Как бренд одежды увеличил на 23% SKU в заказе и на 14% объем заказов из рассылок

О клиенте

LYNXX — это российский бренд женской молодежной одежды, который ориентирован на удобные, стильные и повседневные образы.

Бизнес сочетает B2B и B2C модели продаж, что позволяет компании реализовывать продукцию через:

• собственный сайт;
• социальные сети (Instagram, Facebook, TikTok);
• маркетплейсы;
• офлайн точки продаж.

Диверсификация каналов позволяет бренду охватить как розничных покупателей, так и оптовых клиентов. Однако такая многоканальная структура без четкой стратегии создает проблемы в управлении и масштабировании.

Задачи

Клиент столкнулся с рядом трудностей, которые сдерживали развитие бизнеса.

Основные проблемы включали:

1. Отсутствие стратегии масштабирования. Не было понимания, какой канал стоит развивать для увеличения дохода. Все направления приносили умеренную прибыль, но ни одно не показывало значительного роста.
2. Сложности управления. Распыление усилий по всем каналам привело к перегрузке руководителя и команды.
3. Просадка показателей. Уход ключевого сотрудника, который отвечал за несколько направлений, вызвал временное снижение выручки.

Дополнительно компания испытывала недостаток в персонализации. Руководство понимало, что многие клиенты не получали релевантных предложений, что сказывалось на их вовлеченности и лояльности.

Решение

Мы предложили стратегию, основанную на анализе данных, сегментации клиентов и использовании AI-решений. Все изменения внедрялись поэтапно, начиная с базовых улучшений.

Этап 1: Сегментация клиентской базы

Для разработки целевых предложений мы детально проанализировали клиентскую базу и разделили её на три основные категории:

• Лояльные клиенты. Покупатели с высокой частотой заказов и значительным LTV.
• Обычные клиенты. Те, кто совершает редкие покупки, но не выходит из активной базы.
• Не купившие. Потенциальные клиенты, которые посещали сайт или оставляли контакты, но не сделали заказ.

Внутри каждой группы мы выделили дополнительные подкатегории:

• по среднему чеку;
• по предпочтениям (например, покупка верхней одежды или трикотажа);
• по каналам, через которые они пришли.

Этап 2: Персонализация офферов

Каждая из групп клиентов получила уникальные предложения:

1. Лояльные клиенты:

• Персонализированные рекомендации на основе истории покупок.
• Новинки коллекции и upsale со скидками на вторую вещь.

2. Обычные клиенты:

• Персональные подборки товаров, полезный контент (статьи о стиле, уходе за одеждой).
• Щедрые офферы с ограничением по времени (OTO).

3. Не купившие:

• Специальные скидки на популярные недорогие товары для снижения порога входа.

Этап 3: Персонализация на сайте

После успешного тестирования офферов через рассылки мы внедрили персонализацию на сайте. Клиенты увидели:

• рекомендации товаров, адаптированные под их интересы;
• персональные подборки при повторных визитах;
• уникальные предложения в корзине.

Технологическая база

• Для сегментации использовалась AI-аналитика, позволяющая точно определить предпочтения клиентов.
• Триггерные рассылки с персонализированными предложениями были настроены через Telegram и WhatsApp, что позволило охватить большую часть аудитории.

Результаты

Внедрение решений дало впечатляющие результаты:

• Увеличение SKU в заказе: лояльные клиенты стали заказывать на 23% больше товаров.

• Рост среднего чека: он вырос на 16% для всех категорий покупателей.

• Рост объема заказов через рассылки: увеличение на 14%

• Оптимизация процессов: маркетинг и работа с клиентами стали основываться на данных, а не на интуиции

Благодаря четкой стратегии, команда избавилась от ощущения хаоса.

Маркетинговая стратегия стала основываться на реальных предпочтениях клиентов, что объединило команду и снизило уровень выгорания.

Дополнительные инсайты

Во время работы над проектом мы обнаружили несколько неожиданных моментов:

1. Незадействованный потенциал базы. Компания не предлагала клиентам дополнительные товары, из-за чего теряла 25–30% возможной выручки.

2. Недостаток фокуса. Перегрузка команды была вызвана отсутствием системного подхода, а не недостатком сотрудников.

Почему выбрали нас?

Руководство LYNXX отметило несколько факторов:

• Наше глубокое понимание бизнес-процессов и опыт в построении системных стратегий.
• Компетенции в продукт-менеджменте, которые позволили не только оптимизировать маркетинг, но и сформировать новую продуктовую стратегию.
• Эффективность бесплатного аудита, в ходе которого мы выявили основные уязвимости и точки роста, представив прогнозируемые выгоды от внедрения AI-решений.

Этот проект стал примером того, как AI-инструменты могут трансформировать бизнес, улучшая процессы и увеличивая доходы.