AI-система удержания клиентов
Интернет-магазин косметики, 85 000 клиентов, оборот 180 млн ₽/год. Как мы увеличили LTV на 180%.
Клиент и контекст
Интернет-магазин премиальной косметики с собственным брендом и дистрибуцией 200+ SKU. Основной канал привлечения — Instagram-таргет и блогеры. Средний чек — 4500 ₽, LTV — 12 000 ₽ за 2 года.
Проблема
Магазин отлично привлекал новых клиентов (CAC 1200 ₽), но терял 68% покупателей после первой покупки. Retention-маркетинг был сведён к разовым рассылкам "скидка на день рождения". Никакой сегментации и персонализации.
- ❌ 68% клиентов — однопокупочные, не возвращаются
- ❌ Email-рассылки дают Open Rate 8%, конверсия 0.3%
- ❌ Нет понимания, когда клиент "умер" и почему
- ❌ Маркетинг льёт бюджет в привлечение, вместо удержания
Решение
Мы построили AI-платформу retention-маркетинга на базе n8n + GPT-4 + собственные ML-модели. Система анализирует поведение клиентов и автоматически запускает персонализированные триггеры.
RFM-сегментация — автоматическое разделение базы на 12 сегментов по давности, частоте и сумме покупок Churn prediction — ИИ предсказывает вероятность ухода за 30 дней и запускает превентивное предложение Персонализация рассылок — GPT-4 генерирует уникальный текст письма под историю клиента Smart recommendations — рекомендательная система "с этим товаром берут" на основе коллаборативной фильтрации Win-back кампании — автоматический реактивационный сценарий для спящих клиентов
Результаты за 4 месяца
Сроки внедрения
Интеграция с Битрикс24 и настройка data-пайплайна — 2 недели. Обучение ML-моделей на исторических данных — 1 неделя. Запуск первых триггеров — 3 дня. Полный цикл — 4 недели.
Хотите удвоить LTV клиентов?
Настроим AI-систему удержания, которая вернёт спящих клиентов.