Розничная сеть и e‑commerce · CRM
Опровергли ранее рассчитанную заказчиком оценку: +77% превратились в +5%
- первая оценка vs корректная — завышение в ~16 раз
- +77% → +4,8%
- к конверсии в покупку по всей тестовой группе
- +4,8%
- к конверсии среди тех, кому коммуникация дошла
- +7,2%
- к возврату в сегменте с высоким чеком и паузой 6–12 мес.
- +0,32 п.п.
Задача
Нужно было понять, сколько CRM‑коммуникации (SMS, push, email) приносят сверх покупок, которые клиенты совершили бы и так
Что сделали
- Спроектировали глобальную контрольную группу — клиентов без каких‑либо коммуникаций в течение месяца
- Проверили баланс групп на исторических данных до старта теста
- Нашли эффект отбора: при загрузке в сервис рассылок из тестовой группы отсеялось 52% клиентов, из контрольной — 18%, причем отсеивались менее активные
- Пересчитали эффект по исходной случайной разбивке и отдельно провели сегментный A/B‑тест SMS
Результат
У компании появилась рабочая оценка инкрементальной выручки CRM и критерий для масштабирования: эффект должен покрывать скидки и стоимость каналов. Вместо рассылок «всем» появился ответ, кому именно писать
Важно! Эффект положительный, но на грани статистической значимости: доверительный интервал по выручке задевает ноль. Мы сообщили об этом сами и запланировали повторный тест с корректно отфильтрованным контролем
Похожая задача? Смотрите предложение: Честная оценка CRM: инкрементальность рассылок → Холдинг: розница, опт, производство, маркетплейсы
Витрины сошлись с учетной системой до 0,2% — ручные сверки больше не нужны
- расхождение витрин с учетной системой по выручке и себестоимости
- 0,2%
- быстрее обновление отчета по клиентам
- ×3
- истории покупателей двух розничных сетей объединены
- 2 → 1
Задача
Цифры в отчетах расходились с учетной системой, данные маркетплейсов, опта и CRM лежали в разных местах, а еженедельная коммерческая отчетность собиралась вручную
Что сделали
- Интегрировали в хранилище данные маркетплейсов, опта из ERP, системы заказов и CRM‑платформы
- Построили витрины выручки и себестоимости, продаж год к году, цифровых товаров и предзаказов
- Запустили словарь терминов холдинга и согласовали спорные определения (например, «новинка»)
- Сделали дашборд качества данных учетной системы и начали карту происхождения данных (lineage)
Результат
Выручке и себестоимости в витринах можно доверять без ручной сверки; еженедельная коммерческая отчетность строится на одних и тех же данных, а на вопрос «откуда эта цифра» есть письменный ответ
Похожая задача? Смотрите предложение: Единая отчетность, сверенная с учетной системой → Издатель онлайн‑игр · performance‑маркетинг
Нашли «ничей» трафик и вернули поисковому каналу его вклад
- новых пользователей атрибутировано каналу
- +5,4%
- вернувшихся пользователей атрибутировано каналу
- +8,1%
- потерь у других рекламных источников
- 0%
- быстрее пересчет атрибуции
- ×16
Задача
Отчеты по привлечению недооценивали поисковую рекламу, а пересчет атрибуции вернувшихся пользователей занимал полдня и тормозил решения по бюджетам
Что сделали
- Провели аудит разметки ссылок и нашли переходы с неразмеченной меткой, которые не засчитывались ни одному источнику
- Исправили разметку и пересчитали историю за год
- Переписали расчет атрибуции вернувшихся пользователей
- Настроили счетчик веб‑аналитики на домене авторизации так, чтобы сессия не рвалась, и наладили передачу офлайн‑конверсий в рекламные кабинеты
Результат
Канал все это время работал лучше, чем показывали отчеты. Решения по бюджетам теперь опираются на честные цифры, а пересчет атрибуции укладывается в короткое окно вместо полудня
Похожая задача? Смотрите предложение: Аудит атрибуции и маркетинговых данных → Издатель онлайн‑игр · монетизация
Отговорили от скидки 20% — и сохранили выручку без эксперимента
- активного ядра уже полностью закрыли ключевые слоты
- 50–60%
- выручки — прямые покупки, на которые влияет скидка
- 20–28%
- ниже отток у покупателей таких предметов
- ×2
Задача
Продуктовая команда хотела запустить сплошную скидку 20% на внутриигровые предметы, которые активируются сразу после покупки, рассчитывая на рост продаж
Что сделали
- Построили модель насыщения: какую долю игровых дней ключевые слоты у активных игроков уже закрыты предметами
- Разложили выручку на прямые покупки и покупки через наборы и уровни
- Сравнили отток игроков, которые покупают такие предметы, с остальной базой
- Посчитали сценарии скидки по каждому типу слотов
Результат
Модель показала, что скидка увела бы большинство слотов в минус: насыщенное ядро не станет играть больше, и выручка просто снизится на размер скидки. Скидку не запустили; рекомендовали точечные скидки только на вариативные слоты, где важна коллекция, а не таймер. Заодно доказали, что такие предметы работают на удержание, а не на выручку в моменте
Похожая задача? Смотрите предложение: Проверка решения до запуска → Издатель онлайн‑игр · MMORPG
Показали, что социальные механики — рычаг экономики игры
- средние траты у игроков в гильдиях
- ×12,5
- выше доля платящих (17% против 3%)
- ×5,7
- больше покупок на игрока
- ×10,8
Задача
Команде нужно было понять, стоит ли инвестировать в механики, которые сводят игроков вместе, и где игроки теряются до перехода в «ядро»
Что сделали
- Собрали дашборд социальной активности по нескольким проектам — более миллиона строк данных
- Сравнили игроков в гильдиях и вне их по тратам, покупкам и доле платящих
- Провели когортный анализ оттока до входа в ядро аудитории
- Сделали отчет по экипировке и прогрессии игроков и автоматизировали сбор данных
Результат
Социальные механики стали рассматривать как рычаг экономики проекта, а не «социалку ради социалки». Когортный анализ нашел группу игроков с ускоренным оттоком на определенном этапе жизни — это точка для продуктовых изменений
Важно! Это наблюдаемая закономерность, а не доказанная причина: возможно, в гильдии чаще вступают уже вовлеченные игроки. Для проверки причинности мы предложили спланировать эксперимент
Похожая задача? Смотрите предложение: Аналитика экономики и сообществ онлайн‑игры →