📋 Исходная ситуация
Клиент — интернет-магазин товаров для здоровья и красоты (БАДы, косметика, уход). Ассортимент 500+ SKU, база клиентов 85 000 человек, средний чек 4 200 ₽.
Проблема: Классические email-рассылки показывали Open Rate 12-15%, конверсия в покупку менее 1%. Клиенты покупали один раз и не возвращались. Маркетологи не понимали, когда и что предлагать каждому конкретному покупателю.
🔴 Боли клиента:
- • 78% клиентов покупали только один раз (низкий retention)
- • Email-рассылки игнорировались (Open Rate 13%)
- • Не понимали, когда клиент готов к повторной покупке
- • Ручная сегментация занимала 20+ часов в неделю
- • Отток клиентов в конкурентам после первой покупки
🎯 Задача
Внедрить систему умного retention-маркетинга: предсказывать момент, когда у клиента заканчивается товар, и отправлять персонализированное предложение в нужный канал (WhatsApp/SMS). Увеличить LTV, сократить отток, автоматизировать коммуникацию.
⚙️ Решение: AI-система прогнозирования покупок
Разработали ML-модель, которая анализирует историю покупок каждого клиента и предсказывает оптимальное время для повторного контакта. Интеграция с WhatsApp Business API для доставки сообщений.
Функционал системы:
- Прогноз окончания товара — расчёт даты, когда у клиента закончится продукт (на основе среднего расхода)
- Персонализированные предложения — подбор сопутствующих товаров на основе истории заказов
- Динамическая сегментация — автоматическое распределение клиентов по RFM-матрице (Recency, Frequency, Monetary)
- Мультиканальность — выбор оптимального канала связи для каждого клиента (WhatsApp, SMS, Email, Push)
- A/B тестирование — автоматическое тестирование заголовков, текстов, времени отправки
- Триггерные цепочки — приветственная серия, реактивация «уснувших», поздравления с ДР
- Аналитика в реальном времени — дашборд с метриками по каждой кампании
🔧 Процесс внедрения
Неделя 1-2: Выгрузка истории транзакций (2 года, 340 000 заказов), анализ паттернов покупок, расчёт среднего цикла повторной покупки по каждой категории товаров.
Неделя 3-4: Обучение ML-модели (Gradient Boosting), валидация на тестовой выборке, настройка пороговых значений для триггеров.
Неделя 5: Интеграция с 1С:УТ, WhatsApp Business API, CRM (RetailCRM). Настройка вебхуков и триггеров.
Неделя 6: Запуск пилота на 5 000 клиентов (10% базы). Сравнение с контрольной группой (email-рассылки).
Неделя 7: Масштабирование на всю базу. Оптимизация текстов сообщений на основе обратной связи.
📊 Результаты через 3 месяца
Экономические показатели:
- • Рост LTV (Lifetime Value): 12 600 ₽ → 16 400 ₽ (+30%)
- • Увеличение повторных покупок: 22% → 41%
- • ROI маркетинговых рассылок: 180% → 720% (x4)
- • Дополнительная выручка: +2 100 000 ₽/месяц
Операционные показатели:
- • Open Rate WhatsApp: 68% (vs 13% у Email)
- • Click-Through Rate: 34% (vs 2.1% у Email)
- • Конверсия в покупку: 18% (vs 1.3% у Email)
- • Отток клиентов (Churn Rate): 78% → 43%
- • Время на подготовку рассылки: 20 часов → 15 минут
💬 Отзыв клиента:
«Раньше мы спамили всех подряд одинаковыми письмами. Теперь каждый клиент получает сообщение именно тогда, когда у него заканчивается крем или витамины. Люди благодарят за заботу, а не отписываются. Выручка от повторных покупок выросла в 2 раза.»
— Анна С., директор по маркетингу
🛠 Технологии
📞 Хотите увеличить LTV клиентов?
Если у вас интернет-магазин, подписка или повторяющиеся продажи — мы внедрим аналогичную систему retention-маркетинга.
Оставьте заявку на бесплатный аудит. Мы рассчитаем потенциал роста для вашего бизнеса.
Это бесплатно и ни к чему не обязывает