Повторные покупки часто зависят от того, есть ли у клиента причина вернуться. Разработал сценарий удержания на основе истории покупок и потребности клиента. Использовал ИИ, чтобы сегментировать аудиторию и создать персонализированные тексты.

ИИ предложил несколько сегментов: от постоянных клиентов до тех, кто давно не возвращался. Для каждой группы создавались уникальные тексты, основанные на их предпочтениях и предыдущих покупках. Это позволило сделать коммуникацию более релевантной и убедительной.

Эффект от внедрения проверяли через контрольные группы: часть клиентов получала персонализированные офферы, другие — стандартные. Контроль показал, что персонализированные предложения вызывали больший интерес и вовлеченность.

А вы как проверяете эффективность своих сценариев удержания?

Чек-лист «Где розница и общепит теряют деньги»: https://roman.getastrodaily.com/checklist/?from=setka-44