В маркетинге часто приходится выбирать между широкими акциями для всей базы и точечными предложениями клиентам. Первый подход проще в запуске, второй — эффективнее, но требует других ресурсов и данных.

Эволюция от одного к другому проходит через несколько четких этапов. Понимание этой последовательности помогает планировать развитие клиентского опыта и оценивать необходимые вложения.

Массовые коммуникации

Начальный этап — рассылка одного предложения всей клиентской базе. Например, начисление Х бонусов за покупку или ко дню рождения компании.

Такие акции решают конкретные задачи:

• привлечь внимание к событию;
• увеличить общий трафик;
• сократить складские остатки.

Их основное преимущество — простота. Не нужна сложная аналитика или глубокая сегментация, достаточно просто выбрать поощрение и отправить его всем. А бонусом за счет громкого оффера оживить спящих клиентов и возможно даже привлечь новых. 

Однако с точки зрения финансов у массовых офферов есть большой минус. Если оценивать ROI (возврат на инвестиции) не от оборота, а от валовой прибыли, результат часто оказывается низким — в среднем на каждый потраченный рубль возвращается 80-90 копеек. Другими словами, бизнес от такой кампании не зарабатывает. 

Таким образом, массовые промо — инструмент для тактических, а не стратегических целей. Они не формируют устойчивого роста и не помогают удерживать отдельных клиентов. 

RFM-сегментация

Следующий шаг — признание того, что клиенты имеют разную ценность и находятся на разных стадиях жизненного цикла. Базовый и самый распространенный метод для такого деления — RFM-анализ, при котором оценивается три параметра:

• Recency (давность): как давно была последняя покупка.
• Frequency (частота): как часто клиент совершает покупки.
• Monetary (деньги): какую общую сумму он потратил.

На основе этих данных базу можно разделить на 27 сегментов и коммуницировать с ними в соответствии с их покупательским поведением. Базовый минимум сегментов: 

• новички — недавно совершили первую покупку; 
• лояльные — уже регулярно покупают, но еще есть потенциал для роста среднего чека или частоты покупок; 
• VIP-клиенты — покупают часто и на крупные суммы, рекомендуют вас другим; 
• отток — давно не покупали, нужно вернуть активность. 

Работа с RFM-сегментами позволяет выделить ядро аудитории — группу клиентов, которая приносит основную прибыль. А также позволяет разделить базу на поведенческие сегменты и делать для них такие офферы, которые попадут точно в цель и приведут к высокой конверсии в покупку.

Также с помощью RFM можно отслеживать перемещения клиентов между сегментами. Переход новичка в лояльные — позитивный сценарий, который можно масштабировать. Уход лояльного клиента в категорию отток — это проблема, которую нужно решить.

Внедрение RFM-сегментации не требует сложных технологий — достаточно данных о покупках (чеков) и продуманной бизнес-логики. Это уже может увеличить ROI и конверсию. 

Однако это все еще групповой, а не индивидуальный подход.

Модели машинного обучения

Здесь происходит переход от анализа прошлого к прогнозу будущих действий. Суть в том, чтобы не просто классифицировать клиента по старым данным, а оценить вероятность его следующего шага и повлиять на него своевременным предложением.

Важное условие — качественные данные. Без них модель не обучить. Нужно единое хранилище клиентских признаков (feature store), в которое автоматически собираются сотни актуальных атрибутов:

• предпочитаемые каналы связи,
• активность в приложениях,
• история взаимодействия с бонусами,
• поведенческие паттерны на сайте (просмотры, избранное, корзина).

Первые и самые ощутимые результаты ML-модели обычно приносит работа с клиентами, которые уже проявили интерес, но не завершили действие. Это пользователи, которые просматривали товары, формировали корзину, но покинули сайт или приложение без покупки. Ретроспективный анализ прошлых кампаний помогает найти зону роста и предотвратить отток. 

ML-модель рассчитывает для каждого клиента scoring — численную оценку вероятности совершения покупки в ближайшее время. Для этого она анализирует его цифровой след — уникальные паттерны поведения (частота посещений, работа с избранным и сравнением, реакция на предыдущие коммуникации) — на основе данных из хранилища признаков.

Использовать офферы ML-модели сразу на всей аудитории рискованно. Лучше запустить A/B-тест: например, в email-рассылке 50% клиентов из целевой группы получают оффер на основе прогноза модели, а 50% (контрольная группа) — по прежним стратегиям. Это позволяет измерить эффективность и минимизировать финансовые риски. Доля контрольной группы сокращается постепенно по ходу результатов.

Эффект от внедрения проявляется в нескольких метриках:

• Рост конверсии на этапе завершения покупки.
• Появление инкрементальных продаж — тех, которые не состоялись бы без персонального стимула.
• Привлечение новых клиентов — часть инкрементальных покупок часто оказывается первой.
• Более эффективная работа с оттоком, основанная на прогнозе, а не на свершившемся факте.
• Увеличение среднего чека за счет более частого добавления сопутствующих товаров.
• Значительный рост ROI за счет целенаправленного расхода бюджета. 

Динамическое назначение оффера

Модель, которая определяет, кому и когда сделать предложение — отличное улучшение базовой сегментации. Следующая задача — определить, сколько именно предложить.

Фиксированная сумма бонусов для всех товаров — это неоптимально. Одна и та же сумма может быть слишком щедрой для недорогого аксессуара и недостаточной для премиального товара.

Динамический подход решает эту проблему. Размер стимула определяется на основе двух ключевых факторов:

1. Ценность клиента — его важность для бизнеса и текущий уровень вовлеченности.
2. Характеристики товара — категория, цена и маржинальность просматриваемой позиции.

Это позволяет создавать гибкую систему бонусов. Например, для рынка электроники градация может выглядеть так:

• 500-1000 бонусов — для аксессуаров и малой бытовой техники.
• 1500-2500 бонусов — для смартфонов, ноутбуков и другой базовой электроники.
• 3000-5000+ бонусов — для премиальной техники или для ценных клиентов, которые колеблются с покупкой.

Такой подход повышает экономическую эффективность коммуникаций. Вы не переплачиваете там, где можно обойтись меньшим стимулом, и не теряете продажи из-за недостаточно привлекательного предложения для дорогих товаров.

Что дальше

Настройка модели — не конечная точка. Персонализацию можно и нужно развивать в нескольких направлениях.

Интеграция с офлайном. Прогнозы модели можно передавать в инструменты продавцов в магазинах. Например, если система видит, что у клиента низкая склонность к покупке, продавец может сразу предложить ему персональный бонус при визите.

Решение других бизнес-задач. Технология прогнозирования склонности к покупке отлично подходит для работы с оттоком. Она помогает заранее находить клиентов, которые с высокой вероятностью перестанут покупать, и удерживать их заранее персональными предложениями.

Новые форматы предложений. Персонализация — это не только бонусы. Ее можно расширить на другие виды офферов:

• индивидуальные условия доставки,
• доступ к платным сервисам по подписке,
• специальные подборки товаров,
• персональные цены на определенные категории.

Путь от массовых рассылок к динамическим офферам — это история про поэтапное изменение подхода к клиенту: от безликой аудитории к индивидуальным прогнозам.

Начинать можно с малого — с полноценного использования CDP-платформы и четкого RFM-анализа для точечных сегментных предложений. Далее, с наращиванием данных и внедрением моделей, можно перейти к гиперперсонализированным предложениям.