Кейс · Бренд одежды, B2B и B2C

Товаров в заказе больше на 23%, средний чек — выше на 16%

Бренд женской одежды продаёт через сайт, соцсети, маркетплейсы и офлайн-точки. Разметили базу на сегменты, собрали персональные подборки и включили рекомендации на сайте. Внедрение заняло около шести недель.

Диагностика — 30 минут Смета фиксируется договором Работаем по NDA
Получить бесплатную диагностику Сразу к результатам
LYNXX

LYNXX — российский бренд женской молодёжной одежды на каждый день. Модель продаж совмещает B2B и B2C: собственный сайт, социальные сети, маркетплейсы и офлайн-точки.

Собственный сайт, соцсети и маркетплейсыОфлайн-точки продажОптовые и розничные покупатели одновременно
Евгения Полетаева
Со стороны заказчикаЕвгения ПолетаеваРуководитель отдела маркетинга
+23%
товаров в заказе у лояльных клиентов
+16%
к среднему чеку
+14%
к объёму заказов из сообщений
6недель
заняло внедрение целиком
Задача

С чем пришёл клиент

Три задачи, ради которых начиналась работа.

1Выбрать канал для ростаВсе направления приносили умеренную прибыль, и ни одно не показывало заметного роста. Стратегии масштабирования не было.
2Разгрузить руководителя и командуУсилия распылялись по всем каналам сразу, а решения принимались по ощущениям, а не по данным.
3Восстановить показателиУход ключевого сотрудника, который вёл сразу несколько направлений, вызвал временное снижение выручки.
Что было до

Многоканальность без стратегии тормозила рост

Клиенты получали одинаковые предложения независимо от того, что покупали и как часто возвращались. Вовлечённость и лояльность падали.

4
канала продаж без общей стратегии
25–30%
возможной выручки терялось на допродаже
0
персональных предложений в базе
Что сделали

Сегменты, персональные подборки и рекомендации на сайте

Все изменения внедряли поэтапно: сперва сегментация, затем предложения под каждый сегмент, и только после успешных тестов — персонализация сайта.

Разметили базу на три группы: лояльные, обычные и те, кто пока не купил
Внутри каждой выделили подгруппы по среднему чеку, предпочтениям и каналу прихода
Лояльным собрали рекомендации по истории покупок и предложения со скидкой на вторую вещь
Обычным — персональные подборки и полезный контент: гайды по стилю и уходу
Тем, кто пока не купил, — предложения на популярные позиции с низким порогом входа
Включили рекомендации на сайте и персональные подборки при повторных визитах
Добавили каналы связи, которыми покупатели пользуются: Telegram и WhatsApp
Изнутри проекта

Как это выглядит в работе

Панель, по которой видно состояние базы, и персональные подборки, которые получает клиент.

Матрица удержания: VIP, зона риска и зона потери — видно, кто уходит и сколько это стоит
Матрица удержания: VIP, зона риска и зона потери — видно, кто уходит и сколько это стоит
Персональная подборка от стилиста для лояльного сегмента
Персональная подборка от стилиста для лояльного сегмента
Полезный контент вместо прямой продажи — гайд по деловому образу
Полезный контент вместо прямой продажи — гайд по деловому образу
Результат

Что изменилось за шесть недель

Замеры сняты клиентом по своей аналитике после внедрения.

+23%товаров в заказе у лояльных клиентов
+16%к среднему чеку по всем категориям
+14%к объёму заказов из сообщений
6 недельот старта до полного внедрения
3 сегментасо своими предложениями и контентом
по даннымрешения принимаются по цифрам, а не по интуиции

Отдельная находка проекта: компания теряла 25–30% возможной выручки просто потому, что не предлагала клиенту дополнительные товары. А перегрузка команды шла от отсутствия системы, а не от нехватки людей.

Вопросы

У вас остались вопросы?

За тот, где данные показывают потенциал. В этом проекте мы начали с разметки базы: она и показала, что рост лежит в работе с лояльным сегментом.
Здесь полное внедрение заняло около шести недель, поэтапно: сегментация, предложения под сегмент, затем персонализация сайта.
Полезный контент. Обычному сегменту здесь уходили гайды по стилю и уходу за одеждой, а предложение шло следом — так растёт и чек, и доверие.
Клиент видит подборку под свои интересы, персональные наборы при повторном визите и предложения в корзине. Это и подняло число товаров в заказе.
Другие кейсы

Похожие проекты

Те же задачи в других отраслях — с цифрами и разбором.

Нефть и газ

Просроченные задачи: 3 994 → 160, в 25 раз меньше

Голосовой и текстовый агенты закрыли приём обращений, обзвон базы и работу с просрочкой. Работают непрерывно 15 и 6,5 месяцев.

97,6%входящих обработано качественно
71 198обращений за срок работы
NDA
Клиент под NDA
Нефте-газовая компания
Смотреть кейс
Логистика и перевозки

Повторные заказы +28%, нагрузка на операторов −40%

ИИ-агент закрывает типовые обращения о статусах, сроках и стоимости, берёт данные из ERP и предлагает клиенту следующий рейс.

+28%повторные заказы
−40%нагрузка на операторов
Илья Пономарев
Илья Пономарев
Руководитель коммерческого отдела
Смотреть кейс
Ритейл оборудования, 5 стран

Выручка канала работы с базой выросла на 30%

154 магазина в 5 странах и база 200 тыс. клиентов. Разметили базу ИИ-сегментацией и включили персональные предложения под сегмент и регион.

+30%выручка канала
+7,5%онлайн-продажи в месяц
Ольга Дребужан
Ольга Дребужан
Руководитель отдела Digital-маркетинга
Смотреть кейс
Все кейсы
Следующий шаг

Бесплатная диагностика — 30 минут

Разберём ваш процесс, покажем, где уходят время и деньги, и посчитаем, что даст автоматизация именно у вас.

Разбор на ваших цифрах, без общих слов Пример похожего проекта из вашей отрасли План внедрения и смета, которая фиксируется