CRMLOVE · Каналы
Еще больше пользы
для маркетинга и бизнеса
Кейсы, инструменты и инсайты по CRM-маркетингу. Только практика. Без воды.
или
Канал в MAX max.ru · мессенджер
Бесплатно · Без спама · Только полезное
Кейс студии
Массовые SMS — это налог на лень.
Мы вместе с patch and go научились платить только за тех, кто вернётся Полная версия кейса — в журнале Mindbox
Проблема, которую все знают, но мало кто решает
patch and go — магазин уходовой и декоративной косметики. SMS у них работали: персональные предложения, напоминания о бонусах, возврат ушедших. Канал приносил деньги. Стоимость рассылок росла, а инкрементальная выручка от канала оставалась на месте: новые отправки не давали прироста сверх того, что база купила бы и без SMS.
Почему так происходит — понятно. Часть базы покупает и без SMS. Другая давно ушла и не вернётся ни за какие бонусы. Обе группы исправно получают сообщения, съедают бюджет и портят метрики. Это не CRM-маркетинг — это оплата иллюзии активности.
Задача: сделать канал эффективнее. Без увеличения бюджета.
Что мы сделали вместо очередной «оптимизации» рассылок
Перестали отправлять SMS всем подряд и обучили ML-модель, которая по поведению каждого клиента предсказывает вероятность оттока. Не «этот клиент давно не покупал» — а «этот клиент с вероятностью 73% уйдёт в ближайшие девять месяцев, если его не зацепить сейчас».
Данные для обучения брали из Mindbox: в одном профиле сходится всё — транзакционная история, веб-активность, поведение в email-канале, состав покупок. Без CDP собирать такой датасет — отдельный проект на месяцы.
Горизонт прогноза — девять месяцев: к этому сроку паттерны поведения клиента стабилизируются и становятся предсказуемыми. Модель присваивает каждому предикт от 0 до 100:
- 0–15 — лояльные. Покупают сами. SMS только мешают.
- 15–60 — средний риск (at risk). Ещё реагируют — мягкая реактивация.
- 60–85 — высокий риск (high risk). Нужен сильный стимул, пока не поздно.
- 85–100 — клиент ушёл. Тратить на него SMS-бюджет — выбрасывать деньги.
Работали с зонами at risk и high risk. Отправили сообщения с бонусными баллами с ограниченным сроком действия. Протестировали три уровня стимула — 1 000, 2 000 и 4 000 баллов — чтобы не переплачивать за возврат тех, кто вернулся бы и за меньшее.
Результат
AB-тест, декабрь 2025. Контрольная группа SMS не получала — чтобы считать инкрементальный эффект, а не продажи, которые случились бы и так.
- ×2 выручка от SMS в сегменте риска оттока
- +337% выручка в основном сегменте теста (2 000 бонусов)
- +85% прирост конверсии относительно контрольной группы
- 0,93 ROC-AUC модели (бенчмарк отрасли: 0,75–0,85)
Бюджет тот же. Просто теперь он работает только там, где есть смысл.
Главный вывод
Скоринговая модель — это не про ML ради ML. Это про то, чтобы знать, кому стоит писать, кому не стоит, а кого уже не догнать. Когда это понятно, SMS перестаёт быть ковровой бомбардировкой и становится точечным инструментом с измеримым результатом.
Следующий шаг — масштабировать подход: брошенные корзины, подбор стимулов для high risk, 115 факторов в профиле клиента, которые ещё не все задействованы. Работы достаточно.
