Искала я значит себе носки для восполнения запасов и открыв, заинтересовавшие меня, увидела необычные кроссовки, которые мне приглянулись.
Фото предоставляю:
Решила рискнуть и спросить у продавца, что это за бренд кроссовок. Да, вопрос не по товару. Но, я никогда не понимала, почему продавцы игнорируют такого рода вопросы, разве ответив кому-то от этого хуже станет или нечто ужасное произойдёт?
Прошло несколько дней, ответа не поступало и я уже решила, что продавец, как и все остальные решил просто не отвечать.
Как вдруг, почти через неделю или даже большее количество дней приходит пуш:
Я была жутко заинтересована, что же ответит мне продавец и ответ меня реально удивил.
Оказалось, что теперь имеется возможность отвечать конкретному пользователю, скрывая ответы от других. Я считаю, это удобно, особенно, когда не хочется распространять информацию на большую аудиторию. Однако, продавец вместо того, чтобы воспользоваться этим преимуществом, проигнорировать или как-то косвенно уйти от ответа, предоставил ответ, который вы видите. Это просто смешно, учитывая, что администрация WB не заметила ничего страшного в моём вопросе, раз пропустила его. Кстати, вот и "герой" данной истории.
Резюмируя мои мысли насчёт ритейла в России, моё личное мнение, что пора перестать закрывать глаза на нарушения в этой сфере или грубость и хамство, как со стороны продавцов, так и другого обслуживающего персонала отрасли.
А кроссовки я найду по нейронке, благо выход уже есть 😉, всем хорошего настроения!
Какие товары стоит продавать на Яндекс Маркете? Как увеличить выручку, сохранить рентабельность и меньше зависеть от глобальных распродаж? Продавец компьютеров поднялся на «черной пятнице», а потом упал в 2 раза. Пересчитал юнит-экономику, нашел топовые товары, научился зарабатывать на рекламе и продал в 5 раз больше.
Краткое содержание для ЛЛ:
Магазин компьютерной техники на Яндекс Маркете попал в «долину смерти». После осенних акций продажи перестали расти, а весной упали в 2 раза
Большинство позиций не продавались, хиты продаж несли убытки. Провели АВС–анализ, убрали из продвижения товары с завышенными ценами ― вышли на прибыль
Какие компьютеры из 1000 продвигать на Яндекс Маркете? Провели анализ конкурентов, составили топ–сборки ― всего один товар принес 90% заказов
Заголовки не нравились ЯМ и были непонятны пользователям. Докрутили SEO под аудиторию
По визуалу карточки отставали на 20 лет. Внедрили графическую воронку Amazon и увеличили CTR на 37%
Охваты растут ― рентабельность может упасть. Сократили расходы на рекламу за счет акций, получили ДРР 11% и 84 заказа
Рейтинг магазина падал из-за негатива от покупателей. Наладили работу с отзывами и повысили его до 4,6
Всего за два месяца увеличили продажи в 5 раз, сохранили рентабельность и создали задел для роста
Как продавать на Яндекс Маркете: аналитика и оптимизация расходов
Многие селлеры скептически относятся к Яндекс Маркету. Аудитория меньше, чем у других маркетплейсов, продажи ниже, очень простые рекламные инструменты… Но он имеет свои преимущества:
Сплит (рассрочка без комиссии) при покупке до определенной суммы без проверки кредитного рейтинга пользователя.
Интеграция с экосистемой Яндекса позволяет привлекать трафик с внешних площадок, из поисковой системы.
Отзывчивая техническая поддержка.
Расширенная аналитика. Можно увидеть не только число переходов в карточку, но и источники трафика, время просмотра карточки и другие параметры.
До недавних пор и комиссии за размещение для селлеров на Яндекс Маркете были ниже, чем на Ozon и Wildberries. Сейчас маркетплейс повысил тарифы за логистику, и соотношение не всегда в пользу площадки.
Не все знают, что в некоторых нишах Яндекс Маркет ― безусловный лидер по оборотам. Это связано с тем, что раньше Яндекс агрегировал все предложения на рынке и использовался как система для сравнения цен. Например, у пользователей сформировалась привычка смотреть дорогостоящую технику именно здесь. По продажам компьютеров и системных блоков Яндекс Маркет обгоняет и Wildberries, и Ozon.
Статистика по продажам в категории настольных ПК на трех маркетплейсах:
На Wildberries общая выручка ― 403 млн рублей
На Ozon ― около 150 млн
На Яндекс Маркете ― 531 миллион
Тем не менее, продвигать даже востребованные товары на этой площадке надо грамотно. Продавец компьютерной техники и периферийных устройств сначала потерял половину выручки, а потом пересчитал юнит-экономику, выбрал топовые товары и вырос в 5 раз.
Магазин компьютерной техники на Яндекс Маркете попал в «долину смерти». После осенних акций продажи перестали расти, а весной упали в 2 раза
Селлер продает на Яндекс Маркете компьютерную технику ― ПК, ноутбуки и периферийные устройства. Создал магазин осенью 2024 года и продвигал своими силами. С октября по декабрь выручка лилась рекой во многом благодаря активности маркетплейса: бонусы площадки, «черная пятница», предновогодние распродажи…
Но в 2025 году как отрезало. В январе число заказов значительно снизилось и не вернулось к прежнему уровню в течение всего первого квартала. Селлер пытался раскачать продажи, но не смог.
В январе 2025 года заказали товаров на 1,8 млн рублей
С апреля объемы продаж снова начали падать и к концу мая уменьшились еще в 2 раза.
В мае заказов всего на 1 млн рублей и явно виден понижающий тренд
За 4 месяца магазин потерял 58% от оборота и находился на 157 позиции в своей категории.
Селлер понял: он что-то упускает. Обратился к нам за помощью, чтобы найти слабые места магазина и вернуть продажи.
Большинство позиций не продавались, хиты продаж несли убытки. Провели АВС–анализ, убрали из продвижения товары с завышенными ценами ― вышли на прибыль
В нашей практике много случаев, когда после успешного старта на маркетплейсах магазин попадает в так называемую «долину смерти». Поддержка от маркетплейса прекращается, ситуация в категории меняется. Если в первые месяцы многие ошибки не мешали расти, то сейчас они становятся фатальными.
Мы проанализировали работу магазина, чтобы понять, куда утекает прибыль. Увидели сразу несколько проблем с ассортиментной политикой и юнит-экономикой.
У селлера было около 1400 позиций. Большинство из них не покупали, а часть популярных товаров продавались в минус.
Увеличить рентабельность помогли три шага.
1. Провели ABC-анализ ассортимента. Включили в группу А высокомаржинальные товары и исключили кабели за 260 рублей
Мы разделили ассортимент на три группы:
А ― 20% товаров, которые обеспечивают 80% продаж.
B ― 30% позиций, приносящих 15-20% продаж.
C ― 50% товаров, которые дают всего до 5% продаж.
Здесь ждал сюрприз: товары группы А не соответствовали продуктовым приоритетам селлера. В первую очередь нужно было продавать ноутбуки и системные блоки для ПК, а допом к ним ― периферийные устройства: кабели, оперативную память, видеокарты, блоки питания. На практике именно периферия продавалась активнее всего. Хитом продаж оказался кабель питания за 260 рублей! Низкомаржинальные товары только генерировали убытки, масштабировать их продажи точно не стоило.
Из группы А исключили периферию и добавили товары двух категорий ― ноутбуки и системные блоки. Эти позиции решили активно продвигать и запускать на них рекламные кампании.
2. Пересчитали юнит–экономику
У магазина была некорректно рассчитана юнит-экономика. Если часть товаров продавали в минус, то другую часть ― с сильно завышенной наценкой. Из-за геополитических ограничений некоторые комплектующие для ПК приходилось закупать дорого и ставить на Яндекс Маркете неконкурентные цены.
Мы пересчитали юнит-экономику с учетом текущих комиссий маркетплейса, затрат на логистику и желаемой рентабельности.
3. Вывели из продвижения товары с завышенными ценами, которые портили «карму» магазина
Провели дополнительный анализ конкурентов и составили список ноутбуков и сборок для ПК с завышенными ценами. Они снижали индекс цен магазина.
Механизм работает так:
Яндекс Маркет оценивает весь ассортимент селлера, выделяет карточки с привлекательными (доступными и не завышенными) ценами.
Все показы карточек с такими ценами делит на все показы карточек из магазина.
Полученную цифру умножает на 100.
Чем ближе общий индекс цен в магазине к 100, тем лучше. Чем ниже, тем хуже будет продвигаться магазин. Цены на некоторые товары были настолько завышены, что те вообще не продавались и мешали продавать другие позиции. Эти товары убрали из продвижения.
За полтора месяца рентабельность магазина выровнялась. Прибыль без учета себестоимости товаров составила 2,7 млн рублей.
Какие компьютеры из 1000 продвигать на Яндекс Маркете? Провели анализ конкурентов, составили топ–сборки ― всего один товар принес 90% заказов
Часть группы А пришлось формировать заново. Но у магазина на Яндекс Маркете было мало данных по продажам техники. Как понять, какие компьютеры выгоднее продвигать? Провести расширенный анализ ассортимента конкурентов не только на Яндекс Маркете, но и на других маркетплейсах.
Особое внимание уделили топовым сборкам ― сочетаниям компонентов для ПК, которые идеально подходят друг другу по цене и производительности и максимально удовлетворяют запрос покупателей. Основа сборки ― процессор, видеокарта, оперативная и постоянная память в различных комбинациях.
Мы изучили объемы продаж на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркете. Нашли 5 самых продаваемых топовых сборок.
Подборка лидеров продаж на трех маркетплейсах
Увидели, что топовые модели на разных маркетплейсах отличаются по назначению. Если на WB и Яндекс Маркете лидеры рейтинга позиционируются как игровые компьютеры с высокой производительностью, то на Ozon лучше всего продаются офисно–школьные модели с меньшей производительностью и набором предустановленных офисных программ. Следовательно, селлеру надо делать акцент на игровых ПК.
На основе анализа сформировали и начали продвигать 4 новых сборки в различных вариантах комплектующих. Они стали хорошо продаваться.
В лидеры продаж вышла одна из сборок, которую за 2 месяца заказали 147 раз на общую сумму около 10 млн рублей:
Продажи этой сборки выросли в 4,3 раза
Заголовки не нравились ЯМ и были непонятны пользователям. Докрутили SEO под аудиторию
Анализ семантики с помощью сервиса MPStats показал, что по SEO-параметрам карточки товаров уступают конкурентам. Заголовки были длинные и непонятные, с кучей лишних деталей. Яндекс Маркет ставил им низкий рейтинг, а покупатели не дочитывали «хвосты». Использовалось мало целевых запросов.
Мы сократили заголовки, оставив в них основные компоненты ноутбуков и системных блоков.
Таким стал заголовок в карточке одного из популярных игровых ПК
Проанализировали, с какими целями люди могут покупать технику с таким набором компонентов, и добавили ключевые слова и описания для нескольких аудиторий:
Геймеров («мощный игровой компьютер», «игровой системник»).
Дизайнеров, видеографов, разработчиков, которым нужен производительный компьютер для 3D-моделирования, рендеринга, работы с большими массивами данных.
Любителей красивого визуала, которым важно обрабатывать фото и смотреть фильмы в HD-качестве.
Таким образом мы расширили аудиторию и покупатели стали лучше понимать, как техника решит их задачи.
По визуалу карточки отставали на 20 лет. Внедрили графическую воронку Amazon и увеличили CTR на 37%
По визуалу карточки товаров тоже сильно проигрывали конкурентам. Фотографии выглядели будто сделанные в 3D-редакторе 20 лет назад. Системные блоки стояли на темном фоне как коробки, конфигурация была подписана маленькими буквами без выделения блоков.
Игровые компьютеры так продвигать нельзя: они теряются на фоне аналогов. Мы внедрили в карточки графическую воронку Amazon, которая позволяет дать покупателям максимум информации о товаре и последовательно ответить на вопросы, возникающие при выборе:
Главный слайд ― презентабельное фото с основными характеристиками производительности. Игровые модели снимали с красивой внутренней подсветкой, делали акцент на мощности компонентов, количестве вентиляторов в корпусе, высоком FPS (количестве кадров в секунду, влияет на плавность картинки).
Задачи, которые решает техника ― показатели производительности, названия игр.
Наличие операционной системы и необходимых программ для работы и игр.
Результаты тестов, чтобы доказать, что производительность соответствует заявленной.
Качество корпуса и комплектующих, наличие системы охлаждения.
Прочная упаковка.
Гарантии производителя.
CTR карточек настольных компьютеров вырос на 37% ― с 1,66% до 2,28%.
Охваты растут ― рентабельность может упасть. Сократили расходы на рекламу за счет акций, получили ДРР 11% и 84 заказа
Рекламные возможности Яндекс Маркета ограничены: основной инструмент – буст продаж. Дополнительно можно участвовать в акциях маркетплейса. Селлеру было важно рекламировать товары, но не превышать общий лимит расходов в 22%, куда входили комиссия площадки, логистика, акции и реклама.
Мы проанализировали, какие позиции можем добавить в акции как совместно с бустом продаж, так и без него. Составили список товаров с учетом рентабельности, запустили рекламу и акции.
Как оптимизировали расходы:
Сокращали затраты на рекламу за счет участия в акциях. Если товар добавлен в акцию, комиссия маркетплейса за рекламу составляла 2-3% вместо 14%.
Компенсировали часть расходов за счет подключения платежей Яндекс Пэй. Селлер дает покупателям скидки, если они оплачивают товар через эту платежную систему, а маркетплейс возмещает эти суммы продавцу.
Общий ДРР всех кампаний буста продаж составил 11,2%. За 2 месяца получили 76 заказов.
Реклама стала рентабельной и принесла заказов на 5,758 млн рублей
Запустили кампании на брошенные корзины: пользователям предлагали промокод на скидку 8%, если они вернутся и завершат заказ. Дополнительно получили 8 продаж.
Самой выгодной акцией стали «Супербестселлеры»: 32 заказа на 2 564 500 рублей.
Рейтинг магазина падал из-за негатива от покупателей. Наладили работу с отзывами и повысили его до 4,6
Когда число заказов выросло, начал падать рейтинг магазина. Это было связано с тем, что часть покупателей оставляли негативные отзывы о товаре. Они сильно влияют на продажи: потенциальные клиенты могут прочитать их и отказаться от заказа, даже если характеристики техники устроили.
Мы наладили работу с отзывами:
Мониторили их в личном кабинете.
Отвечали сами на отзывы, где не нужны специальные знания.
Просили ответить селлера, если вопрос связан с техническими характеристиками, доставкой или возвратом.
Отрабатывали негатив. Например, одному покупателю не понравилось, что видеокарта греется на пиковых мощностях. Мы предложили замену, и клиент удалил негативный отзыв.
Подключили программу «Отзывы за баллы»: покупатели получают за отзыв баллы, которые могут потратить на другую покупку в магазине.
Работа с отзывами, ценообразованием и участие в акциях улучшили показатели воронки заказов.
Для категории настольных компьютеров:
Рейтинг магазина сохранился и даже немного подрос.
Всего за два месяца увеличили продажи в 5 раз, сохранили рентабельность и создали задел для роста
Всего за 2 месяца увеличили продажи в 5 раз.
1/2
Показатели августа
Обороты выросли, со 157 места магазин поднялся на 23-е
Уложились в модель рентабельности. ДРР сохранился на уровне 11%: удалось выйти из просадки без резкого роста доли рекламных расходов.
Как продавать на Яндекс Маркете: аналитика и оптимизация расходов
Проведите АВС-анализ ассортимента, активнее продвигайте товары группы А.
Считайте юнит-экономику и следите за индексом цен.
Оптимизируйте заголовки и описания товаров под SEO, внедрите графическую воронку.
Сочетайте рекламу с участием в акциях Яндекс Маркета, оптимизируйте расходы и следите за рентабельностью.
Стройте воронку продаж и работайте с отзывами покупателей.
Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital
Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.
Реклама ООО “Мако Медиа Групп” ОГРН: 1167746236250 ИНН: 7725309286. Erid:awjbXmhZfRWCSgCAcXhDFFt622jhVaaemDQB3HpckQC
Если у вас на складе лежат игрушки или детские товары, ввезённые или произведённые до 30 ноября 2025 года, — они попадают под новые правила. И главное: продажа таких товаров будет запрещена с 1 сентября 2026 года, если их не промаркировать.
Многие предприниматели уже столкнулись с вопросами:
куда заходить?
какие коды заказывать?
что делать, если карточки нет в НК?
как правильно загрузить файл с КМ?
что выбрать: «вне производства» или другой тип?
Разбираю по шагам — без сложных терминов, строго по Постановлению № 819.
🧸 Кому всё это обязательно?
Всем, кто работает с товарами до 14 лет:
магазины и розница,
маркетплейс-поставщики,
интернет-магазины,
импортеры,
производители.
Если товар лежит на складе, и его происхождение относится к «до 30.11.2025» — это остатки, и их нужно вводить в оборот по специальной схеме.
⚠ Главное, чтобы всё загрузилось без ошибок: — файл открывать через Notepad++ или Блокнот — формат строго .csv — каждый КМ — с новой строки — символ GS (ASCII 29) должен быть «настоящим», а не набранным руками
Пока мы занимаемся своими делами перед нашими глазами разворачивается эпичная битва двух Титанов. «Старожилы» банкинга vs новые игроки.
Самое время нам поучиться, как играют в игру под названием «бизнес» взрослые дяди и тети.
Немного контекста:
▪️есть всем известные маркетплейсы, которые по мимо основного бизнеса - платформа для селлеров и покупателей запустили банкинг и стали давать ой какие сладкие условия для своих клиентов при покупке на площадке.
▪️Все это очень не понравилось условному господину Герману Грефу и он сделал заявление, что из-за таких схем Россия Матушка не дополучит 1,5 млрд рублей налогов и вообще это «торговое рабство» - ай-ай-ай так делать (про условия которые дает Сбера - умолчал😅)
▪️Ситуация в экономике напряженная - сами все понимаете.
▪️На что условная госпожа Татьяна Ким написала письмо в ЦБ, что новых игроков на рынке банковских услуг щемят «старожилы»
Я уважаю Германа Грефа, как и Татьяну Ким - это титаны бизнеса, которые творят чудеса менеджмента. И тем интереснее за этим наблюдать. Так же нужно понимать, что все это условный Герман Греф и условная Татьяна Ким - за ними стоят группы людей, кого они представляют на публике и чьи интересы отстаивают.
В чем же замес реально?
А замес в том, что рынок финансовых услуг ограничен и такие банки, как условный ВБ стали отжимать долю бизнеса и клиентов. Уважаемые люди (кого представляет Герман Греф) стали терять свои денежные потоки - пока не критично, но тренд очень неприятный.
Вот и пошло применение административного ресурса, когда рыночную конкуренцию условный Герман Греф проиграл. Где СберМегаМаркет, а где ВБ?
Почему это интересно для нас:
▪️Интересно наблюдать как действуют большие дяди и тети и ведут дела. Тут вам не циферки в воронке крутить, а управлять мнением масс и решать вопросы через людей - прям высший пилотаж.
▪️Если условный Герман Греф победит и у условной Татьяна Ким окажется более слабый административный ресурс, то готовьтесь к повышению цен на маркетплесах процентов на 30. Так как сейчас если селлер выставляет товар по 1000 рублей, то маркетплейс дает ценник покупателю 700 рублей, а остаток компенсирует за свой счет - например из банковского бизнеса. А теперь компенсировать будет не откуда и цена будет для покупателя не 700, а 1000. + рост налогов в 2026 году может эти 30% сделать значительно больше, но это совсем другая история
▪️Селлерам на ВБ пофиг. Они как работали так и будут работать - им лишь бы комиссии лишние не крутили, чем маркетплейсы грешат очень сильно. Уже сейчас средняя комиссия в районе 40-50% от цены товара, если сложить все в круг. Вся боль ляжет на покупателей - на условного Ивана из Урюпинска
▪️Ну и всегда плохо, когда не рынок решает кто побеждает в конкуренции, а условный Сергей Семенович от государства - это рушит рыночную экономику и ухудшает бизнес-климат
Кто победит - наблюдаем. Запасаемся попкорном и смотрим у кого длиннее административный ресурс.
Интернет-магазин диванов оказался на грани разорения. Покупатели интересовались только дешевыми моделями, шоу-румов — нет, доход — 600 000 р. в месяц, доля рекламных расходов — 47%. Изучили ЦА через «Яндекс-Взгляд», стали «дорого-богато» продавать товар, облегчили выбор покупателям с помощью квиза. Выручка выросла в 20 раз.
Привет! Мы МАКО — агентство контекстной рекламы и продвижения на маркетплейсах с оплатой за результат. В этом кейсе поделимся простыми и доступными лайфхаками, которые можно протестировать для увеличения продаж вашего интернет-магазина.
Спойлер: стратегически нам помогает подход — работа не с бездушной рекламой, а с конкретной целевой аудиторией. Сквозь цифровую систему Яндекс Директ пытаемся рассмотреть реальных людей, стоящих за «потребителями». Изучаем их насущные боли, потребности и обучаем рекламные алгоритмы использовать данные о ЦА для роста обращений.
Краткое содержание для ЛЛ:
1) Неизвестному бренду диванов грозило банкротство: инвестиции заканчивались, а интернет-магазин приносил только по 600 000 р. в месяц
2) Интернет-магазин диванов совершал классические ошибки в рекламе мебели: ставка на Поиск, дробление рекламных кампаний, 100 500 объявлений типа «купить диван»
3) Расход на привлечение покупателей съедал половину выручки. В первый месяц работы снизили стоимость заказа на 25% и увеличили продажи диванов на 80%
4) Покупатели воспринимали диваны фабрики как «дешевку». Стали подавать товар как «дорого-богато» и в 2,4 раза увеличили доход интернет-магазина
5) Вывели бизнес на максимальную мощность, масштабировали рекламу, но миллионный бюджет не достиг цели — прирост только 20% и опять увеличилась ДРР…
6) Пользователи долго гуляли по сайту, уставали и ничего не покупали. Придумали квиз для быстрого, комфортного поиска дивана и увеличили заявки на 38%
7) Спасли мебельную фабрику от банкротства — увеличили ежемесячный оборот продаж диванов без шоурума в 20 раз
Неизвестному бренду диванов грозило банкротство: инвестиции заканчивались, а интернет-магазин приносил только по 600 000 р. в месяц
Однажды, к нам обратился московский производитель недорогих диванов. Фабрика работала уже год и пыталась наладить собственные продажи продукции, но это не получалось. Ресурсов на создание сети шоу-румов не было, а фирменный интернет-магазин не приносил прибыли.
У интернет-магазина диванов было 5 проблем:
Неизвестный бренд, который требовал дополнительных усилий для привлечения внимания и формирования доверия;
Отсутствие шоу-румов с возможностью для покупателя прийти и вживую выбрать диван, а для магазина — увеличить средний чек, показывая преимущества более дорогих моделей или за счет допродажи аксессуаров;
Покупатели предпочитали, в основном, самые бюджетные модели за 20 000 р.
Объем продаж через интернет-магазин — 600 000 р. в месяц
Высокий ДРР (доля рекламных расходов) — 47%.
Все это делало собственные продажи убыточными. Фабрика работала в минус и держалась на плаву только за счет инвестиций, которые постепенно заканчивались.
Производитель диванов поставил нам четкую задачу: в сжатые сроки выстроить онлайн-продажи и масштабировать бизнес в 2-3 раза по обороту и снизить ДРР.
Интернет-магазин диванов совершал классические ошибки в рекламе мебели: ставка на Поиск, дробление рекламных кампаний, 100 500 объявлений типа «купить диван»
Спрос на диваны хороший — более 700 000 поисковых запросов в месяц по статистике Яндекс Вордстат. Но, не смотря на такое количество потенциальных покупателей, рекламировать диваны в Директе не так-то просто.
У нас многолетний опыт в продвижении диванов и мебели вообще. Поэтому, рассказывая о том, что делал не так в рекламе наш производитель диванов, мы можем обобщить — как вообще запускают кампании в Яндекс Директ многие неискушенные рекламодатели.
Вот какие ошибки обычно допускают в контекстной рекламе:
пытаются оперировать стандартными типами рекламных кампаний (Поиск и РСЯ), пренебрегая «екомными» инструментами (товарные кампании);
не учитывают потребности покупателей, которые покупают не просто диван, а образ своего дома и нуждаются в убедительной визуализации, чего не дают объявления на Поиске;
дробят рекламные кампании (РК) по видам дивана, типу механизма, размеру, цвету, материалу и пр.
создают тысячи объявлений с уникальными, повторяющими запрос заголовками и одинаковым текстом, в котором прописано стандартное УТП про большой выбор, гарантии, низкие цены («купить диван дешево»), скидки и т.п.
Так выглядело стандартное текстовое объявление нашей фабрики диванов:
При подобной стратегии рекламный бюджет размазывался тонким слоем по всем кампаниям. В большинстве кампаний заказов было слишком мало: Яндексу надо не менее 10 в неделю, а получали 0 или единицы.
А раз нет статистики по заказам, нельзя обучить алгоритмы Директа. То есть показать им примеры реальных покупателей и поставить задачу приводить на сайт пользователей с похожими интересами и поведением.
В результате, у производителя диванов было мало заказов и дорогие, низкий средний чек, высокий ДРР.
На большом диванном рынке контекстная реклама по общим стандартам, без инструментов e-commerce, дает весьма посредственный результат. Особенно в случае, когда бренд рекламодателя неизвестен.
Расход на привлечение покупателей съедал половину выручки. В первый месяц работы снизили стоимость заказа на 25% и увеличили продажи диванов на 80%
Как мы уже рассказывали, у интернет-магазина диванов ДРР (доля рекламных расходов) была 47%, то есть за одну покупку платили Яндексу почти половину от ее стоимости. Понятное дело, что такая реклама не окупалась. Стали анализировать и вот, что обнаружили.
Почти все пользователи, совершившие заказ, сделали это с первого посещения сайта (85%), нерешительным требовалось 2-3 визита (10% и остальным — 5-7 визитов;
Самые конверсионные аудитории — 20-25 и 45+ лет. Мужчины примерно на 15% конверсионнее женщин;
Наибольшим спросом пользовались самые дешевые диваны около 20 000 р. с механизмом «книжка» и «еврокнижка».
Мы увидели классическую картину поведения аудитории эконом-сегмента, которой не важно какой диван покупать, лишь бы подешевле. Обычно, это студенты, приобретающие мебель для временного жилья или зрелые люди, сдающие свои квартиры внаем.
Такая аудитория приходила на сайт по общим запросам типа «купить диван» и «диван недорого». Ей не принципиально как выглядит сайт, она принимала решение быстро, выбирая самый недорогой подходящий вариант.
Мы решили развивать рекламу в сторону аудитории, готовой покупать более дорогие товары. Чтобы увеличить средний чек, количество покупок и снизить стоимость привлечения заказа.
Но эту задачу быстро не реализовать, а фабрике нужен был рост заказов здесь и сейчас. Поэтому сначала сфокусировались на эконом-сегменте — выжимали максимум из текущей ситуации.
Вот какую стратегию продвижения реализовали в 1-ый месяц работы:
Собрали сегмент в Яндекс Метрике из тех кто провел на сайте более 1 минуты + совершил более трех визитов и отключили его;
Обучили кампании на соответствующих тематических словах — добавили 2 ключа: «диваны эконом» и «диваны недорого»;
В РСЯ отключили неработающие площадки, и, так как реальных покупок было мало, настроили алгоритмы на оплату за переход в корзину;
Поставили повышающие корректировки на аудиторию от 20-25 и 45+лет.
Проанализировали в Яндекс Метрике интересы аудитории, совершивших заказы и поставили на них повышающие корректировки;
Изменили посадочную страницу с главной страницы сайта на страницу каталога с фильтром по цене, чтобы на первом экране показывались самые дешевые диваны;
Попросили клиента внедрить акцию — скидку или подарок, например подушки, для всех пользователей, которые покидают сайт, не совершив конверсию. Раз мы все равно их теряем, дополнительная мотивация экономике не повредит;
Усилили в рекламных объявлениях акцент на низкую стоимость диванов — «35 моделей диванов ниже 20 000 р.», «доставка завтра» и т.п.
Для первого месяца работы результаты были хорошие: на 25% снизилась стоимость привлечения заказа (CPO) и на 80% вырос объем продаж. Но была и проблема — ДРР все еще оставался высоким.
Покупатели воспринимали диваны фабрики как «дешевку». Стали подавать товар как «дорого-богато» и в 2,4 раза увеличили доход интернет-магазина
Параллельно с оптимизацией рекламы для эконом сегмента исследовали более платежеспособную аудиторию. Наша гипотеза была в том, что фабрика производит диваны, которые привлекают ценой, но не интересны другими свойствами — качеством и дизайном.
Чтобы ее проверить, проанализировали конкурентов и составили несколько групп диванов стоимостью от 20 000 до 60 000 р. Взяли 5 известных диванных сайтов, продукция которых отличается по дизайну, и с каждого отобрали 6-7 популярных моделей в нужном нам сегменте. Звонили и общались с менеджерами салонов, выясняя какие модели предпочитают покупатели.
Для каждой подборки диванов провели отдельное маркетинговое исследование при помощи платного сервиса Яндекс Взгляд. Респондентам — мужчинам и женщинам старше 25 лет показывалась картинка с диванами одной фабрики и предлагалось оценить к какой ценовой категории они бы их отнесли:
эконом — до 20 000 р.,
эконом+ — до 40 000 р.,
средний — до 60 000 р,
дорогой — свыше 60 000 р.
По такой же методике проверили диваны и нашего клиента. Целью маркетингового исследования было — найти категорию недорогих в производстве диванов, за которые покупатели готовы платить подороже.
В результате, группы диванов разделились на 3 категории:
1 группа — диваны воспринимаются дешевле их реальной стоимости — сюда попали в том числе и диваны нашего клиента.
2 группа — диваны воспринимаются в соответствии с их стоимостью или чуть дороже.
3 группа — диваны воспринимаются дороже и значительно дороже их стоимости.
Примеры диванов из первой группы:
Примеры диванов из 2 и 3 групп:
Как видите, между группами было довольно сильное отличие по дизайну. Нетривиальный цвет и лаконичная минималистичная форма играли решающее значение в среднем ценовом сегменте.
Вот какую стратегию продвижения реализовали по результатам маркетингового исследования:
Попросили производителя сделать качественные рендеры диванов в ценовой категории 40 000-60 000 р. Где диваны представлены в различных цветовых вариациях и вписаны в подходящие по стилю интерьеры.
Разделили целевую аудиторию по возрасту — для категории 20-25 продолжили прежнюю рекламную стратегию. А для пользователей 25+ сделали акцент на Товарных рекламных кампаниях и Смарт-баннерах по отдельному фиду с более дорогими моделями, где и использовали обновлённые рендеры, а в заголовках и текстах офферов акцент делался на качестве и стиле по доступной цене.
В рекламных кампаниях настроили цели на тех, кто положил в корзину товар на 40 000 р., чтобы привлекать в интернет-магазин более платежеспособную аудиторию.
В результате, на 3-ем месяце работы объем продаж увеличился в 2,4 раза, а ДРР опустился с 37% до 26%.
У интернет-магазина впервые появилась хорошая прибыль с продаж, привлеченных контекстной рекламой. Производитель диванов увидел, что мы идем в верном направлении, и дал нам полный карт-бланш в развитии проекта, не ограничивая по бюджету.
Вывели бизнес на максимальную мощность, масштабировали рекламу, но миллионный бюджет не достиг цели — прирост только 20% и опять увеличилась ДРР…
За 4 месяца совместной работы мы помогли интернет-магазину диванов преодолеть главный барьер для роста бизнеса — максимизировали работу воронки продаж. Стали приводить больше трафика на сайт, причем более качественного и увеличили конверсию в заказ.
А потом подошли к решению главной задачи компании — получение максимума продаж из контекстной рекламы и масштабирование производства. Предстояло понять, где находится предел роста в Яндекс Директ для нашей фабрики диванов. Ограничений по бюджету не было. Условие было только одно — ДРР не выше 20%.
Мы решили увеличивать рекламный бюджет на 30% каждый месяц и смотреть за динамикой ДРР. Нужно было найти оптимальное число заказов с контекстной рекламы, выше которого будет уже невозможно сохранять плановую долю рекламных расходов.
Стратегию по рекламе менять не стали и постепенно увеличили рекламный бюджет до 1,2 млн.
Но результаты оказались сильно хуже планируемых:
Увеличив бюджет, мы лишь на 20% повысили количество заказов. При этом оборот вырос только на 11,4%. В результате мы вышли за границы допустимого ДРР.
Стало понятно, что простым увеличением бюджета не обойтись, и нужно что-то придумать для роста конверсии сайта.
Пользователи долго гуляли по сайту, уставали и ничего не покупали. Придумали квиз для быстрого, комфортного поиска дивана и увеличили заявки на 38%
Мы проанализировали поведение людей на сайте и обнаружили интересную закономерность — чем больше посетитель проводил времени на сайте, тем ниже была его конверсия!
Вот пример продолжительности сессии и конверсии:
До 2 мин. — конверсия 0,21%
2-5 мин. — 0,52%
5-10 мин. — 0,45%
более 10 мин. — 0,33%
Это противоречило нашим представлениям о поведении пользователей, и мы стали разбираться в чем дело.
В ходе обсуждений возникла идея — чем больше пользователи проводят времени на сайте, тем сложнее им выбрать диван. Они устают, глаз замыливается, и принятие решения откладывается на потом.
Чтобы проверить эту гипотезу, нам нужно было придумать как сократить время поиска на сайте и подтолкнуть посетителя к быстрой заявке.
Решили, что для такой цели идеально подойдет квиз. Где пользователь сможет быстро задать критерии своего выбора дивана и получить подборку подходящих предложений, отсортированных по цене.
Разработали вопросы, помогающие выявить потребности и вкусовые предпочтения потенциального покупателя.
Вот какие 5 вопросов задавали в квизе по подбору дивана:
1. Для какой цели выбираете диван?
2. Какие свойства дивана для вас самые важные? Выберите любые два:
3. Какой раскладной механизм предпочитаете?
4. Цветовая гамма дивана?
5. Какой стиль дивана вам нравится?
После прохождения квиза на сайте отображались все диваны, подходящие по выбранным критериям. Для этого за каждым диваном в карточке закрепили его основные свойства и сделали несколько описаний, в каждом из которых делался акцент на ту или иную ключевую характеристику. Описание дивана менялось в зависимости от результатов квиза.
Разработка и внедрение квиза заняли несколько недель и на 6 месяц работы мы смогли его протестировать. И все было не зря — нам действительно удалось затянуть пользователя в воронку квиза и подтолкнуть к покупке.
В результате, заявки выросли на 38%, оборот увеличился на 42%, ДРР опустился до 14%
Спасли мебельную фабрику от банкротства — увеличили ежемесячный оборот продаж диванов без шоурума в 20 раз
Системообразующая идея правильного подхода, эффективного на многих рынках — работать не с ключевыми фразами и рекламными объявлениями, а с конкретной целевой аудиторией. Такой подход мы называем «контекстная реклама 360°». Вот что для нас важно:
Изучать своих потребителей. Смотреть сквозь цифровую систему Яндекс Директ и видеть стоящих за ними реальных людей с их насущными потребностями и проблемами;
Предлагать способы удовлетворения этих потребностей в рекламе и на сайте;
Своевременно конвертировать в заказ, не давая уйти к конкурентам;
Обучать рекламные кампании, какую ЦА требуется вести на сайт.
Используя методологию 360°, мы за год увеличили продажи интернет-магазина диванов в 20 раз и в 2 раза уменьшили ДРР до 20%. Это вывело фабрику из минуса и дало средства для масштабирования производства. Производитель планирует открыть сеть шоу-румов для дальнейшего роста продаж.
Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital
Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.
Реклама ООО “Мако Медиа Групп” ОГРН: 1167746236250 ИНН: 7725309286. Erid:awjbXmhZfRWCSn9Kp1fAmju5NT4MNAodXG4trDkYrD1
Эффективная реклама — один из главных факторов успеха интернет-магазина. Она помогает привлекать новых клиентов, удерживать существующих и увеличивать продажи.
Сегодня освоить настройку рекламных кампаний можно с нуля благодаря практическим интенсивам и современным инструментам, включая нейросети.
Ниже разбор подходов, инструментов и программ обучения, актуальных для владельцев e-commerce.
Создание рекламных кампаний в Яндекс.Директ и Google Ads.
Работа с нейросетями ChatGPT, GigaChat и Leonardo для генерации текстов и объявлений.
Анализ целевой аудитории и разработка планов выхода на доход от 100 000 рублей в месяц.
Доступ к боту с нейросетями на 7 дней бесплатно и рабочая тетрадь с пошаговой стратегией.
Именной сертификат специалиста по интернет-рекламе.
Преимущества интенсива:
Возможность работать удаленно, привлекая клиентов без портфолио.
Практические домашние задания после каждого дня обучения.
Быстрый старт для новичка: первые клиенты уже к третьему дню курса.
Как строится обучение
День 1. Вводные и практика
Настройка рекламного кабинета.
Возможности рекламы и нейросетей в 2025 году.
Разработка первой рекламной кампании.
День 2. Создание креативов
GPT’s для анализа ЦА и разработки Buyer Persona.
Генерация заголовков и текстов с учетом болей и потребностей клиентов.
Домашнее задание: план выхода на доход 100 000 рублей.
День 3. Поиск клиентов и удаленка
День 3 посвящен поиску клиентов и работе в удаленном формате. Мы разберем ключевые ошибки, которые снижают эффективность рекламных кампаний, и объясним, как их избежать в реальных проектах.
Отдельное внимание уделим методам поиска первого клиента: где искать, как правильно выстраивать коммуникацию и как с помощью нейросетей автоматизировать рутинные процессы, чтобы экономить время и увеличивать результат. Завершим день практической настройкой рекламы на инфобизнес — от выбора стратегии до анализа первых данных и оптимизации.
День 4. VIP-стратегия
Повышение стоимости услуг и расширение клиентской базы.
Использование личных ассистентов и нейросетей для 80% рутинной работы.
Финальные рекомендации по развитию профессии.
Инструменты для e-commerce
Для владельца интернет-магазина важно освоить несколько ключевых направлений:
Контекстная реклама — объявления показываются по запросам пользователей, помогает быстро привлекать целевых клиентов.
Таргетированная реклама — настраивается под сегменты аудитории, ретаргетинг возвращает посетителей, которые уже проявили интерес.
Email-рассылки — информируют клиентов о новинках, акциях, подтверждении заказа и доставке.
Помимо инструментов важно уметь работать с аналитикой: отслеживать конверсии, анализировать многоканальные последовательности и оценивать стоимость привлечения клиента.
Почему реклама и нейросети так важны в 2025 году???
Высокий доход — специалисты по настройке рекламы зарабатывают от 30 до 200 тыс. рублей в месяц.
Быстрый старт — даже без опыта можно создать качественные объявления и кампании.
Удаленная работа — работать можно из любой точки мира.
Востребованная профессия — онлайн-бизнес растет, а специалистов по рекламе требуется все больше.
Итог
Обучение рекламе для e-commerce сегодня доступно каждому. Бесплатные интенсивы дают практику и первые результаты, а нейросети ускоряют процесс и позволяют работать без технического опыта.
Если ваша цель зарабатывать на интернет-рекламе, привлекать клиентов и строить удаленный доход, стоит начать с 4-дневного интенсива от Академии маркетинга. Уже через 10 дней вы сможете получить первые практические результаты и закрепить знания сертификатом специалиста.
Когда в привычную Excel-рутину неожиданно встраивается нейросеть для таблиц, она превращает скучную сетку из строк и столбцов в рабочий инструмент, который может понимать задачи по-человечески. Вместо бесконечных формул и справок по функциям вы просто описываете, что вам нужно, а ИИ подбирает формулы, чистит данные, анализирует показатели и помогает не утонуть в цифрах.
Я просмотрел больше 20 сервисов и инструментов, которые обещают прокачать Excel и Google Таблицы с помощью искусственного интеллекта, и в этой статье покажу топ-10 тех, что реально зацепили меня в работе. Это будет субъективный список любимчиков — тех решений, которые не просто «вау по описанию», а действительно экономят часы рутины и помогают делать таблицы умнее.
ТОП-10 нейросетей для таблиц
ChatGPT — помогает придумывать формулы, анализировать данные таблиц и собирать понятные отчеты прямо из чата.
Deepseek — силен в логике и коде, помогает решать сложные расчеты и оптимизировать формулы.
GPTunnel — позволяет создать собственного ассистента для Excel, подключить лучшие модели и автоматизировать типовые операции с таблицами.
Smartbuddy — по текстовому описанию генерирует готовые Excel-таблицы, структурируя хаотичные данные без ручного ввода.
MashaGPT — агрегатор популярных моделей с поддержкой загрузки Excel, анализом табличных данных и созданием готовых .xlsx прямо из чата.
GigaChat — подробные гайды и сценарии автоматизации Excel-таблиц.
GoGPT — российский агрегатор, который решает задачи, код и аналитику.
BotHub — платформa-агрегатор с аддоном для Google Sheets.
AiBro — создает и заполняет структуры по описанию, экспортирует результаты в Excel или HTML.
AiGPTbot — превращает данные в аккуратные таблицы, анализирует и помогает с выводами.
Мощная нейросеть нового поколения в удобном веб-интерфейсе на русском языке. Она подходит как «умный консультант» для таблиц: помогает придумывать и править формулы, анализировать выгрузки из Excel и Google Sheets, проверять расчеты. Можно описывать задачу обычным языком, просить объяснить логику вычислений, сравнивать сценарии и получать текстовые выводы для отчетов. За счет сильной логики ИИ для создания таблиц особенно полезен в финансовых, маркетинговых и учебных задачах, где основная работа идет в табличном формате.
Стоимость: от 199 ₽
Ключевые функции: генерация и проверка формул, разбор выгрузок, поиск ошибок в расчетах, текстовые отчеты по данным, подсказки по оптимизации таблиц
Для кого этот сервис: аналитики, маркетологи, финансовые специалисты, владельцы малого бизнеса, студенты, преподаватели
Плюсы:
Понимает сложные запросы по таблицам, можно описывать задачу «по-человечески», без строгого языка формул.
Сильная логика и математика: помогает проверять расчеты, моделировать сценарии и находить ошибки.
Универсален: подходит и для регулярной отчетности, и для разовых «разборов» таблиц и выгрузок.
Работает в едином аккаунте Study24 вместе с другими моделями — удобно комбинировать таблицы, тексты, презентации и другие задачи
Интерфейс и поддержка на русском, сервис ориентирован на пользователей из России.
Минусы:
Оплата идет токенами, при активной работе с большими объемами текста лимит может расходоваться довольно быстро.
Продвинутая китайская нейросеть, адаптированная под русскоязычных пользователей и доступная прямо в браузере. Она хорошо справляется с задачами логики, математики и кода, поэтому особенно полезна при работе с таблицами и сложными расчетами. Модель нейросети для создания таблиц помогает формулировать и проверять формулы, придумывать алгоритмы обработки данных, писать код для автоматизации Excel/Google Sheets и анализировать выгрузки в текстовом формате. DeepSeek удобно использовать, когда нужно не просто «переписать текст», а действительно разобраться в структуре данных и числовых зависимостях.
Стоимость: от 0 ₽ (DeepSeek V3.1 доступен бесплатно, сообщения не списывают токены внутри Study24)
Ключевые функции: ответы на вопросы по данным, генерация и проверка формул, подсказки по структуре таблиц, помощь с кодом для Excel/Sheets, текстовые выводы
Для кого этот сервис: аналитики, разработчики, финансовые специалисты, продакты, студенты и преподаватели
Плюсы:
Сильная логика и математика — подходит для сложных расчетов, сценариев и проверки формул.
Полная поддержка русского языка нейросети для таблиц Эксель, удобно описывать задачи «своими словами».
Бесплатный доступ к самой модели DeepSeek V3.1 внутри Study24, без отдельной оплаты за сообщения.
Хорошо помогает придумывать и объяснять алгоритмы обработки данных и код для автоматизации табличных процессов.
Минусы:
Для глубокого разбора больших Excel/CSV-файлов удобнее использовать связку с отдельными инструментами загрузки данных или кодом, а не только диалогом.
AI-ассистент на базе GPTunneL работает как «рабочая станция» для анализа таблиц и больших массивов данных. В одном окне можно загружать Excel, CSV и даже SQL-выгрузки, задавать вопросы обычным языком и получать структурированный разбор: сводки, сегментацию, поиск аномалий. Ассистент особенно полезен для продаж, маркетинга и финансов: он помогает превратить хаотичную выгрузку в отчет с понятными выводами и гипотезами. Плюс можно переключать используемую модель (GPT-5, Claude, Gemini и др.) под конкретную задачу — от поиска закономерностей до подготовки данных для презентаций.
Стоимость: нейросеть для работы с Excel таблицами от 900 ₽/мес
Ключевые функции: загрузка XLSX/CSV/SQL, анализ продаж и метрик, поиск аномалий, сводные отчеты, текстовые выводы, подготовка данных для презентаций
Для кого этот сервис: аналитики, маркетологи, e-commerce и marketplace-специалисты, финансовые аналитики, владельцы и руководители бизнеса
Плюсы:
Поддерживает загрузку собственных датасетов (XLSX, CSV, SQL, JSON) и работу с ними прямо в чате.
Умеет находить закономерности, выбросы и нетипичные строки, превращая «сырую» таблицу в структурированный аналитический отчет.
В одном интерфейсе доступны разные модели (GPT-5, Claude, Gemini и др.), можно подбирать оптимальную под задачу анализа данных.
Подходит как для разовых разборов выгрузок, так и для регулярной аналитики (продажи, бюджеты, отчетность).
Гибкая тарифная модель: можно работать через подписку или через оплату фактического потребления токенов.
Минусы:
Стоимость сильно зависит от выбранной модели и объема токенов, при тяжелых задачах баланс может расходоваться быстрее ожидаемого.
Онлайн-сервис с встроенной нейросетью, у которого есть отдельный режим «Нейросеть для создания таблиц Excel». Он позволяет по обычному текстовому описанию получить готовую структурированную таблицу: с нужным количеством колонок, заголовками, типами данных и базовыми формулами. Инструмент помогает автоматизировать рутину: быстро заводить отчеты, сводные таблички, бюджеты, прайс-листы, не ковыряясь вручную в ячейках. Отдельный плюс — работа с различными форматами файлов (Excel, CSV, PDF, Word), поэтому таблицу можно как сгенерировать с нуля, так и собрать на основе уже загруженных документов.
Стоимость: от 2,75 ₽ за запрос
Ключевые функции: создание таблиц по описанию, автоформатирование данных, базовый анализ табличных данных, поддержка Excel/CSV, работа с документами Word/PDF, история запросов
Для кого этот сервис: бухгалтеры, менеджеры, аналитики, предприниматели, маркетологи
Плюсы:
Можно описать таблицу простыми словами, нейросеть сама создаст структуру и заполнит данные.
Подходит для регулярных отчетов: финансовые сводки, продажи, планы, простые дашборды в Excel.
Работает с популярными форматами файлов (Excel, Word, PDF, CSV), удобно собирать таблицы из разных источников.
Есть нейросеть для таблиц бесплатно без регистрации, плюс бонусные запросы в личном кабинете для тестирования возможностей.
В одном аккаунте доступны и другие инструменты SmartBuddy: диаграммы, блок-схемы, анализ файлов — удобно для комплексной работы с данными.
Минусы:
Для работы с конфиденциальными данными нужны внутренние правила: сервис все равно обрабатывает файл на стороне сервера.
Сервис-агрегатор нейросетей (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) с единым русскоязычным интерфейсом. Для работы с таблицами он выступает как «карманный аналитик»: можно загружать файлы Excel и CSV, задавать вопросы обычным языком и получать разбор данных. Сервис суммирует финансовые показатели, ищет ключевые тренды и статистику, сравнивает периоды и формирует понятные текстовые отчеты. Кроме того, MashaGPT умеет создавать документы с таблицами — например, PDF-отчеты и рейтинги, где таблица сразу красиво оформлена.
Стоимость: от 990 ₽/мес
Ключевые функции: загрузка Excel и CSV, анализ табличных данных в чате, суммирование показателей, поиск трендов, генерация отчетов, создание таблиц в PDF/документах
Для кого этот сервис: предприниматели, финансовые аналитики, маркетологи, руководители, студенты, исследователи
Плюсы:
Поддерживает файлы Excel и CSV: достаточно прикрепить таблицу и сформулировать задачу текстом.
Автоматически считает итоги, делает сводки, выделяет тренды — удобно для бюджетов, продаж и регулярной отчетности.
В одном интерфейсе доступны несколько сильных моделей (GPT-5, Claude, Gemini, Grok) — можно выбирать «мозг» под задачу.
Работает с множеством форматов файлов: Excel, Word, PDF, JSON — удобно анализировать комплексные документы, а не только чистые таблицы.
Умеет создавать профессиональные PDF-документы с таблицами: рейтинги, сравнения, аналитические отчеты.
Минусы:
Бесплатный тариф нейросети для таблиц Excel заметно ограничен по числу запросов, для серьезной работы с таблицами все равно нужен платный план.
Из-за большого числа режимов и функций (AI+, канвасы, проекты, разные модели) новичкам может потребоваться время, чтобы освоиться с интерфейсом.
многофункциональная нейросеть от «Сбера», русскоязычный аналог ChatGPT с веб-интерфейсом, ботами и API. Она генерирует тексты, пишет код, создает изображения и умеет работать с документами разных форматов. Для таблиц GigaChat особенно полезен тем, что умеет анализировать файлы Excel, Word, PDF и PowerPoint: вы можете прикрепить отчет или выгрузку и получить краткую выжимку, расчеты и выводы. Через интеграции вроде Albato его можно связать с Microsoft Excel и настроить автоматическую передачу данных из таблиц в нейросеть для анализа.
Стоимость: от ~1 000 ₽ за 5 000 000 токенов
Ключевые функции: генерация текстов, анализ документов Word/PDF/Excel/PowerPoint, ответы в чате, помощь с кодом, интеграции с Excel через Albato
Для кого этот сервис: аналитики, маркетологи, предприниматели, финансовые специалисты, студенты, преподаватели
Плюсы:
Глубокое понимание русского языка, удобно описывать структуру таблиц и задачи «своими словами».
Анализ загруженных файлов, включая отчеты и табличные документы, с краткой выжимкой и ответами на вопросы по содержимому.
Можно завязать автоматические процессы: связка Excel ↔ GigaChat через Albato без программирования.
Подходит как для повседневных задач (отчеты, документы), так и для более сложных сценариев с кодом и аналитикой.
Минусы:
Модель работает по токенам: при активном использовании с большими документами запас быстро расходуется, и нужно докупать пакеты.
Агрегатор нейросетей с русскоязычным интерфейсом, который собирает в одном чате ChatGPT 5, Claude, DeepSeek, Gemini и другие модели. Он подходит как универсальный «умный помощник» для табличных задач: можно описывать структуру нужной таблицы словами, просить посчитать показатели, перепроверить формулы и оформить выводы. Через режим работы с файлами нейросети для анализа таблиц умеют разбирать документы с табличными данными (выгрузки, отчеты в PDF/DOCX/TXT), вытягивать оттуда ключевые цифры и оформлять их в виде таблиц и списков. GoGPT удобно использовать как точку входа к мощным моделям для анализа данных, подготовки отчетов и черновиков Excel/Google Sheets.
Стоимость: от 699 ₽/мес
Ключевые функции: умный чат, переключение моделей, работа с файлами, анализ текстовых отчетов, генерация таблиц, шаблоны промптов, Telegram-бот, API
Для кого этот сервис: аналитики, маркетологи, предприниматели, контент-специалисты, финансовые аналитики, студенты
Плюсы:
В одном интерфейсе доступны десятки популярных моделей: GPT-5, Claude, DeepSeek, Gemini и другие.
Есть режим работы с файлами и ссылками: можно загрузить документы и получать по ним резюме, инсайты и таблицы.
Русский интерфейс и готовые шаблоны запросов упрощают старт и помогают быстро решать типовые задачи.
Универсальный сценарий: один и тот же аккаунт подходит и для текстов, и для кода, и для аналитики отчетов.
Оплата в рублях, стоимость запроса и расход коинов прозрачно показываются перед отправкой.
Минусы:
Стартовый платный тариф нейросети для Гугл-таблиц может казаться не самым бюджетным на фоне более простых решений.
Агрегатор нейросетей, который объединяет в одном интерфейсе десятки моделей: GPT-5, GPT-4.1, Claude, Gemini и другие. Для работы с таблицами он особенно полезен в двух режимах: анализ загруженных файлов Excel/CSV и надстройка BotHub для Google Sheets с функцией =gpt(), которая вызывает нейросеть прямо из ячеек. ИИ для заполнения таблиц умеет разбирать большие выгрузки, выделять тренды и аномалии, предлагать формулы и текстовые выводы по данным. Благодаря интеграциям с Google Sheets, Notion, CRM и другими системами его удобно встроить в отчетность и регулярную аналитику.
Стоимость: от 3 $ за пакет Basic
Ключевые функции: агрегатор моделей, анализ Excel/CSV/XLSX, надстройка для Google Sheets (=gpt()), работа с большими документами, интеграции и API, конструктор ботов
Для кого этот сервис: аналитики, маркетологи, владельцы бизнеса, разработчики ботов, продуктовые и data-специалисты
Плюсы:
Поддерживает загрузку файлов XLSX и CSV, а также других форматов (PDF, DOCX, JSON) для комплексного анализа данных.
Есть официальное приложение BotHub для Google Sheets: нейросеть вызывается прямо формулой =gpt() в ячейке.
Умеет работать с большими таблицами и базами данных, строит дайджесты с трендами и аномалиями по CSV-выгрузкам.
Гибкая модель оплаты Caps: пакеты не сгорают, можно пополнить один раз и расходовать по мере задач.
В одном аккаунте доступны топовые модели текста и изображений — удобно совмещать аналитику таблиц с подготовкой презентаций и отчетов.
Минусы:
Модель оплаты через Caps и разную стоимость токенов по моделям требует времени, чтобы разобраться в экономике запросов.
Надстройка для Google Sheets требует первоначальной настройки API-ключа и может быть сложна для совсем новичков.
Онлайн-нейросеть с отдельным генератором таблиц, заточенным под быстрый порядок в данных. Вы просто описываете задачу в чате («сделай таблицу расходов на месяц», «нужен контент-план на месяц», «сравни три смартфона»), а сервис сам предлагает структуру, заголовки колонок и пример preenchения. Генератор умеет сразу заполнять таблицу данными, проводить сравнения, подсвечивать итоги и выдавать результат в формате, удобном для переноса в Excel, Google Таблицы или CSV. На сайте приведено много готовых кейсов — от трекера привычек и личного бюджета до планов публикаций и сравнительных таблиц для бизнеса.
Стоимость: от 100 ₽ за базовый пакет на 10 000 символов
Ключевые функции: генерация таблиц по описанию, автозаполнение данными, структурирование информации, сравнения и выводы, готовый формат для Excel/CSV/HTML
Для кого этот сервис: предприниматели, студенты, SMM-специалисты, проектные менеджеры, аналитики, все, кому нужно быстро структурировать данные
Плюсы:
Делает таблицы «под задачу»: бюджет, контент-план, расписание, трекер привычек, проектный план — без ручной разметки и формул.
Сразу предлагает структуру и заполняет данными, экономя время на оформлении и придуманным колонкам.
Есть примеры промптов и кейсы, которые помогают быстро понять, как формулировать запросы под свои сценарии.
Результат легко перенести в Excel, Google Таблицы, Notion или Word, можно отдельно попросить формат CSV.
Подходит и для работы (планы, бюджеты, отчеты), и для личных задач — от меню на неделю до списков дел.
Минусы:
Нейросеть для работы с Гугл-таблицами имеет ограничения по символам на тарифах.
Онлайн-нейросеть для заполнения таблиц и чат-бот GPT с большим набором готовых инструментов. Для табличных задач он работает как конструктор: вы описываете словами, какая таблица нужна (бюджет, расписание, контент-план, сравнение товаров), а сервис сам придумывает структуру, заголовки колонок и оформление. Генератор может сразу заполнить таблицу примерными данными, подсветить важные показатели, добавить итоги и комментарии. Результат получается в виде аккуратной таблицы, которую легко перенести в Excel, Google Таблицы или на сайт.
Стоимость: от 100 ₽ за базовый тариф на 10 000 символов
Ключевые функции: генерация таблиц по описанию, автозаполнение данными, базовый анализ и выводы, настройка формата, подсчеты и итоги, экспорт в удобном формате
Для кого этот сервис: бухгалтеры, аналитики, предприниматели, студенты, проектные менеджеры, маркетологи
Плюсы:
Делает таблицы «из текста»: достаточно описать задачу, а не продумывать вручную каждую колонку и форматирование.
Быстро оформляет аккуратные, наглядные таблицы, которые подходят для отчетов, презентаций и рабочих документов.
Есть множество сценариев и примеров: бюджеты, расписания, учебные таблицы, контент-планы, сравнения товаров и услуг.
Полноценный русскоязычный интерфейс и целая витрина профильных инструментов («Для работы», «Для учебы» и т.д.).
Подходит и как отдельный генератор таблиц, и как универсальный чат-бот для текстов, идей, учебных и рабочих задач.
Минусы:
Ограничения по символам на тарифах: при активной генерации таблиц и текстов лимит может расходоваться быстрее ожидаемого.
Современная нейросеть для работы с таблицами умеет гораздо больше, чем просто «подсказать формулу». Она принимает на вход обычное текстовое описание задачи («нужен бюджет на месяц», «проанализируй продажи по регионам», «сделай контент-план») и превращает его в структурированную таблицу или готовый аналитический разбор. Вместо того чтобы вручную заводить столбцы, вспоминать синтаксис функций и настраивать фильтры, вы описываете цель, а нейросеть подбирает структуру, логику расчетов и базовое оформление.
Отдельный блок возможностей — работа с уже существующими файлами Excel, Google Таблицами и CSV. Нейросети умеют чистить данные (убирать дубли, приводить даты и числа к одному формату, исправлять очевидные ошибки), находить закономерности, отвечать на вопросы по таблице человеческим языком. Чаще всего это выглядит так: вы загружаете файл, задаете вопросы вроде «какие товары дают 80% выручки?» или «где провал по конверсии?», а в ответ получаете цифры, короткий текстовый вывод и, при необходимости, вариант новой сводной таблицы.
Наконец, многие сервисы берут на себя «оформительскую» часть. Из сухих таблиц можно быстро получить отчет для руководителя, презентацию, сравнительную таблицу для клиента или текстовый обзор с выводами и рекомендациями. Нейросеть помогает не только «крутить» цифры, но и превращать их в понятную историю.
Кому пригодятся нейросети для генерации таблиц
Практически любая роль, где основные данные живут в Excel или Google Таблицах, может выиграть от подключения нейросети. Предприниматели и руководители получают быстрые ответы на вопросы по продажам, расходам и эффективности без погружения в дебри формул и сводных таблиц. Финансисты и бухгалтеры используют ИИ, чтобы ускорить бюджеты, план/факт, сверку отчетов из разных систем и подготовку управленческой отчетности.
Маркетологи и digital-специалисты анализируют выгрузки из рекламных кабинетов, CRM и систем аналитики: сравнивают каналы, считают ROI, находят аномалии в трафике и конверсии. Аналитики и продуктовые команды работают с большими CSV-файлами, исследуют поведение пользователей, строят гипотезы и готовят срезы данных для обсуждений. В e-commerce и на маркетплейсах нейросети помогают держать под контролем цены, остатки, продажи, возвраты и сравнение площадок.
Для учебных и проектных задач нейросети тоже полезны: студенты и исследователи могут быстро обработать результаты опросов, построить простую статистику, оформить данные в аккуратные таблицы для работы или публикации. В целом, если значимая часть времени уходит на переподготовку, анализ и оформление табличных данных — нейросети становятся логичным «вторым мозгом» рядом с Excel.
Небольшое резюме по ролям можно показать в таблице:
Преимущества ИИ для таблиц по сравнению с ручной работой
Главное преимущество нейросетей — они снимают «порог входа» в сложные таблицы. Чтобы разобраться с большими объемами данных, больше не обязательно быть экспертом по формулам и сводным таблицам: достаточно уметь сформулировать задачу обычным языком. Нейросеть предложит структуру, напишет формулы, подскажет, какие срезы посмотреть, и сразу выдаст текстовый комментарий к получившимся цифрам. Скорость подготовки отчетов и разборов при этом вырастает в разы.
Второе важное отличие ИИ для работы с таблицами — снижение количества ошибок. Вручную легко промахнуться со скобкой, диапазоном или условием в формуле, не заметить лишнюю строку или дубликат. Нейросети хорошо справляются с однотипной рутиной: они аккуратно проходят по всем строкам, проверяют логику расчетов, подсвечивают аномальные значения и предлагают исправления. Это особенно критично там, где ошибка в одной ячейке может испортить весь отчет или привести к неверным бизнес-решениям.
Наконец, нейросети помогают выстроить более единый и понятный формат отчетности. Можно один раз описать желаемый шаблон («сначала ключевые цифры, потом график, потом список выводов и рекомендаций») и дальше регулярно получать отчеты в этом стиле. В результате специалист тратит меньше времени на ручное перекладывание данных и больше — на интерпретацию результатов, поиск инсайтов и принятие решений.
В итоге нейросеть для таблиц — это не игрушка для гиков, а вполне практичный инструмент, который снимает с человека огромный пласт рутины. Она помогает быстрее готовить отчеты, разбирать выгрузки, проверять формулы и находить в цифрах то, на что руками ушли бы часы или дни. Причем порог входа минимальный: вам не нужно становиться экспертом по Excel — достаточно уметь внятно описать задачу.
При этом нейросети не заменяют специалиста, а усиливают его. Решения по-прежнему принимает человек, но делает он это уже не на уровне «кажется, так», а опираясь на аккуратно подготовленные данные, срезы и понятные выводы. Если вы регулярно работаете с цифрами, отчетами и выгрузками, самое разумное, что можно сделать сейчас, — попробовать внедрить хотя бы один из таких сервисов в свой рабочий процесс и дать ему шанс освободить вам пару часов в день.
Что делать, если покупатели ведут себя импульсивно и больше доверяют агрегаторам, а не интернет-магазинам? Как управлять жестким сезонным спросом? Интернет-магазин воздушных шаров жонглировал товарами по сезонам. Использовал «Макосеки», синтетические конверсии и срочный Поиск. А когда отключили мобильный интернет, заполонил ТОП на выдаче.
Привет! Мы МАКО — агентство контекстной рекламы и продвижения на маркетплейсах с оплатой за результат. Ранее публиковали кейс нашего клиента — интернет-магазина воздушных шаров о том, как бизнесу с жесткой сезонностью стабильно зарабатывать круглый год.
Мы сотрудничаем с 2021 г., но в этом году столкнулись с новым вызовом. Собственник компании решил увеличить доход проекта с сохранением уровня ДРР 40%. Он посчитал, что пришло время выжимать из магазина максимум здесь и сейчас. Под новую задачу стали искать новые решения.
Разработали стратегию рекламы с опорой на:
Импульсивное поведение потребителей. Ранее мы управляли им с помощью ремаркетинга. Но он работал только в высокий сезон и в последние месяцы терял свою эффективность. Поставили цель: реанимировать ремаркетинг и заставить его работать круглый год.
Срочный спрос. Решили максимально увеличить бюджет на запросы, по которым доставка требовалась здесь и сейчас. Спрос на разные сегменты ассортимента магазина зависел от сезона. Поэтому придумали систему жонглирования этими сегментами, чтобы всегда иметь в рекламе товар высокого спроса.
Усиление самого востребованного сегмента — День рождения. Этот сегмент исторически продавался во все сезоны и был генератором продаж. Но в последний год покупки в нем стали снижаться и нужно было принимать меры, чтобы не потерять хороший рабочий инструмент.
В этом кейсе расскажем о реализации и результатах этой стратегии. Возможно, наши лайфхаки помогут компаниям, которые ищут новые и нестандартные методы в сфере импульсивных покупок.
Краткое содержание для ЛЛ:
1) Люди приходили в интернет-магазин на эмоциях и уходили мониторить конкурентов. Отслеживали целевых пользователей, возвращали ретаргетингом и в 1,5 раза увеличили обращения (с 24 до 37 в неделю)
2) Мужчины боялись покупать цветы зимой, агрегаторы отнимали клиентов. Построили стратегию рекламы на сезонном жонглировании товарами, срочном спросе и на 21% увеличили продажи
3) Золотоносный сегмент Дни рождения перестал работать. Тестировали много гипотез, подключили синтетические конверсии и увеличили обращения в 3 раза
4) Настали аномальные дни: сайт чудил, мобильный интернет отключали, а выручка падала на 40% от нормы
5) Спасла стратегия агрессивных продаж: сделали 3 сайта и объединили кампании. Стали получать по 40 обращений в неделю
6) Перезагрузка проекта удалась: новая стратегия управления импульсивными покупками увеличила заявки интернет-магазина воздушных шариков в 1,7 раз
Люди приходили в интернет-магазин на эмоциях и уходили мониторить конкурентов. Отслеживали целевых пользователей, возвращали ретаргетингом и в 1,5 раза увеличили обращения (с 24 до 37 в неделю)
Интернет-магазин более 10 лет продавал: композиции из воздушных шариков, цветы, фотозоны. Ассортимент —- очень широкий, круглосуточный сервис, недорогая доставка — всего за 2 часа.
У сервиса хорошие рациональные преимущества. Казалось бы, потребители должны были делать осознанный выбор: увидели выгодное предложение и приняли решение. Но по факту это не так работало. Бизнес строился на импульсивных покупках.
Например, у людей какой-то праздник, они начинали искать, что подарить или как декорировать помещение. Вводили запрос и видели нашу рекламу. На эмоциях приходили в интернет-магазин, хаотично гуляли по сайту в поисках чего-то, порой сами не зная чего. А потом переходили на другие предложения из выдачи.
В этот момент нам нужно было ловить и возвращать их ретаргетингом (показы рекламы тем, кто ранее посещал сайт). Ведь если в течение пары дней пользователи не купили у нас, то, скорее всего, они сделали это в другом месте.
Ранее ретаргетинг у нас хорошо работал только в высокий сезон. Чтобы повысить эффективность настроек, искали новые инстайты в поведении ЦА на сайте.
Яндекс Метрика умела считать только статичное время. Например, пользователь изучал наше предложение 3 минуты, потом ушел обедать на 10 минут, а затем вернулся и закрыл страницу, она засчитает на этот визит все 13 минут. И это будет неправдой.
Поэтому мы разработали свой собственный счетчик времени на сайте, который назвали «макосекунды», или «макосеки». «Макосеки» считают только активные секунды, не учитывают время без тапов по экрану смартфона или без скроллов на десктопе.
Кроме времени анализировали еще и глубину просмотра при помощи собственных скриптов. Создали цель «таймдип» - руками скрещивали глубину просмотра и время на сайте. Увидели, что покупатели проводят не менее 2х минут на сайте и изучают не менее 4-х страниц — карточек товаров.
Пользователей, совершивших подобные действия внедряли в сегменты рекламных кампаний и 2 дня после визита показывали им нашу рекламу «из каждого чайника». В итоге: заказы с ремаркетинговых рекламных кампаний выросли в 1,5 раза с 24 до 37 в неделю, при ДРР ~ 44,5 - 31,3% (февраль 2025)
Мужчины боялись покупать цветы зимой, агрегаторы отнимали клиентов. Построили стратегию рекламы на сезонном жонглировании товарами, срочном спросе и на 21% увеличили продажи
Самые большие сложности в продвижении вызывало резкое колебание спроса на группы товаров по сезонам. Их в интернет-магазине было три: шарики, цветы и фотозоны. Сейчас расскажем про эти товары подробнее.
1.Воздушные шарики — товар, популярный почти круглый год и по любому поводу
Это самый выгодный сегмент, потому что себестоимость низкая, цена услуги доступна для ЦА и ДРР (долю рекламных расходов) можно удерживать на уровне 40%, что было прибыльно на этом проекте.
Но! Серьезные проблемы возникали в морозы. Форму шариков держит гелий, который от воздействия низких температур сжимается и шарики начинают сдуваться. Поэтому зимой в продажах воздушных композиций образовывались провалы.
2. Цветы — востребованы на День влюбленных, гендерные и другие тематические праздники, где букеты mast have
Как только начинались холода, у товарной группы возникали проблемы. Большинство покупателей —- мужчины. Они боялись того, что сначала букет привезут красивым и свежим, а потом, на следующий же день, цветы быстро умрут. Считали, что интернет-магазины подсовывают несвежие цветы, а проверить это заранее невозможно. Даже отправка фотографий перед доставкой не помогала развеять такие опасения.
Поэтому зимой мужчины чаще покупали цветы в офлайн-магазинах или больше доверяли крупным агрегаторам. Например Flowwow (онлайн-платформа для продавцов и покупателей), где доставка от 30 минут, цена и качество максимально понятны. А с такими монстрами нашему интернет-магазину конкурировать было сложно.
3. Фотозоны — нужны людям для мероприятий, связанных с праздниками или событиями (8 марта, Хэллоуин, Новый год, выпускные, свадьбы, юбилеи)
Сейчас в моде конструкции с пайетками, которые летом украшают живыми цветами, а в другое время года — композициями из шаров. Это довольно дорогой продукт, который могут себе позволить немногие, поэтому аудитория у сегмента поменьше, чем у остальных. Но зато зависимость от сезонности минимальная, и средний чек выше.
Чтобы минимизировать сезонные провалы начали перетасовывать сегменты в рекламе согласно спросу, например:
пайеточными фотозонами закрывали брешь по шарикам в морозы;
рекламу цветов запускали перед 13 февраля, 8 марта, 1 сентября и Днем учителя —-- в остальное время не тратили деньги по этому сегменту, так как ДРР получался выше нормы;
шарики держали в приоритете всегда, кроме сильных холодов.
Большую часть бюджета вкладывали в срочный спрос на Поиске, так как с него приходило больше заявок. Делали акцент на общие запросы, например «купить шарики срочно».
Конкурировали ставками, писали тексты поинтереснее. Использовали акции, которые периодически появлялись в интернет-магазине. Например, цены там были стабильными, а, в зависимости от закупок, клиент мог позволить себе делать скидки до 35%. И мы хорошо конкурировали ими на выдаче, при этом выдерживая планку по ДРР.
В целом, довольно резко —- больше, чем ранее увеличивали бюджет в сезон, тестировали все и вся, «палили из всех пушек», наращивали активность. А в несезон сильно уменьшали затраты, чтобы экономика в этот период не рушилась, и использовали только те приемы, которые ранее себя уже зарекомендовали. Кампании на Поиске стали приносить на 21% больше продаж: в марте 2024 — 140, а в марте 2025 — 177.
Золотоносный сегмент Дни рождения перестал работать. Тестировали много гипотез, подключили синтетические конверсии и увеличили обращения в 3 раза
Кроме групп товаров, в рекламных кампаниях был отдельный сегмент - День рождения. Он приносил нам 50% продаж. Мы думали, что этот всесезонный праздник — «золотая жилa», которая с нами навсегда. Но в прошлом году продажи пошли на спад и снизились на 17%. Нужно было реанимировать это направление.
Стали выяснять причину: это спрос изменился, или конкуренты перехватывают, может быть с рекламными кампаниями что-то случилось. Вот какие гипотезы рассматривали:
У конкурентов появились более сильные УТП.
Провели мониторинг, анализировали объявления и стратегии работы других интернет-магазинов. Увидели, что ничего особенного там не произошло, а значит, конкурентная среда не могла так сильно повлиять на наши продажи.
Спрос изменился.
Ко Дню рождения люди обычно готовились заранее. Подолгу изучали ассортимент на сайте, искали варианты —- как украсить праздник. Что же случилось сейчас? Спрос не снизился, это подтверждала статистика.
Но пользователи начали куда-то уходить, в какие-то другие каналы — на маркетплейсы, например, где появилась масса предложений, а цены были ниже в разы. Плюс, покупки на этих площадках избавляли от проблем с доставкой — не нужно встречать курьера, который придет с огромным количеством шаров.
Сделали вывод: если объем ЦА для интернет-магазинов уменьшился, нужны новые решения в рекламе, которые помогут выжать максимум продаж из тех, кто остался.
Работу рекламных кампаний мы всегда проверяли и корректировали несколько раз в неделю. Сейчас провели более глубокий анализ сегмента, но никаких ошибок не нашли. Некогда успешная стратегия просто перестала генерить конверсии.
Стали тестировать разные подходы:
почистили семантическое ядро —- оставили только наиболее эффективные ключевые фразы и на них делали ставки в ручном режиме, но это не давало устойчивых результатов;
искали комбинации с микроконверсиями (действия пользователя на сайте до отправки заявки или звонка) — получали трафик с обращениями, но ДРР повысился до 60-70%.
пробовали смесь микро- и макроконверсий (обращений), со стратегией оплаты за макро-цели (составная цель звонок/заявка) — добивались позитива, но затем показатели снова падали;
запускали стратегию максимум кликов с ограничением верхней цены за клик по недельному бюджету. Контролировали общий объём трафика, чтобы за месяц было не менее 500–700 кликов с Поиска. Цель была — получить выводы и не расходовать бюджет на неэффективные переходы. Результат был, но не такой значительный, как бы хотелось.
Тогда решили, что нужна «свежая кровь», например, синтетические конверсии, которые мы уже использовали на других проектах. Их генерировал ИИ специального сервиса, который работал так:
1. Анализировал пользователей на основе 600+ факторов, например: модель, экран, мощность, тип подключения; глубина просмотра, скорость прокрутки, клики, время на странице; средний доход, плотность населения в месте проживания, активность в ecommerce; день недели, время суток, погода в регионе и т.п.;
2. Сравнивал по всем этим паттернам посетителей сайта с теми, кто сделал заявку и составлял тысячи портретов ЦА;
3. Понимал, какой пользователь наиболее склонен к покупке;
4. Показывал Яндекс Директу, каких пользователей нам нужно приводить на сайт.
Обучили модель на наших конверсиях (заявках на сайте, звонках). Установили стоимость на них (например) до 3000 рублей. Настроили стратегию по ДРР на получение нескольких микроконверсий по 800 р., с прицелом на то, что одна из них превратиться в макроконверсию..
Если система оценивала близость пользователя к целевой аудитории не ниже 40–50%, то, пропуская оценку ставки через свой фильтр, формировала цену на уровне 400–500 р. Передавала данные алгоритмам Яндекс Директ и обучала их.
Так как данных было очень много, то рекламные кампании приводили на сайт больше аудитории. А качество трафика было выше: количество обращений по сегменту День Рождения увеличили в 3 раза с 10 до 30 в месяц, при этом удерживали ДРР - 27,8%
Настали аномальные дни: сайт чудил, мобильный интернет отключали, а выручка падала на 40% от нормы
Только мы нашли способы решения имеющихся проблем и повысили планку продаж по всем основным сегментам рекламы, как появились новые препятствия. На первой неделе апреля 2025 г сайт вдруг начал чудить: переставал открываться на некоторых устройствах. Например, на наших ПК, причем смена WiFi или VPN не помогала. В дни таких аномалий продажи, понижались до 0%.
Предложили интернет-магазину проверить работу сайта, и выяснилось, что проблема была не в нем, а на сервере. После нескольких безуспешных попыток решить ее с техподдержкой, было решено купить интернет-магазину собственный сервер и перенести сайт на него. И сайт стал работать без сбоев.
Но в мае начались новые проблемы — отключения мобильного интернета в Москве, да и по всей стране. Это было уже очень серьезно. В 70% случаев срочный заказ шариков делали с мобильных. Поэтому, в периоды блокировок резко падал спрос на онлайн покупки.Пользователи не могли нас найти и покупали воздушные шарики в офлайн-магазинах.
Если позволяло время, люди переносили покупки и после включения мобильного интернета происходил взрывной рост заявок. Но этот отложенный спрос все-таки не покрывал на 100% падение продаж в дни без онлайна.
А потом отключения мобильного интернета стали повторяться. Геополитика сильно влияла на наши показатели —- в целом, они проседали на 20-30%. А вот мы повлиять на нее никак не могли. Поэтому стали думать, как в хорошие продажные дни приводить больше горячих пользователей на сайт и выполнять план интернет-магазина….
Спасла стратегия агрессивных продаж: сделали 2 сайта и объединили кампании. Стали получать по 40 обращений в неделю
Стратегия управления импульсивным спросом и срочными заказами опиралась прежде всего на Поиск в Яндексе. Именно здесь концентрировалась горячая аудитория, которая искала товары интернет-магазина воздушных шаров, чтобы купить здесь и сейчас.
Сделав запрос, пользователь видел в ТОП-е выдачи 3 рекламных предложения и выбирал между нашим сайтом и конкурентами. Чтобы минимизировать соперничество, сделали для интернет-магазина второй сайт. Немного изменили дизайн, подачу информации и название бренда.
Максимально переориентировали бюджет на поисковые кампании, чтобы агрессивно выкупать топовые позиции. В результате стали занимать 2 места из трех, и в 66% случаев пользователи делали выбор уже между нами и нами.
Изменили ассортиментную политику в рекламе. От сегментации перешли к масштабированию. Если раньше у нас предложения были сегментированы по запросам:
универсальным — День рождения, свадьба, выписка и т.д.;
праздничным —- Хеллоуин, День св. Валентина и т.п.;
тематическим —- Майнкрафт, Тачки, 3 кота и пр.
То теперь мы максимально объединили сегменты в Пакетной стратегии по самым эффективным и срочным запросам, совпадающим по контексту. Например, по сезонности: весенняя —- выпускные, дни рождения, свадьбы, выписки и пр.
Кампании, вошедшие в объединение, остались теми же, но мы их вычистили: часть ключевых фраз отключили, добавили минус-слова, в РСЯ почистили площадки.
Это масштабирование РК помогло:
1. Минимизировать расходы —- система автоматически распределяла бюджет между кампаниями в зависимости от их эффективности;
2. Увеличить заказы —- алгоритмы получили данные о большом количеством конверсий со всех кампаний, могли быстрее обучиться и приводить больше целевых пользователей.
В результате, мы стали выполнять новый план продаж интернет-магазина, несмотря на отключения мобильного интернета — получали по 35-40 обращений в неделю в первый месяц теста агрессивной стратегии, с ДРР 31-44 %
Перезагрузка проекта удалась: новая стратегия управления импульсивными покупками увеличила заявки интернет-магазина воздушных шариков в 1,7 раз
После того, как владелец интернет-магазина поставил нам задачу увеличить доход проекта при сохранении прежнего уровня ДРР —- 40% прошло несколько месяцев. Вот, что было сделано для масштабирования продаж:
Акцент на импульсивное поведение покупателей. Ремаркетинг с помощью «макосеков» —- возвращение колеблющихся клиентов снизило риск потери за счет повторного контакта в критические для покупки временные рамки (2 дня).
Смещение фокуса на срочный поиск, перераспределение бюджета на соответствующие ключевые фразы — увеличило шансы попадания рекламы в момент принятия решения покупателем.
Сезонные перестановки товаров помогли сохранять релевантность предложения интернет-магазина в периоды высокого спроса и получать больше заказов.
Введение синтетических конверсий дало «вторую жизнь» рекламным кампаниям, насыщая алгоритмы Яндекса большим количеством данных для обучения и привлекая больше релевантных пользователей.
Быстрая перестройка в ответ на внешние угрозы —- разработали стратегию завоевания ТОП на Поиске, чтобы увеличить трафик и продажи независимо от контекста рынка.
Итоговые результаты: если сравнить сентябрь 2025 г. с сентябрем 2024 г., то заявки выросли в 1,7 раз с 151 до 250, а ДРР снизились с 1,6 раза 55,6% до 35,6%
Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital
Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.
Реклама ООО “Мако Медиа Групп” ОГРН: 1167746236250 ИНН: 7725309286. Erid:awjbXmhZfRWCSp53xGTnBMGkXu2VRWKPRSgRFxZP3D7
