80% пользователей уходят за 3 дня. Вот что с этим делают крупные продукты.

Amplitude выпустил практический гайд по удержанию пользователей. Разобрали свои кейсы (частично анонимизированные) и вывели рабочий фреймворк.

Главная проблема
Средний юзер устанавливает 40+ приложений, но пользуется регулярно только 9-10. 80% новых пользователей отваливаются в первые 3 дня после установки. Привлечение без удержания не работает: это «дырявое ведро».

Фреймворк: три типа пользователей
1. New — новые пользователи
Задача: довести до первого «aha-момента» как можно быстрее.
- Определить критическое событие продукта (то самое действие, после которого пользователь остаётся)
- Сократить путь до этого события в онбординге
- Убрать лишние шаги регистрации и настройки
- Замерять retention на Day 1, Day 7, Day 30 отдельно от общей метрики
- Тестировать разные версии первого экрана/потока

2. Current — активные пользователи
Задача: превратить рядовых пользователей в постоянных (power users).
- Выделить сегменты по частоте критического события
- Найти поведенческие паттерны, которые коррелируют с долгим удержанием (как 7 друзей за 10 дней у Facebook)
- Строить фичи и уведомления под конкретный сегмент, а не под всех сразу
- Следить за retention curve: если кривая не выходит на плато, есть системная проблема
- Разделять «производителей» (тех, кто создаёт контент/ценность) и «потребителей»

3. Resurrected — реактивированные пользователи
Задача: вернуть «спящих» и не дать снова уйти.
- Проанализировать, почему конкретно эти пользователи ушли (не гадать, а смотреть на поведение перед оттоком)
- Спроектировать «пустые состояния» (экраны, в которых еще нет истории покупок, поиска, сообщений, заказов и т.д.) так, чтобы вернувшийся сразу видел ценность
- Использовать точечные триггеры возврата (не спам-рассылки, а персонализированные)
- Отслеживать, за счёт чего произошла реактивация, и повторять этот механизм
- Замерять retention реактивированных отдельно от новых, это разные аудитории с разным поведением

Кейс 1. Сервис доставки еды
Компания разбила пользователей по частоте «критического события» (заказа) и выделила сегмент «продюсеров» — тех, кто делает мало заказов, но именно они определяют жизнеспособность бизнеса. Под них перестроили продуктовые приоритеты.

Кейс 2. Приложение для медитации
Через анализ конверсии выяснили: если пользователь бронирует хотя бы одно занятие в первую неделю, вероятность удержания резко растёт. Это стало ключевой метрикой на старте.

Кейс 3. Retention по странам
В Индии удержание на 7-й день оказалось на 9,6% выше, чем в других регионах. Разбор причин показал разницу в пользовательском опыте, которую можно закрыть локализацией.

Кейс 4. Facebook (классика)
Пользователи, добавившие 7 друзей за 10 дней, удерживались значительно чаще остальных. Метрика стала точкой роста продукта на годы вперёд.

Кейс 5. Words with Friends (Zynga).
У пользователей, долго не заходивших в игру, не было активных партий с друзьями. Когда они возвращались, видеть было нечего — типичный пустой экран, из-за которого люди снова уходили. Решение: команда стала отправлять push-уведомления друзьям неактивного игрока с предложением пригласить его в новую партию. Когда человек возвращался, его уже ждало приглашение — и вероятность повторного вовлечения резко росла.

Вывод
Retention не лечится маркетинговыми хаками (push, email-рассылки, реклама). Работает только системный анализ поведения на каждом этапе жизненного цикла пользователя и точечные изменения продукта под конкретный сегмент.

"Mastering User Retention Playbook" (Amplitude, Product Analytics Playbook Vol. 1)

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Full-Funnel Digital Intelligence Playbook от Sensor Tower показывает, как анализировать цифровую конкурентную среду не по одному показателю, а по всей воронке: мобильные приложения; веб-трафик; рекламные размещения; аудитории; retail media и активность рядом с покупкой.

1. Digital-first бренды растут быстрее
В 2025 году лидеры по трафику и росту:
- IL Makiage: 13 млн визитов на сайт, рост на 34%;
- NYX: 6 млн визитов, рост на 40%;
- E.l.f. Beauty: 12 млн визитов, снижение на 8%;
- Glossier: 11 млн визитов, рост на 11%;
- Tarte Cosmetics: 6 млн визитов, рост на 11%.

Legacy-бренды показали более умеренную динамику:
- Estée Lauder: 5 млн визитов, рост на 1%;
- Lancôme: 4 млн визитов, рост на 14%;
- Maybelline: 4 млн визитов, рост на 13%;
- Clinique: 5 млн визитов, рост на 13%.

Вывод: новые игроки могут расти быстрее традиционных брендов даже при меньшем масштабе.

2. NYX и Estée Lauder работают с разными сегментами.
NYX привлекает более молодую и гендерно сбалансированную аудиторию. Estée Lauder работает с более взрослой и преимущественно женской аудиторией

Оба бренда ориентируются на модников/трендсеттеров, но привлекают разные группы.
NYX:
- 57% женщин, 43% мужчин;
- 40% аудитории в возрасте 18–24 года;
- 39% в возрасте 25–34 года;
- Модники +150% в сравнении со средним;
- TikTok 2,15x, Instagram 1,20x к общей популяции.

Estée Lauder:
- 75% женщин, 25% мужчин;
- 19% аудитории в возрасте 18–24 года;
- 38% в возрасте 25–34 года;
- Модники +234% к среднему;
- Facebook 2,39x к среднему.

3. Медиамикс соответствует аудитории
Различия в аудитории отражаются в структуре рекламных расходов.

NYX в 2025 году:
- 76% бюджета в социальные платформы;
- TikTok 16% от общего spend;
общие рекламные расходы 41 млн долларов.

- 39% бюджета в streaming video через OTT и YouTube;
- общие рекламные расходы 3 млн долларов.

NYX делает ставку на TikTok, Instagram, Snapchat и Pinterest. Estée Lauder концентрируется на OTT и YouTube. Креативы также отличаются. NYX использует трендовые форматы и creator-led контент. Estée Lauder опирается на celebrity-креативы, клинические claims и прямые ссылки на ритейлеров.


4. Retail media стратегии сильно различаются
Бренды по-разному распределяют бюджеты между retail media networks.

L’Oréal Paris:
- 62% в Amazon Ads;
- 14% в Sephora Media Network;
- 17% в UB Media by Ulta Beauty;
- 4% в Roundel by Target;
- 1% в Walmart Connect;
- 2% в другие сети.

Maybelline:
- 48% в Amazon Ads;
- 11% в Sephora;
- 19% в Ulta Beauty;
- 18% в Target;
- 1% в Walmart Connect;
- 1% в Walgreens Advertising Group;
- 1% в другие сети.

Rare Beauty:
- 97% в Sephora Media Network;
- 3% в другие сети.

Haus Laboratories:
- 100% в Sephora Media Network.

e.l.f. Cosmetics:
- 42% в Amazon Ads;
- 7% в Sephora;
- 8% в Ulta Beauty;
- 29% в Target;
- 12% в Walmart Connect;
- 1% в Walgreens;
- 1% в другие сети.

Clinique:
- 26% в Amazon Ads;
- 43% в Sephora;
- 6% в Ulta Beauty;
- 21% в Target;
- 4% в другие сети.

Объем retail media-расходов в 2025 году:
- L’Oréal Paris: 10,8 млн долларов;
- Maybelline: 10,5 млн долларов;
- Rare Beauty: 7 млн долларов;
- e.l.f. Cosmetics: 6,7 млн долларов;
- Haus Laboratories: 4,6 млн долларов;
- Clinique: 4,2 млн долларов

Что использовать в анализе косметики для оценки брендов и конкурентов:
- смотреть на рост веб-трафика, а не только на абсолютный объем визитов;
- сопоставлять аудиторию рекламы с текущими клиентами бренда;
- анализировать медиамикс через призму целевой персоны;
- оценивать концентрацию retail media-бюджетов по каналам;
- учитывать, что один бренд может работать преимущественно через Amazon, другой через Sephora, третий через широкую сеть ритейлеров.

Sensor Tower Full Funnel Digital Intelligence Playbook

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Что ИИ агенты дают потребителю на самом деле

Ценность агентной коммерции для потребителя не сводится к удобству, она меняет саму логику покупки: от простого поиска товара к глубокому исследованию с делегированием рутинной аналитики машине.

На первом месте, с большим отрывом, экономия времени: люди ценят возможность получить сжатую структурированную информацию вместо изучения десятков сайтов.

На втором, экспертная поддержка в сложных категориях, где ИИ выступает беспристрастным консультантом: сравнивает параметры техники, расшифровывает состав косметики и медицинские анализы.

Третья ценность, отсечение маркетингового шума: ИИ воспринимается как честный инструмент, способный проверить рекламные заявления на фактах и агрегировать реальный опыт пользователей с разных площадок.

Дальше идет персонализация с учетом аллергий, бюджета и жизненной ситуации, и финансовая оптимизация, поиск более дешевых аналогов без потери качества.

Но одновременно с этим потребители держат в голове три барьера: финансовые риски, страх ангажированности агента и технологическое несовершенство, когда ИИ галлюцинирует или путает заказ. Преодолеть эти барьеры, по признанию самих Early Adopters, можно только личным успешным опытом, а на это нужно время.

Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России” 

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Ритейл-медиа выходит за пределы собственного сайта
#кейсывритейле

DoorDash: delivery-платформа превращается в рекламную сеть
DoorDash развивает retail media не только внутри своего приложения, но и за его пределами.

Платформа использует данные о заказах и поведении пользователей для рекламы ресторанов, grocery-брендов и consumer goods-компаний. Через offsite-решения бренды могут расширять аудиторию за пределы самого приложения.

В результате delivery-приложение становится не только каналом доставки, но и рекламной платформой с собственными данными о shopping intent.

💡 Что полезно:
- данные о заказах используются для рекламного таргетинга;
- food delivery превращается в commerce media;
- бренды получают доступ к аудитории за пределами собственного сайта;
- offsite-продвижение помогает привлекать новых клиентов, а не только стимулировать повторные покупки.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: Adweek

Uber Eats: новый рекламный инвентарь вокруг заказа
Uber Eats развивает собственные рекламные форматы внутри delivery-экосистемы. Реклама может появляться во время поиска, формирования корзины, поездки заказа и после checkout.

Такой формат позволяет бренду взаимодействовать с пользователем в разных точках одного customer journey - от выбора ресторана до момента получения заказа.

💡 Что полезно:
- рекламные размещения привязаны к конкретным этапам пути клиента;
- можно использовать данные о текущем заказе и контексте;
- post-checkout-реклама создаёт дополнительный контакт после покупки;
- delivery-приложение может монетизировать не только заказ, но и весь пользовательский сеанс.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: Osmos

Ритейл-медиа больше не ограничивается рекламным баннером на сайте магазина. Это комбинация first-party data, контента, рекламы, AI-поиска, мобильных приложений, маркетплейсов и closed-loop-аналитики, где рекламный контакт можно связать с реальной покупкой.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Реклама 2030: боты будут договариваться с ботами, а людей в человекоподобных роботах эксперты не ждут

WPP Media в третий раз с 2020 года опросила более 60 топ менеджеров рекламной индустрии. Респондентов просили оценить вероятность 20 сценариев развития рынка к 2030 году. Среди опрошенных руководители Google, Meta, Amazon, Netflix, Uber, IKEA, News Corp, а также аналитики UBS и Wells Fargo. Опрос прошёл в апреле 2025 года.

Во что эксперты верят

Биометрия станет стандартом доступа к сервисам. 82% считают это вероятным.

Искусственный интеллект будет производить большую часть рекламного и медийного контента, включая музыку и видео. 71% согласны с этим сценарием, это самый резкий сдвиг мнений по сравнению с опросом 2020 года.

Общение между брендами и потребителями станет в основном автоматическим, по формату бот отвечает боту. Так считают 66% экспертов.

Google, Meta и Microsoft сохранят лидерство на рынке, несмотря на конкуренцию со стороны OpenAI, xAI и Anthropic. В этом уверены 57% респондентов.

Во что эксперты не верят:

Единый глобальный стандарт защиты данных взамен региональных законов. Против высказались 76% опрошенных.

Человекоподобные роботы в домах более 5% населения планеты. Не верят в это 60% участников.

Продажи AR очков и VR шлемов, которые обгонят продажи смартфонов. Это единственный сценарий из двадцати, в который не поверил ни один эксперт.

Экологичность как фактор покупки наравне с ценой. Резкий разворот мнения: в 2020 году более 70% верили в этот сценарий, сейчас против него 74%.

Кейсы из отчёта

Meta Ray Ban. Компания EssilorLuxottica, производитель умных очков для Meta, отчиталась о продаже 2 миллионов пар с момента запуска в октябре 2023 года и о планах выпускать 10 миллионов очков в год к концу 2026 года. Несмотря на этот рост, эксперты считают, что подобные устройства ещё долго не обгонят по продажам смартфоны из за цены и ограниченного круга применения.

Netflix и генеративный ИИ. На конференции Morgan Stanley финансовый директор Netflix Спенсер Нойманн рассказал, что компания использует генеративный ИИ для улучшения поиска контента и создания промоматериалов, чтобы точнее подбирать подходящий тайтл для конкретного зрителя в конкретный момент.

ITV и дешёвая реклама для малого бизнеса. Гендиректор ITV Кэролин Макколл сообщила инвесторам, что компания использует генеративный ИИ для создания недорогого рекламного контента для малых и средних предприятий, которые раньше не могли позволить себе телевизионную рекламу. Это расширяет для ITV доступный рынок клиентов.

Naver и защита контента от ИИ. Южнокорейский интернет холдинг Naver, один из пионеров пользовательского контента, одновременно внедряет меры защиты своих материалов от сканирования ИИ ботами и усиливает программы вознаграждения авторов за качественный оригинальный контент.

Отчёт стоит читать как срез мнений индустрии, а не как объективный прогноз на основе данных.

Advertising in 2030, WPP Media, 2026

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка