Один и тот же покупатель конвертируется в два раза чаще, когда видит отзывы

Один и тот же покупатель конвертируется в два раза чаще, когда видит отзывы

Почти любой сервис работы с отзывами показывает клиенту одно и то же сравнение: посетители, которые дошли до отзывов, покупают в несколько раз чаще остальных. Мы такие расчёты тоже делали и слышали в ответ одно и то же:

«Кто доскроллил до отзывов, тот и так собирался купить. Вы сравниваете разных людей»

Возражение справедливое.

Человек, который изучает характеристики, открывает фото и добирается до отзывов, вообще не похож на того, кто закрыл вкладку через десять секунд. У них разные доходы, привычки, каналы, разный этап решения. При обычном сравнении невозможно понять, что стоит за разницей в конверсии: отзывы или изначальная разница между людьми. Это называется самоселекцией, и спорить тут не с чем, можно только поменять способ подсчёта.

Мы его поменяли: сравнили не двух людей, а одного человека с самим собой.

Дизайн исследования Аплаут: один человек, два визита

В анализ попали только те, у кого за месяц были визиты обоих типов: и такие, где он видел отзывы, и такие, где не видел.

Дальше мы сравнивали не аудитории, а поведение одного и того же пользователя в разных его визитах. Доход, покупательские привычки, отношение к бренду, канал привлечения — всё, что у человека не меняется от визита к визиту, в таком сравнении сокращается само. 

Условию соответствовали 97 736 пользователей девяти интернет-магазинов. Категории разные — электроника, телемагазины с универсальным ассортиментом, витамины и БАД, детская одежда, отделочные материалы, автозапчасти. Названия мы не раскрываем: это конверсия и выручка клиентов, поэтому в таблице магазины идут буквами. 

Восемь магазинов из девяти: конверсия выше вдвое

В восьми магазинах конверсия визитов с отзывами оказалась выше. В шести из восьми разница укладывается в коридор от 1,7 до 2,2 раза.

Магазин I разницы не дал: 20,5% против 21,1%. Сам магазин выпадает из ряда: конверсия визита у него в пять с лишним раз выше, чем у остальных восьми. Воронка у него устроена совсем иначе, чем у типичных интернет-магазинов, но раз и он попал в исследование, то показываем результаты как есть.

Ещё одно наблюдение про сами цифры. Они скромнее, чем в других расчётах, где «те, кто взаимодействовал с отзывами» сравнивались со всеми посетителями подряд. Так и должно быть: строгий метод вычитает из эффекта ту часть, которая объяснялась разницей между людьми, а не отзывами.

Ограничения исследования

Мы убрали из сравнения всё постоянное, что отличает людей. Различия между визитами одного человека остались.

Глубина визита
Покупка сама удлиняет визит: чтобы оформить заказ, нужно пройти карточку до конца и по пути пересечь блок отзывов. Часть связи, возможно, идёт в обратную сторону: не отзывы ведут к покупке, а намерение купить ведёт к отзывам.

Но покупку это объясняет не полностью: кнопка заказа доступна с первого экрана, доскроллить до отзывов для покупки не нужно. Но проверить это можно только сравнением визитов одинаковой глубины.

Намерение внутри визита
Сегодня человек открыл карточку случайно, завтра вернулся выбирать всерьёз и именно поэтому доскроллил. Постоянные различия между людьми метод снимает, различия между их собственными визитами — нет.

Смещение в другую сторону
Работает и механизм, который занижает наш результат: если человек читал отзывы в одном визите, а купил в следующем, где до отзывов не дошёл, заказ достался «визиту без отзывов». Часть эффекта такой дизайн просто теряет.

Выводы

Следующим шагом должен стать контролируемый эксперимент, в котором часть пользователей видит отзывы, а часть нет, при прочих равных условиях.

Но уже сейчас данные девяти магазинов показывают: связь сохраняется даже тогда, когда мы перестаем сравнивать «мотивированных» и «немотивированных» людей и наблюдаем за поведением одного и того же покупателя.

Read more

Радар UGC: что изменилось в отзывах за октябрь 2026

Радар UGC: что изменилось в отзывах за октябрь 2026

В выпуске 23 материала за месяц: новости площадок и правил, девять опросов и разборов о том, чему верят покупатели, отзывы в рекламе и ИИ-поиске, три научные работы об ИИ-сводках и ИИ-описаниях и четыре кейса брендов. 194исследования и лонгрида58новостей61кейс52научные работы среди исследований Столько материалов об отзывах и пользовательском контенте нашёл мониторинг

Бенчмарки негатива 2026 года: сколько отзывов на 1⁠–⁠3 звезды оставляют покупатели в разных отраслях

Бенчмарки негатива 2026 года: сколько отзывов на 1⁠–⁠3 звезды оставляют покупатели в разных отраслях

В мае мы считали, сколько отзывов не проходят модерацию в разных нишах. Теперь посмотрели на сами оценки: сколько отзывов покупатели оценивают на 1⁠–⁠3 звезды и какую из этих трёх оценок ставят чаще. ГЛАВНОЕ ЗА МИНУТУ На сайтах магазинов 11,5% отзывов приходятся на 1⁠–⁠3 звезды, примерно каждый девятый.

17 ручных решений на 210 тысяч отзывов: как БАРЬЕР доверил модерацию правилам

17 ручных решений на 210 тысяч отзывов: как БАРЬЕР доверил модерацию правилам

Эксперт от БАРЬЕР: Вадим Панков Руководитель интернет-проектов БАРЬЕР Рассказал, зачем производителю переносить отзывы с внешних площадок на свой сайт и как их отбирать. Принято считать, что отзывам на сайте нужен свой модератор: кто-то должен читать каждый текст, отсеивать лишнее и следить, чтобы не копилась очередь. БАРЬЕР обходится без него. Отзывы

29 октября RetailCRM покажет ИИ-агентов для работы с покупателями

29 октября RetailCRM покажет ИИ-агентов для работы с покупателями

Наши партнёры из RetailCRM 29 октября в Москве выпускают новую версию системы. В ней продажи, маркетинг и клиентский сервис работают с одной историей покупателя, а ИИ-агенты берут на себя рутину в обращениях. Релиз покажут вживую, а перед ним руководители Hoff, Асконы, Лемана ПРО, Geltek, Familia и HENDERSON обсудят, где ритейл