную машину — чтобы быстро проверять гипотезы на малых трафиках и масштабировать только то, что даёт деньги или ретеншн. В контент-стек: модульные шаблоны, быстрые рендеры, чтобы один и тот же смысл без боли переупаковывать под пуш, e-mail и инап.
ИИ при этом полезен как ускоритель: накинуть варианты заголовков, подсобрать изображения, предложить неожиданный заход. Но практический профит чаще приносит не «самый креативный текст», а простой, обученный под ваш бизнес алгоритм, который вовремя, уместно и без лишнего шума соединяет человека с нужным предложением.
Что лично для тебя даёт чувство профессионального удовлетворения — рост метрик, отклики или кайф от «классного пуша»?
Со временем фокус сместился: как руководителя меня сильнее всего «зажигает» состояние команды. Мы сознательно инвестируемся в атмосферу — чувство плеча, общие цели и прозрачные метрики — и мой пик профессионального счастья случается, когда ребята закрывают сильный проект, гордятся результатом и понимают, какую пользу принесли компании и клиентам. Особенно радуют внутренние «спасибо» — когда заказчики пишут благодарности и отмечают вклад команды. Наверное, я в хорошем смысле социально зависима: личная победа уже не даёт такого эффекта, как достижение, к которому мы пришли все вместе.