iOS-уведомления в приложении для e-commerce: как Samokat за 6 недель поднял удержание на доставку

iOS-уведомления в приложении для e-commerce: как Samokat за 6 недель поднял удержание на доставку

Контекст
В 2026 году у e-com продолжает проседать «первичная» экономика: средний чек у многих ритейлеров снижается на 5–8% (люди экономят, выбирают по акции и чаще отказываются, если доставка обещана «как-нибудь»). В этой логике ин‑app (в приложении) сообщения становятся не рекламой, а управлением привычкой: напомнить, помочь выбрать и снизить трение до повторной покупки.
Самокат (доставка продуктов) — классический случай: частота заказов важнее разовой конверсии, а точность сценария важнее громкого креатива.

Задача
На практике проблема выглядела так:
— активные пользователи, которые заказывали 1–2 раза, «проваливались» и не возвращались к доставке в течение 14 дней;
— push/campaign были одинаковыми для всех: «скидка на всё» без учёта последней категории заказа и доступности слотов;
— в итоге уведомления давали рост доставок на коротком горизонте, но не выстраивали предсказуемый повтор.
Нужно было перевести коммуникации в in‑app режим: вовремя подтолкнуть к следующей корзине, не раздражая тех, кто уже заказал или сейчас не может.

Решение
Команда построила сценарий из трёх блоков внутри приложения (и связала его с iOS-уведомлениями, когда пользователь «вне экрана»):

1) Сегментация по последнему поведению за 30 дней
— «Покупал только готовую еду»
— «Покупал молочку/детское»
— «Покупал товары для дома»
— «Промежуточные» (смешанные корзины)
Отдельно выделили тех, кто отказался от корзины в последний раз (по действиям в checkout).

2) Тайминг под цикл использования
План был не «слать чаще», а попасть в момент принятия решения:
— D+1 после последнего заказа: напоминание с подборкой по любимой категории (мягкое предложение повторить)
— D+6: если заказа не было, сообщение с «сервисной» ценностью (как быстро собрать корзину и что реально доступно по времени)
— D+12: финальная попытка вернуть без агрессии: «ваша подборка снова доступна» + призыв проверить слоты

3) Динамический контент и «анти-спам» правила
— если пользователь уже заказал — сообщения гасились (re‑engagement отменялся автоматически)
— частота ограничивалась: максимум 2 касания за окно 14 дней
— тексты подстраивались под причину, почему пользователь не заказал (например, если был отказ из-за слотов — акцент на ближайших доступных временных интервалах)

Почему это сработало как in‑app messaging, а не как ещё одна рекламная волна: сообщения стали функциональными (помочь выбрать и сделать следующий шаг), а не просто «напоминанием о бренде».

Результат
По данным продуктовой аналитики (за 6 недель после запуска сценария):
— удержание заказов на горизонте 14 дней выросло на **+9%** к контрольной группе;
— доля пользователей, которые вернулись после «провала» (между 1–2 заказами и следующим заказом), увеличилась на **+12%**;
— негативная реакция (скрытия/отказы от уведомлений по данному типу) снизилась на **-18%** — ключевой показатель того, что анти-спам и релевантность дали эффект.

Отдельно: lift по повторной доставке держался дольше, чем у акционных рассылок «по базе», которые давали разовый пик в первые 3–4 дня.

Урок
1) In‑app сообщения в 2026 — это в первую очередь настройка следующего действия, а не охват.
2) Самая дорогая ошибка — «единый текст всем». Сегментация по последней категории и по типу отказа делает коммуникацию полезной.
3) Анти-спам правила и гашение по факту заказа — обязательны: они защищают бренд и улучшают воспринимаемую ценность.
4) Тайминг под цикл использования даёт больше, чем рост частоты: цель — попасть в окно принятия решения, а не “догнать” пользователя.

Если вы строите lifecycle для e-com или доставки, попробуйте начать с одного сценария (D+1 / D+6 / D+12) и измерьте incrementality на контрольной группе — это самый быстрый путь увидеть, что удержание можно поднять именно сообщениями в приложении, а не только скидками.

— @InAppMessagingRu