Проблема
Все клиенты «в одной куче». Маркетинг — один на всех. Нет понимания, кто ваши лучшие клиенты, кто уходит, кто может купить больше.
Решение
ML-модель анализирует поведение, покупки, демографию и группирует клиентов в сегменты. Каждый сегмент — свой подход, свой оффер.
Что входит в услугу
Анализ и подготовка клиентских данных
RFM-анализ (давность, частота, сумма)
ML-кластеризация по поведению
Описание и визуализация сегментов
Рекомендации по маркетингу для каждого сегмента
Интеграция с CRM / email-платформой
Кому подходит
E-commerce с базой от 5 000 клиентов
Подписные сервисы — SaaS, фитнес, телеком
Розница с программой лояльности
Маркетинговые отделы, внедряющие персонализацию
Кейсы
Сегментация для онлайн-магазина косметики
Интернет-магазин, 40 000 клиентов
Проблема
Рассылки — одинаковые для всех. Конверсия email — 1.2%. Нет понимания, кто лояльный, кто «спящий».
Решение
ML-сегментация: 6 кластеров (VIP, лояльные, новички, «спящие», разовые, потерянные). Для каждого — своя стратегия.
Результат
Конверсия email — 4.8% (×4). Реактивация «спящих» — 15%. LTV VIP-сегмента вырос на 20%.