Новости
2026-06-15 12:39 Блог (статьи и обзоры)

Клиентская аналитика в ритейле: как найти точки роста выручки и перестать терять клиентов

Программы лояльности, CRM-системы, интернет-магазины, мобильные приложения, кассовое ПО — современный ритейл ежедневно генерирует огромные объемы данных о клиентах. Однако даже компании с развитой аналитической инфраструктурой часто сталкиваются с одной и той же проблемой: данных много, а понимания клиентов по-прежнему недостаточно.

Почему покупатели не возвращаются после первой покупки? Какие маркетинговые кампании действительно влияют на выручку? Почему одни магазины сети удерживают клиентов лучше других? Какие сегменты аудитории приносят максимальную прибыль?
Материал подготовлен по итогам совместного вебинара Lasmart и AW BI «Клиентская аналитика: как построить и какие точки роста она позволяет найти». На вебинаре эксперты не только разобрали реальный кейс фэшн-ритейлера, но и показали, как превратить разрозненные данные в понятные бизнесу выводы и решения. На примере реального проекта спикеры продемонстрировали, какие закономерности можно обнаружить после объединения данных из CRM, программы лояльности, учетных систем и каналов продаж в единой аналитической среде и как использовать эти выводы для повышения эффективности маркетинга, удержания клиентов и роста выручки.

Когда сквозной аналитики уже недостаточно

Большинство компаний начинают с базовой аналитики продаж, маркетинга и финансовых показателей. Но по мере роста бизнеса появляются новые каналы продаж, программы лояльности, мобильные приложения и дополнительные источники данных.

В результате маркетинг оценивает эффективность по своим показателям, продажи — по своим, а руководство получает несколько разных версий происходящего.
«Даже два канала продаж часто становится довольно сложно свести в единый инструмент для анализа. Данные по продажам находятся в одной системе, данные по клиентам — в другой, маркетинговые показатели — в третьей», — отметила Анастасия Третьякова, руководитель группы аналитики Lasmart.
Именно на этом этапе бизнесу становится необходима клиентская аналитика — подход, который позволяет видеть полный путь клиента от первой покупки до повторных заказов, участия в программе лояльности и реакции на маркетинговые активности.

Дашборд «Отчёт по продажам»: единая картина продаж, маржинальности и посещаемости по магазинам

Что показал анализ данных реального фэшн-ритейлера

Для демонстрации возможностей клиентской аналитики эксперты Lasmart показали решение, построенное на платформе AW BI.

После объединения данных из разных источников выяснилось, что многие важные закономерности были полностью скрыты в разрозненной отчетности.

Компания получила возможность анализировать:
  • структуру клиентской базы;
  • эффективность программ лояльности;
  • удержание покупателей;
  • различия между магазинами сети;
  • поведение клиентов в онлайн- и офлайн-каналах;
  • сегменты покупателей с разной ценностью для бизнеса.

Именно на этом этапе начали появляться инсайты, которые напрямую влияют на выручку и эффективность маркетинговых инвестиций.

Вывод №1. Онлайн и офлайн покупают разные клиенты

Один из самых интересных выводов был связан с анализом каналов продаж.

Данные показали, что аудитория интернет-магазина и розничных точек существенно различается.

В офлайн-магазинах наиболее активными покупателями оказались клиенты в возрасте 38–48 лет. В интернет-магазине основную активность демонстрировали покупатели 53–57 лет.

При этом глубина корзины в онлайне была выше, а средний чек оставался примерно сопоставимым.

Для бизнеса это важный сигнал. Если использовать одинаковые маркетинговые механики для всех каналов продаж, эффективность коммуникаций будет снижаться. Клиенты в онлайне и офлайне по-разному принимают решения о покупке, а значит требуют разных подходов к продвижению, ассортиментной политике и программам лояльности.

Вывод №2. Программа лояльности работает не так эффективно, как кажется

Практически каждая розничная сеть сегодня использует бонусные программы. Однако наличие программы лояльности еще не гарантирует наличие лояльных клиентов.

В рассматриваемом кейсе бонусы были начислены более чем 150 тысячам покупателей.

При этом воспользовались ими около 10 тысяч человек.

На первый взгляд программа выглядела успешной: база участников росла, бонусы начислялись регулярно, маркетинговые активности выполнялись по плану.

Но аналитика показала другую картину. Фактически менее 10% клиентов использовали предоставленные преимущества.

Для бизнеса это повод задать важные вопросы:
  • знают ли покупатели о своих бонусах;
  • насколько понятны правила использования;
  • мотивирует ли программа совершать повторные покупки;
  • какие механики действительно влияют на удержание клиентов.
«Программа лояльности является одним из самых затратных маркетинговых инструментов. Поэтому важно понимать не только объём начисленных бонусов, но и то, как они влияют на удержание клиентов, повторные покупки и выручку компании», — отметил Сергей Студеникин, аналитик данных и эксперт по визуализации AW BI.
Без клиентской аналитики подобные проблемы могут оставаться незамеченными годами.

Дашборд «ROI и показатели лояльности»: оценка реальной эффективности маркетинговых вложений по каналам

Вывод №3. Объем привлечения не всегда отражает будущую ценность клиентской базы

Многие компании оценивают эффективность маркетинга по количеству привлеченных клиентов.

Однако когортный анализ показывает более важную картину: сколько из этих клиентов возвращается повторно.

На вебинаре эксперты сравнили две когорты новых покупателей.

В июле компания привлекла большое количество новых клиентов. Значительная часть этой аудитории вернулась за повторными покупками уже в последующие месяцы.

В декабре объем привлечения оказался сопоставимым. Однако показатели удержания были заметно ниже: многие покупатели пришли за праздничными покупками и больше не вернулись.

Если смотреть только на количество новых клиентов, оба периода выглядят одинаково успешными.

Но с точки зрения будущей выручки и LTV качество привлеченной аудитории оказалось принципиально разным.

Именно такие закономерности помогает выявлять когортный анализ.

Вывод №4. Один магазин сети удерживает клиентов лучше других

Еще один показательный пример связан с анализом отдельных магазинов сети.

На дашборде клиентской аналитики эксперты сравнили соотношение новых и постоянных покупателей по торговым точкам.

Особенно интересным оказался магазин МСК-17.

На протяжении всего 2025 года количество постоянных клиентов в нем превышало количество новых покупателей. Более того, после первого года работы число возвращающихся клиентов стабильно стало выше числа новых.

По сути, магазин сформировал устойчивую клиентскую базу и смог выстроить эффективную работу с удержанием покупателей.

Противоположную ситуацию продемонстрировал магазин МСК-10.

Несмотря на высокий приток новых клиентов, значительного роста повторных покупок не происходило. Клиенты приходили, но не становились постоянными покупателями.

Для бизнеса это ценный управленческий сигнал.

Вместо поиска новых гипотез можно детально изучить практики успешного магазина и масштабировать их на другие точки сети.

Вывод №5. Почему классического RFM-анализа уже недостаточно

Большинство компаний используют сегментацию клиентов по модели RFM: давность покупки, частота и сумма покупок.

Этот подход остается полезным, но для глубокой персонализации его возможностей часто недостаточно.

В решении Lasmart используются модели машинного обучения, которые анализируют более 20 характеристик клиента одновременно. Среди них:
  • возраст;
  • пол;
  • средний чек;
  • количество покупок;
  • общая выручка;
  • количество товаров в корзине;
  • доля покупок со скидками;
  • возвраты и другие поведенческие показатели.

На вебинаре эксперты показали два сегмента покупателей, требующих совершенно разных маркетинговых стратегий.

Первый сегмент характеризовался высоким средним чеком, минимальной чувствительностью к скидкам и небольшим количеством товаров в корзине. Анализ показал, что дополнительные скидки практически не влияют на продажи этой аудитории. Гораздо больший потенциал роста находится в увеличении глубины корзины.

Второй сегмент, напротив, демонстрировал высокий процент покупок по акциям и высокий уровень возвратов при сравнительно небольшом среднем чеке. Для таких клиентов требуются отдельные механики коммуникации и удержания.

Отправлять обеим группам одинаковое предложение — значит заведомо терять эффективность маркетинга.

Дашборд «Приоритизация товарных позиций»: анализ выручки, маржи и количества чеков в разрезе регионов и категорий

Почему для клиентской аналитики важна единая BI-платформа

Все перечисленные инсайты стали возможны только после объединения данных в единой аналитической среде.

Для построения решения Lasmart использует платформу AW BI, которая позволяет:
  • подключать данные из различных источников;
  • выполнять подготовку и трансформацию данных;
  • создавать аналитические модели;
  • строить интерактивные дашборды;
  • использовать прогнозирование временных рядов;
  • интегрировать собственные ML-модели через ML Flow.

Дашборд «Анализ маржинальности»: динамика и сравнение маржинальности по магазинам и товарным группам в единой среде

В результате бизнес получает не набор разрозненных отчетов, а единую систему принятия решений, которая помогает не только анализировать прошлые события, но и прогнозировать поведение клиентов, оценивать риски оттока и находить новые точки роста.

Что получает бизнес в результате

Практика проектов Lasmart на базе AW BI показывает, что наибольшую ценность клиентская аналитика приносит компаниям, которые уже работают с несколькими каналами продаж, развивают программы лояльности и активно инвестируют в маркетинг.

В результате бизнес начинает понимать:
  • какие каналы приводят клиентов с высоким LTV;
  • какие маркетинговые активности формируют повторные продажи;
  • где возникают риски оттока;
  • какие сегменты клиентов формируют основную прибыль;
  • насколько эффективно работает программа лояльности;
  • какие практики удержания можно масштабировать на всю сеть.

Главное преимущество клиентской аналитики заключается не в количестве отчетов. Она помогает увидеть закономерности, которые напрямую влияют на выручку и прибыль компании.

Если ваша компания уже накапливает данные о клиентах, следующий шаг — научиться превращать их в управленческие решения.

Специалисты Lasmart и AW BI помогут оценить текущий уровень аналитической зрелости, выявить точки роста и подобрать решение, которое позволит использовать клиентские данные как инструмент развития бизнеса, а не просто как источник отчетности.
Оставьте заявку на консультацию, чтобы оценить текущий уровень аналитической зрелости вашей компании и узнать, какие возможности для роста уже скрыты в ваших данных.