Как Walmart поднял отклик на ретаргетинг за счёт сегментации по поведению

Как Walmart поднял отклик на ретаргетинг за счёт сегментации по поведению

Walmart искал способ вернуть в воронку аудиторию, которая уже проявила интерес к товарам, но не дошла до покупки. Для retail это типичная проблема: первый контакт дорогой, а без точной реакции на поведение пользователя ретаргетинг быстро превращается в шум и сжигает бюджет.

Решение построили не вокруг «догоняющего» баннера, а вокруг сегментов. Аудиторию разделили по тому, что именно человек делал: смотрел карточки товаров, добавлял в корзину, но не оформлял заказ, возвращался на сайт повторно. Под каждый сценарий собрали отдельные сообщения и предложения. По сути, это был не один ретаргетинг, а несколько микрокампаний с разной степенью прогрева.

Логика здесь простая и очень performance-подходящая: чем ближе пользователь к покупке, тем дешевле обходится возвращение. Если показывать одинаковый креатив всем, часть бюджета уходит на тех, кто и так бы купил, а часть — на тех, кому нужен другой стимул. Сегментация убирает этот перекос и повышает полезную частоту контакта.

Результат в источнике описан без раскрытия всех цифр, но сам кейс Walmart приводится как пример того, что поведенческая сегментация заметно улучшила отклик на ретаргетинг по сравнению с более широким подходом.

Что важно вынести маркетологу:
— ретаргетинг работает не от факта «человека уже видели», а от точности поведения;
— разделение на корзину, просмотр и повторный визит обычно даёт лучшее качество трафика, чем один общий пул;
— в 2026 году, когда last-click всё хуже отражает вклад канала, особенно важны серверные события, корректная передача действий и оценка инкрементальности.

Если кратко: ретаргетинг перестаёт быть «догонялкой» и становится инструментом добора маржи. И в e-com это особенно важно, когда средний чек под давлением, а рост первой покупки стоит всё дороже.

— @RetentionPaid