Система прогнозирования оттока и удержания клиентов

Сфера : Ритейл

Проект реализован для одной из самых динамично развивающихся сетей кофеен в России, объединяющей более 160 спотов в Москве, Санкт-Петербурге и десятках других регионов.

Задача

Снижение оттока клиентов и оптимизация маркетингового бюджета за счет точного прогнозирования поведения покупателей и персонализированных офферов.

Процесс внедрения ИИ

Подготовка данных и витрины признаков

Сбор данных из программы лояльности: частота визитов, средний чек, любимые позиции меню, реакция на прошлые акции.

Разработка и обучение ML-модели

Создание модели прогнозирования оттока, которая выявляет скрытые паттерны поведения, предшествующие прекращению покупок.

Внедрение Uplift-модели

Настройка алгоритмов для подбора индивидуальных скидок и каналов коммуникации (SMS, Push, Email) с целью максимизации эффекта при минимальных затратах.

Интеграция с CRM и запуск кампаний

Связка модели с маркетинговой платформой заказчика для автоматизации рассылок и визуализация результатов (дашборды) для CRM-отдела.

Результаты клиента в процессе внедрения ИИ

Рост выручки с ИИ

Рост выручки без ИИ

"по данным McKinsey & Company"

Снижение фактического оттока на 23%

Повышение ROI маркетинговых кампаний на 30%

Автоматизация CRM-маркетинга

Подробнее про решение

Программа лояльности - это не просто скидки, а огромный массив знаний о том, как живут и чего хотят ваши гости. Мы научили систему видеть за цифрами реальных людей: замечать, когда любитель латте вдруг начинает заходить реже или менять привычный утренний ритуал на случайные покупки. Модель анализирует эти изменения «на лету» и находит тех, кто вот-вот перестанет к вам ходить, даже если сам гость этого еще не осознает.

Вместо того чтобы заваливать всех одинаковыми пушами, мы внедрили умное управление бонусами. Система понимает, кому для возвращения достаточно дружеского напоминания, а кому действительно нужно предложить серьезную скидку, чтобы восстановить лояльность. Это избавляет бизнес от главной ошибки - раздачи лишних подарков тем, кто и так готов платить полную цену. ML берет на себя всю рутину: сам сегментирует базу, выбирает правильный канал связи и следит за тем, чтобы каждый рубль, вложенный в маркетинг, приносил реальную прибыль, а не просто увеличивал количество чеков.