Два человека заходят в один интернет-магазин за одинаковыми товарами. Первому предлагают скидку 10%, второму — бесплатную доставку, а третьему вообще ничего не достаётся. Это не обязательно ошибка или случайность. Магазины научились подбирать бонусы под покупателей, изучая их заказы и поведение на сайте. Разберёмся, как устроена эта система и почему самые щедрые предложения иногда получают те, кто ещё ничего не купил.
Зачем магазинам разные промокоды
Раньше всё было просто: магазин объявлял распродажу, и цены снижались для всех. Теперь к общим акциям добавились персональные. Постоянному клиенту могут прислать купон на любимую категорию товаров, новичку — скидку на первый заказ, а тому, кто давно не заходил, — бонус за возвращение.
Промокоды используются далеко за пределами обычной торговли. Их применяют сервисы доставки, онлайн-кинотеатры, образовательные платформы и компании из индустрии развлечений. В частности, бонусные коды существуют у букмекерских операторов. Условия различаются даже между странами: например, белорусским пользователям, которые хотят узнать,какой промокод ввести в Фонбет, профильный портал о ставках Legalbet предлагает подборку кодов и описание связанных с ними бонусов, в том числе персональных.
В интернет-магазинах логика похожая. Одни купоны доступны всем, другие получают только определённые покупатели. Так компании стараются не раздавать скидки без разбора, а тратить рекламный бюджет там, где он принесёт больше пользы.
Как магазин решает, кому дать скидку
Чтобы подобрать подходящий бонус, необязательно знать о покупателе всё. Иногда хватает истории заказов и нескольких посещений сайта. Обычно магазины обращают внимание на следующие данные:
● Покупки. Какие товары человек заказывает, как часто и сколько тратит.
● Просмотры. Что ищет на сайте и добавляет в корзину.
● Реакция на акции. Пользуется ли купонами или покупает без скидок.
● Активность. Когда заходил последний раз и как давно оформлял заказ.
● Программа лояльности. Сколько накопил баллов и какие бонусы уже получал.
Такими сведениями располагает не каждый магазин. Многое зависит от регистрации, настроек конфиденциальности и согласия на обработку данных. Собранную информацию используют для разделения клиентов на группы. Например, любителям спортивной одежды могут предложить скидку на кроссовки, а покупателям бытовой техники — купон на аксессуары.
При этом обычная цена товара остаётся прежней. Меняется только дополнительная скидка, которую получит конкретный клиент.
Почему новичкам достаётся больше
Представьте, что вы несколько лет заказываете товары в одном магазине, а ваш знакомый только зарегистрировался и сразу получил купон на 20%. Обидно? Возможно. Но с точки зрения бизнеса всё объяснимо.
Магазин знает, что постоянный клиент и без подарков возвращается за покупками. Новичка ещё нужно убедить сделать первый заказ. Поэтому привлечение нового покупателя иногда обходится компании дороже, чем удержание старого.
Впрочем, новичкам не всегда достаются лучшие предложения. Постоянных клиентов тоже поощряют: начисляют дополнительные баллы, открывают специальные цены или дарят купоны ко дню рождения.
Разные группы покупателей получают бонусы для разных целей:
Кому
Что предлагают
Зачем
Новичкам
Скидку на первый заказ
Привлечь
Постоянным клиентам
Баллы и специальные цены
Удержать
Давно не заходившим
Купон на возвращение
Напомнить о магазине
Оставившим корзину
Скидку на выбранные товары
Завершить продажу
Такая система помогает магазинам не тратить деньги на скидки для людей, которые и так готовы купить товар.
Как алгоритмы подбирают скидки
Представим двух покупателей. Первый давно собирался купить наушники и готов заплатить полную цену. Второй несколько раз открывал карточку той же модели, но так ничего и не заказал. Если обоим дать скидку 15%, магазин потеряет часть выручки на первом клиенте, который, вероятно, купил бы наушники и без купона. Зато второго бонус может подтолкнуть к покупке.
Поэтому магазины используют алгоритмы, которые оценивают вероятность заказа и реакцию на скидки. Они помогают решить, кому отправить купон и какой бонус предложить.
Пользу такого подхода подтверждают исследования. В 2025 году консалтинговая компания McKinsey рассказала об эксперименте североамериканского ретейлера, который подбирал скидки по истории покупок. За три месяца тестирования персональных предложений прирост маржинальности составил около 3% в годовом выражении.
Но алгоритмы тоже ошибаются. Если магазин предлагает ненужные товары или заваливает человека уведомлениями, вместо дополнительной продажи он рискует получить раздражённого клиента.
Когда скидка заставляет тратить больше
Персональные купоны не всегда помогают экономить. Иногда они работают ровно наоборот.
Допустим, магазин обещает скидку 500 рублей при заказе дороже 3000 рублей. В корзине уже лежат товары на 2400 рублей. Чтобы получить бонус, покупатель добавляет ещё одну вещь за 700 рублей. Если купон действует на весь заказ, итоговая сумма составит 2600 рублей.
Скидка получена, но расходы выросли на 200 рублей. А если дополнительная покупка не нужна, экономия получается весьма сомнительной.
Магазины используют и другие приёмы:
● ограничивают срок действия купона;
● устанавливают минимальную сумму заказа;
● исключают часть товаров из акции;
● возвращают скидку баллами на следующие покупки;
● предлагают бесплатную доставку при увеличении корзины.
Поэтому перед использованием промокода полезно проверить не только размер скидки, но и условия. Главное — сколько придётся заплатить в итоге.
Что будет дальше
Искусственный интеллект позволяет магазинам быстрее изучать покупательские привычки и подбирать предложения. Со временем персональные акции могут стать ещё точнее: один клиент получит скидку на определённый товар, другой — бесплатную доставку, третий — дополнительные баллы.
Но общие распродажи вряд ли исчезнут. Они помогают освобождать склады, продавать сезонные коллекции и привлекать внимание к магазину. К тому же сложная система персонализации требует денег, а покупателям не всегда нравится, когда соседу достаётся более выгодное предложение.
Впрочем, для самого покупателя мало что меняется. Каким бы привлекательным ни выглядел промокод, оценивать его стоит по итоговой цене. Ведь лучшая скидка — не обязательно самая большая, а ненужная покупка не станет выгодной даже с купоном на 50%.
*Статью подготовил эксперт Legalbet Сергей Шведов