С какой задачей пришёл бизнес?
Доля повторных покупок 17%. Массовые рассылки без сегментации.
CRM и удержание для cosmetics e-commerce
CRM была внедрена, рассылки шли, но повторные продажи не росли. Эффект коммуникаций не считался.
Симптом
Доля повторных покупок 17%. Массовые рассылки без сегментации. Welcome-цепочка отсутствует, post-purchase коммуникаций нет.
Скрытая причина
База жила как один большой сегмент. Спящие, новые и активные получали одинаковые письма, частота не управлялась.
Ключевой результат
Доля повторных покупок выросла с 17% до 26% за квартал. Доход от CRM-канала вырос на 34% без увеличения частоты рассылок.
Коротко по кейсу
Что произошло, где была причина и что делать при похожем сценарии.
Блок ниже не заменяет сам кейс, а помогает быстро понять его бизнес-смысл: симптом, скрытую причину и следующий шаг для интернет-магазина.
Коротко Главные выводы кейса для собственника и команды.
Что на самом деле мешало росту?
База жила как один большой сегмент. Спящие, новые и активные получали одинаковые письма, частота не управлялась.
Что делать, если у вас похожий сценарий?
Решения принимаются «на ощущениях». Дашборды разрозненные, цифры не сходятся.
Подробно о модуле →Что мы анализировали
Структура базы и активность по когортам
Текущие рассылки и их open / CR
RFM-сегменты и поведенческие паттерны
Жизненный цикл клиента по категориям продукта
Что изменили
Настроили RFM-сегментацию и правила частоты
Запустили welcome-цепочку из 4 шагов
Внедрили post-purchase сценарий с напоминанием о повторной покупке
Собрали дашборд retention и LTV по когортам
Результат в метриках
Repeat rate
17% → 26%
за 90 дней
CRM-доход
+34%
к выручке канала
Отписки
−22%
за счёт сегментации
Контекст
База клиентов копилась 3 года. Внутри стояла CRM, отдел маркетинга вёл рассылки, но эффект от писем считался по open rate, а не по выручке.
Что мы сделали иначе
Разложили базу на RFM-сегменты и связали коммуникации с поведением, а не с календарём акций. Подключили retention-дашборд, чтобы видеть эффект в когортах, а не в средних значениях.
Эффект
Команда получила понятную модель: что слать, кому и когда. Спящие клиенты начали возвращаться, частота рассылок снизилась, а выручка из канала — выросла.
Что стало следующим шагом
Следующий шаг — программа лояльности с уровнями и накопительной механикой, привязанной к маржинальности категорий.
Связанные услуги
Другие кейсы
Реклама
Пересборка performance-рекламы интернет-магазина
Performance-команда показывала рост заказов и снижение CPO. В P&L картинка была обратная.
Unit-экономика
Юнит-экономика fashion-интернет-магазина
Performance рос на 40% в год, выручка — на 22%, прибыль — на 4%. Команда не понимала, какие когорты окупаются.
Следующий шаг
Разберём ваш сценарий роста и найдём, где система теряет эффект.
Начнём с симптома, а не с шаблонного списка услуг.