Использование прогнозных моделей для удержания клиентов в ритейле: опыт Lamoda

Использование прогнозных моделей для удержания клиентов в ритейле: опыт Lamoda

В эпоху 2026 года, когда стоимость привлечения нового клиента стабильно растет, а средний чек в электронной коммерции демонстрирует снижение на 6-8%, фокус крупных площадок сместился с агрессивного захвата рынка на максимизацию пожизненной ценности клиента (LTV — Lifetime Value). Рассмотрим, как ритейлер Lamoda интегрировал прогнозную аналитику на базе машинного обучения для работы с удержанием аудитории.

Контекст и задача
Компания столкнулась с типичным для рынка вызовом: классические сегменты рассылок на основе прошлых покупок стали менее эффективными. Пользователи стали чаще сравнивать цены и дольше принимать решение о покупке. Задача состояла в том, чтобы перейти от реактивного маркетинга к предиктивному (прогнозному) воздействию, не допуская оттока активных покупателей.

Решение
Маркетинговая команда внедрила систему автоматизированного прогнозирования вероятности оттока и склонности к покупке конкретных категорий товаров. Вместо ручной настройки сценариев CRM-маркетинга был задействован AI-движок, работающий по принципу анализа данных в реальном времени.

— Была настроена модель, анализирующая частоту взаимодействий с приложением, глубину просмотра карточек товаров и историю возвратов.
— Использовался подход персонализации контента на основе смыслов: вместо стандартных скидочных предложений система генерировала рекомендации, исходя из актуального контекста жизни пользователя (смена сезона, профессиональные предпочтения, история предпочтений брендов).
— Внедрена система динамической адаптации коммуникаций: если вероятность оттока превышала 65%, клиент попадал в цепочку «возврата» с уникальным предложением, сформированным нейросетью, минуя стандартный поток акций.

Результат
Внедрение предиктивного подхода позволило компании достичь следующих показателей за полгода:
— Скорость реакции на изменение поведения клиента выросла на 40% по сравнению с ручной сегментацией.
— Конверсия из сообщения в покупку в сегменте «сомневающихся» пользователей увеличилась на 12%.
— Доля повторных продаж (Retention) выросла на 7% в годовом выражении, что стало решающим фактором поддержки маржинальности в условиях падающего среднего чека.

Урок для отрасли
Основной вывод этого кейса заключается в смене парадигмы: маркетинг перестает быть инструментом «продажи в лоб» и становится частью RevOps (системы управления выручкой). В 2026 году побеждает тот, кто умеет предсказывать потребность до того, как клиент начал сравнивать характеристики товаров в поисковой выдаче.

Использование искусственного интеллекта здесь не заменяет креатив, а берет на себя рутину по подбору нужного момента и контекста. Инвестиции в аналитику поведения, основанную на данных, дают больше возврата, чем бесконечное увеличение объемов рекламного контента, который в эпоху нулевых кликов (Zero-click) всё реже доводит пользователя до прямой покупки через клик в объявлении. Ставка на понимание намерений клиента — это единственный путь сохранения эффективности маркетинга в текущих реалиях.

— @AItoolsMarketingRu