Современные покупатели ожидают от брендов персонального подхода. И речь не про банальное обращение по имени, а про точное попадание акциями и предложениями в запросы клиентов. Грубо говоря, если обратиться к клиенту по имени и предложить 70% скидки, конверсия и рентабельность будут ниже, чем если предложить что-то персональное и оптимизировать расходы на скидки и акции. 

В этой статье разбираем 10 способов персонализировать акции с опорой на аналитику клиентских данных. Поймете, что такое персональная скидка и как ее использовать. Все способы персонализации можно реализовать с помощью платформы MAXMA.com.

5 способов персонализации скидок в ритейле

1. Скидка на любимую категорию товаров

Анализируются категории товаров, к которым клиент проявляет повышенный интерес: часто просматривает, добавляет в корзину, покупает. И предлагается персональная скидка на эти категории.

Пример персонального предложения:
Если клиент регулярно интересуется товарами для фитнеса, система предлагает персональную 15% скидку на спортивную одежду или аксессуары.

Преимущества скидки:

• Повышение конверсии за счет высокой релевантности персонального предложения.
• Укрепление ассоциации бренда с интересами клиента.

Например, бренд автохимии Suprotec предлагает клиентам товары в зависимости от этапа обработки узлов автомобиля клиента. То есть нужный товар предлагает в нужное время. 

2. Скидки по частоте покупок

Система отслеживает цикличность покупок конкретных товаров. Если пользователь регулярно приобретает определенный товар (например, каждый месяц), персональную скидку можно отправить заранее.

Пример персонального предложения:
Покупатель заказывает корм для кошки раз в месяц. Накануне предполагаемой даты следующей покупки этого товара он получает индивидуальное предложение: «Скидка 10% на ваш любимый корм».

Преимущества скидки:

• Повышает вероятность повторной покупки.
• Помогает клиенту не забывать о необходимости покупки любимого товара.

3. Скидка на товары из брошенной корзины, на товары в избранном или часто просматриваемые товары

Если клиент несколько раз просматривал товар, добавлял его в избранное или корзину, но не завершал покупку, это сигнал для персональной скидки.

Пример персонального предложения:
Клиент возвращается к определенной модели смартфона, но не оформляет заказ. Через несколько дней он получает персональное письмо со скидкой 7% на этот смартфон.

Преимущества скидки:

• Повышает конверсию из интереса в приобретение товара.
• Работает как мягкий стимул к принятию решения.

4. Скидки в «любимом» магазине (гео-персонализация)

Клиенту предлагается индивидуальная повышенная скидка в торговой точке, в которой он покупает чаще всего. Крайне важно ограничить предложение по времени или, например, предлагать персональную скидку в день недели, когда клиент посещает магазин реже всего.

Пример персонального предложения:
Клиент активно покупает товары в торговой точке «А» и обычно делает покупки по выходным. Клиенту предлагается персональная скидка существенно выше его базовой скидки по программе лояльности, скидка действует в его любимой торговой точке, но по вторникам.

 Преимущества скидки:

• Стимулирует частоту посещений
• Удерживает от ухода к ближайшим конкурентам 

5. Скидка за вовлеченность 

Персонализация здесь строится на активности клиента: участие в программах лояльности, отзывы, репосты, прохождение опросов. За активность предлагаются бонусы или индивидуальные скидки на интересующие категории товаров.

Пример персонального предложения:
Клиент оставил отзыв и поделился ссылкой на товар в соцсетях. В качестве благодарности он получает индивидуальный промокод со скидкой 10% на продукцию любимого бренда.

Преимущества скидки:

• Стимулирует не только покупки, но и немонетарную активность.
• Повышает вовлеченность в экосистему бренда.

Механики, по которым работают акции, крайне важно персонализировать, чтобы увеличить отклик и уменьшить затраты. 

5 способов персонализации акций в ритейле

Успешная акция, которая приносит ритейлеру много денег — это комбинация правильно подобранных механики и сегмента. Ниже 5 проверенных подходов к персональным акциям.

1. Гео-персонализация: предложения с привязкой к местоположению

На основе геоданных клиента формируются персональные акции, релевантные конкретному городу, району, отдельному магазину. Учитываются локальные события, погода, уровень трафика и особенности спроса. 

Пример персонального предложения:
В жаркие дни клиенту предлагается персональная скидка на прохладительные напитки только в его регионе. В городах, где всю неделю осадки, действует акция на дождевики. 

Результаты акции:

• Повышает отклик на акцию за счет актуальности предложения.
• Стимулирует трафик в нужные офлайн-точки.

2. Механика с индивидуальным порогом на основе среднего чека клиента

Платформа анализирует средний чек клиента и предлагает индивидуальный порог для бонуса: «500 бонусов за покупку от 4000 рублей». Сумма индивидуального порога устанавливается так, чтобы она слегка превышала привычные траты покупателя, побуждая увеличить чек.

Пример персонального предложения:
Покупатель обычно тратит 1200 ₽ — система предлагает бонус при заказе от 1500 ₽.

Результаты акции:

• Рост среднего чека без давления.
• Активирует поведение «докинуть что-нибудь еще».

3. Персонализированные акции на комплекты и допродажи

Система выявляет часто покупаемые вместе товары и предлагает акцию на комплект. Также учитываются логичные кросс-категории товаров: кофе + молоко, смартфон + наушники, корм + лакомства.

Пример персонального предложения:
«Покупаете кофе? Добавьте молоко и получите 20% скидки на второй товар».

Результаты акции:

• Рост чека через кросс-продажи товаров.
• Улучшение клиентского опыта.

4. Таймер повторной покупки: возвращаем клиентов вовремя

На основе цикла потребления (частота покупок товара) клиенту предлагается акция при повторном заказе в нужный момент.

Пример персонального предложения:
Клиент покупает упаковку витаминов на 30 дней. Через 25 дней он получает письмо: «Успей повторить заказ в течение 5 дней и получи 10% скидки».

Результаты акции:

• Увеличение количества повторных покупок.
• Снижение вероятности ухода за товаром к конкуренту.

5. Лестничные бонусы: чем больше тратишь, тем больше получаешь

Покупателю предлагается персональная «лестница» бонусов на месяц: чем больше он тратит, тем больше выгоды получает. Индивидуальные пороговые значения определяются на основе его прошлых расходов.

Пример персонального предложения:
«Вернем 10% бонусами при заказе от 3000₽, 15% — при заказе от 5000₽». Полезно показывать клиенту его прогресс: «Вы уже потратили 4200₽ — осталось 800₽ до следующего уровня».

Результаты акции:

• Стимулирует рост суммарного чека.
• Вовлекает и мотивирует к «дотягиванию» до следующего уровня лояльности.

Персональные бонусы и скидки — это не просто модный тренд, а действенный инструмент для повышения эффективности программ лояльности. Используя индивидуальные поведенческие данные и предпочтения клиентов, ритейлеры могут создавать более ценные персональные предложения и увеличивать конверсию. 

Бизнес может получать больше выручки и снижать затраты на акции, привлекая не размером персональной скидки, а самим предложением. 

Однако, чтобы это работало, нужны качественные персональные данные о клиентах.

Какие данные нужно собирать для персонализации в ритейле

Разберемся, какие данные нужны ритейлерам, чтобы:

• запускать персонализированные акции, которые вовлекают клиентов в покупку товаров;
• снижать расходы на скидки, делая их эффективными.

1. История покупок (чеки, категории товаров, бренды, частота)

Что собирать:

• список покупок по чекам (SKU, категория товаров, бренд);
• даты и суммы покупок;
• канал покупки (онлайн/оффлайн);
• повторяемость покупок, частота, цикличность.

Зачем это нужно:

• Выявить предпочтения (например, любимые категории товаров);
• Определить частоту покупок и предсказывать следующий визит;
• Запускать акции типа «докупи до порога», «повтори заказ — получи бонус», «скидка на любимый бренд».

Персональные скидки даются только на нужные товары и в нужный момент без «распыления» бюджета на всю аудиторию.

2. Поведенческие данные (просмотры, добавления в корзину, отказы)

Что собирать:

• просмотренные товары и категории;
• добавленные в избранное или в корзину товары;
• прерванные действия (брошенные корзины, недооформленные заказы);
• время, проведенное в категориях/на страницах товаров.

Зачем это нужно:

• Определить скрытые интересы, еще не оформленные в покупку;
• Делать персональные предложения по «сигналам интереса»;
• Запускать акции по восстановлению: «скидка на товар, который вы смотрели недавно».

Скидка дается не всем, а только тем, кто реально заинтересован. Повышает конверсию и снижает потери.

3. Сегмент поведения по среднему чеку и уровню трат

Что собирать:

• средний чек по покупателю;
• уровень трат за месяц/квартал;
• динамика трат (растут, падают, стабильны).

Зачем это нужно:

• Формировать индивидуальные пороги в акциях;
• Строить персональные «лестницы» бонусов и скидок;
• Предотвращать отток: например, при снижении трат запускать реактивацию.

Персональные пороги стимулируют рост чека без переплат. Скидка становится инструментом увеличения выручки, а не просто «подарком».

4. История участия в акциях и реакция на них

Что собирать:

• какие акции и механики активировал клиент;
• какие акции и скидки игнорировал;
• средний uplift по разным форматам акций;
• каналы реакции (email, push, смс).

Зачем это нужно:

• Исключить из коммуникации неэффективные акции;
• Использовать «любимые» форматы (например, скидка на комплект или бонус за повтор);
• Оптимизировать канал взаимодействия — отправлять персональные акции туда, где клиент точно увидит.

Нет смысла предлагать персональную скидку, если клиент не реагирует. Фокус на работающих механиках сокращает лишние траты.

5. Сегментация по жизненному циклу клиента

Что собирать:

• стадия клиента: новый, активный, неактивный, уходящий, VIP;
• дата первой и последней покупки;
• длительность бездействия.

Зачем это нужно:

• Управлять персонализированными сценариями: welcome-скидки, реанимация, удержание;
• Выделять ценную аудиторию (например, VIP-клиентов) для индивидуального подхода.

Бюджет фокусируется на удержании ценных клиентов и восстановлении потенциально прибыльных, а не акций для всех подряд.

Как организовать сбор этих данных?

Вот краткий чек-лист:

• Объединить онлайн и оффлайн данные в единую систему;
• Настроить сбор событий с сайта и мобильного приложения;
• Интегрировать фискальные данные по чекам и SKU;
• Связать клиента по ID (телефон, email, карта лояльности);
• Автоматизировать сегментацию и триггерные кампании через CDP или маркетинговую платформу.

Персонализация в ритейле невозможна без качественного сбора и анализа клиентских данных, и это не всегда просто. Но правильная работа с ними ведет не только к росту продаж, но и к снижению затрат на скидки. За счет регулярного удовлетворения запросов и положительного опыта взаимодействия с брендом у клиентов возникает эмоциональная привязанность, которую конкуренты никакими скидками не перекупят. 

Платформа лояльности MAXMA.com предоставляет все необходимые инструменты для запуска персонализированных акций. Благодаря готовым интеграциям с CRM-системами, кассовыми ПО и другими сервисами для бизнеса, MAXMA.com легко позволяет быстро запускать акции, которые опираются на данные, а потому эффективны и действительно помогают удержать клиентов и стимулировать их покупательскую активность. 

Записаться на онлайн-демонстрацию и посмотреть, как работает платформа