Аналитики исследовали поведение клиентов компании на 11 площадках сервисов заказа товаров в 2022–2023 годах. По итогам 2022 года аудитория, посетившая данные сайты, выросла на 84%. Такая динамика достигнута несмотря на то, что в феврале, марте и апреле 2022 года наблюдалось снижение количества пользователей на 16,4%, 30% и 24% соответственно.

Кратный рост аудитории начался с марта 2023 года: относительно января 2022 года она выросла в 4,3 раза, в 6 раз – к марту годом ранее, и 2,4 раза относительно января 2023 года. За два года количество пользователей увеличилось в восемь раз.

Топ-3 сервисов по месячной аудитории (MAU) на конец 2023 года выглядит следующим образом:

1. СДЭК shopping;
2. Usmall;
3. LiteMF.

В компании оценили вовлеченность пользователей сервисов различных категорий, например, социальных сетей, маркетплейсов, доставок товаров из-за рубежа, дейтинговых сервисов, стриминговых платформ и других. Вовлеченность* рассчитывалась за каждый календарный месяц 2022-2023 гг. Таким образом, показатель вовлеченности аудитории сервисов доставки из-за рубежа вырос за два года в 18 раз (с 0,00003 до 0,0006). Основной рост начался в июле 2022 года. Для сравнения аналогичная метрика вовлеченности пользователей маркетплейсов за два года показала рост в 2,7 раза (с 0,03 до 0,08). Пик пришелся также на лето – июнь 2023 года.

Ядро аудитории пользователей состоит из женщин и мужчин в возрасте от 35 до 44 лет: они занимают по 17%. Мужчины от 25 до 34 лет занимают долю в 12%, а женщины – 11%. В категории 45-54 лет доли полов распределились так: 12% у женщин и 11% у мужчин. Меньший интерес проявляют представители возрастных групп 55-64 лет обоих полов – доли таких пользователей по 5%. Доля женщин старше 64 лет составляет 2%, мужчин – 1%. Мужчины в возрасте 18-24 лет среди пользователей карго-сервисов составляют 4%, а женщины – 3%.

Включенные в исследование площадки: «Бандеролька», «Почта Global», СДЭК shopping, Brandly, Evrozakaz, LiteMF, Shipito, Shipshopamerica, Shopfans, Shopotam, Usmall.

*Методология расчета показателя вовлеченности: сумма количества дней с посещениями всех абонентов умножается на среднее потребление байтов и делится на среднее количество сессий. Далее это значение нормируется относительно максимального показателя, которым является уровень вовлеченности в категории социальных сетей в каждом конкретном месяце.