Кейс «Ашан» и i-Media: как заставить алгоритмы продавать маржинальные товары
Зрелый e-com сталкивается с парадоксальной ситуацией: заказов много, но их качество падает. Пользователи привыкли покупать часто и понемногу, что разгоняет операционку и «съедает» прибыль. Доставка корзин с чеком на 500 и 5000 рублей стоит магазинам почти одинаково, но маржа в них несопоставима. В таких реалиях стратегия роста числа заказов больше не работает.
Зимой 2025 года «Ашан» поставил перед i-Media амбициозную задачу: поддержать товарооборот, сместив фокус с количества заказов на их качество. Центром стратегии стал запуск кастомных performance-механик, способных самостоятельно решать задачи бизнеса в условиях агрессивной борьбы конкурентов из e-grocery за ежедневные чеки.
Зимой 2025 года «Ашан» поставил перед i-Media амбициозную задачу: поддержать товарооборот, сместив фокус с количества заказов на их качество. Центром стратегии стал запуск кастомных performance-механик, способных самостоятельно решать задачи бизнеса в условиях агрессивной борьбы конкурентов из e-grocery за ежедневные чеки.
Описание кейса / решения
В основу стратегии лег высокоточный performance: мы целились в прибыльных клиентов и маржинальные товары. С помощью подхода Test&Learn находили связки (товар + сегмент + триггер), которые лучше всего стимулировали рост среднего чека. Работа сосредоточилась на трех приоритетных группах:
Повышаем маржу, не увеличивая бюджет
Определив аудиторию, мы сосредоточились на управлении структурой спроса, чтобы рекламные алгоритмы не «обучались» только на популярных, но дешевых товарах (хлеб, молоко). Выделили позиции, формирующие основу «дорогих» корзин, и запустили тематические наборы («Для ужина», «Для пикника»). Также внедрили персональные промокоды на высокомаржинальные категории. Так готовые наборы снижали «паралич выбора», а бонусы мотивировали не экономить и докладывать товары в корзину.
Работа на узнаваемость внутри performance-каналов
Чтобы бренд выделялся в товарной галерее (среди предложений e-grocery), мы внедрили брендированные рамки в товарные фиды Яндекса — команда i-Media реализовала это еще до того, как функционал стал общедоступным. Это обеспечило визуальный контакт с «Ашан» в момент принятия решения о покупке.
Как превратить мобильный трафик в реальный бизнес-результат
Чтобы исключить слив бюджета на ботов, мы перешли на hard KPI — оплату только за привлечение новичков. Режим «эксперт» в кампаниях для мобильных приложений (РМП) позволил управлять размещением точечно: сегментировать по гео (МСК+МО и регионы), плейсментам и типам таргетинга. Дополнительно запустили товарные кампании на UA по фиду.
В VK с апреля 2025 года сместили фокус на продвижение приложения: сначала оптимизировали кампании на установки, а с мая — на покупки внутри приложения.
Все решения (тексты, офферы, сегменты) проверялись методами матанализа, что позволило избежать ловушки прямых метрик. Креатив с более низким CR мог получить бюджет, если обеспечивал лучший вклад в экономику проекта за счет охвата и качества лидов. В итоге приоритет получал вариант с более высоким совокупным баллом, что обеспечило рост среднего чека, а не просто числа транзакций.
Сроки реализации
01.01.2025 — 30.06.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Результаты проекта наглядно показывают, как фокус на маржинальности меняет юнит-экономику ритейлера. Благодаря высокоточной настройке performance, команде удалось не только повысить доходность каналов, но и значительно снизить стоимость их обслуживания.
Опыт этого кейса подтверждает: в условиях перенасыщенного рынка e-grocery фокус работы окончательно смещается с голого объема трафика на качество каждой транзакции. Когда логистика дорожает, а чеки падают, работа со структурой корзины становится главным рычагом прибыльности.
В чем полезность и уникальность кейса?
Проект Ашан — это яркий пример перехода от «маркетинга трат» к «маркетингу прибыли».
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, методология кейса универсальна для любого ритейл-бизнеса, где важно управлять прибыльностью каждой продажи. Подход легко адаптируется под разные масштабы и категории товаров.
Масштабируемость обеспечивается за счет:
Кейс доказывает: даже на перенасыщенном рынке фокус на юнит-экономике позволяет находить точки роста без кратного увеличения рекламного бюджета.
В основу стратегии лег высокоточный performance: мы целились в прибыльных клиентов и маржинальные товары. С помощью подхода Test&Learn находили связки (товар + сегмент + триггер), которые лучше всего стимулировали рост среднего чека. Работа сосредоточилась на трех приоритетных группах:
- LAL на топ-сегмент из CRM. На основе данных «Ашан» о лояльных клиентах с высоким чеком создали look-alike аудиторию. Это минимизировало риск привлечения нерентабельных пользователей.
- Ситуативные покупатели. Вместо прямой рекламы работали с контекстом потребления. Праздники и сезон пикников стали поводом для «готовых корзин» с высокой долей маржинальных товаров.
- «Спящие» мобильные пользователи. Выяснилось, что лояльная аудитория часто ищет продукты в Яндексе, игнорируя установленное приложение «Ашан». Кликая по рекламе, они попадали на мобильный сайт с низким UX. Мы внедрили ссылки Web2App: клик из поиска мгновенно переводил пользователя в карточку товара внутри приложения. Это устранило барьер авторизации, а конверсия в покупку выросла на 65% (в отдельных категориях — в 10 раз).
Повышаем маржу, не увеличивая бюджет
Определив аудиторию, мы сосредоточились на управлении структурой спроса, чтобы рекламные алгоритмы не «обучались» только на популярных, но дешевых товарах (хлеб, молоко). Выделили позиции, формирующие основу «дорогих» корзин, и запустили тематические наборы («Для ужина», «Для пикника»). Также внедрили персональные промокоды на высокомаржинальные категории. Так готовые наборы снижали «паралич выбора», а бонусы мотивировали не экономить и докладывать товары в корзину.
Работа на узнаваемость внутри performance-каналов
Чтобы бренд выделялся в товарной галерее (среди предложений e-grocery), мы внедрили брендированные рамки в товарные фиды Яндекса — команда i-Media реализовала это еще до того, как функционал стал общедоступным. Это обеспечило визуальный контакт с «Ашан» в момент принятия решения о покупке.
Как превратить мобильный трафик в реальный бизнес-результат
Чтобы исключить слив бюджета на ботов, мы перешли на hard KPI — оплату только за привлечение новичков. Режим «эксперт» в кампаниях для мобильных приложений (РМП) позволил управлять размещением точечно: сегментировать по гео (МСК+МО и регионы), плейсментам и типам таргетинга. Дополнительно запустили товарные кампании на UA по фиду.
В VK с апреля 2025 года сместили фокус на продвижение приложения: сначала оптимизировали кампании на установки, а с мая — на покупки внутри приложения.
Все решения (тексты, офферы, сегменты) проверялись методами матанализа, что позволило избежать ловушки прямых метрик. Креатив с более низким CR мог получить бюджет, если обеспечивал лучший вклад в экономику проекта за счет охвата и качества лидов. В итоге приоритет получал вариант с более высоким совокупным баллом, что обеспечило рост среднего чека, а не просто числа транзакций.
Сроки реализации
01.01.2025 — 30.06.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Результаты проекта наглядно показывают, как фокус на маржинальности меняет юнит-экономику ритейлера. Благодаря высокоточной настройке performance, команде удалось не только повысить доходность каналов, но и значительно снизить стоимость их обслуживания.
- ДРР (Доля рекламных расходов) снизилась более чем в 2 раза.
- Доход в performance-каналах вырос на 33%.
- Средний чек увеличился на 18%.
- Внедрение Web-2-App увеличило конверсию мобильного трафика на 65%, а в некоторых категориях в 10 раз.
Опыт этого кейса подтверждает: в условиях перенасыщенного рынка e-grocery фокус работы окончательно смещается с голого объема трафика на качество каждой транзакции. Когда логистика дорожает, а чеки падают, работа со структурой корзины становится главным рычагом прибыльности.
В чем полезность и уникальность кейса?
Проект Ашан — это яркий пример перехода от «маркетинга трат» к «маркетингу прибыли».
- Мы доказали, что даже в условиях тренда на мелкие чеки, performance-инструменты способны перестроить поведение пользователя в сторону более выгодных для бизнеса объемных закупок.
- Достижение роста доходов с рекламы на 33% при двукратном снижении ДРР — это отличный пример эффективности performance-инструментов.
- Мы объединили RFM-аналитику, возможности performance-инвентаря и математическую проверку гипотез, создав систему, которая управляет не просто кликами, а юнит-экономикой ритейлера.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, методология кейса универсальна для любого ритейл-бизнеса, где важно управлять прибыльностью каждой продажи. Подход легко адаптируется под разные масштабы и категории товаров.
Масштабируемость обеспечивается за счет:
- Гибкости инструментов: Использование Web2App и брендированных фидов актуально для любого e-com бренда, стремящегося улучшить UX и выделиться в поиске.
- Математической модели: Матанализ и проверка гипотез через совокупный балл позволяют внедрять подход в проекты с любым объемом данных, делая маркетинговые решения прогнозируемыми.
- Работы со структурой спроса: Принципы формирования «дорогих корзин» и управления LAL-аудиториями применимы в любых нишах с широким ассортиментом: от FMCG и одежды до электроники и DIY.
Кейс доказывает: даже на перенасыщенном рынке фокус на юнит-экономике позволяет находить точки роста без кратного увеличения рекламного бюджета.
Результат
Увеличили средний чек на 18%,
а доходы от рекламы на 33%
а доходы от рекламы на 33%
Описание кейса / решения
В основу стратегии лег высокоточный performance: мы целились в прибыльных клиентов и маржинальные товары. С помощью подхода Test&Learn находили связки (товар + сегмент + триггер), которые лучше всего стимулировали рост среднего чека. Работа сосредоточилась на трех приоритетных группах:
Повышаем маржу, не увеличивая бюджет
Определив аудиторию, мы сосредоточились на управлении структурой спроса, чтобы рекламные алгоритмы не «обучались» только на популярных, но дешевых товарах (хлеб, молоко). Выделили позиции, формирующие основу «дорогих» корзин, и запустили тематические наборы («Для ужина», «Для пикника»). Также внедрили персональные промокоды на высокомаржинальные категории. Так готовые наборы снижали «паралич выбора», а бонусы мотивировали не экономить и докладывать товары в корзину.
Работа на узнаваемость внутри performance-каналов
Чтобы бренд выделялся в товарной галерее (среди предложений e-grocery), мы внедрили брендированные рамки в товарные фиды Яндекса — команда i-Media реализовала это еще до того, как функционал стал общедоступным. Это обеспечило визуальный контакт с «Ашан» в момент принятия решения о покупке.
Как превратить мобильный трафик в реальный бизнес-результат
Чтобы исключить слив бюджета на ботов, мы перешли на hard KPI — оплату только за привлечение новичков. Режим «эксперт» в кампаниях для мобильных приложений (РМП) позволил управлять размещением точечно: сегментировать по гео (МСК+МО и регионы), плейсментам и типам таргетинга. Дополнительно запустили товарные кампании на UA по фиду.
В VK с апреля 2025 года сместили фокус на продвижение приложения: сначала оптимизировали кампании на установки, а с мая — на покупки внутри приложения.
Все решения (тексты, офферы, сегменты) проверялись методами матанализа, что позволило избежать ловушки прямых метрик. Креатив с более низким CR мог получить бюджет, если обеспечивал лучший вклад в экономику проекта за счет охвата и качества лидов. В итоге приоритет получал вариант с более высоким совокупным баллом, что обеспечило рост среднего чека, а не просто числа транзакций.
Сроки реализации
01.01.2025 — 30.06.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Результаты проекта наглядно показывают, как фокус на маржинальности меняет юнит-экономику ритейлера. Благодаря высокоточной настройке performance, команде удалось не только повысить доходность каналов, но и значительно снизить стоимость их обслуживания.
Опыт этого кейса подтверждает: в условиях перенасыщенного рынка e-grocery фокус работы окончательно смещается с голого объема трафика на качество каждой транзакции. Когда логистика дорожает, а чеки падают, работа со структурой корзины становится главным рычагом прибыльности.
В чем полезность и уникальность кейса?
Проект Ашан — это яркий пример перехода от «маркетинга трат» к «маркетингу прибыли».
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, методология кейса универсальна для любого ритейл-бизнеса, где важно управлять прибыльностью каждой продажи. Подход легко адаптируется под разные масштабы и категории товаров.
Масштабируемость обеспечивается за счет:
Кейс доказывает: даже на перенасыщенном рынке фокус на юнит-экономике позволяет находить точки роста без кратного увеличения рекламного бюджета.
В основу стратегии лег высокоточный performance: мы целились в прибыльных клиентов и маржинальные товары. С помощью подхода Test&Learn находили связки (товар + сегмент + триггер), которые лучше всего стимулировали рост среднего чека. Работа сосредоточилась на трех приоритетных группах:
- LAL на топ-сегмент из CRM. На основе данных «Ашан» о лояльных клиентах с высоким чеком создали look-alike аудиторию. Это минимизировало риск привлечения нерентабельных пользователей.
- Ситуативные покупатели. Вместо прямой рекламы работали с контекстом потребления. Праздники и сезон пикников стали поводом для «готовых корзин» с высокой долей маржинальных товаров.
- «Спящие» мобильные пользователи. Выяснилось, что лояльная аудитория часто ищет продукты в Яндексе, игнорируя установленное приложение «Ашан». Кликая по рекламе, они попадали на мобильный сайт с низким UX. Мы внедрили ссылки Web2App: клик из поиска мгновенно переводил пользователя в карточку товара внутри приложения. Это устранило барьер авторизации, а конверсия в покупку выросла на 65% (в отдельных категориях — в 10 раз).
Повышаем маржу, не увеличивая бюджет
Определив аудиторию, мы сосредоточились на управлении структурой спроса, чтобы рекламные алгоритмы не «обучались» только на популярных, но дешевых товарах (хлеб, молоко). Выделили позиции, формирующие основу «дорогих» корзин, и запустили тематические наборы («Для ужина», «Для пикника»). Также внедрили персональные промокоды на высокомаржинальные категории. Так готовые наборы снижали «паралич выбора», а бонусы мотивировали не экономить и докладывать товары в корзину.
Работа на узнаваемость внутри performance-каналов
Чтобы бренд выделялся в товарной галерее (среди предложений e-grocery), мы внедрили брендированные рамки в товарные фиды Яндекса — команда i-Media реализовала это еще до того, как функционал стал общедоступным. Это обеспечило визуальный контакт с «Ашан» в момент принятия решения о покупке.
Как превратить мобильный трафик в реальный бизнес-результат
Чтобы исключить слив бюджета на ботов, мы перешли на hard KPI — оплату только за привлечение новичков. Режим «эксперт» в кампаниях для мобильных приложений (РМП) позволил управлять размещением точечно: сегментировать по гео (МСК+МО и регионы), плейсментам и типам таргетинга. Дополнительно запустили товарные кампании на UA по фиду.
В VK с апреля 2025 года сместили фокус на продвижение приложения: сначала оптимизировали кампании на установки, а с мая — на покупки внутри приложения.
Все решения (тексты, офферы, сегменты) проверялись методами матанализа, что позволило избежать ловушки прямых метрик. Креатив с более низким CR мог получить бюджет, если обеспечивал лучший вклад в экономику проекта за счет охвата и качества лидов. В итоге приоритет получал вариант с более высоким совокупным баллом, что обеспечило рост среднего чека, а не просто числа транзакций.
Сроки реализации
01.01.2025 — 30.06.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Результаты проекта наглядно показывают, как фокус на маржинальности меняет юнит-экономику ритейлера. Благодаря высокоточной настройке performance, команде удалось не только повысить доходность каналов, но и значительно снизить стоимость их обслуживания.
- ДРР (Доля рекламных расходов) снизилась более чем в 2 раза.
- Доход в performance-каналах вырос на 33%.
- Средний чек увеличился на 18%.
- Внедрение Web-2-App увеличило конверсию мобильного трафика на 65%, а в некоторых категориях в 10 раз.
Опыт этого кейса подтверждает: в условиях перенасыщенного рынка e-grocery фокус работы окончательно смещается с голого объема трафика на качество каждой транзакции. Когда логистика дорожает, а чеки падают, работа со структурой корзины становится главным рычагом прибыльности.
В чем полезность и уникальность кейса?
Проект Ашан — это яркий пример перехода от «маркетинга трат» к «маркетингу прибыли».
- Мы доказали, что даже в условиях тренда на мелкие чеки, performance-инструменты способны перестроить поведение пользователя в сторону более выгодных для бизнеса объемных закупок.
- Достижение роста доходов с рекламы на 33% при двукратном снижении ДРР — это отличный пример эффективности performance-инструментов.
- Мы объединили RFM-аналитику, возможности performance-инвентаря и математическую проверку гипотез, создав систему, которая управляет не просто кликами, а юнит-экономикой ритейлера.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, методология кейса универсальна для любого ритейл-бизнеса, где важно управлять прибыльностью каждой продажи. Подход легко адаптируется под разные масштабы и категории товаров.
Масштабируемость обеспечивается за счет:
- Гибкости инструментов: Использование Web2App и брендированных фидов актуально для любого e-com бренда, стремящегося улучшить UX и выделиться в поиске.
- Математической модели: Матанализ и проверка гипотез через совокупный балл позволяют внедрять подход в проекты с любым объемом данных, делая маркетинговые решения прогнозируемыми.
- Работы со структурой спроса: Принципы формирования «дорогих корзин» и управления LAL-аудиториями применимы в любых нишах с широким ассортиментом: от FMCG и одежды до электроники и DIY.
Кейс доказывает: даже на перенасыщенном рынке фокус на юнит-экономике позволяет находить точки роста без кратного увеличения рекламного бюджета.
Результат
Увеличили средний чек на 18%,
а доходы от рекламы на 33%
а доходы от рекламы на 33%