Как поведение в приложении подняло повторные покупки на 18%: кейс сегментации по активности

Как поведение в приложении подняло повторные покупки на 18%: кейс сегментации по активности

В e-com 2026 уже недостаточно смотреть только на RFM-матрицу по покупкам. Средний чек проседает на 5–8%, а деньги всё чаще делаются на удержании, а не на первой транзакции. Поэтому в одном из кейсов крупного ритейлера мы разбирали сегментацию не по «кто купил», а по **что человек делал до покупки**.

Контекст был простой: у бренда есть база из 2,4 млн пользователей, рассылки идут регулярно, open rate держится на уровне 18–19%, но повторная покупка стагнирует. В CRM видно, что часть клиентов открывает письма, кликает, смотрит карточки товаров, но не доходит до корзины. Другая часть молчит неделями, но потом резко покупает после триггера. Одинаковые письма на всех здесь уже не работали.

Задача была такая: найти поведенческие паттерны, которые лучше предсказывают покупку, чем частота заказов за 90 дней.

Что сделали:
— собрали события из приложения и сайта: просмотр категории, поиск, добавление в избранное, возврат в карточку товара, брошенная корзина;
— разделили аудиторию на 5 поведенческих сегментов: «исследователи», «сравнивающие», «тёплая корзина», «спящие с интересом», «не вовлечённые»;
— для каждого сегмента собрали свой триггерный сценарий, а не одну массовую цепочку.

Например, «исследователям» показывали подборки и сравнение товаров, а не скидку. У «тёплой корзины» запускали письмо через 40 минут после ухода из корзины, затем push через 6 часов и SMS только на 2-й день, если не было возврата. Для «спящих с интересом» отправляли не промо, а напоминание о просмотренной категории с социальным доказательством: популярные товары, рейтинг, остатки.

Результат за 8 недель:
— повторные покупки выросли на 18%;
— конверсия из триггерных цепочек в заказ — на 27%;
— доля выручки из lifecycle-коммуникаций поднялась с 14% до 19%;
— отписки снизились на 11%, потому что коммуникация стала точнее по намерению, а не по объёму.

Главный урок: **поведение часто важнее истории покупок**. В RFM мы видим, что клиент уже сделал. В поведенческой сегментации — что он собирается сделать. А в 2026-м, когда privacy-first атрибуция и сокращение last-click заставляют считать качество контакта, именно это даёт CRM-аналитику преимущество.

Есть схожая тема в @UGCcontentCraft, рекомендуем