$3,2 млн на трафик, который конвертируется вдвое хуже

После персональной ленты покупателя встречает одинаковый каталог

Социальная сеть уже выполнила самую трудную часть продажи: поймала внимание, показала товар в знакомом контексте и создала эмоциональный интерес. Но после клика пользователь часто попадает в общий каталог, где ему снова предлагают искать категорию, сравнивать карточки и восстанавливать смысл рекламы. ChatLabs считает этот резкий переход самостоятельной причиной низкой конверсии.

Масштаб проблемы растёт вместе с каналом. В исходном материале аудитория социальных сетей увеличивается примерно на 10% в год, 64% людей покупают внутри социальных платформ или по сценариям, начинающимся там, а к 2025 году на такие цепочки ожидалась почти треть интернет-продаж. Даже небольшое улучшение конверсии здесь влияет на огромный рекламный бюджет.

Витрина должна продолжать разговор, начатый в ленте

ChatLabs хочет сделать сайт столь же интуитивным и вовлекающим, как TikTok или Instagram. Для этого платформа анализирует покупки, доступные сведения о посетителе, источник перехода и конкретную рекламу. Затем она собирает индивидуальную ленту товаров и контента вместо одного первого экрана для всех.

Персонализация не заканчивается посадочной страницей. По мере движения по сайту следующие страницы тоже должны адаптироваться и постепенно вести к покупке. В этом обещании есть сильная логика и серьёзное ограничение: магазин обязан объяснимо работать с данными, не превращать персонализацию в слежку и не выдавать разным людям произвольные цены без ясных правил.

• Набор и порядок предложенных товаров
• Контент с учётом источника перехода
• Формат следующей страницы по мере просмотра
• В отдельных сценариях — цену или оффер

Заявленные результаты показывают, где искать эффект

По данным компании, ChatLabs уменьшает долю мгновенных уходов на 20%, увеличивает среднюю вовлечённость в четыре раза, конверсию в покупку — на 23%, а отдачу от рекламы — на 25%. Это показатели самого стартапа, а не гарантированный результат для любого магазина. Но последовательность метрик выглядит логично: меньше разрыв, глубже взаимодействие, больше заказов.

В 2023 году ChatLabs получила награду на конкурсе стартапов LVMH, а 16 декабря 2024 года привлекла первые $3,2 млн. Для ранней платформы важнее раунда будет повторяемость результата: работает ли адаптация на разных категориях и источниках, сохраняет ли маржу и даёт ли прирост относительно обычной кампанийной посадочной страницы.

Рынок уже несколько раз пытался решить ту же задачу

До ChatLabs похожую проблему атаковали Kahani и Catalosite, но первый проект закрылся, а второй сменил направление. Fibr создаёт посадочные страницы под запрос и рекламу, Manifest AI использует диалоговый вход, Viddy масштабирует видеолендинги, EmbedSocial переносит на сайт пользовательский контент. Это подтверждает наличие боли, но одновременно показывает, что красивого интерфейса недостаточно.

Главный вопрос — что именно создаёт прирост. Если достаточно продолжить сообщение рекламы одним релевантным экраном, гиперперсонализированная витрина окажется слишком сложной. Если же выигрыш накапливается на каждом следующем шаге, у ChatLabs появляется более глубокий продукт. Поэтому платформе нужно отделить эффект дизайна, контента и алгоритмической адаптации.

Персонализация должна улучшать заказ, а не только вовлечение

Социальные интерфейсы оптимизированы на время внутри ленты, а магазин — на полезную покупку. Копировать бесконечное пролистывание опасно: человек может смотреть больше и покупать столько же. Коммерческий критерий должен включать заказ, маржу, возврат товара и стоимость создания индивидуального опыта, а не только глубину просмотра.

Наиболее убедительный сценарий начинается с источника, где контекст известен: конкретный автор, ролик или рекламный оффер. Магазин может продолжить обещание, показать ограниченную подборку и снять главное возражение. Лишь после доказанного прироста имеет смысл подключать более глубокую персонализацию и новые данные.

Есть ещё одна причина не сводить продукт к визуальному сходству с TikTok. Социальная реклама всё чаще продаётся через конкретного автора и конкретный сюжет: человек мог увидеть товар в обзоре, сравнении или бытовом сценарии. Если после клика магазин показывает просто персонально отсортированный каталог, но не продолжает аргумент автора, ключевой контекст всё равно теряется. Поэтому ChatLabs должна связывать источник не только с набором SKU, но и с вопросом, который уже возник у покупателя. Для косметики это тип кожи, для одежды — посадка, для техники — совместимость. Чем точнее платформа сохраняет такую причинную связь, тем меньше данных ей нужно собирать о человеке. Это также делает эксперимент объяснимым: магазин видит не загадочную AI-персонализацию, а конкретную цепочку «ролик — ожидание — доказательство — заказ».

Почему эта модель важна за пределами e-commerce

ChatLabs показывает повторяемую проблему любого перехода между цифровыми продуктами: полученный контекст теряется на границе систем. Пользователь уже объяснил намерение кликом, поиском или поведением, но следующий сервис заставляет его начать сначала. Платформа, которая безопасно переносит этот контекст, сокращает путь к результату.

Победит не тот, кто сделает сайт максимально похожим на соцсеть, а тот, кто точно определит, какую часть ожидания нужно сохранить. Следить стоит за приростом покупок по каналам и за тем, сколько персональных вариантов реально способен поддерживать магазин без контентного хаоса.