---
title: "Скидка 20% при марже 40% окупается, только если штук продано вдвое больше: из чего состоит всплеск на акции"
canonical_url: https://evstygney.ru/articles/vsplesk-na-skidke/
date_published: 2026-09-30
date_modified: 2026-09-30
author: Егор (https://evstygney.ru/about/)
summary: "Кто покупает на акции, сколько всплеска отнято у конкурентов, а сколько занято у ваших будущих недель, и как посчитать свою акцию по данным CRM. С калькулятором."
tags: ["Воронка и экономика", "Продажи и CRM"]
---

# Скидка 20% при марже 40% окупается, только если штук продано вдвое больше: из чего состоит всплеск на акции
**TL;DR.** Скидку всей базе при обычной марже давать почти всегда невыгодно; скидку, которую видят только новые клиенты, стоит считать отдельно. При марже 40% скидка 20% окупается, только если в дни акции штук продано вдвое больше обычного, а с учётом провала после акции — втрое. Так бывает редко, потому что на акцию приходят в основном свои: 67% покупателей на пике брали этот бренд за последние полгода, 93% — за два с половиной года. Около трети прироста уходит от конкурентов, заметная часть остального — ваши же будущие покупки и запас впрок, и через месяц продажи возвращаются к прежнему уровню. Ниже истории, калькулятор и расчёт своей прошлой акции по данным CRM. Чтение — минут двадцать.

Я Егор, десять лет в перформанс-маркетинге. Впереди 11.11 и «Чёрная пятница», и к каждой из них у бизнеса одна привычка: объявить скидку всем и смотреть на график выручки. Статья про одно решение: давать ли скидку в этот сезон, кому и какую. Числа я брал из рецензируемых работ, полевых экспериментов, отраслевых отчётов и данных российских банков и ритейлеров; где источник слабее, я это пишу. Ссылки в конце. Где считаю сам, стоит пометка «прикидка».

**Что это значит в деньгах.** Модельный интернет-магазин: 2 млн ₽ выручки в неделю, из рубля после закупки и доставки остаётся 40 копеек. Допустим, скидка 20% на две недели поднимает продажи в штуках на 60%. Выручка за эти недели вырастет на 28%, отчёт будет зелёным. А денег после закупки станет на 320 тыс ₽ меньше, чем без акции. Если четверть прироста — покупки, которые клиенты сделали бы позже по полной цене, минус вырастает до 560 тыс ₽. Скидка всей базе при такой марже почти наверняка работает в минус. Это прикидка на средних числах, и ваша акция может отклониться в любую сторону; подставьте свои числа в калькулятор в разделе «Во сколько раз должны вырасти продажи».

## История первая. «Три четверти всплеска — переманили у конкурентов»

В учебниках и отраслевых отчётах десятилетиями кочует число: 75–84% эффекта скидки — переключение покупателей с других брендов. 84% взяли из работы Сунила Гупты 1988 года про кофе, 75% — из обзора 13 категорий 1999 года. Выходит, что скидка в основном отнимает продажи у конкурентов.

В 2003 году Харальд ван Херде, Сунил Гупта и Дик Виттинк пересчитали эти данные и назвали статью прямо: «75% всплеска на акции — это переключение брендов? Нет, только 33%». Число 75–84% посчитано в долях рынка, а бизнес зарабатывает на штуках.

**Простыми словами.** Допустим, за неделю акции вы продали на 100 пачек кофе больше обычного. Учебное число говорит: 84% этого прироста — переключение. Звучит так, будто конкуренты недосчитались 84 пачек. Они продали на 22 пачки меньше. 84% описывают, как сдвинулись доли на полке, если бы рынок стоял на месте. А рынок в неделю акции вырос: люди купили кофе раньше срока и про запас. Доля конкурентов упала, но от большего рынка, поэтому в пачках они потеряли немного.

<!-- chart:shtuki -->
> График: van Heerde H. J., Gupta S., Wittink D. R., Journal of Marketing Research, 2003, рабочая версия CentER: кофе — пересчёт данных Gupta 1988; йогурт, тунец, сахар — панели домохозяйств. Доля в эластичности считает переключение при неизменном размере категории, доля в штуках — сколько штук прироста реально потеряли конкуренты.
<!-- /chart:shtuki -->

- **Кофе Folgers:** 84% по учебному счёту, 22% в штуках.
- **Йогурт, тунец, сахар:** в среднем 57% по учебному счёту и 33% в штуках.
- **13 категорий супермаркетов:** 75% по учебному счёту. В штуках — 13% по всем категориям и 33% без мороженого и сливочного масла, где конкуренты на чужой акции прибавили.

Остальные две трети прироста авторы называют первичным спросом. Это не новые покупатели. Туда входят покупки, сделанные раньше срока, запас впрок, клиенты из соседних магазинов и рост потребления. По магазинным данным 2004 года всплеск делится примерно на три равные части: отнятое у конкурентов, занятое у соседних недель и прирост категории (по аннотации).

Чем больше ваша доля рынка, тем больше акция продаёт вашим же клиентам. Кусум Айлавади с соавторами смоделировали акции на панели покупателей кетчупа в США. У Heinz с 57% рынка переманенные дали 18,8% всплеска, ещё 16,4% — свои покупатели, которые купили раньше срока, а больше половины, 57,6%, — рост потребления: купив про запас, дома ели кетчуп быстрее. У маленького Del Monte переманенных было 58,6%. Лидеру ниши переманивать почти некого.

## История вторая. Кто покупает на акции

Эндрю Эренберг с соавторами разобрали 175 пиков продаж на акциях в 25 категориях четырёх стран. Отбирали только резкие всплески, от плюс 25% к обычному уровню.

<!-- chart:svoi -->
> График: Ehrenberg A. S. C., Hammond K., Goodhardt G. J., The After-Effects of Price-Related Consumer Promotions, Journal of Advertising Research, 1994. 175 пиков продаж на акциях, 25 категорий упакованных товаров, США, Великобритания, Германия, Япония.
<!-- /chart:svoi -->

- **67%** покупателей на пике уже брали этот бренд за предыдущие полгода, 80% — за год, **93%** — за два с половиной года. Действительно новых — около 7%.
- **Через четыре недели после акции** продажи в среднем на 1% выше, чем за четыре недели до неё, то есть не изменились. Разброс — от минус 10% до плюс 15%.
- **Лояльность** не сдвинулась: повторных покупок после пика столько же, сколько обычно у бренда такого размера.

Треть прироста, отнятая у конкурентов, с этим не спорит: скидка на время переманивает тех, кто и раньше брал ваш бренд вперемешку с чужими.

То же показывают работы на длинных рядах. На 560 категориях голландских супермаркетов постоянный эффект скидки на спрос оказался около нуля: навсегда рынок вырос в 3% категорий и упал в 1%, остальное рассеивалось примерно за 10 недель (по аннотации и пересказу соавторов). По данным панели покупателей эффект затухает за две недели, максимум за восемь.

### Провал до и после акции

Запас впрок проявляется после акции: покупатели дольше не приходят. Туалетную бумагу на акции берут по 6,8 рулона и приходят снова через 27,7 дня, без акции — 4,8 рулона и через 22,4 дня. В магазинных данных по тунцу и туалетной бумаге провалы до и после акции вместе съедают от 4% до 25% всплеска, больше всего — у голой скидки без выкладки и листовки. По более широкой выборке — около трети: 22% после и 11% до, пока покупатели ждут объявленную акцию (по сноске в обзорной главе).

На графике провал почти не заметен: он размазан на две–шесть недель и тонет в обычном шуме продаж. Поэтому сравнивать надо окно из нескольких недель до, недели акции и нескольких недель после. Неделя акции против обычной недели всегда покажет выигрыш.

### Кто зарабатывает на скидке

Шуба Шринивасан с соавторами посчитали, что акции дали магазину и производителю, на 63 брендах американской сети супермаркетов Dominick's. Маржа категории от акции выросла у 6% брендов, у 54% упала. Выручка магазина выросла у 13%. У производителя выручка росла чаще, у 73% брендов, но о прибыли это число ничего не говорит. И после акции цена ещё несколько недель держится ниже обычной, по рабочей версии той же работы — около 8–9 недель.

Отраслевой замер того же вопроса — Nielsen за 2014 год: 76 млн промо-недель в семи странах. 59% акций не окупились в неделю самой акции, в США — 71%. Методика описана в презентации компании, это вендорские данные без рецензирования.

**Замечание.** Число «прибыльны только 16% акций», которое ходит со ссылкой на Harvard Business Review 1990 года, я проверить не смог: текст закрыт, в аннотации его нет. Поэтому в расчётах его нет.

## История третья. Скидка учит ждать скидку

Карл Мела, Сунил Гупта и Дональд Леманн проследили покупателей одной категории за восемь с четвертью лет. Чувствительность к цене со временем росла, и сегмент тех, кто выбирает по цене, увеличивался. У нелояльных покупателей акции усиливали ценовую чувствительность почти вчетверо сильнее, чем у лояльных. В продолжении той же группы долгий минус от акций составил около 40% краткосрочного прироста, и дополнительные акции снижали прибыль у всех четырёх крупнейших брендов категории.

Есть и более личный эффект. Эрик Андерсон и Дункан Симестер разослали недавним покупателям каталог, где купленный ими товар стоил дешевле, чем они заплатили. Одним пришла глубокая скидка, другим — обычная. За следующие 28 месяцев получившие глубокую скидку сделали на 14,8% меньше заказов, а доля не купивших больше ничего выросла с 27,1% до 34,0%. Для абонементов, курсов и подписок это прямой риск: вчерашний клиент видит сегодняшнюю акцию и чувствует себя обманутым.

### Россия уже живёт на акциях

- **Доля промо.** По NielsenIQ, в офлайн-торговле товарами повседневного спроса за 12 месяцев по июнь 2023 года по акции продано 48% оборота в деньгах. С 2025 года компания считает иначе, вместе с длительными скидками, и старые и новые ряды не сравнить.
- **Привычка.** 54% покупателей в опросе Nielsen 2025 года говорят, что из-за постоянных акций покупают некоторые товары только по акции, а без неё отказываются от покупки.
- **Ритейл.** «Магнит» за 2025 год нарастил интенсивность промо. Валовая маржа снизилась на 0,14 пункта, до 22,3%, из-за роста потерь и промо. Трафик в сопоставимых магазинах, который компания объясняет промо и маркетингом, вырос на 0,3%.
- **Распродажи.** По данным Т-Банка, в «Чёрную пятницу» траты превышали обычный день ноября в 1,6 раза в 2019–2021 годах, в 1,3 раза в 2022–2023-м и в 1,2 раза в 2024-м. На 2025 год банк прогнозировал те же 1,2 раза, а на маркетплейсах — траты на уровне обычных дней.

<!-- chart:pyatnica -->
> График: Т-Банк (T-Pay), исследование трат на «Чёрную пятницу», 19 ноября 2025 года. На 2025 год банк прогнозировал тот же всплеск в 1,2 раза, а на маркетплейсах — траты на уровне обычных дней ноября.
<!-- /chart:pyatnica -->

С 1 октября 2026 года у продавцов на маркетплейсах появляется новый рычаг. Статья 9 закона о платформенной экономике запрещает площадке снижать цену за счёт продавца без его согласия и с уведомлением меньше чем за пять рабочих дней. Понижать товар в поиске за отказ тоже нельзя. Участвовать ли в акции площадки, продавец теперь решает сам — и может посчитать её так же, как собственную.

## История четвёртая. Когда скидка всё-таки работает

### Новым — да, своим — нет

Самый чистый эксперимент по теме — снова Андерсон и Симестер, 2004 год. Каталожная компания разослала два варианта каталога: с обычной для неё скидкой около 30% от прайса и с глубокой скидкой около 60%, то есть цены во втором были ещё на 40–47% ниже. Три эксперимента, от 56 тысяч до 300 тысяч адресатов, наблюдение 22–28 месяцев.

<!-- chart:novye -->
> График: Anderson E. T., Simester D. I., Long-Run Effects of Promotion Depth on New Versus Established Customers: Three Field Studies, Marketing Science, 2004. Каталожная компания: в тестовом каталоге цены на 40–47% ниже, чем в контрольном, где тоже была обычная скидка. Рандомизированные эксперименты на 56–297 тыс. адресатов.
<!-- /chart:novye -->

- **Старые клиенты** на глубокую скидку купили охотнее, а в следующие два года — на 10% меньше. Вместе с покупкой по скидке штук вышло столько же, сколько у контрольной группы: покупку перенесли на момент скидки. Будущая выручка с человека упала на 20%: 585 долларов против 734.
- **Новые клиенты**, которые раньше не покупали, после глубокой скидки покупали больше: плюс 14% и плюс 34% будущих штук в двух экспериментах, в первом — на грани значимости. Для них первая скидка сработала как пробник.

Запас впрок объясняет лишь небольшую и незначимую часть потерь на старых клиентах. Основное — отбор: глубокая скидка приводила к покупке тех старых клиентов, кто в среднем покупает меньше и дешевле.

Отсюда видно, почему скидка всем редко окупается. Когда её видят все, новых среди покупателей около 7%, и прибавка от них тонет в скидке, подаренной своим. Когда её видят только новые, работает пробник. Но и пробник окупается не всегда.

### Купоны: новых много, возвращаются мало

Утпал Дхолакия опросил 324 компании, которые проводили акции через купонные сервисы вроде Groupon в 2009–2011 годах. По оценке владельцев, около 80% пришедших по купону были новыми клиентами. По полной цене вернулись 19,9%. Заработали на акции 55,5% компаний, потеряли 26,6%. В повторном опросе 2012 года чаще других окупались акции у фотографов, фитнеса и врачей со стоматологами, реже всего — у ресторанов и клининга. Это самооценка владельцев по аннотациям и пресс-релизам. Отдельное исследование отзывов на Yelp показало: отзывы с упоминанием Groupon в среднем на 0,46 звезды ниже других отзывов о тех же заведениях.

### Бесплатная проба: клиент приносит на 59% меньше

Ханнес Датта с соавторами проследили 16,5 тысячи абонентов цифрового ТВ в Нидерландах. Пожизненная ценность клиентов, пришедших через бесплатный пробный период, оказалась на 59% ниже, чем у пришедших сразу по договору. Отсюда формула окупаемости скидки на вход: если пришедшие по скидке стоят на X% меньше, акция должна привести в 1 / (1 − X) раз больше людей. При минус 59% — в 2,4 раза больше.

### Глубокая скидка работает у чужой двери

Натан Фонг с соавторами провели эксперимент с мобильным оператором в крупном китайском городе: 18 тысяч человек получили SMS со скидкой на билет в кино. У своего кинотеатра рост скидки с 40% до 60% почти не прибавил покупок: 8,2% против 8,9%. Рядом с кинотеатром конкурента та же прибавка подняла отклик с 2,0% до 5,1%. Глубокая скидка у своей двери — подарок тем, кто пришёл бы и так.

## Что из этого следует собственнику

### Во сколько раз должны вырасти продажи

Всё сказанное сводится к одной формуле. Пусть m — доля, которая остаётся с рубля выручки после закупки и доставки, d — скидка, p — доля прироста, которая потом вернётся провалом продаж. Акция выходит в ноль, если продажи в штуках в дни акции выросли на:

**d / (m − d − p × m)**

При марже 40% и скидке 20% без провала это плюс 100%, то есть удвоение штук. Если четверть прироста займёт у будущих недель, нужен плюс 200%. Если скидка не меньше маржи, умноженной на (1 − p), акция не окупится ни при каком росте: при марже 40% и провале в четверть это любая скидка от 30%. Формулу я вывел сам из арифметики недели акции, поэтому это прикидка. Она не учитывает новых клиентов, которые потом вернутся, и привычку ждать скидку.

> Калькулятор на странице: интерактивный калькулятор окупаемости скидки: деньги за акцию = недели × выручка недели × [(1 + рост штук) × (маржа − скидка) − маржа − доля провала × рост × маржа]; порог роста продаж в штуках = скидка / (маржа − скидка − доля провала × маржа)

Порядок величины здесь важнее точных рублей. Доли провала взяты из супермаркетов США, у вас они свои. Если калькулятор требует роста продаж в два–три раза, а ваши прошлые акции давали плюс 30–60% в штуках, скидку всем не давайте: даже вдвое более удачная акция не выйдет в ноль. Если порог близок к вашему реальному росту, решает замер из следующего раздела.

### Правило из четырёх вопросов

1. **Кто увидит скидку?** Скидка всей базе платит тем, кто купил бы и так. Скидка на первый заказ или по отдельной ссылке в рекламе работает как пробник. По той же логике можно давать скидку клиентам, которые давно не покупали, и на пустые часы: прямых исследований про них я не нашёл, но скидка там тоже не достаётся тем, кто купил бы и так.
2. **Можно ли запастись?** Товар впрок — бумага, химия, корм, расходники — в основном переносит покупки во времени. Разовую услугу впрок не купишь, а абонемент, сертификат и пакет занятий — вполне.
3. **Кто недавно заплатил полную цену?** Не показывайте глубокую скидку тем, кто купил месяц назад. Им лучше дать бонус на следующую покупку.
4. **Что дать вместо цены?** Пробное занятие, подарок к заказу, скидка от суммы корзины. В Пекине в 2022 году государство раздавало через сервис доставки еды купоны «потратьте 50 юаней — получите 15 скидки». Траты у получивших выросли на 12% почти только за счёт чека, и провала после программы не было. Это препринт, последняя версия — 2026 года.

Как считать собственную ценовую чувствительность, я разбирал в [статье про эластичность рекламы и цены](/articles/elastichnost-reklamy-i-ceny/), а допустимый отток при изменении цены — в [статье про цену против бюджета](/articles/price-vs-budget/).

## Как посчитать свою прошлую акцию

Цель — чистый результат прошлой акции: маржа в недели акции минус обычная маржа за столько же недель, минус провал после. Шаги 1–5 займут полдня; шаги 6 и 7 — к следующей акции. Пути в меню — по справке сервисов на сентябрь 2026 года.

1. **Продажи по неделям.** Выгрузите 4 недели до объявления акции, недели акции и 4–8 недель после — в штуках и в марже, не в выручке. Источник: касса, 1С, выгрузка сделок из CRM или Метрика: Отчёты → Электронная коммерция.
2. **База и провал.** База — среднее за 4 недели до объявления. Всплеск — продажи в акцию минус база. Провал — сколько недель после акции продажи ниже базы и на сколько в сумме. Подставьте рост штук и долю провала в калькулятор выше: если порог выше вашего роста, прошлая акция работала в минус.
3. **Сезон.** То же отношение «неделя акции к 4 неделям до» за тот же период прошлого года. Если и тогда был рост на 15%, вычтите его.
4. **Новые и старые.** Разделите покупателей акции по телефону или почте, не по Метрике: она считает новым любой новый браузер. В Битрикс24 есть фильтр сделок «Повторная сделка», в amoCRM — раздел «Покупатели», он есть с тарифа «Расширенный». Сравните долю старых клиентов в акцию и в обычную неделю.
5. **Подарок своим.** Число старых клиентов, купивших в акцию, умножьте на среднюю скидку в рублях. Эта сумма уже сидит в марже акции, второй раз её не вычитайте. Она показывает, сколько вы сэкономите, если в следующий раз скидку увидят только новые.
6. **Возврат через 60–90 дней.** Метрика: Отчёты → Retention, или повторные сделки в CRM. Какая доля новых из акции купила снова, по сравнению с новыми обычного месяца. В amoCRM в «Периодических покупках» окно в 60 дней стоит по умолчанию. Как переводить возврат в деньги, я разбирал в [статье про LTV](/articles/ltv-formula/).
7. **Следующая акция — с отложенной группой.** Случайные 10% базы промокод не получают, например по последней цифре телефона. Через 8–12 недель сравните маржу на клиента в двух группах. Это единственный замер, который отвечает на вопрос «сколько купили бы без скидки».

**Цена теста.** Шаги 1–5 — полдня работы по данным, которые у вас уже есть. Цена незнания на модельном магазине: одна двухнедельная акция всей базе при провале в четверть прироста отнимает 560 тыс ₽, а таких акций в году обычно несколько.

**Решение.** Перед 11.11 и «Чёрной пятницей» посчитайте в калькуляторе порог роста для своей маржи и скидки и сравните его с ростом штук на ваших прошлых акциях. Если порог выше, дайте скидку только новым клиентам или замените её скидкой от суммы корзины.

**Лайфхак.** Скидку для новых проще всего спрятать от базы в самой рекламе: отдельная посадочная страница или промокод только в объявлениях на холодную аудиторию. Постоянные клиенты его не увидят, а в CRM такие заказы сразу видно по коду.

## Где эти исследования не про вас

- **Категории.** Почти все разложения всплеска сделаны на американских супермаркетах 1980–2000-х годов. Для услуг, онлайна и продаж бизнесу прямых разложений нет.
- **Бренд и магазин.** Исследования считали покупателей бренда, а не магазина. Для вашего магазина «свой» покупатель бренда может быть чужим.
- **Размер.** В исследованиях — национальные бренды. У малого бизнеса доля новых клиентов на акции может быть выше, особенно если о вас мало знают.
- **Россия.** Российских разложений всплеска и данных о провале после распродаж с методикой я не нашёл. Есть масштаб промо и привычка ждать скидку, но не состав всплеска.
- **Средние.** Разброс вокруг средних большой: у части брендов маржа от акции растёт, у части продажи после акции выше, чем до. Ваша акция может оказаться в любом хвосте, и проверяется это только собственным замером.

## Краткие выводы

- Всплеск на скидке почти целиком делают те, кто у вас уже покупал: 67% покупателей акции брали бренд за полгода, 93% — за два с половиной года. Около трети прироста уходит от конкурентов, заметная часть остального — ваши же будущие покупки и запас впрок, и через месяц продажи возвращаются к прежнему уровню.
- При марже 40% скидка 20% окупается, только если штук продано вдвое больше, а с учётом провала после акции — втрое.
- Скидка новым клиентам может окупиться, если она видна только им и если вы заранее посчитали, что пришедшие по скидке стоят меньше: при минус 59% их должно прийти в 2,4 раза больше. Скидка всей базе платит тем, кто купил бы и так, и учит ждать следующую.

Вы знаете, сколько покупателей вашей прошлой акции купили бы и без неё?

Полдня в CRM стоят меньше, чем одна двухнедельная скидка всем.

## Откуда числа

Разложение всплеска: van Heerde H. J., Gupta S., Wittink D. R. [Is 75% of the Sales Promotion Bump Due to Brand Switching? No, Only 33% Is](https://journals.sagepub.com/doi/10.1509/jmkr.40.4.481.19386), Journal of Marketing Research, 2003, [рабочая версия](https://repository.tilburguniversity.edu/bitstreams/8a0c40ce-ee51-4cbc-b202-9650c39a6cf1/download). Bell D. R., Chiang J., Padmanabhan V. [The Decomposition of Promotional Response: An Empirical Generalization](https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/mksc.18.4.504), Marketing Science, 1999. Gupta S. Impact of Sales Promotions on When, What, and How Much to Buy, Journal of Marketing Research, 1988. van Heerde H. J., Leeflang P. S. H., Wittink D. R. [The Estimation of Pre- and Postpromotion Dips with Store-Level Scanner Data](https://journals.sagepub.com/doi/10.1509/jmkr.37.3.383.18782), Journal of Marketing Research, 2000; их же Decomposing the Sales Promotion Bump with Store Data, Marketing Science, 2004. Ailawadi K. L., Gedenk K., Lutzky C., Neslin S. A. [Decomposition of the Sales Impact of Promotion-Induced Stockpiling](https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1509/jmkr.44.3.450), Journal of Marketing Research, 2007. Macé S., Neslin S. A. The Determinants of Pre- and Postpromotion Dips in Sales of Frequently Purchased Goods, Journal of Marketing Research, 2004 — по пересказу в главе van Heerde H. J., Neslin S. A. [Sales Promotion Models](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-0-387-78213-3_5), 2008.

Кто покупает и долгий эффект: Ehrenberg A. S. C., Hammond K., Goodhardt G. J. [The After-Effects of Price-Related Consumer Promotions](https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00218499.1994.12466958), Journal of Advertising Research, 1994. Nijs V. R. и др. [The Category-Demand Effects of Price Promotions](https://doi.org/10.1287/mksc.20.1.1.10197), Marketing Science, 2001. Pauwels K., Hanssens D. M., Siddarth S. [The Long-Term Effects of Price Promotions on Category Incidence, Brand Choice, and Purchase Quantity](https://marketingandmetrics.com/wp-content/uploads/2020/06/19.-The-long-term-effects.pdf), Journal of Marketing Research, 2002. Srinivasan S., Pauwels K., Hanssens D. M., Dekimpe M. G. [Do Promotions Benefit Manufacturers, Retailers, or Both?](https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/mnsc.1040.0225), Management Science, 2004. Mela C. F., Gupta S., Lehmann D. R. [The Long-Term Impact of Promotion and Advertising on Consumer Brand Choice](https://people.duke.edu/~mela/bio/papers/Mela_Gupta_Lehmann_1997.pdf), Journal of Marketing Research, 1997. Jedidi K., Mela C. F., Gupta S. [Managing Advertising and Promotion for Long-Run Profitability](https://people.duke.edu/~mela/bio/papers/Jedidi_Mela_Gupta_1999.pdf), Marketing Science, 1999. Nielsen, [Trade Promotion Landscape](https://poinstitute.com/wp-content/uploads/2015/05/06-NEW-HALL-POI_Geneva_Deck_Europe_RHv7.pdf), 2015. Abraham M. M., Lodish L. M. [Getting the Most out of Advertising and Promotion](https://hbr.org/1990/05/getting-the-most-out-of-advertising-and-promotion), Harvard Business Review, 1990.

Новые и старые клиенты, услуги, онлайн: Anderson E. T., Simester D. I. [Long-Run Effects of Promotion Depth on New Versus Established Customers: Three Field Studies](https://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/anderson_e/htm/personalpage_files/Papers/Long_Run_Effects_of_Promotion_Depth_on_New_versus_Established_Customers.pdf), Marketing Science, 2004; их же [Price Stickiness and Customer Antagonism](https://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/anderson_e/htm/PersonalPage_Files/Papers/Price%20Stickiness%20Final%20Version.pdf), Quarterly Journal of Economics, 2010. Dholakia U. M. How Businesses Fare with Daily Deals, SSRN WP 1863466, 2011, и [пресс-релиз Университета Райса о волне 2012 года](https://news2.rice.edu/2012/07/05/daily-deal-industry-shows-no-evidence-of-slowing-down-3/). Byers J. W., Mitzenmacher M., Zervas G. [The Groupon Effect on Yelp Ratings](https://arxiv.org/abs/1202.2369), 2012. Datta H., Foubert B., van Heerde H. J. [The Challenge of Retaining Customers Acquired with Free Trials](https://repository.tilburguniversity.edu/server/api/core/bitstreams/07cd0094-d158-4e4e-80d6-4c7996ca59fc/content), Journal of Marketing Research, 2015. Fong N. M., Fang Z., Luo X. [Geo-Conquesting: Competitive Locational Targeting of Mobile Promotions](https://www.fox.temple.edu/sites/fox/files/jmr-geo-conquesting-pub.pdf), Journal of Marketing Research, 2015. Chen Y. и др. [Consumption Stimulus with Digital Coupons](https://arxiv.org/abs/2507.01365), arXiv, версия 2026 года.

Россия: NielsenIQ, [Промо и EDLP: как изменились акции в 2023 году](https://nielseniq.com/global/ru/insights/education/2023/promo-i-edlp-kak-izmenilis-akcii-v-2023-godu/); Nielsen, опрос «На грани промо», 2025, в [презентации ежегодной конференции](https://adindex.ru/publication/analitics/search/339391/img/Ежегодная%20конференция%20Нильсен%202025.pdf). «Магнит», [результаты за 2025 год](https://www.magnit.com/upload/iblock/efd/apurwwtmb22m92l9b4rlb9t1bzabqe9u/Magnit_Press%20Release_FY2025_30Apr2026_rus.pdf). Т-Банк (T-Pay), [исследование трат на «Чёрную пятницу»](https://www.vedomosti.ru/press_releases/2025/11/19/issledovanie-t-pay-rost-trat-na-chernuyu-pyatnitsu-zamedlyaetsya-tretii-god-podryad), 19.11.2025. Федеральный закон № 289-ФЗ о платформенной экономике, [ст. 9](https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_511088/d584cea5fc5b54ba4af4cfe105a048caad2c79ba/). Пути в меню — справка Метрики: [Retention](https://yandex.ru/support/metrica/ru/reports/retention-cohorts), [электронная коммерция](https://yandex.ru/support/metrica/ru/reports/ecommerce.html); [Битрикс24](https://helpdesk.bitrix24.ru/open/17707848/); [amoCRM, «Покупатели»](https://www.amocrm.ru/support/customers/customers).

Оговорки к источникам. Работы по разложению всплеска прочитаны в рабочих и авторских версиях; работа ван Херде и соавторов 2004 года и работа Масе и Неслина 2004 года — только по аннотации и пересказу, поэтому «три трети» и «треть вместе с провалом до акции» даны как ориентир. Разложение у Heinz и Del Monte — моделирование на панели покупателей кетчупа, а не прямой замер. Nijs и соавторы 2001 — по аннотации и пересказу соавторов. Работа Шринивасан и соавторов: доли — по журнальной версии, 8–9 недель — по рабочей версии с другой выборкой. Числа Nielsen 2015 года — вендорские данные, методика описана в презентации без рецензирования. Числа Дхолакии — опрос владельцев, взяты из аннотаций и пресс-релиза, полные тексты закрыты. Данные Т-Банка за 2025 год — прогноз банка, опубликованный до распродажи. Работа Chen и соавторов — препринт, естественный эксперимент с распределением купонов по принципу «кто первый»; первая версия вышла в 2025 году. Российский ряд NielsenIQ после 2025 года считается по новой методике вместе с длительными скидками и с рядом до 2023 года не сравним. Модельный магазин, 320 и 560 тыс ₽ и формула порога — мои прикидки на простой арифметике недели акции: они не учитывают новых клиентов, которые вернутся, привычку ждать скидку и эффект на соседние товары.

---
Автор: Егор, маркетинг на языке денег. Telegram: https://t.me/evstygney_ru. Все цифры — модельные прикидки, если не сказано иное.