Когда действуют сторонние cookies и начинается переход к first-party data, e-commerce и ритейл перестраивают свои маркетинговые системы. Бизнесу важно не просто привлекать трафик, а эффективно конвертировать его в продажи: понимать пользователя, работать с персонализацией, тестировать гипотезы и выстраивать сквозную аналитику. Чтобы управлять этими процессами, нужно понимать, как работает конверсия и от чего она зависит.
Конверсия сайта (CR — Conversion Rate) — это процент посетителей, которые выполнили целевое действие: оформили заказ, подписались на рассылку, заполнили форму, скачали файл, записались на консультацию. По сути, конверсия показывает, насколько эффективно сайт превращает трафик в заявки и продажи.
Примеры целевых действий:
Стандартная формула расчета коэффициента конверсии (Conversion Rate) выглядит так:
Пример. На лендинг перешли 2 000 человек, из них 120 оставили заявку. CR = 120 ÷ 2 000 × 100% = 6%
Важно: для продуктовой аналитики и CRM-отчётов чаще используют CR по пользователям, для кампаний — CR по кликам.
Единой нормы нет — показатель сильно зависит от ниши, модели продаж и источников трафика. В e-commerce и ритейле на конверсию влияют десятки факторов: цена товара, ассортимент, качество карточек и UX-дизайна, скорость сайта, удобство оплаты, наличие программы лояльности.
Для продуктовых компаний и онлайн-сервисов важнее не разовая покупка, а повторные заказы и удержание, поэтому они оценивают конверсию не только по визитам, но и по пользователям, когортам и LTV. На маркетплейсах метрики считают иначе — там конверсию часто привязывают к просмотрам карточек и доле заказов из выдачи.
Правильнее всего сравнивать свой CR с историей собственных данных и конкурентами в своей категории, а не с усреднёнными цифрами по рынку. Тем не менее есть примерные ориентиры:
Конверсия — важная, но не единственная метрика. Есть ситуации, когда цифра может вводить в заблуждение:
Отсутствие инкрементального анализа. Часть конверсий могла произойти и без рекламы — без контрольной группы оценка каналов некорректна.
Поэтому CR нужно анализировать в связке с другими показателями: CPO, CAC, LTV, ROI, AOV, Retention Rate. Это позволяет понять, действительно ли сайт приносит прибыль, а не только заявки.
Персонализация — самый быстрый и масштабируемый способ увеличить конверсию без переработки всего сайта. Она влияет на поведение пользователя на каждом шаге: от поиска товара до оформления заказа и возврата на сайт. Рекомендации, умный поиск и работа с брошенной корзиной превращают обезличенный трафик в конкретные действия — просмотр карточек, добавления в корзину, покупки.
Когда сайт подстраивается под интересы каждого посетителя, растут ключевые метрики: CR, AOV, выручка и доля повторных заказов. Поэтому практики персонализации логично анализировать в первую очередь — именно они дают основной прирост конверсии.
CMO Retail Rocket Group
Рекомендации сокращают путь к покупке: пользователь сразу видит релевантные товары и быстрее принимает решение:
Пример: на карточке товара появляются блоки «Похожие» и «С этим покупают». Пользователь быстрее выбирает вариант и переходит к покупке, а средний чек растёт за счёт связанных товаров.
Поведенческие триггеры возвращают пользователей, которые уже проявили интерес, но не завершили действие — это один из самых предсказуемых источников роста CR.
Как влияют:
Пример: пользователь добавил товары, закрыл сайт → получает письмо с оставленной корзиной и релевантными аналогами → возвращается и завершает покупку.
«Максидом» настроил персональные триггеры по брошенным корзинам и просмотрам. Персонализированные письма с актуальными товарами принесли +69% заказов через email и существенно увеличили возвраты покупателей.
Поиск и фильтры напрямую влияют на конверсию: если нужный товар находится быстро, вероятность покупки резко растёт.
Что делают:
Пример: пользователь вводит «кросы» → поиск понимает сленг и выдаёт «кроссовки» → человек быстрее попадает на подходящие модели и выбирает товар.
Блок СТА → Подробнее про поиск для сайта на основе нейросетей → ссылка
Персонализированный ремаркетинг подхватывает пользователей за пределами сайта и возвращает в нужный момент — особенно эффективно на стадиях сравнения и выбора:
Пример: пользователь смотрел диван → в ленте видит рекламу именно этой модели и похожих → возвращается на сайт и добавляет товар в корзину.
IntimShop — крупнейший секс-шоп в России — персонализировал рекомендации на сайте и в рассылках. Средний чек с рекомендованными товарами стал выше на 6,55%.
Даже при сильной персонализации общая конверсия зависит от множества базовых факторов: качества трафика, удобства интерфейса, скорости загрузки, мобильного опыта, контента и доверия. Эти элементы формируют путь пользователя и часто оказывают на CR большее влияние, чем рекламные кампании. Ниже — ключевые параметры сайта, которые продолжают влиять на конверсию и требуют регулярной проверки.
Даже лучший сайт не продаст тому, кому продукт не нужен. Поэтому важнее не количество трафика, а его релевантность.
Что важно:
Пример: интернет-школа английского перенаправила бюджет с общей рекламы на таргет в регионах с высоким спросом на дистанционное обучение — конверсия с лендинга выросла с 2,1 % до 4,7 % при тех же затратах.
Ключевые моменты:
Первое впечатление определяет доверие к бренду: пользователи делают вывод о компании по внешнему виду сайта.
Советы:
Красивый и лаконичный интерфейс особенно важен для fashion, b2c-услуг и премиальных товаров: он транслирует качество и влияет на решение о покупке и влияет на повышение конверсии сайта.
При загрузке более 3 секунд 85% пользователей покидают страницу из-за долгого ожидания. Каждая секунда скорости загрузки увеличивает конверсию на 17%, отмечают в исследовании Bidnamic.
Что делать:
По данным StatCounter, в 2025 году более 65% всех поисковых запросов поступают со смартфонов и планшетов, а в таких сегментах, как локальный бизнес и онлайн-торговля, этот показатель достигает 80%. Если адаптивная версия неудобна или грузится медленно, бизнес теряет клиентов.
Рекомендации, чтобы улучшить конверсию сайта:
Контент должен объяснять суть продукта и помогать принять решение.
Тексты:
Фото и видео:
Даже при идеальной цене клиент не оставит заявку, если не доверяет компании.
Как укрепить доверие:
Исследование Spiegel Research Center: наличие отзывов может поднять конверсию на 270 %, особенно в e-commerce и услугах с высоким чеком.
Конверсия растёт не за счёт одного-двух приёмов, а благодаря системной работе с поведением пользователя. Наибольшее влияние сегодня дают персонализация и рекомендации — они сокращают путь к покупке, возвращают заинтересованных клиентов и повышают ценность каждого визита. Ниже — проверенные способы, которые помогают увеличить CR за счёт персональных сценариев, улучшения ключевых точек пути и точной работы с намерениями пользователя.
Персональные рекомендации — основа роста конверсии: сайт подстраивает выдачу под интересы конкретного пользователя и сокращает путь к покупке. На главной, в категориях (PLP), карточках товара (PDP) и в коммуникациях появляются релевантные подборки: «Похожие», «С этим покупают», «Вы смотрели», персональные купоны и офферы.
Что нужно сделать: подключить рекомендации (upsell/cross-sell), персональные блоки на ключевых страницах и сегменты по поведению.
Как проверить: сравнить uplift CR/AOV/ARPU у пользователей, которые видели рекомендации, с контрольной группой.
Чек-лист: релевантные подборки, персональные предложения, отсутствие дублей.
Ошибки: повтор показанного, устаревшие товары, избыточная или нерелевантная персонализация.
Что делает система рекомендаций:
Блок СТА → Подробнее про 35+ алгоритмов для персонализации сайта → ссылка
Внедрили рекомендационные блоки на ключевых страницах и усилили путь пользователя персональными подборками. В итоге 25% заказов стали приходиться на рекомендации.
Это один из самых сильных и предсказуемых драйверов роста конверсии. Когда пользователь уходит, не завершив действие, важно вернуть его в момент, когда вероятность покупки максимальна.
Что сделать: запустить email/SMS/push-цепочки 1–3 касания, использовать восстановление формы, сохранённую корзину и запрос причины отказа.
Как проверить: долю восстановленных заказов, CR по каждому касанию, выручку из серии.
Чек-лист: персональные рекомендации, фото оставленных товаров, быстрые способы оплаты.
Ошибки: агрессивные скидки в первом касании, чрезмерно частые напоминания без ценности.
Как работает система поведенческих триггеров:
Такие механики возвращают потерянные заказы, повышают CR и AOV, а главное — позволяют выстроить предсказуемый канал дополнительной выручки.
CMO Retail Rocket Group
Что сделать: умный поиск (подсказки, синонимы, опечатки), фильтры по ключевым атрибутам, «сбросить всё».
Как проверить: CR пользователей поиска vs без, нулевые результаты, время до товара.
Чек-лист: сохранять выбранные фильтры, чипсы активных фильтров, сортировки по сценарию.
Ошибки: фильтр «для галочки», скрытые ключевые атрибуты, пустые категории.
Что сделать: сегменты (просмотр карточки/добавил в корзину/бросил), динамический ремаркетинг, частотные ограничения.
Как проверить: CR/CPA ремаркетинга, инкрементальный uplift.
Чек-лист: исключать купивших, тайм-декай, креативы «вернуться к…».
Ошибки: бесконечно догонять купивших, одинаковые креативы для всех стадий.
Ниже — практики, которые улучшают CR. Для каждой: что делать, как проверить и типичные ошибки.
Что сделать: упростить путь до целевого действия: меню → список → карточка → корзина/форма → подтверждение. Добавить «хлебные крошки», понятные заголовки H1–H3, заметные CTA.
Как проверить: карта кликов и скроллов, глубина просмотра, время до первого клика (TTFC), успех сценариев (выполнил/застрял).
Чек-лист: логичная навигация, видимый поиск, фиксированная шапка, единые паттерны интерфейса.
Ошибки: нестандартные элементы без подсказок, «скрытые» кнопки, лишние шаги в оформлении.
Что сделать: оптимизировать изображения (WebP/AVIF), минифицировать CSS/JS, включить кеширование и lazy-load, убрать лишние виджеты/скрипты.
Как проверить: Core Web Vitals (LCP, INP, CLS), TTFB, Speed Index; сравнить до/после.
Чек-лист: LCP ≤ 2,5 c, INP ≤ 200 мс, размер HTML ≤ 200 КБ, суммарный вес < 2–3 МБ.
Ошибки: автоплеи видео в первом экране, тяжёлые шрифты без подмножества, блокирующие рендер скрипты.
Что сделать: адаптивная сетка, крупные тач-таргеты (48×48 px).
Как проверить: мобильные CWV, tap error rate, конверсия с мобильного vs десктоп.
Чек-лист: sticky-CTA, Apple/Google Pay, автозаполнение, видимые поля ошибок.
Ошибки: десктопные таблицы на мобильном, крошечные шрифты, «липкие» элементы, перекрывающие контент.
Что сделать: убрать визуальный шум, стандартизировать шрифты/кнопки, расставить акценты (контраст, иерархия).
Как проверить: 5-секундный тест (что запомнилось?), кликабельность CTA, тепловые карты.
Чек-лист: один главный CTA на экран, контраст по WCAG, предсказуемые состояния (hover/focus/disabled).
Ошибки: много равнозначных кнопок, декоративные шрифты в тексте, акцент на брендовом арт-шоте вместо оффера.
Что сделать: конкретизировать УТП: «доставим завтра» вместо «быстрая доставка». Пользоваться терминами клиента, не внутренними.
Как проверить: A/B темы, изменение CTR/CR, карта чтения (scroll-depth).
Чек-лист: выгода + доказательство + CTA; короткие абзацы, списки, микро-FAQ.
Ошибки: штампы («лучшее качество»), перегруз характеристиками без смысла, отсутствие следующих шагов.
Что сделать: короткие демо-видео до 30–60 сек, инфографика вместо «простыней» текста, галереи 6–8 фото/ракурсов.
Как проверить: время на экране, completion rate, клики по «развернуть».
Чек-лист: субтитры, превью с ключевой выгодой, лёгкий плеер без блокировки рендера.
Ошибки: автоплей со звуком, 4К-ролики на первом экране, «сток» вместо реальных фото.
Что сделать: оставить 3–5 полей, подсветка ошибок, прогресс-бар для многошаговых форм, маски для телефона.
Как проверить: CR формы, drop-off по шагам, время заполнения.
Чек-лист: кнопки с действиями («Получить расчёт»), инлайн-подсказки, альтернативы входа (SSO/1-клик).
Ошибки: капча на первом шаге, «Отправить» без смысла, обязательные неключевые поля.
Что сделать: exit-intent, таймер задержки 10–20 с, лид-магниты (чек-лист, скидка, гайд), частотный лимит.
Как проверить: CR поп-апа, влияние на Bounce/CR страницы.
Чек-лист: релевантность странице, стэкируемый value (скидка + полезность), лёгкий отказ.
Ошибки: показ всем и сразу, дублирование триггеров, «неубиваемые» поп-апы.
Система автоматизации маркетинга от Retail Rocket Group автоматически показывает персонализированные вебпуш-уведомления и запускает цепочку рассылок (email, push, sms), если пользователь не отреагировал.
Платформа сегментирует аудиторию по поведению, подбирает релевантные офферы и исключает повторные показы. Результат — рост конверсии в лид на 20–30 % и снижение стоимости привлечения клиента.
Блок СТА → Подробнее про омниканальные и триггерные коммуникации → ссылка
Что сделать: верифицированные отзывы с фото/логотипами, короткие кейсы «было/стало», рейтинги.
Как проверить: uplift CR на страницах с social proof, прокрутка блока.
Чек-лист: фильтр по сегментам, цитаты боли/решения, даты и метрики.
Ошибки: обезличенные «Иван, Москва», отзыв без результата, «слишком идеально».
Что сделать: «нас выбрали N клиентов», счётчики активности, бейджи наград, публикации в медиа.
Как проверить: uplift CR/CTR, A/B присутствия блока.
Чек-лист: только проверяемые факты, кликабельные источники, умеренность.
Ошибки: фейковые цифры, устаревшие бейджи, перегруз доверительными маркерами.
Что сделать: триггеры бесплатной доставки от порога, бандлы/комплекты, welcome-бонус.
Как проверить: CR по группам, средний чек, маржа на заказ.
Чек-лист: прибыльность промо, понятные условия, видимый прогресс до бесплатной доставки.
Ошибки: «мелкий шрифт», промо без лимитов, привыкание аудитории.
Что сделать: ограничение по времени/остатку, таймеры на релевантных страницах, честные дедлайны.
Как проверить: uplift CR в окне акции, возвраты/отмены.
Чек-лист: синхронизация с реальными остатками, прозрачные правила.
Ошибки: фальшивые таймеры, вечные «-70%».
Что сделать: чат на сайте, быстрые мессенджеры (Telegram/WhatsApp), обратный звонок, виджет «задайте вопрос».
Как проверить: доля диалогов → заявки, время первого ответа, CSAT.
Чек-лист: скрипты FAQ, SLA ответа, передача диалога в CRM.
Ошибки: только e-mail, чат без оператора, отсутствие истории.
Что сделать: бот для FAQ/квалификации, перевод на оператора, 24/7 на входе, триггеры (задержка, exit-intent).
Как проверить: доля автоответов, среднее время до решения, конверсия диалогов.
Чек-лист: сценарии по сегментам, быстрые кнопки, сбор контактов по согласию.
Ошибки: бот без «живого» выхода, длинные ветки диалогов без смысла.
Что сделать: тестировать офферы, заголовки, CTA, порядок блоков, форму в один/несколько шагов.
Как проверить: статистическая значимость, единая цель, контроль сезонности.
Чек-лист: один чёткий гипотезный фактор на тест, фиксация периода, корректная сегментация.
Ошибки: параллельные пересекающиеся тесты, преждевременная остановка, «p-hacking».
Что сделать: упростить дерево категорий, вынести ключевые разделы в первый уровень меню, добавить быстрый переход к популярным категориям, настроить фильтры по реальным потребностям пользователей.
Как проверить: время до первого целевого клика, глубина просмотра категорий, доля переходов в нужные разделы, показатель «нулевых» выходов из каталога.
Чек-лист: логичные уровни вложенности, заметные ссылки на популярные категории, чистая структура меню, понятные названия разделов.
Ошибки: слишком глубокая вложенность, абстрактные названия категорий, скрытые ключевые разделы, «пустые» категории без товаров.
Сначала важно понять, что происходит сейчас: сколько посетителей доходит до корзины, на каком шаге они чаще всего уходят, как ведут себя пользователи на мобильных и десктопах. Мы смотрим, какие страницы работают хорошо, а где люди теряются или не совершают покупку.
После анализа мы формируем гипотезы — версии о том, что мешает конверсии и как это можно исправить. Например: сделать кнопку покупки заметнее, сократить количество шагов при оформлении заказа или добавить отзывы на карточку товара. Все идеи оцениваем по двум критериям: насколько они могут повлиять на продажи и насколько просто их внедрить.
Прежде чем менять сайт полностью, тестируем идеи на небольшой аудитории. Например, показываем разным группам пользователей разные версии страницы и сравниваем результаты — это называется A/B-тестирование.
Если тест показывает улучшение — фиксируем изменения на сайте. При этом следим, чтобы новые элементы не ухудшили другие показатели или удобство работы сайта.
После внедрения изменений продолжаем следить за цифрами, собираем новые данные, ищем свежие точки роста и снова тестируем гипотезы.
Избегать чрезмерного «оптимизационного паралича» — лучше тестировать и учиться, чем откладывать навсегда.
Корзина в интернет-магазине АШАН собирала большой трафик — многие пользователи добавляли товары «на потом». Но часто к моменту покупки часть позиций оказывалась «не в наличии». В результате снижался средний чек или покупатель вовсе отказывался от заказа.
Личный кабинет и главная страница имели высокий трафик, но почти не конвертировали визиты в покупки.
Механика № 1. «Найти замену» для товаров, которых нет в наличии
Раньше в корзине пропавшие товары просто отмечались как недоступные, а пользователи должны были вручную искать аналоги — большинство этого не делали.
АШАН добавил кнопку «Подобрать замену», которая срабатывает прямо в корзине: алгоритм Retail Rocket подбирает похожие товары и показывает их в отдельном виджете.
Результат: покупатели стали активнее заменять недоступные позиции, сохраняя заказ и средний чек.
Механика № 2. Персональные рекомендации в личном кабинете
Личный кабинет входил в топ-6 страниц по трафику, но почти не приносил заказов.
Решение — встроить блок с персональными подборками на основе просмотров и прошлых покупок.
Результат: 6 % кликов по этим рекомендациям конвертируются в заказ.
Механика № 3. «Новинки» на главной
На главной странице появилась витрина с новыми товарами из 10 популярных категорий и фильтром по категориям — от молочной продукции до сладостей.
Результат: алгоритм увеличил число просмотров новинок, 3 % этих просмотров конвертируются в добавление в корзину.
Работа с высокопосещаемыми, но недооценёнными точками сайта — корзиной, личным кабинетом, главной страницей — может существенно поднять конверсию. Простые механики с удобными рекомендациями удерживают покупателя и помогают не терять заказы даже при отсутствии нужного товара.
Алгоритмы рекомендаций Retail Rocket Group заменяют живого продавца-консультанта:
Более 30 алгоритмов работают на сайте, в приложении, email-рассылках и даже в офлайн-точках (экраны касс, планшеты продавцов).Они помогают клиенту быстрее находить нужное, а бизнесу — увеличивать выручку, LTV и повторные покупки.