Кейсы

Статьи

Вебинары

События

Рандомайзер

Цифры по отраслям

Хаб PremiumBonus

›

Кейсы PremiumBonus

›

Кейс сети «Раменский деликатес»

Как мы остановили «тихий отток»
и вернули частоту покупок с помощью ИИ

Время чтения - 4 минуты

Клиент: сеть «Раменский деликатес»
Проблема: «тихий отток» лояльных покупателей
Фокус: восстановление частоты покупок у целевых сегментов
Решение: AI‑прогноз оттока + персональные акции в PremiumBonus
Период: 3 месяца

Автор кейса:
Ольга Майборода

Эксперт по CRM-маркетингу
Партнер PremiumBonus
Руководитель агентства M-CRM

Задача

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 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

Стратегия: удержание через частоту, а не через разовые акции

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 ваших кейсов с CRM-экспертом

Обсудим ваш кейс, поделимся опытом и подскажем, на что стоит обратить внимание в первую очередь

Результаты

Сегментация и дизайн эксперимента

Из активной базы было выделено 12 592 клиента с риском оттока, которые были зафиксированы в 5 сегментах на весь период эксперимента:

Q1 — Редкие

Q2 — Перспективные

Q3 — Контрольные

Q4 — Ценные

Q5 — Звёзды

Параметры эксперимента:

период: 3 месяца (август–октябрь);

механики: бонусные подарки 100–500 бонусов, повышенный кешбэк 20–50%;

частота коммуникаций: еженедельно;

каналы: PUSH и SMS;

бюджет SMS: 207 819 ₽.

Как изменилась частота и поведение клиентов

Q1 — Редкие (ключевая точка роста)

Частота покупок: +36%

Трафик: +50%

LTV: +78%

Сегмент максимально чувствителен к персональным коммуникациям. Акции эффективно возвращают клиентов, которые просто «выпали» из регулярного цикла.

Q2 — Перспективные

Частота: +19%

LTV: +40%

Механики помогли быстрее перевести клиентов в регулярное потребление.

Q3 — Контрольные

Рост частоты и трафика объясняется сезонностью и оказался значительно ниже, чем в сегментах с акциями.

Q4 — Ценные

Частота: +20%

Каждый визит усиливал накопленную выгоду, что сократило интервал между покупками и вернуло клиентов в регулярный цикл.

Q5 — Звёзды

Частота: без роста

Отсутствие бонусных подарков снизило мотивацию даже у самых лояльных клиентов — важный инсайт для доработки механик.

Как рост частоты повлиял на выручку

Несмотря на общий сезонный спад трафика в сети, сегменты с персональными кампаниями показали:

более высокую частоту покупок;

рост LTV;

меньшую глубину оттока по сравнению с контрольной группой.

Главный эффект — возврат клиентов в регулярный цикл покупок, что дало кратный рост ROMI и выручки без масштабного увеличения рекламных расходов.

Выводы и дальнейшие планы

Ключевые выводы

Управление частотой — самый эффективный рычаг борьбы с «тихим оттоком».

Наибольший финансовый эффект дают «Редкие» клиенты — точка максимального возврата выручки.

Персональные бонусные механики работают лучше универсального кешбэка.

AI‑прогноз позволяет действовать на опережение, а не реагировать постфактум.

Карта лояльности усиливает удержание, но максимальный эффект достигается через персональные коммуникации.

В дальнейшем сеть планирует:

масштабировать AI‑триггеры на всю клиентскую базу;

усилить механику для сегмента «Звёзды»;

развивать микросегментацию по частоте и жизненному циклу клиента;

продолжать тестирование персональных сценариев удержания.

Кейс «Раменский деликатес» подтверждает, что сочетание ИИ‑аналитики и программы лояльности позволяет системно управлять частотой покупок, снижать отток и увеличивать выручку даже в условиях падающего трафика.

Дата публикации: 05.02.2026

Будь в курсе первым — подпишись
на наш Telegram!