Бесплатная доставка или скидка: как сравнить экономику

Команда выбирает между скидкой 10% и бесплатной доставкой. В одном варианте выше конверсия, в другом — средний чек. Решение по этим двум метрикам может оказаться убыточным: бизнес оплачивает разную выгоду и получает разный состав заказов.

Бесплатная доставка означает, что покупатель не платит за неё; перевозка от этого не становится бесплатной для магазина. Скидка уменьшает товарную выручку. Чтобы сравнение имело смысл, обе механики переводят в маржинальный доход — сумму, которая остаётся после вычета переменных затрат из выручки.

Что показало исследование доставки

Lewis, Singh и Fay изучили данные онлайн-ритейлера, применявшего разные тарифы доставки. Бесплатная доставка и пороговые предложения увеличивали продажи, но потеря платы за доставку и неодинаковая реакция покупателей могли сделать акции невыгодными. Это результат конкретного бизнеса, а не универсальный запрет на бесплатную доставку.

Практический вывод CRM Lab: сравнивать нужно доход на всю аудиторию, которой назначен оффер, а не только привлекательность оформленного заказа.

Одна формула для двух механик

Для заказа используйте согласованную управленческую формулу:

Маржинальный доход = товарная выручка после скидки + плата клиента за доставку − себестоимость товаров − расходы на доставку − прочие переменные затраты.

Отмены, возвраты, комиссии и сборка должны учитываться последовательно. Если скидка уже уменьшила выручку, второй раз вычитать её из результата нельзя. Налоги и суммы с НДС или без НДС согласуйте с финансовой командой; все варианты сравниваются на одной базе.

Расчёт на одинаковом заказе

Условный пример. Корзина до акции — 4 000 рублей, себестоимость — 2 400, доставка обходится магазину в 350, другие переменные расходы — 150. Обычная плата покупателя за доставку — 300 рублей. Для простоты остальные условия одинаковы.

В этой корзине бесплатная доставка стоит бизнесу на 100 рублей меньше скидки. Но это ещё не победитель кампании: предложения могут по-разному изменить вероятность покупки, ассортимент и возвраты.

Допустим, в трёх равных случайно назначенных группах по 10 000 клиентов условно получилось 200, 280 и 260 таких заказов. Доход составит 280 000, 280 000 и 286 000 рублей соответственно. Скидка дала больше заказов, но не добавила дохода относительно контроля. У доставки наблюдаемая разница — 6 000 рублей до затрат кампании. Без оценки статистической неопределённости её нельзя объявлять доказанным эффектом.

Как устроить проверку

Случайно распределите подходящих клиентов в контроль без нового предложения и два варианта акции. Существующие обязательные условия обслуживания остаются одинаковыми. Закрепите назначение за клиентом, чтобы повторный визит не менял оффер.

Основная метрика — маржинальный доход на назначенного клиента за согласованный период. Клиенты без покупки дают ноль продаж, но остаются в знаменателе. Дополнительно смотрите конверсию, товарный состав, стоимость доставки, средний чек и возвраты. Они объясняют результат, но не заменяют основную метрику.

Горизонт должен включать достаточное время для покупки и учёта возвратов. Если предложение переносит следующую покупку на более ранний срок, короткая оценка может принять перенос за устойчивый прирост. Для товаров с длинным циклом стоит предусмотреть более позднюю сверку.

Где сравнение чаще ломается

У разных регионов, весов и способов получения разная стоимость доставки. Поэтому одинаковое обещание может иметь совершенно разную экономику. Используйте фактические расходы или обоснованный прогноз по типам заказов, а не одну удобную среднюю.

Отдельно проверьте сочетание с бонусами, исключённые товары и порог бесплатной доставки. Если скидка снижает корзину ниже порога, клиент неожиданно получает платную доставку. Такой вариант проверяет сразу несколько условий и требует понятного объяснения в сообщении.

По итогам эксперимента может оказаться, что оба предложения не окупаются или полезны только для заранее определённой аудитории. Возможность отказаться от акции должна быть частью решения наравне с выбором победителя.

Источники

Lewis M., Singh V., Fay S. An Empirical Study of the Impact of Nonlinear Shipping and Handling Fees on Purchase Incidence and Expenditure Decisions. Marketing Science. 2006. Vol. 25, No. 1. P. 51–64.