Nike в приложении: как они добились возврата в продукт без скидки

Nike в приложении: как они добились возврата в продукт без скидки

Nike — отличный пример того, как in-app сообщения (сообщения в приложении) могут работать не как «напоминалка», а как инструмент управления поведением пользователя. В эпоху 2026 это особенно важно: чистый informational SEO деградирует в выдаче из‑за AI-overviews (обобщений), а e-commerce/retail сталкиваются со снижением среднего чека на 5–8% — люди чаще “экономят”, но не перестают интересоваться. Поэтому выигрывают те, кто умеет поднимать частоту и повторные действия через retention (удержание) и LTV (пожизненную ценность).

Контекст
Представим реальность Nike в мобильном: пользователь заходит в приложение, смотрит товары/категории, добавляет в избранное, но не обязательно покупает в тот же день. Дальше включается классическая проблема CRM/Lifecycle: массовые рассылки “о скидках” перестают отличаться от конкурентов и дают либо слабый эффект, либо разрушают маржу.

Кроме того, приватность усиливает ограничения на точность last-click атрибуции. Значит, вместо “кто кликнул — тот купил” нужно думать логикой инкрементальности и сценариями внутри приложения: что именно пользователь делает до сообщения, какое действие нужно подтолкнуть и как быстро измерить результат.

Задача
Nike нужно было:
— вернуть пользователей в ключевой сценарий “выбор → примерка интереса → продолжение в продукте” (например, к карточке товара или странице корзины)
— снизить зависимость от промокодов (не превращать коммуникацию в «торговый баннер»)
— выстроить сообщения под разные намерения, а не под один общий сегмент “кто давно не заходил”

Решение
Команда Nike сделала упор на in-app триггеры по поведению и персональным “следующим шагам”. Логика, которую можно перенести в любой lifecycle:

1) Событийная сегментация вместо демографии
Сегменты строились вокруг микрособытий: просмотр размера, добавление в избранное, длительное пребывание на карточке, открытие “сравнения”, старт оформления/почти покупка, уход из корзины.

2) Сценарии с ограниченным временем действия
Сообщения в приложении приходили не “раз в неделю всем”, а в окно, где вероятность продолжить выше. Например:
— после выхода со страницы товара/размера — напоминание о том, что пользователь уже рассматривал, но без прямой скидочной ставки
— после “добавил в избранное” — подсказка “собрано для вас”: подборки похожих позиций или тот же товар, но с акцентом на детали (подходит/размерность/наличие)

3) Контент как навигация, а не как реклама
Вместо “купи Nike” — короткое сообщение + действие. Дизайн был сделан так, чтобы CTA вел не в ленту, а в конкретный следующий экран: карточка товара, раздел “избранное”, корзина, страница выбора параметров.

4) Контроль эффекта через holdout и A/B
Чтобы не “обмануться” привычными метриками, сравнивали инкремент: пользователи с сообщением vs группа без него (holdout). Это особенно важно при privacy-first атрибуции, когда нельзя уверенно привязать причинность через клики.

Результат
Публично Nike редко раскрывает полный пайплайн метрик по каждой кампании, но в отраслевых материалах и практиках lifecycle лидеров обычно встречается набор измеримых эффектов, который и подтверждает подход:

— рост доли пользователей, которые возвращаются в приложение в течение короткого окна после триггера
— увеличение доли пользователей, которые доходят до следующего экрана (карточка/корзина/выбор параметров), а не только до открытия уведомления/экрана
— снижение доли пользователей, которым нужны скидки для продолжения сценария (то есть меньше “продавливания ценой”)

Если перевести это на язык цифр, который обычно фиксируют в отчётах: ключевой KPI — uplift по conversion внутри приложения (от действия до следующего шага). В большинстве успешных внедрений in-app триггеров uplift измеряется в диапазоне десятков процентов по переходу к “следующему экрану” относительно контроля, при этом промо-стоимость либо снижается, либо становится более адресной (меньше людей — больше точность).
…