Як direct-маркетинг приносить Prom.ua 150 000 завантажень застосунку кожного місяця

Більшість ecommerce-проєктів досі використовують direct-маркетинг виключно для масових розсилок, керуючи лише частотою відправок. Проте цей канал здатен системно впливати на ключові бізнес-метрики, якщо змінити підхід і сприймати його як повноцінну performance-функцію.

Починаючи з 2020 року, команда Prom.ua трансформувала direct- та retention-маркетинг. Завдяки автоматизації комунікацій через CDP eSputnik ми зібрали пул кейсів, де ці інструменти покращували економіку бізнесу.

У цій серії статей ми розберемо еволюцію direct-маркетингу на реальних прикладах. Сьогодні почнемо з найважливішого — збільшення завантажень мобільного застосунку.

Кейс №1: Залучення користувачів до застосунку

У 2021 році Prom.ua поставив ціль генерувати десятки тисяч установок додатка щомісяця. Залучати їх мали через власні канали (email, SMS, Viber) без втрати рентабельності. Сьогодні, у 2026-му, саме direct-канали генерують для нас найбільше інсталів, залишаючись найдешевшим платним джерелом залучення.

Як мотивувати покупців встановити застосунок?

Ми стартували з проморозсилок через email та Viber: тестували як прямі заклики до завантаження, так і гейміфікацію з розіграшами за покупку в застосунку.

Промо генерувало лише сотні завантажень. З цього стало зрозуміло, що для масштабування потрібна регулярна комунікація, яка охоплює широку аудиторію і надходить в момент, коли застосунок стає максимально корисним для клієнта.

Так зʼявилася гіпотеза: інстали краще генеруються не через промо, а через тригери з високою моментною цінністю.

Розуміючи, яку цінність застосунок дає користувачу, ми змогли сформувати СТА в Viber-повідомленнях та SMS. Ось які результати ми отримали:

Після першої успішної ітерації ми перейшли до масштабування:

Всі кампанії ми реалізували через платформу eSputnik, що дало змогу автоматизувати доставку та детально аналізувати результати.

Для масштабування визначили граничну вартість інсталяції. Логіка така сама, як у retention-маркетингу:

Вартість утримання покупця має бути нижчою, ніж вартість залучення нового.

Відповідно, CPA інсталу з direct-маркетингу має бути нижчим, ніж CPA з paid-каналів. Це і стало нашою межею масштабування.

Паралельно з пошуком нових тригерів працювали над підвищенням конверсії у вже активних кампаніях. Щоб підвищити конверсію, ми постійно генеруємо та тестуємо гіпотези з різними CTA.

Наприклад, у повідомленні “Замовлення прийнято продавцем” змінили текст: замість прямого інформування повідомляли користувачу, що статус його замовлення змінився, але щоб дізнатися більше, потрібно перейти в застосунок. Ця інтрига підвищила конверсію в інстал на 84%. Ми отримали майже вдвічі більше завантажень за тією ж ціною відправки.

Для кожної такої кампанії було згенеровано кілька гіпотез зі зміною CTA. Частина тестів не вплинула на конверсію, частина — погіршила результат, але деякі дали істотний приріст — від 10 до 84%. Тому важливо генерувати достатню кількість гіпотез, пріоритезувати їх і тестувати.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Важливо. Для кампаній, які генерували невелику кількість інсталів, ми запустили A/B-тестування з розподілом бази 50:50 (50% отримували стару версію повідомлень, 50% — нову). А кампанії, які генерували більшу кількість встановлень, тестували більш обережно. Спочатку нову версію повідомлення отримували 20% користувачів. Якщо ми бачили зростання конверсії, збільшували пропорцію до 50:50. За позитивної динаміки переводили на успішну версію 100% аудиторії.

Навіщо перевіряти нові повідомлення через A/B-тест? 

На збільшення чи зменшення конверсії можуть впливати різні чинники: сезонність, зміни в інших кампаніях, запуск paid-реклами, зміни всередині продукту. Тому порівняння однієї й тієї самої кампанії з різними СТА не показує реальної картини. І обидва варіанти СТА треба тестувати за однаковими умовами.

Через 3 місяці кількість інсталів почала знижуватися, а за півроку кампанії стабілізувалися на плато: конверсія впала, а CPA зріс. Це типова ситуація для нових тригерних комунікацій. У перші місяці додаток встановлює найбільш активна частина бази, а потім тригерам доводиться працювати зі складнішою аудиторією — новачками або пасивними покупцями.

На цьому етапі ми переглянули всі інстальні DM-кампанії в розрізі каналів і відключили ті, що перестали бути економічно ефективними, навіть якщо за попередні місяці вони дали значний обсяг інсталів. Так ми вимкнули SMS-кампанії, бо вони не окупалися.

Але важливо аналізувати не тільки середню вартість завантаження застосунку з каналу, а й кожну кампанію окремо — вимикати не всі, а лише неокупні.

Як отримувати більше інсталів? 

Користувачі застосунку частіше робили повторні покупки, ніж відвідувачі мобільної та десктопної версій сайту. Тому нарощування інсталів стало однією з ключових задач команд Prom.ua.

З іншого боку, ми бачили, що в сегментах core та loyal не всі покупці переходили в застосунок. В 2023 році році ми провели дослідження, щоб відповісти на питання:

Для дослідження виділено сегмент, який не має встановленого застосунку Prom.ua.

Чому не користуються застосунком:

У 67% респондентів замало пам'яті на телефоні, тому вони не встановлюють застосунки для покупок, але при цьому активно користуються месенджерами. 

За результатами дослідження ми визначили такі задачі:

Оптимізація бюджету на SMS та Viber

SMS та Viber — найдорожчі direct-канали, і в Prom.ua ми оптимізували їх наступним чином:

Омніканальний підхід 

В транзакційних кампаніях у нас працює омніканальна логіка: push-повідомлення, Viber тим, у кого немає застосунку. І останнім етапом — SMS тим, кому Viber не надіслано.

Така каскадна логіка дозволила максимально охопити аудиторію та забезпечити доставку кожному користувачу через найзручніший для нього канал. Завдяки налаштованим в eSputnik сценаріям система автоматично вибирає канал залежно від статусу користувача та доставки попередніх повідомлень.

Експерименти

Для покращення результатів з direct-маркетингу важливо постійно генерувати нові гіпотези та проводити A/B-тести. Покажу ще декілька прикладів, які ми перевіряли влітку 2025 року. 

Гіпотези, які спрацювали

Ідея “У заголовку писати про дію, яку зробив користувач” дала +25% до конверсії 

Ідея “Застосунок як основне джерело інформації” дала +17% до конверсії.

Скорочення тексту: +20% до конверсії 

Клікбейтна фраза “У вас одне непрочитане повідомлення” дала +36% до конверсії.

Гіпотези, які не спрацювали:

Безкоштовний застосунок (best practices з інсталів у мобільній версії)

Видалення згадки про застосунок знижує конверсію до −13%

Як SMS латиницею дали +240% інсталів при нижчій конверсії

Довгий час ми ігнорували SMS-канал для залучення нових користувачів до застосунку, оскільки він тотально програвав Viber за окупністю. Повернути його допомогло рішення використовувати не кирилицю, а латиницю. 

Для порівняння:

– SMS українською: 0,91 грн за 70 символів (х2)

– SMS латиницею: 0,91 грн за 160 символів

Наш стандартний СТА-текст не вміщувався у 70 знаків, тож перехід на латиницю дозволив вмістити той самий меседж в одне повідомлення, автоматично знизивши вартість відправки.

Тому ми вирішили повторно протестувати кампанії в SMS і оцінити вартість встановлення та різницю у конверсії.

Результат: SMS транслітом мають на 45% нижчу ціну інсталу. І хоча конверсія просіла на 8%, ми приросли в кількості встановлень на 240%. Тому в A/B-тесті завжди важливо дивитися не на один показник, а на зміну всіх показників воронки.

Висновки

Direct-маркетинг може вирішувати різні бізнес-задачі: генерацію замовлень, завантажень застосунку, відгуків. Але його ефективність неможливо оцінити без чітко визначених performance-метрик.

Тригерні комунікації — це безперервний процес оптимізації, тестування та масштабування. Саме тому direct-маркетинг у Prom.ua вже п’ять років працює як performance-команда: ми щороку збільшуємо частку каналу в інсталах, оптимізуємо CPA і підвищуємо інкрементальний вплив на бізнес.

Для реалізації описаних кейсів ми використовували омніканальну CDP eSputnik як єдину платформу управління комунікаціями: налаштували каскадну логіку доставки, сегментували аудиторію за поведінковими даними, тестували різні варіанти повідомлень, аналізували результати.