Трафик идёт, бюджет освоен, отчёты выглядят прилично — а карточка товара не закрывает сделку. Воронка течёт, команда спорит «нравится/не нравится», и вы как руководитель каждый раз играете в рулетку вместо управляемого роста.
Ниже — прагматичный способ поднять конверсию на уровне карточки (обычно: view → add-to-cart → purchase) за счёт аналитики и AI, без героического «переделаем всё с нуля».
Почему «поменять фото и переписать текст» не работает
Карточка — это не “описание товара”. Это место, где человек принимает решение и проверяет риски: доверие, условия, параметры, сценарии использования.
Проблема в том, что на рынке слишком много “средних” карточек: по бенчмарку Baymard только 49% e-commerce сайтов имеют «decent/good» UX на продуктовых страницах, а 51% — «mediocre» или хуже. И это не про «красиво/некрасиво», а про потери конверсии из‑за решаемых UX-косяков, из-за которых люди бросают даже подходящий товар.
Поэтому «переписали описание» часто даёт ноль: вы лечите симптом, не понимая, где именно ломается решение.
Диагностика за 60 минут: что смотреть в аналитике
Задача руководителя — не “улучшить карточку”, а найти узкое место воронки и заасайнить команде конкретные гипотезы.
Минимальный чек-лист метрик (без BI-романа на 40 страниц):
- CTR в листинге/выдаче → переход на карточку (проблема: не кликают).
- Конверсия view → add-to-cart (проблема: не убеждаете на карточке).
- Конверсия add-to-cart → purchase (проблема: доставка/оплата/доверие/сюрпризы в чекауте).
- Сегментация: мобайл vs десктоп, новые vs возвращающиеся, платный vs органика (часто “падает” только один сегмент).
- Цена и конкурентность: если вы проигрываете по price perception, никакая «инфографика» не спасёт.
Если хочется чуть более системно: в e-commerce аналитике обычно выделяют небольшой набор ключевых метрик под цель, а не пытаются мониторить всё сразу.
Где реально помогает AI (без «генерации текста ради текста»)
AI полезен там, где раньше требовались недели ручной работы, созвоны и бесконечные правки «сделайте ещё продающе».
1) Снять инсайты из отзывов и вопросов
Попросите AI разложить отзывы/Q&A на:
- Топ-страхи (что мешает купить прямо сейчас).
- Топ-ожидания (за что готовы платить).
- Слова клиента (как они называют проблему — это золото для УТП).
Это быстро даёт “полевую” картину и снижает риск, что команда будет писать текст «для себя», а не для покупателя.
2) Найти «дыры» в информации на карточке
Baymard показывает, что масса проблем на product page — именно из разряда “не хватает данных, чтобы принять решение”, и из-за этого пользователи уходят. AI можно использовать как ревьюера: прогнать карточку и спросить «какие вопросы останутся у покупателя?», «что нужно добавить для уверенности?».
3) Ускорить цикл экспериментов
AI не заменяет A/B‑тест, но ускоряет подготовку:
- Варианты заголовка и УТП под разные сегменты.
- Структуру характеристик (что вынести наверх, что спрятать).
- Тексты для блоков «доставка/возврат/гарантия» в человеческом языке.
- Гипотезы в формате: “если…, то…, потому что…, меряем…”.
4) Персонализация (осторожно, но выгодно)
Персонализация чаще всего даёт 10–15% uplift выручки (а в отдельных случаях — 5–25%, зависит от отрасли и качества исполнения). На карточке это может быть: «подсказка размера», «релевантные комплекты», «доставка для вашего города», «next best offer» — то, что снижает сомнения и фрикцию.
Миф, который убивает конверсию: «карточка — это про контент»
Нет. Карточка — это про снижение риска покупки.
Пока вы не закрыли базовые вопросы покупателя (что это, подойдёт ли мне, когда привезут, как вернуть, почему можно доверять), вы можете хоть загенерировать 50 вариантов описания — CR не вырастет. И бенчмарки уровня Baymard как раз показывают: даже у топовых игроков полно решаемых проблем на продуктовых страницах, так что «у нас точно всё норм» — плохая позиция по умолчанию.
Где этому учатся (нативно, без продажи в лоб)
Если чувствуете, что упираетесь не в «ещё один инструмент», а в навык — как считать эффект, приоритизировать гипотезы, защищать изменения перед стейкхолдерами и не скатываться в микроменеджмент — полезно иногда свериться с хорошими программами обучения.
У меня как раз есть отдельный разбор-ориентир с рейтингом курсов по обучению на селлера и аналитике в МП (можно выбрать, что закрывает ваш пробел):
Что сделать уже на этой неделе (и не выгореть)
- Выберите 1 SKU/категорию, где маржа важная и трафик стабильный.
- Зафиксируйте базу: CTR → view → add-to-cart → purchase по сегментам.
- Соберите 10–20 отзывов/вопросов и прогоните через AI: “боли/возражения/язык клиента”.
- Сформируйте бэклог из 5 гипотез и заасайньте владельцев: аналитик (измерение), контент (подача), продукт/UX (структура), маркетинг (трафик/оффер).
- Запустите 1–2 теста и договоритесь заранее, что будет считаться победой (чтобы потом не спорить).
Если нужен следующий материал — могу разобрать шаблон “карты гипотез” для карточки товара (чтобы команда перестала угадывать и начала считать).
Подписывайтесь на Телеграм
И напишите в комментариях: где у вас сейчас главная утечка — CTR, add-to-cart или доверие (доставка/возврат/отзывы)?