Совместный отчёт NielsenIQ (NIQ) и Momcozy (бренд товаров для кормления и ухода за младенцами) о трендах американского рынка товаров для мам и малышей.

Источники информации при покупке. Среди топ-5 источников, влияющих на решение о покупке, сайты электронной коммерции занимают второе место с 37%, уступая только соцсетям (40%), но опережая родительские форумы (36%), консультации с врачами (32%) и платформы для baby-реестров (31%). Это прямо показывает вес онлайн-ритейла в воронке принятия решений.

Ценность отзывов реальных пользователей в конверсии. Отчёт приводит таблицу мультипликаторов конверсии в зависимости от типа эндорсмента для товаров длительного пользования:
Прямая брендовая реклама — база, 1x.
Инфлюенсер/лайфстайл-контент, стримы — 1.4x.
ИИ-персонализированные рекомендации — 1.6x, высокая релевантность, но недостаточное доверие.
Гибридный формат: реальные отзывы пользователей плюс мнение медицинских специалистов — 2.5x, лучший результат, баланс эмпатии и ощущения безопасности.
Карточки товара, сочетающие реальные отзывы с врачебной валидацией, конвертируют в разы лучше обычной рекламы.

Доверие по стадиям принятия решения у поколения Z и миллениалов. На стадии Discovery (обнаружение товара) главный источник доверия — ИИ-поиск и агрегация информации (54%). На стадии Research (исследование) лидируют подлинные отзывы сообщества (48%). На стадии Validation (финальная проверка) доминируют медицинские эксперты и сертификация (63%). Нужно закрывать разные типы доверия на разных этапах воронки, а не полагаться на один универсальный сигнал доверия.

Долгосрочная ценность клиента и отток. Бренды, построенные на эмоциональной связи с потребителем, показывают удержание клиентов в разы лучше чисто функциональных брендов: 24-месячный отток у "функциональных" брендов достигает 38%, у "отношенческих" брендов только 14%. Индекс пожизненной ценности клиента (LTV) у "полностью привязанных" эмоционально клиентов на 120% выше базового уровня, у "высоко удовлетворённых" на 45% выше.

Готовность к единой платформе. Среди семей с 7 и более приложениями для ухода за ребёнком, 95% испытывают усталость от управления множеством приложений, а 94% хотят объединения в единую платформу. Это прямая ниша для ритейл-платформ и брендов, готовых предложить консолидированный экосистемный опыт вместо набора разрозненных гаджетов.

NielsenIQ × Momcozy — 2026 U.S. Mother & Baby Market Trends

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Кейсы агентной коммерции, которые уже работают в России

Пример номер один: наушники Дропс от Яндекса. В июне 2026 года устройство впервые продавалось не на маркетплейсе и не в интернет магазине, а эксклюзивно в переписке с Алисой AI. С 9 по 15 июня купить их можно было только там: пользователь узнавал о возможностях, выбирал модель, оформлял и оплачивал заказ, никуда не переходя. Результат: 5000 наушников раскуплены за первые часы, а всего оформлено более 15 тысяч заказов на сумму свыше 135 млн рублей. Это один из самых ярких примеров, доказывающих, что канал работает на реальном спросе, а не только в теории.

Пример номер два: экосистема ИИ инструментов Г(ии)д по стилю от Lamoda. На старте в январе технология виртуальной примерки охватывала 165 тысяч товаров, сейчас, уже 87% ассортимента одежды, около 430 тысяч позиций. Спустя три месяца после запуска количество виртуальных примерок превысило миллион, а среднее время генерации изображения сократилось примерно до восьми секунд.

В Lamoda в этом году мы запустили экосистему ИИ-инструментов «Г(ии)д по стилю», каждый из которых помогает решать конкретные задачи пользователя. Наша задача — усилить модную экспертизу Lamoda
в цифровом формате и создать помощника, который понимает контекст покупателя: что уже есть в его гардеробе, как его можно дополнить или обновить, какие образы подходят для разных случаев и дополняют персональный стиль пользователя.
Мы оцениваем эффект не только через классические e-commerce-метрики, но и через то, как меняется поведение пользователей и насколько точнее они могут принимать решения при покупке. Следующий этап — масштабирование технологии онлайн-примерки и работа с цифровыми аватарами, построенными на базе параметров фигуры пользователя.

Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту и данным Lamoda

Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России” 

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Checkout перестаёт быть отдельной страницей. Он превращается в невидимый слой, встроенный в мобильное приложение, AI-агента, магазин или платёжную систему.

#кейсывритейле

Debenhams Group и PayPal: покупка внутри AI-интерфейса
Debenhams Group вместе с PayPal и AI fashion-платформой Hey Savi запустили в Великобритании agentic commerce-платформу с встроенным checkout.

Пользователь описывает, что хочет купить, получает подборку товаров и может оформить заказ, не покидая приложение Hey Savi. PayPal отвечает за платёжный слой, актуальные цены, наличие товаров и завершение транзакции.

В модель подключён Debenhams Group, включая Debenhams, Karen Millen, boohoo и PrettyLittleThing.

💡 Что полезно:
- checkout находится внутри внешнего AI-приложения;
- ритейлеру не обязательно владеть первой точкой контакта;
- платёжный сервис становится частью shopping journey;
- поиск, рекомендации и оплата объединяются в одном интерфейсе.
📍 Рынок: Великобритания
📅 Дата: 2 июня 2026
🔗 Источник: PayPal Newsroom

ChatGPT: checkout не всегда остаётся внутри AI
В 2026 году AI-shopping развивается не только по модели «полностью купить внутри чатбота».

OpenAI обновила shopping experience в ChatGPT: пользователи получают визуальную выдачу, сравнение товаров и рекомендации, а покупка может завершаться уже в приложении или на сайте самого ритейлера.

К product discovery через ChatGPT подключились Target, Sephora, Nordstrom, Lowe’s, Best Buy, The Home Depot и Wayfair.

Walmart развивает отдельное приложение внутри ChatGPT, которое связывает аккаунт пользователя, loyalty-механику и Walmart Payments.

💡 Что полезно:
- AI может контролировать выбор товара, но не обязательно сам checkout;
- платёж и программа лояльности остаются у ритейлера;
- retailer app внутри ChatGPT позволяет сохранить связь с брендом;
- для бизнеса это компромисс между новым AI-трафиком и контролем над клиентом.
📍 Рынок: США
📅 Дата: март 2026
🔗 Источник: OpenAI

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Покупателю уже недостаточно понравиться. Теперь нужно понравиться AI

Исследование CX Network выделяет четыре изменения, которые важны для e-commerce.

1. Покупателя нужно находить до того, как он пришел на сайт
Рост клиентской базы назвали одной из трех главных стратегических целей 60% участников исследования. При этом понятие discoverability меняется. Бренды начинают конкурировать не только за внимание человека, но и за то, чтобы их товары и контент находили поисковые системы, AI-сервисы и цифровые агенты. Поэтому авторы рекомендуют работать не только с SEO, но и с AEO и GEO, то есть оптимизировать контент под ответы и рекомендации генеративных систем.

2. Карточка товара становится контентом для машин
Если AI начинает участвовать в выборе товара, ему нужны структурированные и понятные данные о продукте. Описание, характеристики, изображения, отзывы и условия покупки должны быть пригодны не только для человека, но и для машинной обработки. Это постепенно превращает качество product content в часть конкурентоспособности магазина.

3. AI уже дает e-commerce вполне прикладной эффект
Онлайн-магазин Fun.com использовал генеративный AI, чтобы создавать изображения товаров с моделями другого пола. За первый месяц компания сделала новые изображения примерно для 150 товаров, не увеличивая объем работы команды. При этом исследование отдельно предупреждает о рисках: неудачное использование AI в рекламе уже вызывало негативную реакцию потребителей у крупных брендов.

4. CX становится функцией продаж
39% участников называют рост продаж одной из трех главных стратегических целей CX. Это важный сдвиг: customer experience все меньше сводится к поддержке после покупки. Речь идет обо всем пути клиента, от обнаружения товара и выбора до покупки и повторного заказа. Интерактивные и shoppable-форматы сокращают путь от контента к покупке.

Для e-commerce главный вывод простой: клиентский опыт начинает формироваться еще до визита на сайт. Магазину приходится одновременно быть понятным человеку, поисковой системе и AI-агенту. При этом AI пока не стал стандартом: 32% участников исследования вообще не используют генеративный AI. Рынок находится на ранней стадии перехода.


The State of CX in 2026, CX Horizons

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

80% пользователей уходят за 3 дня. Вот что с этим делают крупные продукты.

Amplitude выпустил практический гайд по удержанию пользователей. Разобрали свои кейсы (частично анонимизированные) и вывели рабочий фреймворк.

Главная проблема
Средний юзер устанавливает 40+ приложений, но пользуется регулярно только 9-10. 80% новых пользователей отваливаются в первые 3 дня после установки. Привлечение без удержания не работает: это «дырявое ведро».

Фреймворк: три типа пользователей
1. New — новые пользователи
Задача: довести до первого «aha-момента» как можно быстрее.
- Определить критическое событие продукта (то самое действие, после которого пользователь остаётся)
- Сократить путь до этого события в онбординге
- Убрать лишние шаги регистрации и настройки
- Замерять retention на Day 1, Day 7, Day 30 отдельно от общей метрики
- Тестировать разные версии первого экрана/потока

2. Current — активные пользователи
Задача: превратить рядовых пользователей в постоянных (power users).
- Выделить сегменты по частоте критического события
- Найти поведенческие паттерны, которые коррелируют с долгим удержанием (как 7 друзей за 10 дней у Facebook)
- Строить фичи и уведомления под конкретный сегмент, а не под всех сразу
- Следить за retention curve: если кривая не выходит на плато, есть системная проблема
- Разделять «производителей» (тех, кто создаёт контент/ценность) и «потребителей»

3. Resurrected — реактивированные пользователи
Задача: вернуть «спящих» и не дать снова уйти.
- Проанализировать, почему конкретно эти пользователи ушли (не гадать, а смотреть на поведение перед оттоком)
- Спроектировать «пустые состояния» (экраны, в которых еще нет истории покупок, поиска, сообщений, заказов и т.д.) так, чтобы вернувшийся сразу видел ценность
- Использовать точечные триггеры возврата (не спам-рассылки, а персонализированные)
- Отслеживать, за счёт чего произошла реактивация, и повторять этот механизм
- Замерять retention реактивированных отдельно от новых, это разные аудитории с разным поведением

Кейс 1. Сервис доставки еды
Компания разбила пользователей по частоте «критического события» (заказа) и выделила сегмент «продюсеров» — тех, кто делает мало заказов, но именно они определяют жизнеспособность бизнеса. Под них перестроили продуктовые приоритеты.

Кейс 2. Приложение для медитации
Через анализ конверсии выяснили: если пользователь бронирует хотя бы одно занятие в первую неделю, вероятность удержания резко растёт. Это стало ключевой метрикой на старте.

Кейс 3. Retention по странам
В Индии удержание на 7-й день оказалось на 9,6% выше, чем в других регионах. Разбор причин показал разницу в пользовательском опыте, которую можно закрыть локализацией.

Кейс 4. Facebook (классика)
Пользователи, добавившие 7 друзей за 10 дней, удерживались значительно чаще остальных. Метрика стала точкой роста продукта на годы вперёд.

Кейс 5. Words with Friends (Zynga).
У пользователей, долго не заходивших в игру, не было активных партий с друзьями. Когда они возвращались, видеть было нечего — типичный пустой экран, из-за которого люди снова уходили. Решение: команда стала отправлять push-уведомления друзьям неактивного игрока с предложением пригласить его в новую партию. Когда человек возвращался, его уже ждало приглашение — и вероятность повторного вовлечения резко росла.

Вывод
Retention не лечится маркетинговыми хаками (push, email-рассылки, реклама). Работает только системный анализ поведения на каждом этапе жизненного цикла пользователя и точечные изменения продукта под конкретный сегмент.

"Mastering User Retention Playbook" (Amplitude, Product Analytics Playbook Vol. 1)

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Full-Funnel Digital Intelligence Playbook от Sensor Tower показывает, как анализировать цифровую конкурентную среду не по одному показателю, а по всей воронке: мобильные приложения; веб-трафик; рекламные размещения; аудитории; retail media и активность рядом с покупкой.

1. Digital-first бренды растут быстрее
В 2025 году лидеры по трафику и росту:
- IL Makiage: 13 млн визитов на сайт, рост на 34%;
- NYX: 6 млн визитов, рост на 40%;
- E.l.f. Beauty: 12 млн визитов, снижение на 8%;
- Glossier: 11 млн визитов, рост на 11%;
- Tarte Cosmetics: 6 млн визитов, рост на 11%.

Legacy-бренды показали более умеренную динамику:
- Estée Lauder: 5 млн визитов, рост на 1%;
- Lancôme: 4 млн визитов, рост на 14%;
- Maybelline: 4 млн визитов, рост на 13%;
- Clinique: 5 млн визитов, рост на 13%.

Вывод: новые игроки могут расти быстрее традиционных брендов даже при меньшем масштабе.

2. NYX и Estée Lauder работают с разными сегментами.
NYX привлекает более молодую и гендерно сбалансированную аудиторию. Estée Lauder работает с более взрослой и преимущественно женской аудиторией

Оба бренда ориентируются на модников/трендсеттеров, но привлекают разные группы.
NYX:
- 57% женщин, 43% мужчин;
- 40% аудитории в возрасте 18–24 года;
- 39% в возрасте 25–34 года;
- Модники +150% в сравнении со средним;
- TikTok 2,15x, Instagram 1,20x к общей популяции.

Estée Lauder:
- 75% женщин, 25% мужчин;
- 19% аудитории в возрасте 18–24 года;
- 38% в возрасте 25–34 года;
- Модники +234% к среднему;
- Facebook 2,39x к среднему.

3. Медиамикс соответствует аудитории
Различия в аудитории отражаются в структуре рекламных расходов.

NYX в 2025 году:
- 76% бюджета в социальные платформы;
- TikTok 16% от общего spend;
общие рекламные расходы 41 млн долларов.

- 39% бюджета в streaming video через OTT и YouTube;
- общие рекламные расходы 3 млн долларов.

NYX делает ставку на TikTok, Instagram, Snapchat и Pinterest. Estée Lauder концентрируется на OTT и YouTube. Креативы также отличаются. NYX использует трендовые форматы и creator-led контент. Estée Lauder опирается на celebrity-креативы, клинические claims и прямые ссылки на ритейлеров.


4. Retail media стратегии сильно различаются
Бренды по-разному распределяют бюджеты между retail media networks.

L’Oréal Paris:
- 62% в Amazon Ads;
- 14% в Sephora Media Network;
- 17% в UB Media by Ulta Beauty;
- 4% в Roundel by Target;
- 1% в Walmart Connect;
- 2% в другие сети.

Maybelline:
- 48% в Amazon Ads;
- 11% в Sephora;
- 19% в Ulta Beauty;
- 18% в Target;
- 1% в Walmart Connect;
- 1% в Walgreens Advertising Group;
- 1% в другие сети.

Rare Beauty:
- 97% в Sephora Media Network;
- 3% в другие сети.

Haus Laboratories:
- 100% в Sephora Media Network.

e.l.f. Cosmetics:
- 42% в Amazon Ads;
- 7% в Sephora;
- 8% в Ulta Beauty;
- 29% в Target;
- 12% в Walmart Connect;
- 1% в Walgreens;
- 1% в другие сети.

Clinique:
- 26% в Amazon Ads;
- 43% в Sephora;
- 6% в Ulta Beauty;
- 21% в Target;
- 4% в другие сети.

Объем retail media-расходов в 2025 году:
- L’Oréal Paris: 10,8 млн долларов;
- Maybelline: 10,5 млн долларов;
- Rare Beauty: 7 млн долларов;
- e.l.f. Cosmetics: 6,7 млн долларов;
- Haus Laboratories: 4,6 млн долларов;
- Clinique: 4,2 млн долларов

Что использовать в анализе косметики для оценки брендов и конкурентов:
- смотреть на рост веб-трафика, а не только на абсолютный объем визитов;
- сопоставлять аудиторию рекламы с текущими клиентами бренда;
- анализировать медиамикс через призму целевой персоны;
- оценивать концентрацию retail media-бюджетов по каналам;
- учитывать, что один бренд может работать преимущественно через Amazon, другой через Sephora, третий через широкую сеть ритейлеров.

Sensor Tower Full Funnel Digital Intelligence Playbook

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Что ИИ агенты дают потребителю на самом деле

Ценность агентной коммерции для потребителя не сводится к удобству, она меняет саму логику покупки: от простого поиска товара к глубокому исследованию с делегированием рутинной аналитики машине.

На первом месте, с большим отрывом, экономия времени: люди ценят возможность получить сжатую структурированную информацию вместо изучения десятков сайтов.

На втором, экспертная поддержка в сложных категориях, где ИИ выступает беспристрастным консультантом: сравнивает параметры техники, расшифровывает состав косметики и медицинские анализы.

Третья ценность, отсечение маркетингового шума: ИИ воспринимается как честный инструмент, способный проверить рекламные заявления на фактах и агрегировать реальный опыт пользователей с разных площадок.

Дальше идет персонализация с учетом аллергий, бюджета и жизненной ситуации, и финансовая оптимизация, поиск более дешевых аналогов без потери качества.

Но одновременно с этим потребители держат в голове три барьера: финансовые риски, страх ангажированности агента и технологическое несовершенство, когда ИИ галлюцинирует или путает заказ. Преодолеть эти барьеры, по признанию самих Early Adopters, можно только личным успешным опытом, а на это нужно время.

Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России” 

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Ритейл-медиа выходит за пределы собственного сайта
#кейсывритейле

DoorDash: delivery-платформа превращается в рекламную сеть
DoorDash развивает retail media не только внутри своего приложения, но и за его пределами.

Платформа использует данные о заказах и поведении пользователей для рекламы ресторанов, grocery-брендов и consumer goods-компаний. Через offsite-решения бренды могут расширять аудиторию за пределы самого приложения.

В результате delivery-приложение становится не только каналом доставки, но и рекламной платформой с собственными данными о shopping intent.

💡 Что полезно:
- данные о заказах используются для рекламного таргетинга;
- food delivery превращается в commerce media;
- бренды получают доступ к аудитории за пределами собственного сайта;
- offsite-продвижение помогает привлекать новых клиентов, а не только стимулировать повторные покупки.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: Adweek

Uber Eats: новый рекламный инвентарь вокруг заказа
Uber Eats развивает собственные рекламные форматы внутри delivery-экосистемы. Реклама может появляться во время поиска, формирования корзины, поездки заказа и после checkout.

Такой формат позволяет бренду взаимодействовать с пользователем в разных точках одного customer journey - от выбора ресторана до момента получения заказа.

💡 Что полезно:
- рекламные размещения привязаны к конкретным этапам пути клиента;
- можно использовать данные о текущем заказе и контексте;
- post-checkout-реклама создаёт дополнительный контакт после покупки;
- delivery-приложение может монетизировать не только заказ, но и весь пользовательский сеанс.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: Osmos

Ритейл-медиа больше не ограничивается рекламным баннером на сайте магазина. Это комбинация first-party data, контента, рекламы, AI-поиска, мобильных приложений, маркетплейсов и closed-loop-аналитики, где рекламный контакт можно связать с реальной покупкой.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Реклама 2030: боты будут договариваться с ботами, а людей в человекоподобных роботах эксперты не ждут

WPP Media в третий раз с 2020 года опросила более 60 топ менеджеров рекламной индустрии. Респондентов просили оценить вероятность 20 сценариев развития рынка к 2030 году. Среди опрошенных руководители Google, Meta, Amazon, Netflix, Uber, IKEA, News Corp, а также аналитики UBS и Wells Fargo. Опрос прошёл в апреле 2025 года.

Во что эксперты верят

Биометрия станет стандартом доступа к сервисам. 82% считают это вероятным.

Искусственный интеллект будет производить большую часть рекламного и медийного контента, включая музыку и видео. 71% согласны с этим сценарием, это самый резкий сдвиг мнений по сравнению с опросом 2020 года.

Общение между брендами и потребителями станет в основном автоматическим, по формату бот отвечает боту. Так считают 66% экспертов.

Google, Meta и Microsoft сохранят лидерство на рынке, несмотря на конкуренцию со стороны OpenAI, xAI и Anthropic. В этом уверены 57% респондентов.

Во что эксперты не верят:

Единый глобальный стандарт защиты данных взамен региональных законов. Против высказались 76% опрошенных.

Человекоподобные роботы в домах более 5% населения планеты. Не верят в это 60% участников.

Продажи AR очков и VR шлемов, которые обгонят продажи смартфонов. Это единственный сценарий из двадцати, в который не поверил ни один эксперт.

Экологичность как фактор покупки наравне с ценой. Резкий разворот мнения: в 2020 году более 70% верили в этот сценарий, сейчас против него 74%.

Кейсы из отчёта

Meta Ray Ban. Компания EssilorLuxottica, производитель умных очков для Meta, отчиталась о продаже 2 миллионов пар с момента запуска в октябре 2023 года и о планах выпускать 10 миллионов очков в год к концу 2026 года. Несмотря на этот рост, эксперты считают, что подобные устройства ещё долго не обгонят по продажам смартфоны из за цены и ограниченного круга применения.

Netflix и генеративный ИИ. На конференции Morgan Stanley финансовый директор Netflix Спенсер Нойманн рассказал, что компания использует генеративный ИИ для улучшения поиска контента и создания промоматериалов, чтобы точнее подбирать подходящий тайтл для конкретного зрителя в конкретный момент.

ITV и дешёвая реклама для малого бизнеса. Гендиректор ITV Кэролин Макколл сообщила инвесторам, что компания использует генеративный ИИ для создания недорогого рекламного контента для малых и средних предприятий, которые раньше не могли позволить себе телевизионную рекламу. Это расширяет для ITV доступный рынок клиентов.

Naver и защита контента от ИИ. Южнокорейский интернет холдинг Naver, один из пионеров пользовательского контента, одновременно внедряет меры защиты своих материалов от сканирования ИИ ботами и усиливает программы вознаграждения авторов за качественный оригинальный контент.

Отчёт стоит читать как срез мнений индустрии, а не как объективный прогноз на основе данных.

Advertising in 2030, WPP Media, 2026

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Data Insight пересчитала прогноз на этот год по онлайн-продажам на этот год.

Прогноз на 2026 год от декабря 2025:
10 млрд заказов и 15,4 трлн рублей GMV, рост 20% и 15% соответственно, средний чек чуть падает.

Прогноз на 2026 год от сентября 2026
9,6 млрд заказов, 15 трлн рублей, рост 16% и 12,5% соответственно, средний чек чуть падает.

Что происходит: бомбардировки складов привели к падению продаж на WB за счет отсутствия ассортимента (не доступен в конкретном городе или вообще) b увеличения сроков доставки (везти дальше).

Часть из этого спроса потребители вообще отменили (по нашим оценкам - около 30% от всего снижения продаж), остальное разделилось между другими онлайн-площадками (больше) и оффлайном (меньше).

В оффлайн пошли в первую очередь за одеждой/обувью, книгами и в меньшей степени - товарами для дома.

Прогноз на 2027 год в темпах роста мы оставили без изменений - +17%.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Один рейтинг — тысячи открытий в течение года

Большинство рекламных размещений живут пару дней: пост вышел, охваты собрались, дальше тишина.

С рейтингом ТОП-100 иначе. К нему возвращаются снова и снова: в январе — сверить итоги года, весной — при подготовке стратегии, летом — когда бренд решает, с какими площадками работать, осенью — когда инвестор собирает вводные по рынку. Каждый раз это новый человек с конкретной задачей и бюджетом.

Кто эти люди? Директора по электронной коммерции, которые ищут, кто их обогнал. Бренды, выбирающие каналы продаж. Логистические и фулфилмент-компании в поиске клиентов. Аналитики, журналисты, консультанты, венчурные фонды. Не «широкая аудитория» — а узкий круг тех, кто реально двигает рынок.

Рекламных мест в рейтинге всего два, и оба — в зоне максимального внимания: перед первой строчкой и перед двадцатой. Ваш блок оказывается внутри данных, которые человек пришёл изучать всерьёз, а не рядом с ними.

Оставьте заявку на размещение рекламы, подберем формат и расскажем, что входит в размещение

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Тренды 2027: еда как утешение, магазин как тусовка и ИИ, который просят не лезть в личное

Trend Hunter выпустила превью годового отчёта о трендах в четырёх индустриях: еда и напитки, ритейл, потребительские товары и технологии. Полная версия выйдет в сентябре, а пока разберём главные идеи превью.

Еда и напитки. Комфорт как оптимизация
Раньше еда была сначала про удобство, потом про самоконтроль и правильные выборы. Сейчас потребители устали от вечной оптимизации и хотят от еды простого утешения. По данным опроса Trend Hunter, 58% людей хотят, чтобы еда одновременно питала и утешала, против 25%, кто видит в ней только функцию.

Три тренда внутри этой темы.
- Ностальгическая еда "для внутреннего ребёнка": 33% людей находят утешение в ностальгичных продуктах.
- Рестораны без телефонов: приём пищи без гаджетов оставляет чувство восстановленности у 46% людей.
- И осознанное потребление как разрешение себе не быть идеальным: 43% стараются питаться правильно, но 30% чувствуют вину, если не получается.

Ритейл. Магазин помогает решать, а не просто продаёт
Люди тонут в бесконечном выборе. По данным опроса, 59% с трудом находят нужный товар, 37% не могут сравнить варианты, а 39% не понимают, что им вообще нужно.

Ответ индустрии: три направления.
• Агентный шопинг, где ИИ становится не советчиком, а помощником, который сам фильтрует товары по запросу вроде "летний наряд для свадьбы до 200 долларов".

• Мудборды в ритейле, самый перспективный тренд раздела с оценкой 8 из 10: люди хотят вдохновляться визуально и сами выбирать товары, а не получать готовые рекомендации от алгоритма, 77% хотят выбирать каждый товар сами.

• И магазин как социальное пространство, "hangout store", где покупка это повод собраться, а не только транзакция.

Потребительские товары. Кризис доверия в эпоху ИИ
ИИ теперь пишет описания товаров, дизайн упаковки и рекламу, из-за чего бренды стали одинаковыми и подозрительными. Половина потребителей хочет, чтобы бренды оставались человечными несмотря на ИИ, причём сильнее всего этого хотят люди 18-24 лет, хотя именно они цифровые аборигены.

Ответ брендов:
- Cенсорная упаковка с ASMR эффектом, которая физически доказывает качество через звук и текстуру.
- Цифровые паспорта товаров через QR-коды и NFC-метки, которые показывают происхождение и путь продукта, тут в пример приводится совместная инициатива Amcor и Ocado. Персонализированные добавки на основе анализа микробиома.
- И доверие через комьюнити вместо рекламы: например коллаборация Nivea и сериала Бриджертоны работает через культурную релевантность, а не через маркетинговые обещания.

Технологии. ИИ учится знать своё место
Главный сдвиг: от максимизации возможностей ИИ к максимизации управляемости. Люди хотят прозрачные и предсказуемые системы вместо непрозрачных черных ящиков.
Показательные цифры. Люди спокойно доверяют ИИ финансовое планирование, личные советы и образование, но хотят человеческого контроля в покупках и развлечениях. 56% ценят доступ к живому консультанту при необходимости, и только 11% хотят полностью автоматизированный сервис. 67% сознательно устраивают себе цифровой детокс, удаляя лишние приложения, 47% сокращают число подписок. 44% беспокоятся о приватности и потере данных в ИИ-средах.

Отдельная тема, поднятая в разделе технологий, это подорожание ИИ. Рост цен на облачные вычисления и железо заставляет компании внедрять динамическое ценообразование через ИИ, а пользователи ждут прозрачности в том, за что они платят.

Что в итоге
Во всех четырёх индустриях прослеживается одна и та же логика: избыток технологий и алгоритмической оптимизации вызвал усталость, и теперь выигрывают бренды, которые возвращают человеку ощущение контроля, понятности и человечности.

2027 Annual Trend report. TrendHunter

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Сергей Семко, ведущий аналитик Data Insight о сотрудниках маркетплейсах после атак на склады

В результате атак были затронуты около 34 складских объектов Wildberries и Ozon, из них примерно 19 получили серьёзные повреждения — более половины площади вышло из работы или объекты были фактически остановлены. На этих складах могло работать порядка 23–34 тыс. человек во всех сменах. Потенциально под угрозой временной потери работы на конкретных объектах оказались около 19–29 тыс. сотрудников. Это не значит, что столько людей остались без дохода — речь именно о рабочих местах на повреждённых складах.

После остановки объектов маркетплейсы переводили сотрудников на другие площадки, предлагали временную занятость и совместно с регионами организовывали программы трудоустройства. Кроме того, часть складов продолжала работать после частичных повреждений, а часть операций переносилась на другие логистические центры. Поэтому фактическая потеря работы оказалась значительно ниже потенциального числа сотрудников на пострадавших объектах.

При этом эта оценка учитывает только работников самих складских комплексов. В неё не входят возможные потери среди других участников цепочки: водителей и перевозчиков, курьеров, сотрудников селлеров, которые могли остановить продажи из-за потери товара, работников складов продавцов, занимавшихся комплектацией поставок, а также подрядчиков, обслуживающих логистику маркетплейсов. Реальный экономический эффект от потери крупных объектов может быть значительно шире, чем только число сотрудников, занятых непосредственно на складах.

😀 Data Insight в Max|Telegram|VK|Рассылка