Сегментирование с учётом сезонности и поведенческих паттернов: как правильно расширять аудитории

Материал подготовлен экспертами сервиса PIM.DATA — платформы для построения и активации поведенческих сегментов на основе реальных покупок и логистических данных.

В e-commerce уже недостаточно просто знать, кто покупал товар — нужно понимать, когда, зачем и как часто он это делает. Вторая часть цикла статей об эффективной работе с поведенческими сегментами посвящена сезонности, кросс-таргетингу и стратегии расширения аудиторий.

Сезонность — основа продуманного сегментирования

Многие непродовольственные товары живут в чётко выраженных циклах потребления. Например, роликовые коньки или сноуборды приобретаются с частотой примерно раз в 1–1,5 сезона даже у самых увлечённых пользователей. Это значит, что прямой ретаргетинг на тех, кто только что купил снаряжение, будет работать плохо: пользователь уже закрыл свою потребность.

Однако именно этот поведенческий след можно использовать иначе — как сигнал интереса к категории. Например, если человек купил ролики весной, осенью ему можно показать рекламу экипировки для сноуборда или других зимних активностей. Такой подход помогает не просто повторно касаться пользователя, но переводить его между связанными сегментами в течение года. Именно такую механику предлагает использовать PIM.DATA в своих сценариях кросс-таргетинга.

Кросс-таргетинг и «родственные» категории

Развитие аудитории также возможно за счёт пересечения интересов между товарными группами. Классический пример — одежда, обувь, аксессуары. Частота покупок в этой категории выше, но её можно дополнительно обогащать сопутствующими признаками: покупал ли человек детские товары, косметику, электронику.

Если, к примеру, пользователь недавно купил себе летнюю одежду, но при этом часто приобретает товары для детей, в следующий цикл ему можно предложить детскую обувь и аксессуары. Такой таргетинг будет гораздо эффективнее, чем «в лоб» предлагать то, что он уже купил.

В PIM.DATA подобные стратегии строятся на связке товарных меток, сезонных периодов и реального поведения в логистических цепочках.

Почему это важно для построения сегментов

Рекламные платформы и алгоритмы требуют достаточного объёма аудитории, особенно для охватных и обучающих кампаний. Сегменты, построенные «один в один» — например, только те, кто покупал кроссовки за последние 7 дней — почти всегда оказываются слишком узкими. Чтобы обеспечить нужную выборку и запуск обучения моделей, необходимо использовать признаки-заместители и расширять сегмент за счёт смежных интересов и сезонных паттернов.

Алгоритмы, встроенные в PIM.DATA, помогают оценить, насколько выбранная стратегия сбора сегмента релевантна текущей фазе цикла покупателя и адаптировать таргетинг под платформу размещения.

Вывод

Использование сезонности и поведенческих связей между категориями — это не просто оптимизация, а ключ к масштабируемому и устойчивому сегментированию. Такой подход позволяет одновременно решать две задачи: находить новых клиентов с высокой релевантностью и не тратить бюджет на ретаргетинг «уже насыщенных» пользователей.

Следующий материал цикла от PIM.DATA будет посвящён региональности, охвату и тому, как учитывать различия в доступности товаров и плотности аудитории при построении сегментов.