35 220 ₽ — средний чек, 8,2% — доля скидок в выручке, 2,4% — доля возвратов.
Так выглядит один из сегментов, обнаруженных при ML-анализе клиентской базы ритейлера. Всего 89 покупателей, которые приносят высокий средний чек и относительно редко покупают со скидками.
Стоит ли включать их в общие промокампании?
Сегмент отличается высоким средним чеком, небольшим разнообразием корзины и относительно низкой долей скидок в выручке — это дает основания проверить гипотезу: персональные привилегии и сервис могут оказаться эффективнее дополнительных скидок.
Для этого сегмента предложены другие способы удержания:
🔹 VIP-программа с персональным менеджером;
🔹 исключение из массовых проморассылок;
🔹 ранний доступ к новым коллекциям;
🔹 приоритетное обслуживание и эксклюзивные мероприятия.
Важный нюанс: 8,2% скидок в выручке ещё не доказывают, что клиенты нечувствительны к цене. Они могли покупать без скидок по другим причинам. Поэтому изменение CRM-стратегии — гипотеза, которую нужно проверять на данных.
При обычной сегментации по сумме и частоте покупок подобные особенности поведения легко упустить. Здесь для анализа использовали более 20 характеристик — от покупательской активности до структуры корзины и возвратов.
В результате можно увидеть, каким клиентам действительно нужны скидки, а для каких стоит протестировать другие предложения — и перестать отправлять одинаковые промо всем, кто попал в категорию VIP.
Хотите узнать, какие клиентские сегменты скрыты в ваших данных и как увеличить прибыль от работы с ними?
🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как провести ML-сегментацию вашей клиентской базы.
