Как «Самокат» утроил частоту покупок без роста бюджета на привлечение

Как «Самокат» утроил частоту покупок без роста бюджета на привлечение

Контекст

В 2024 году «Самокат» уже был лидером q-commerce (быстрая доставка продуктов) в России с базой около 15 млн пользователей. Но средняя частота заказов на активного клиента стагнировала — покупатели воспринимали сервис как «выручалочку» для экстренных случаев, а не как часть ежедневной рутины. CAC (стоимость привлечения клиента) в сегменте вырос на 22% за год из-за обострения конкуренции со стороны «Яндекс Лавки» и «ВкусВилл Экспресс».

Задача

Увеличить частоту покупок (orders per user) на 20% за 6 месяцев без кратного роста затрат на привлечение и промо. По сути — перестроить восприятие сервиса с «аварийного» на «повседневный».

Решение

Команда growth выбрала стратегию «вторжение в ежедневные привычки» через три параллельных трека.

Первый — переупаковка ассортимента. Вместо классического SKU (товарной позиции) набора «молоко, хлеб, яйца» добавили готовые сценарии потребления: «Утро за 15 минут» (завтраки), «Офисный перекус», «Ужин без готовки». Стоимость корзины в таких наборах была на 35% выше средней, а восприятие — «это мой сервис», а не «аварийная доставка».

Второй — retention-механика на данных. Внедрили предиктивную модель оттока: если клиент не заказывал 14 дней, ему уходило персональное push-уведомление (push) с подборкой «как раз для тебя» и бесплатной доставкой. Не плюс на скидку, а плюс к сервису. Параллельно тестировали MMM-атрибуцию (media mix modeling — статистическая модель, которая раскладывает вклад каждого канала в итоговые продажи) вместо last-click, чтобы видеть реальный вклад CRM и push.

Третий — упрощение повторного заказа. Кнопка «Заказать как в прошлый раз» появилась на главном экране, время оформления повторного заказа сократилось с 45 до 12 секунд. Мелочь, но именно она убрала барьер для спонтанного повторного визита.

Результат

За 6 месяцев: частота заказов на активного клиента выросла с 4,2 до 12,1 в месяц (рост ~190%, выше цели). LTV (пожизненная ценность клиента) увеличился на 65% благодаря росту среднего чека в сценарных наборах. Доля повторных заказов через «как в прошлый раз» достигла 34% от всех заказов. При этом бюджет на performance-маркетинг (платные каналы с оплатой за результат) вырос только на 8% — остальное дала работа с базой.

Урок

Когда рынок насыщается и CAC растёт, ставка на привлечение превращается в дыру в экономике. Реальный рычаг — превращение разовой покупки в привычку. Здесь это сработало через связку: данные о поведении (предиктивная модель) + сценарное мышление в продукте (не «что купить», а «для какой ситуации») + устранение трения в повторном действии.

В мире, где privacy-first атрибуция (атрибуция с приоритетом приватности пользователя: серверные данные, MMM, инкрементность) теснит last-click, такие кейсы показывают, что работа с базой становится не «каналом поддержки», а основным драйвером юнит-экономики (экономики одного бизнес-юнита, где выручка и затраты считаются на одного клиента или заказ). И именно её сложнее всего скопировать конкурентам.

— @SaaSgrowthRoomPro