«Давать скидки всем подряд бессмыс­ленно»: интервью с директором маркетинговой компании Mindbox

За последние годы маркетинг в России изменился — и потребители ощущают это на себе.

Например, все чаще товары ищут сразу на маркетплейсах вместо поисковиков, а письмам с темой «Всем скидка 50%» больше не доверяют.

Российская платформа Mindbox занимается автоматизацией маркетинга: рассылки, виджеты, работа с ценообразованием. Мы поговорили с генеральным директором компании Евгением Дьяченко о том, почему люди устают от частых имейл-рассылок, но готовы получать по десять мобильных пушей в день, узнали, подслушивает ли вас смартфон, и выяснили, как селлеры превратились в неоплачиваемых «сотрудников» маркетплейсов. А также спросили, как бизнесу продвигаться, когда все заблокировано.

Какие у российского бизнеса есть проблемы с рекламой и маркетингом в 2026 году?

В 2022 году в стране исчезло огромное количество рекламного инвентаря, и стало непонятно, где брать трафик: Гугла нет, YouTube нет, Facebook* нет. Поэтому два ключевых вопроса, которые мы и другие компании с тех пор решаем, — где рекламироваться и как персонализировать рекламу.

Вторая проблема — огромный рост роли маркетплейсов. Если раньше люди искали товары в поисковиках, то теперь напрямую в Wildberries или Ozon. Именно маркетплейсы становятся крупнейшими рекламными площадками и привлекают самые большие рекламные бюджеты в стране.

Каковы на этом фоне основные тренды последних четырех лет?

Главный тренд, который я вижу, — целью маркетинга перестали быть охваты ради охватов. Если несколько лет назад нужно было, чтобы бизнес рассказал о себе как можно большему числу людей, то теперь маркетинг должен напрямую влиять на выручку и приносить продажи.

Вместе с тем некоторые предприниматели до сих пор мыслят старыми категориями. У многих маркетологов ключевыми метриками для отчетности остаются open rate  ​и CTR  .

Эти метрики неплохие — они не просто так есть в любой платформе, от простого рассыльщика до CDP  ​и экосистем вроде Mindbox. Проблема всегда в том, что что-то в бизнесе или маркетинге не позволяет связать их с деньгами. Ключевой тренд — таких случаев становится все меньше.

Почтовые приложения стали более развитыми, и они могут искажать картину. Например, iCloud Mail от Apple помечает часть писем как открытые автоматически, даже если человек их не читал. Из-за этого выходит, что в отчетах у бизнеса открытия писем растут, а продажи нет.

Другой пример. Небольшой ресторан продвигает сезонное меню через рассылку по электронной почте. Маркетолог отчитывается: открываемость письма — 35%, кликают по меню 12%, охвачено 95% клиентской базы. На первый взгляд, все отлично: письмо читают, по ссылкам кликают, значит, меню будет популярным. Но когда проверяют реальные заказы, выясняется, что выручка не выросла: люди просто открывали письмо и изучали меню, но в ресторан не шли и доставку не заказывали. Это показывает, что ключевой показатель рассылки — не клики, а реальные продажи и выручка, которые принесла коммуникация.

Вы сказали, что охваты ради охватов уже не актуальны. Но что делать, если руководитель приходит к маркетологу и говорит: «Я придумал продукт, сделай мне рекламу, чтобы ее увидел миллион человек»?

Предприниматель имеет право не разбираться в маркетинге. Ошибкой в данном случае будет потенциальный ответ маркетолога: «Шеф, принято, погнали!» Прежде чем пойти выполнять, ему нужно будет предложить руководителю свое видение воронки продаж  . Нужно оценить, что будет происходить с потенциальным клиентом после того, как он увидит рекламу, сколько пользователей, увидев ее, перейдут на сайт, оставят заявку, купят товар или закажут услугу.

Разберем на примере бренда одежды. Воронка будет примерно такой: 10 000 человек увидят рекламу, 1 000 из них зайдет на сайт, 200 добавят товар в корзину, 50 купят. Кажется, можно просто удвоить рекламный бюджет и получить 100 продаж. Но тут нет прямой зависимости: если в воронке есть «узкие места», удвоение бюджета просто удвоит число людей, которые о них «споткнутся».

Поэтому стоит улучшить все стадии воронки для пользователя. Например, ускорить сайт, упростить дизайн, персонализировать предложения, добавить блоки рекомендаций. И если доля добавлений в корзину вырастет с 200 до 300, а конверсия в оплату останется на уровне тех же 25%, заказов станет уже 75. Дальше можно упростить процесс оплаты и авторизацию. По опыту, это может повысить конверсию в покупки до 105 заказов. То есть охват останется тем же, 10 000 увидевших рекламу, а продажи вырастут вдвое, потому что мы улучшили опыт пользователя. И только после этого есть смысл масштабировать бюджет.

Какие вообще типичные ошибки у малого и среднего бизнеса при настройке маркетинга?

Недооценка исходных данных. Приведу параллель с нейросетями. Некоторые ругают Claude или ChatGPT, когда они выдают какую-то глупость. Но по факту, возможно, человек просто написал некачественный промпт.

Так и в предпринимательстве. В малом и среднем бизнесе в России нередко используют некорректную статистику, неверные данные по продажам. Само собой, решения, принятые на основе неверных данных, будут неверными.

Приведу распространенный пример. Клиент оформил заказ в интернет-магазине, нажал «оплата при получении». Затем пришел в офлайн-точку этого магазина, оплатил и выкупил товар в ТЦ. В системе может отобразиться два заказа: онлайн и офлайн. И если так будет происходить регулярно, продажи в отчетах будут расти, а прибыль — нет.

Именно поэтому одна из задач Mindbox — интеграция и очистка данных из разных источников. Когда мы анализируем информацию в отчетах бизнеса, часто сталкиваемся с ошибками. ИТ-специалисты перегружены, сверкой данных многие не занимаются. Нередко бизнес руководствуется логикой «начнем хоть как-то работать с данными, потом поправим». Но это неверно, при таком подходе «потом» может не наступить.

Какие еще тренды в маркетинге актуальны для бизнеса?

Наши клиенты стали внимательнее работать с ценами. Если раньше задачей маркетинга было продать товар по указанной цене, теперь маркетологи анализируют цены вместе с коммерческим отделом, стараются их персонализировать. Мы помогаем клиентам и с этими задачами. То есть мы помогаем понять, какую цену готов заплатить пользователь за продукт или услугу, и предложить ее в нужное время через правильный канал.

Раньше в рознице была простая логика: а давайте, например, сделаем скидку 20% на корм для кошек. Скидку получают все, даже те, кто купил бы без нее. В итоге бизнес переплачивает за продажи.

В двух точках сети зоомагазинов «Бетховен» мы полностью отключили массовые акции и скидки, вместо них внедрили персональные QR-коды на ценниках. Покупатели сканируют их и получают цену, рассчитанную исходя из их истории покупок, то есть персональную скидку, которая фиксируется для пользователя на несколько дней в конкретном магазине. А те, кому скидка не так важна, покупают и без нее. В результате первых недель такого эксперимента «Бетховен» выдал на 70% меньше скидок и получил +1 процентный пункт к марже  . Давать скидки всем подряд часто бессмысленно.

Слышала мнение, что малый бизнес не умеет удерживать клиентов. Так ли это, на ваш взгляд?

Я считаю, что у сотрудников, которые занимаются удержанием клиентов в малом и среднем бизнесе, не хватает фокуса. Часто один человек занимается и рекламой, и СММ, и маркетингом, а иногда, если время позволяет, может еще и заказы доставлять. Не осуждаю предпринимателей, понятно, что малому бизнесу нужно выживать и не раздувать бюджеты, но факт остается фактом.

Выход — делегировать. Можно нанять отдельного специалиста, но хорошие стоят дорого, и их всегда не хватает. Можно отдать агентству — это дешевле, но теряется контроль и контекст бизнеса. Еще вариант — использовать искусственный интеллект. Идеальный сценарий — сервис, который объединит все в одном: инструменты, экспертизу, ИИ-ассистента. Именно таким сервисом хочет стать Mindbox.

Вы несколько раз упомянули в примерах имейл-рассылки. Насколько сейчас они востребованны?

Ими все еще активно пользуются, хотя пуш-уведомления в приложениях их вытесняют. Каждый год мы делаем исследование по годовым и сезонным рассылкам наших клиентов — это хороший срез по стране с учетом нашей доли рынка.

В 2025 году впервые количество мобильных пушей в приложениях наших клиентов превысило количество отправленных электронных писем. Это показывает, что мир становится все более мобилоцентричным. Тем не менее почти все клиенты используют почтовые рассылки.

Это идеальный канал для работы с ИИ: картинки, тексты — есть с чем работать и из чего делать креативные вещи.

Несколько лет назад я был продакт-менеджером команды рассылок, и главный тренд был очевиден: массовые рассылки типа «скидка −30% на весь ассортимент» — прошлое. Нужно персонализировать рассылки. Если появился новый клиент — письмо с приветственным бонусом и цепочка писем с предложениями, которые позволят познакомиться с брендом. Для постоянных покупателей — ранний доступ к новым линейкам, эксклюзивным товарам. Можно показывать в письме цену с учетом накопленных бонусных баллов клиента.

Почему массовые рассылки стали моветоном?

Дело не столько в моветоне, сколько в технических последствиях. Ключевые провайдеры электронной почты несколько лет назад объявили войну спаму. Речь даже не о привычных «мусорных» письмах, а о рассылках, которые просто не полезны человеку. Он их не ждет, не открывает.

Если раньше можно было слать по всей базе и ничего страшного не происходило, теперь это работает иначе: письма неактивным пользователям начинают попадать в спам и портят доставляемость даже для тех, кто реально читает рассылки. Система работает на алгоритмах. Поэтому без персонализации здесь никак — слать нужно только тем, кому это нужно.

Мобильные пуши пока похожи на ранние письма по электронной почте: есть огромное пространство для спама, но контроль для пользователя по типам уведомлений, которые можно отключить, ограничен. Например, клиенту не нравится получать по 14 пушей в день, он хочет их отключить, но тогда рискует пропустить уведомления о доставке. Но и мобильные пуши со временем придут к персонализации.

Потребители нередко жалуются на навязчивость рассылок. Как рынку найти золотую середину: держать клиента в тонусе, но не надоедать?

Все упирается во все ту же персонализацию. Допустим, у вас в клиентской базе миллион человек. Я могу точно сказать, что часть этой базы — я не знаю какую, — устраивает получать 12 пушей в день. И так же точно могу сказать, что в базе есть люди, для которых больше одного пуша в неделю — это что-то на уровне личного оскорбления. Но некоторые бизнесы не принимают это во внимание и устанавливают единую политику, например три пуша в день.

Здравый смысл подсказывает: нужно по поведению пользователей понимать, кому это окей, а кому нет. По тому, что человек открывает, кликает, читает, как реагирует, можно сделать вывод — ему нормально, продолжаем. Возможно, где-то даже наращиваем частоту: вдруг это даст больше продаж.

Но я вижу и другой путь, который сейчас довольно часто используют. Он тоже не до конца изучен, но, возможно, в каких-то случаях окупается. У вас есть определенный объем пушей, писем, смс — вы его держите, а потом начинаете постепенно наращивать и смотреть, что происходит с базой в целом.

Если вы стартовали с трех пушей в день, через месяц дошли до пяти и при этом начали расти отписки и блокировки устройств — значит, это предел. А может, даже стоит откатиться назад. Если растут продажи — наращиваем.

В конечном счете все сводится к деньгам: сколько вам приносит та или иная стратегия. Идеальный путь, конечно, — персонализация. Либо разделять клиентов на очень узкие сегменты, либо использовать алгоритмы, которые сами определят, кому и в каком количестве отправлять сообщения.

Вы много раз упомянули персонализацию. Как она работает в крупном бизнесе, например, в ретейле?

Сейчас ретейл не пытается любой ценой достучаться до клиента везде и сразу. Многолетние эксперименты показали: важна не только активность, но и пауза — молчание тоже часть персонализации. Если человек давно не реагирует на письма, лучше попробовать другой способ или просто отстраниться.

Главная текущая задача персонализации — настроить цены под конкретных покупателей. В онлайне все просто: мы знаем пользователя, знаем товар, и на основе комбинации этих данных алгоритмы предлагают клиенту оптимальную цену, повышая вероятность покупки. В офлайне сложнее: магазин знает товар, спрос, остатки на складе, тренды продаж, но не знает конкретного клиента. Подстроить под него цену здесь труднее, и ключ — правильно соединить данные со всех каналов: онлайн, офлайн и маркетплейсы.

Сегодня ретейл активно решает практические задачи: как не продать дешевле, чем на маркетплейсе, как корректировать цену в момент покупки офлайн, чтобы клиент купил здесь, а не ушел к конкуренту, и как автоматизировать этот процесс. Комбинируются знания о человеке, товаре и канале продаж для максимальной эффективности.

Бывает, идешь с другом, обсуждаешь что-то, в руках телефон. Очень скоро видишь рекламу того, о чем вы говорили, как будто смартфон подслушивает. Это тоже часть персонализации? Как это работает?

Это чаще всего предрассудок. Есть отдельные заявления от «Гугла», Facebook*, «Амазона» — и в них тоже нет ни одного публичного признания, что они как-то используют такие данные. Более того, они прямо говорят, что считают это плохими практиками и выступают против подобных подходов.

Связка «нас слушают» — «потом показывают это в рекламе» обычно гораздо проще. Классический пример: показалось, что в разговоре с подругой я упомянул велосипед — и на следующий день мне показывают рекламу велосипеда. «Все, за нами следит Большой брат». Но такие вещи легко проверить экспериментом — если делать его честно.

Эксперимент простой: кладете телефон рядом или в разговоре упоминаете велосипед, но потом сутки не заходите ни в Гугл, ни в Яндекс, ни на Wildberries, ни на Ozon, вообще ничего не ищете и не кликаете. И вот тут почти всегда выясняется, что эксперимент уже испорчен — вы все-таки что-то вбили до разговора или после.

А дальше все прозаично. Система запоминает не то, что вы, Тамара Геннадьевна, хотите велосипед, а то, что устройство с конкретным идентификатором, который на вас повесила рекламная платформа, проявило интерес и вбило запрос в поиск. И дальше везде, где вас узнают с этого же телефона, вам начинают показывать «велосипед». В большинстве случаев паттерн именно такой. Других массово подтвержденных сценариев я не знаю.

Есть, конечно, и теневая сторона — рынок данных, где данные продают и покупают. Но здесь как раз хорошая новость: законодательство в области утечек и торговли данными постепенно ужесточается. Да, отдельные решения и санкции вызывают споры, но в целом направление абсолютно верное. К безопасности данных нельзя относиться халатно: слишком высокая цена ошибки.

Какую роль в жизни бизнесов сейчас играют соцсети?

В 2025 году заметно выросло использование чат-ботов. Причем тренд не в самих ботах, а в продажах через диалог: коммуникация все меньше односторонняя — «я пришлю письмо, пуш, расскажу о скидке» — и все больше интерактивная.

Клиент может сначала поговорить с ботом: «Сколько у меня баллов? Могу ли я купить джинсы по приемлемой цене?» Если нужно больше информации — о ткани, посадке, размерах — подключается человек, дожимая сделку.

Как это будет трансформироваться на фоне блокировки WhatsApp* и «Телеграма»?

Еще недавно WhatsApp* был главным каналом общения в бизнесе, на фоне блокировки серьезная часть аудитории перетекла в «Телеграм». На мой взгляд, «Телеграм» постепенно вытеснят с рынка, будет переток в Max  . Но прямо сейчас бросать «Телеграм» не стоит: его будут блокировать поэтапно, а массовые переходы в Max начнутся только после окончательного запрета.

В целом я допускаю, что «Телеграм» в каком-то формате выживет в России. А Max пойдет по пути китайского мессенджера WeChat — там можно будет сделать все: и купить туфли, и записаться к врачу. При всех особенностях этого мессенджера, при должных темпах развития он может открыть бизнесу новые возможности.

Пока непонятно, что в нем будет с рекламой. Продвижение в «Телеграме» — большой и эффективный рынок, там крупные бюджеты.

Что вы думаете в контексте рекламы про рост популярности маркетплейсов?

Я уверен, что в 2026 году и Ozon, и Wildberries продадут рекламы больше, чем кто-либо на рекламном рынке. Основная реклама, конечно, продается собственным селлерам, и без нее рассчитывать на большие прибыли сложно. Но маркетплейсы теперь открыто продают и другую рекламу, внешнюю, которая уводит покупателей с Ozon и Wildberries.

Что это значит для предпринимателей? Первое — если бизнес не покупает рекламу у маркетплейса, можно считать, что его нет на маркетплейсе. Без продвижения товар будет на последних страницах поисковой выдачи. Второе — непонятно, сможет ли владелец небольшого бизнеса, не представленный на маркетплейсах, закупать у них рекламу. Возможно, бюджет на это будет только у крупных компаний, но точного ответа у меня нет.

Вы упомянули, что пользователи часто ищут товар не на поисковиках, а в каталогах Ozon и Wildberries. Значит, контекстная реклама идет мимо них?

Да, это большая проблема для бизнеса. Поэтому теперь вопрос не только в привлечении клиентов, но и в удержании.

Если хочешь строить независимый бизнес, пренебрегать удержанием нельзя — это самая большая инвестиция в будущее. Тот, кто не работает с собственной клиентской базой, фактически смирился с ролью части маркетплейса, а изменения их политики могут убить бизнес в любой момент.

Отношения бизнеса с маркетплейсами — большая тема, особенно на фоне проблем с трафиком и роста комиссий.

Поэтому они пытаются развивать собственные каналы продаж, чтобы работать с клиентами напрямую. А пока ты как селлер маркетплейса не видишь своих потребителей, не можешь с ними взаимодействовать и ничего им отправлять. Ты не можешь в коробку с каким-нибудь ремнем положить промокод или бонусные баллы — могут возникнуть проблемы с торговой площадкой. Зато в других каналах ты можешь доносить, какой принципиально иной пользовательский опыт даст прямая работа с тобой.

Как собственные каналы продаж бренда могут конкурировать с маркетплейсами?

Маркетплейс дает понятный, привычный и легкий путь — ты уже залогинен, нажал кнопку, и заказ у двери или в пункте выдачи. Если предприниматель развивает собственные продажи, опыт должен быть не просто таким же, а круче в разы.

Нужно объяснить, зачем пользователю заморачиваться с введением своих данных у тебя на сайте, добавлять адрес, почту, банковскую карту и так далее. Например, чтобы получать товар не в мятом, пыльном черном запечатанном мешке со склада маркетплейса, а в классном крафтовом пакете, вместе с бонусами на следующую покупку. Второй большой вызов здесь — доставка: как сделать ее лучше или хотя бы на уровне маркетплейса, не разорившись? Простого ответа нет.

Чем сейчас занимается Mindbox? Какие у вас основные направления?

Мы помогаем бизнесу зарабатывать больше за счет грамотной работы с данными и персонализацией. Информация о клиентах, история их покупок, предпочтений, коммуникации с операторами у бизнеса обычно разбросаны по разным системам: сайт, приложение, кассы, реклама, программа лояльности. Реклама дорожает, привлекать новых людей становится все сложнее, и бизнесу важно не терять тех, кто уже пришел. Мы собираем эти данные в одном месте и помогаем понять, кому, когда и с каким предложением лучше написать, чтобы человек вернулся и купил снова.

Сейчас мы видим, что растет спрос на оценку эффективности рекламы. Если клиент что-то купил в онлайн-магазине, подсчитать несложно: сколько денег потрачено на рекламу, сколько она принесла. Но у многих наших клиентов есть офлайн-бизнес, здесь подсчеты куда сложнее.

В офлайне много точек касания. Покупатель увидел товар в интернете, подумал, потом, возможно, пришел в офлайн-магазин. Как связать его действия в онлайне и за его пределами?

Для этого мы объединяем данные из разных систем — сайта, 1С, склада, кол-центра, программы лояльности — и сопоставляем их с телефонными звонками и перепиской по электронной почте. В результате компания видит полный путь клиента: от рекламы до покупки в торговом центре. Эти данные можно передать в аналитические системы, например в «Яндекс Директ» и «Яндекс Метрику», чтобы оценивать рекламу по фактическим продажам во всех каналах.

Еще один тренд — искусственный интеллект. Как бизнес использует его в маркетинге, чтобы лучше понять потребителя и собрать его данные?

Именно в сборе данных искусственный интеллект пока не очень силен.

Есть набор знаний о клиенте: он когда-то заполнял анкету в поп-апе, вы собрали его действия, заказы, знаете, что он любит зеленый цвет, носит 41-й размер обуви, очки, шляпу и так далее. Знаний много — и дальше главный вопрос в том, как их применить.

А потенциал огромный. У нас накоплены терабайты данных о реальном поведении клиентов: что покупали, как вели себя на сайте и в приложении, как реагировали на письма и пуши, что кликали, что игнорировали. Это живая история отношений человека с брендом. И именно здесь ИИ уже меняет правила игры: встроенный ИИ-ассистент не просто забирает на себя рутину, а дает бизнесу точки роста, возможность по-настоящему понять своего клиента и автоматически запускать персонализированные кампании.

И вот здесь поле пока, по сути, непаханое. Нет хорошо упакованных технологий, да и в целом это все пока довольно дорого. Я видел у нескольких наших клиентов эксперименты с промптами: «На основе знаний о человеке сформулируй для него тему письма». Но пока это именно эксперименты.

Хочется, конечно, двигаться дальше. В компаниях накоплены огромные массивы диалогов с клиентами, записей звонков и переписок. И здесь довольно очевидно, что именно ИИ может помочь автоматизировать поддержку клиентов.