Кейс «Раменский деликатес»: как продуктовая сеть увеличила выручку с базы до +78% без скидок

Как выявлять покупателей с риском ухода и возвращать их в регулярные покупки

Контекст

Сеть «Раменский деликатес» столкнулась с типичной для розницы проблемой — постепенным снижением активности постоянных покупателей. При внешне стабильных показателях (средний чек не падал) уменьшалась частота покупок и количество регулярных покупателей. Этот эффект сложно заметить в стандартной аналитике, поэтому его называют «тихим оттоком».

Задача

Была сформулирована задача проекта — научиться заранее выявлять клиентов с риском ухода и вернуть их в регулярную покупку, не увеличивая массовый рекламный бюджет.

Результаты

На 19-36%

выросла частота покупок в сегментах

До +78%

увеличилась выручка с клиента в месяц

На +50%

восстановился трафик в сегменте «Редкие» после трёх месяцев снижения

81%

точность AI‑прогноза оттока

Реализация

Ключевая стратегическая идея — работать не с последствиями оттока, а с его причиной: увеличением интервала между покупками.

Вместо одинаковых акций для всех сеть сделала ставку на:

раннее выявление риска ухода;

персональную работу с частотой покупок;

возврат клиента в привычный цикл потребления.

Для этого была использована AI‑модель прогнозирования оттока в платформе PremiumBonus.

Как работает AI‑прогноз оттока

ИИ‑модель обучалась на транзакционной истории клиентов и анализировала более 100 параметров, включая:

частоту и давность покупок;

структуру корзины;

использование бонусов;

реакцию на коммуникации;

разнообразие чеков.

Алгоритм определил средний цикл покупки в 36 дней и научился с точностью 81% прогнозировать вероятность ухода конкретного клиента. Это позволило перейти от массовых кампаний к точечному управлению частотой.

Запишитесь на разбор базы вашей сети: покажем, как увеличить частоту покупок и какую дополнительную выручку это даст

Результаты