RFM-сегментация интернет-магазина: как превратить историю заказов в понятные группы покупателей
21 мин чтения12 пунктов чек-листа + 5 шагов плана — готовая основа первого аналитического замера.
Кому полезноМатериал полезен владельцу интернет-магазина и руководителю маркетинга, которые хотят выстроить повторные продажи на основе своей базы заказов, а не догадок о «лояльных клиентах».
Что станет понятноRFM строится на трёх метриках — давность, частота и сумма заказов — и не требует сложных статистических моделей
С чем уйдёте12 пунктов чек-листа + 5 шагов плана — готовая основа первого аналитического замера.
Вы узнаете, как разложить историю заказов интернет-магазина на понятные группы покупателей — не через сложную аналитику, а через три простых вопроса: когда, как часто и на сколько. И как проверить, что данные для этого пригодны, а не искажены возвратами и тестовыми заказами.
- RFM строится на трёх метриках — давность, частота и сумма заказов — и не требует сложных статистических моделей
- Без очистки возвратов, отмен и тестовых заказов сегменты будут искажены и коммуникация пойдёт не тем людям
- Понятные названия сегментов важнее точных формул: команда должна сразу понимать, кому и что писать
- Повторный заказ измеряется не «вообще», а в конкретном окне времени, привязанном к вашему циклу покупки
- RFM даёт пользу только если сегменты пересчитываются регулярно и привязаны к сценариям коммуникации
- Что такое RFM-сегментация и почему она проще, чем кажется
- Recency: что на самом деле означает дата последнего заказа
- Frequency: как считать частоту покупок без искажений
- Monetary: какую сумму заказов брать за основу расчёта
- Очистка данных: возвраты, отмены и тестовые заказы искажают всё
- От трёх метрик к сегментам: как собрать понятную матрицу
- Названия сегментов: почему понятный язык важнее точных формул
- Как измерить повторный заказ и понять, что сегментация работает
- Типичные ошибки при RFM-сегментации интернет-магазина
- Как встроить RFM в регулярную работу маркетинга, а не в разовый отчёт
- Путь клиента
- Стратегия по шагам
- Чек-лист
- Что в итоге
- Вопросы и ответы
Что такое RFM-сегментация и почему она проще, чем кажется
RFM — это способ разложить покупателей на группы по трём параметрам: Recency (давность последнего заказа), Frequency (частота покупок) и Monetary (сумма заказов). Метод придумали задолго до появления современных BI-систем, и в его основе лежит простая логика: клиент, который купил недавно, часто и на крупную сумму, ценнее клиента, который купил один раз год назад на минимальную сумму. Никакой сложной математики для базового применения не нужно — достаточно выгрузки заказов и умения считать простые агрегаты.
Главная ошибка, которая мешает владельцам магазинов начать — восприятие RFM как «аналитики для дата-сайентистов». На практике это таблица с несколькими столбцами: id клиента, дата последнего заказа, количество заказов за период, сумма заказов за период. Дальше эти три цифры переводятся в баллы или диапазоны, и клиент попадает в одну из групп. Весь процесс можно сделать в таблице, если магазин небольшой, или в CRM/BI-инструменте, если заказов много.
Ценность RFM не в точности формулы, а в том, что она превращает разрозненную историю заказов в готовые списки для конкретных действий: кому отправить письмо с напоминанием, кого поблагодарить программой лояльности, а с кем стоит попрощаться и не тратить на них бюджет. Именно эта прикладная сторона делает метод интересным для бизнеса, а не только для аналитиков.
Recency: что на самом деле означает дата последнего заказа
Recency — это количество дней (или месяцев) с момента последнего заказа клиента до текущей даты анализа. Логика простая: чем меньше это число, тем «теплее» клиент. Но здесь есть нюанс, который часто упускают — дату последнего заказа нужно брать по факту завершённого заказа, а не по дате создания заказа в системе, если между созданием и оплатой проходит значимое время.
Для интернет-магазина с коротким циклом покупки (продукты, товары повседневного спроса) разница в несколько дней критична — клиент, который не покупал 20 дней, уже требует внимания. Для магазина с длинным циклом (крупная бытовая техника, мебель) 20 дней — это нормальный интервал, а тревожным сигналом станет отсутствие заказа полгода-год. Поэтому границы давности нельзя брать «по учебнику» — их нужно откалибровать под собственный цикл покупки, посмотрев, с каким интервалом покупают ваши текущие постоянные клиенты.
Отдельно стоит учитывать разницу между «последним заказом» и «последним визитом на сайт». RFM в классическом виде считает именно заказы, а не просмотры каталога или добавления в корзину без оплаты. Если смешать эти события, давность будет искажена — клиент может заходить на сайт каждую неделю, ничего не покупая, и формально выглядеть «активным», хотя реальной покупательской активности у него нет.
Frequency: как считать частоту покупок без искажений
Frequency — количество заказов клиента за выбранный период. Здесь ключевое решение — какой период брать за основу: всю историю с момента регистрации или скользящее окно, например последние 12 месяцев. Вся история подходит для магазинов с длинным жизненным циклом клиента, скользящее окно — для динамичных категорий, где поведение клиента за последний год важнее, чем разовая активность три года назад.
Частая ошибка — считать частоту по количеству позиций в заказе или по количеству транзакций, включая раздельные оплаты одного заказа. Если система биллинга иногда делит один заказ на несколько платежей (например, при частичной предоплате), это искусственно раздувает частоту у части клиентов и делает сегментацию нечестной. Перед расчётом стоит явно проверить, что единица подсчёта — это заказ, а не платёж или строка в заказе.
Ещё один момент — клиенты с одной покупкой не должны автоматически считаться «плохими». Для многих интернет-магазинов один заказ — это нормальный сценарий для новых клиентов, и вопрос не в том, чтобы осудить их за низкую частоту, а в том, чтобы выделить их в отдельный сегмент и попробовать перевести во второй заказ — это отдельная задача, отличная от работы с уже постоянными покупателями.
<offer id="123" available="true">
<url>https://example.ru/catalog/item-123/</url>
<price>45900</price>
<currencyId>RUR</currencyId>
<categoryId>12</categoryId>
<name>Название товара и ключевой параметр</name>
</offer>Спрос вокруг темы статьи
Так читатели формулируют вопрос в поиске.
Monetary: какую сумму заказов брать за основу расчёта
Monetary — это сумма, которую клиент потратил за выбранный период. Здесь тоже есть развилка: считать сумму по всем заказам суммарно, либо считать средний чек. Суммарная сумма показывает общую ценность клиента для бизнеса, средний чек — показывает поведенческий паттерн (крупные редкие покупки против частых мелких). Для целей сегментации обычно берут суммарную выручку за период — она прямо отражает вклад клиента в оборот.
Важно определить, что входит в сумму заказа: включать ли доставку, использовать сумму до или после скидки, учитывать ли частичные оплаты бонусами или баллами программы лояльности. Если один клиент постоянно платит бонусами, а другой — деньгами, но система считает и то и другое как «сумму заказа», сравнение сегментов становится нечестным по отношению к реальной денежной ценности клиента.
Отдельно стоит смотреть на выбросы — заказы на аномально крупную сумму, которые могут быть корпоративной закупкой, опережающей заготовкой на праздники или технической ошибкой в цене. Один такой заказ может перетащить обычного клиента в топовый сегмент, хотя в реальности его поведение не отличается от среднего. Разумно либо исключать явные аномалии перед расчётом, либо смотреть не только на сумму, но и на количество заказов в паре с ней.
Очистка данных: возвраты, отмены и тестовые заказы искажают всё
Прежде чем считать RFM, базу заказов нужно почистить — иначе сегменты будут построены на неверных цифрах. Отменённые заказы, которые не были оплачены и не были доставлены, не должны попадать в расчёт частоты и суммы — они не отражают реального поведения клиента, а часто фиксируют технический сбой оформления или изменившееся решение покупателя ещё на этапе оформления.
Возвраты — более сложный случай. Полный возврат заказа логично вычитать из суммы и не засчитывать в частоту, потому что фактически покупка не состоялась. Частичный возврат (клиент вернул часть позиций) требует пересчёта суммы заказа на фактически оставленную сумму, иначе клиент, вернувший половину заказа, будет выглядеть в сегментации так же ценно, как клиент, оставивший себе весь заказ.
Отдельная категория — тестовые заказы сотрудников, заказы с внутренними промокодами на ноль рублей и заказы, оформленные для проверки работы сайта. Такие записи редко составляют большую долю базы, но если они попадают в топ по частоте (например, тестовый аккаунт разработчика, который оформляет заказы каждую неделю), они искажают верхнюю границу сегментов и сбивают ориентиры для остальной команды.
| Тип записи | Что делать перед расчётом RFM |
|---|---|
| Отменённый, неоплаченный заказ | Исключить из расчёта частоты и суммы |
| Полный возврат после оплаты | Вычесть из суммы, не засчитывать в частоту |
| Частичный возврat | Пересчитать сумму заказа на фактический остаток |
| Тестовый или служебный заказ | Исключить полностью, помечать отдельным флагом в CRM |
| Заказ с нулевой оплатой (акция, бонусы) | Рассматривать отдельно, не смешивать с обычными продажами |
От трёх метрик к сегментам: как собрать понятную матрицу
После того как давность, частота и сумма посчитаны и очищены, каждому клиенту присваивается позиция по каждой метрике — обычно через разбивку на диапазоны (например, три-пять уровней: низкий, средний, высокий). Не нужно гнаться за десятками градаций — для практического использования достаточно трёх уровней по каждой метрике, что даёт компактную и управляемую матрицу групп.
Границы диапазонов лучше устанавливать не по формулам вроде равных частей выборки, а по смыслу бизнеса: например, «купил в последние 30 дней» — высокая давность, «от 31 до 90 дней» — средняя, «более 90 дней» — низкая. Эти границы задаются исходя из цикла покупки конкретной категории товаров, а не абстрактной статистики, и их стоит согласовать с командой продаж или CRM-маркетинга, которая знает реальные интервалы возврата клиентов.
Комбинация трёх уровней даёт до 27 возможных сочетаний, но на практике их объединяют в 5-8 укрупнённых групп, чтобы с каждой можно было работать отдельным сценарием. Дробить сегментацию до предела бессмысленно — команда маркетинга физически не сможет вести десятки узких групп с разной коммуникацией, поэтому важно остановиться на количестве сегментов, которое реально поддерживать регулярными рассылками и предложениями.
| Сочетание R-F-M | Что это означает |
|---|---|
| Высокая давность + высокая частота + высокая сумма | Ядро постоянных клиентов, основной источник выручки |
| Высокая давность + низкая частота | Недавно пришедший клиент, потенциал для второго заказа |
| Низкая давность + высокая частота в прошлом | Раньше активный клиент, который «засыпает» |
| Низкая давность + низкая частота + низкая сумма | Разовый или случайный покупатель, вероятно ушедший |
Названия сегментов: почему понятный язык важнее точных формул
Сегменты вроде «5-5-5» или «группа 14» ничего не говорят менеджеру по email-маркетингу или сотруднику колл-центра. Чтобы сегментация реально использовалась, каждой группе нужно дать название, понятное без объяснений: «постоянные клиенты», «новички после первой покупки», «засыпающие», «ушедшие», «крупные разовые покупатели». Название должно сразу подсказывать логику коммуникации.
Например, группа «постоянные клиенты» (высокая давность, частота и сумма) не нуждается в скидках для стимулирования покупки — с ней работают через программу лояльности, ранний доступ к новинкам и персональные рекомендации, чтобы не размывать маржу ненужными акциями. Группа «засыпающие» (была высокая частота, но давность выросла) — это зона для реактивационных писем и напоминаний, потому что человек знает магазин, но по какой-то причине перестал покупать.
Отдельно стоит выделить сегмент «новички после первой покупки» — людей, которые купили один раз недавно. Для интернет-магазина это критическая группа: превращение первого заказа во второй обычно даётся сложнее, чем удержание уже постоянного клиента, и именно здесь стоит сосредоточить усилия на онбординге, а не тратить ресурс на попытки «спасти» давно ушедших клиентов, которые почти никогда не реагируют на предложения.
Как измерить повторный заказ и понять, что сегментация работает
Повторный заказ — это не абстрактное понятие «клиент вернулся», а конкретная метрика с чёткими границами: доля клиентов из определённого сегмента или когорты, которые сделали второй (или следующий) заказ в течение заданного периода после первого. Без фиксированного окна времени сравнивать разные периоды и сегменты невозможно — «повторный заказ когда-нибудь» не даёт управляемого показателя.
Практический способ — сформировать когорту клиентов, совершивших первый заказ в определённый месяц, и отслеживать, какая доля из них сделала второй заказ в течение следующих 30, 60 или 90 дней (окно выбирается по циклу покупки категории). Это позволяет сравнивать эффективность разных сценариев коммуникации: например, посмотреть, отличается ли доля повторных заказов у тех, кто получил приветственную серию писем, от тех, кто её не получил.
После запуска RFM-сегментации логично проверять её эффективность именно через динамику повторных заказов внутри сегментов — не общую выручку магазина, а конкретно долю клиентов, перешедших из группы «новички» в группу «постоянные». Если это движение не происходит или происходит медленно, вопрос не в самой сегментации, а в сценариях коммуникации, которые нужно пересмотреть для этой группы.
Типичные ошибки при RFM-сегментации интернет-магазина
Первая ошибка — считать RFM один раз и забыть про неё. Клиенты постоянно перемещаются между сегментами: вчерашний «новичок» через месяц может стать «засыпающим», если не получил второго касания. Сегментация без регулярного пересчёта (раз в месяц или квартал, в зависимости от динамики продаж) быстро устаревает и начинает работать против бизнеса — письма с реактивацией уходят тем, кто на самом деле уже стал постоянным клиентом.
Вторая ошибка — использовать одинаковые границы давности, частоты и суммы для всех категорий товаров, если магазин продаёт разнородный ассортимент. Клиент, покупающий расходные материалы каждый месяц, и клиент, покупающий крупную технику раз в два года, требуют разных шкал — иначе один из них всегда будет выглядеть либо аномально активным, либо безнадёжно пассивным просто из-за природы товара, а не реального поведения.
Третья ошибка — строить сегменты, но не привязывать к ним конкретные действия. RFM превращается в красивую таблицу без пользы, если для сегмента «крупные разовые покупатели» не придумано отдельное предложение, отличное от массовой рассылки. Сегментация оправдана только тогда, когда у каждой группы есть свой сценарий: тема письма, предложение, канал и частота касаний.
Как встроить RFM в регулярную работу маркетинга, а не в разовый отчёт
Чтобы RFM-сегментация не осталась разовой презентацией, её нужно встроить в рабочий процесс: назначить дату пересчёта (например, первое число месяца), закрепить ответственного за обновление сегментов в CRM или таблице, и завязать на сегменты конкретные рассылки или задачи для отдела продаж. Без владельца процесса сегментация умирает после первого запуска.
Полезно синхронизировать RFM с календарём коммуникаций магазина: сезонные предложения, распродажи и новые коллекции стоит адресовать по-разному в зависимости от сегмента — постоянным клиентам раньше и с персональным штрихом, «засыпающим» с более сильным поводом вернуться, новичкам с фокусом на знакомство с ассортиментом, а не на скидку как единственный аргумент.
Наконец, стоит договориться внутри команды о простом правиле: любое крупное маркетинговое действие (email-серия, звонок, push-уведомление) сопровождается вопросом «какому сегменту это адресовано и почему». Это превращает RFM из разового аналитического упражнения в постоянный фильтр, через который проходят решения о коммуникации с базой клиентов.
Путь клиента: где эта тема срабатывает
Путь владельца магазина от разрозненной базы заказов к работающей сегментации проходит через несколько понятных этапов — от сбора данных до регулярной коммуникации по сегментам.
Что у клиентаВладелец или маркетолог выгружает данные о заказах из админки или CRM за выбранный период
Что делаемПроверить структуру данных, исключить отменённые, тестовые заказы и скорректировать возвраты
Сигнал, что работаетГотовая чистая таблица заказов без явных аномалий и дублей
Что у клиентаКоманда считает давность, частоту и сумму заказов по каждому клиенту
Что делаемОпределить границы диапазонов под реальный цикл покупки категории и собрать матрицу сегментов
Сигнал, что работаетКаждый клиент базы попадает в одну из понятных групп с названием
Что у клиентаКлиент получает письмо, звонок или предложение, соответствующее его сегменту
Что делаемНастроить отдельные сценарии для новичков, постоянных клиентов и засыпающих
Сигнал, что работаетРазные сегменты получают разный контент вместо единой массовой рассылки
Что у клиентаЧасть клиентов из сегментов «новички» и «засыпающие» совершает следующий заказ
Что делаемЗамерить долю повторных заказов в заданном окне и сравнить сегменты между собой
Сигнал, что работаетВидна динамика перехода клиентов между сегментами после запуска коммуникации
Стратегия: что делать по шагам
Цель: Построить рабочую RFM-сегментацию базы заказов интернет-магазина и привязать к ней конкретные сценарии коммуникации, которые можно поддерживать регулярно.
- Шаг 1 Выгрузить историю заказов и очистить её от отмен, тестовых записей и искажающих возвратов Таблица заказов, в которой каждая строка отражает реальную завершённую покупку
- Шаг 2 Рассчитать по каждому клиенту давность последнего заказа, частоту и сумму за выбранный период Три числовые характеристики для каждого клиента базы
- Шаг 3 Задать границы диапазонов по каждой метрике исходя из реального цикла покупки категории Каждый клиент отнесён к уровню низкий/средний/высокий по трём метрикам
- Шаг 4 Объединить сочетания уровней в 5-8 сегментов и дать каждому понятное название Список сегментов с названиями и описанием, который можно передать команде без пояснений
- Шаг 5 Закрепить сценарий коммуникации для каждого сегмента и назначить регулярный пересчёт сегментации Рабочий процесс, в котором сегменты обновляются и коммуникация запускается по расписанию
Сроки — ориентир для планирования, а не обязательство: скорость зависит от ниши, конкуренции и состояния сайта.
Проверка готовности RFM-сегментации интернет-магазина
- Из базы исключены отменённые и неоплаченные заказы
- Полные возвраты вычтены из суммы и не считаются в частоте
- Частичные возвраты пересчитаны на фактическую сумму заказа
- Тестовые и служебные заказы помечены и исключены
- Дата последнего заказа берётся по факту завершённой покупки, а не по визиту на сайт
- Период для расчёта частоты и суммы зафиксирован и одинаков для всех клиентов
- Границы диапазонов давности откалиброваны под реальный цикл покупки категории
- Аномально крупные заказы проверены на корпоративные закупки или технические ошибки
- Каждому сегменту присвоено понятное название без формул и кодов
- Для каждого сегмента прописан отдельный сценарий коммуникации
- Определено окно измерения повторного заказа (30, 60 или 90 дней)
- Назначена дата и ответственный за регулярный пересчёт сегментов
Что в итоге
RFM-сегментация не требует сложной статистики — это структурированный взгляд на историю заказов через три понятных вопроса: когда клиент покупал последний раз, как часто он покупает и на какую сумму. Основная работа лежит не в формулах, а в очистке данных и в переводе сегментов на понятный язык, которым может пользоваться вся команда маркетинга и продаж.
Ценность метода проявляется только тогда, когда сегменты привязаны к конкретным сценариям коммуникации и пересчитываются регулярно, а эффект проверяется через измеримую метрику повторного заказа в фиксированном окне времени. Начать можно с простой таблицы и трёх-пяти сегментов — этого достаточно, чтобы перестать общаться с постоянными клиентами и случайными покупателями одинаковыми письмами.
Вопросы и ответы
Нужна ли для RFM-сегментации отдельная BI-система или CRM с аналитикой?
Нет, для старта достаточно выгрузки заказов в таблицу и формул для расчёта давности, частоты и суммы. BI-система или CRM с готовыми отчётами упрощает регулярный пересчёт, но не является обязательным условием — многие магазины годами ведут сегментацию в обычной таблице, обновляя её раз в месяц.
Какой минимальный размер базы заказов нужен, чтобы RFM имел смысл?
Формального порога нет, но если у магазина меньше нескольких сотен клиентов с повторными заказами, сегменты будут слишком мелкими и нестабильными для устойчивых выводов. В таком случае разумнее работать с клиентами индивидуально, а к RFM возвращаться по мере роста базы.
Как часто нужно пересчитывать сегменты?
Частота пересчёта зависит от цикла покупки: для магазинов с частыми покупками (раз в неделю-месяц) разумно пересчитывать сегменты ежемесячно, для товаров с длинным циклом (раз в полгода-год) достаточно квартального пересчёта. Главное — зафиксировать регулярность и не откладывать пересчёт на неопределённый срок.
Что делать с клиентами, которые купили один раз очень давно и никак не реагируют на рассылки?
Такой сегмент стоит выделить отдельно и ограничить частоту касаний с ним — рассылать редко и с существенным поводом, а не наравне с активными клиентами. Если реакции нет длительное время даже на явные поводы вернуться, ресурс лучше перераспределить на более отзывчивые сегменты.
Можно ли использовать RFM для B2B-интернет-магазина с длинным циклом закупки?
Да, но границы давности и частоты нужно калибровать под реальный цикл закупки B2B-клиента, который может составлять месяцы, а не недели. Также в B2B стоит отдельно учитывать корпоративных клиентов с нерегулярными крупными заказами, чтобы они не искажали общую картину сегментов.
Чем RFM отличается от простого деления клиентов на «новых» и «постоянных»?
Простое деление на два лагеря не учитывает динамику — оно не показывает, что клиент был постоянным, но давно не покупал, или что новый клиент сразу сделал крупный заказ. RFM даёт более тонкую картину за счёт трёх независимых измерений, что позволяет строить разные сценарии коммуникации внутри каждой из этих двух больших групп.
Дарья 8 лет строит присутствие брендов в соцсетях и системы маркетинговой аналитики. Начинала как SMM-специалист, но быстро поняла, что без цифр соцсети превращаются в постинг ради постинга, и ушла в связку контента с аналитикой. В Media Monster руководит направлением SMM и веб-аналитики.
С какими задачами к ней приходят
«Ведём соцсети год, непонятно, есть ли толк» — запрос, который слышен чаще всего. Обычно выясняется, что результат не с чем сравнить: цель не сформулирована, ссылки не размечены, обращения из мессенджеров нигде не фиксируются. Работа начинается не с контента, а с того, чтобы стало видно, что происходит.
Вторая частая задача — свести данные. Реклама показывает одни цифры, система аналитики другие, отдел продаж третьи, и на совещании каждый защищает свою таблицу. Здесь нужен не новый отчёт, а единая методика: что считаем обращением, от какой даты и по какому источнику.
Как работает
Считает, что главная метрика соцсетей — вклад в выручку, а не лайки и охваты. Из этого следует практическое правило: если показатель нельзя связать с действием, которое приближает продажу, его не выводят в отчёт. Отчёт, по которому не принимается ни одного решения, она предлагает отменить — и это экономит команде несколько часов в месяц.
В аналитике придерживается принципа минимальной достаточности: сначала собирается простая связка на бесплатных инструментах, и только когда она упирается в потолок, обсуждается платное решение.
Чего не делает
Не покупает подписчиков и не накручивает активность — это видно по статистике и обесценивает аккаунт для рекламы. Не публикует поддельные отзывы: помимо репутационного риска, это подпадает под требования к достоверности рекламы. Не берётся вести площадку, если у клиента нет ресурса отвечать людям: аккаунт с неотвеченными сообщениями вредит сильнее, чем его отсутствие.
В блоге
Пишет о контент-стратегиях, планировании публикаций, таргетированной рекламе, Метрике и отчётности, которой можно доверять. Разбирает и то, что не сработало, — в аналитике отрицательный результат часто полезнее удачного.
Портрет автора — иллюстрация, а не фотография.
Материал подготовлен по редакционной политике блога: практика проектов, документация сервисов и проверка перед публикацией.
- Единый справочник UTM и проверка счётчика раз в месяц
- Передача офлайн-конверсий: связка «клик → сделка»
- Отчётность по оплаченным сделкам, а не по заявкам
- Цели на «страницу спасибо» — ломаются при любой правке
- Подмена ДРР по заявкам вместо оплаченных сделок
- Платная сквозная аналитика при малом объёме обращений
Что делать дальше
₽Посчитать экономикуСходится ли реклама при вашем чеке
?Задать вопросОтветим по вашей ситуации
Опишите задачу в двух словах — специалист ответит в Telegram, обычно в течение рабочего дня. Без презентаций и обязательств.
Написать в Telegram ↗✓Заявка на продвижениеПроверить мою аналитику
Бесплатно проверим счётчики и цели — покажем, откуда берутся расхождения и что с ними делать.
Поставьте оценку — она поможет редакции улучшать следующие разборы.
Обсуждение 0
Спросите, что осталось непонятным — автор материала отвечает в комментариях.
Читайте по теме
Анна Соколова12 мин · 27 августа 2026
Программа лояльности для интернет-магазина: как запустить без скидки всем подряд — иллюстрация к разделу «Определите задачу программы одним предложением»
Программа лояльности для интернет-магазина: как запустить без скидки всем подряд — иллюстрация к разделу «Определите задачу программы одним предложением»
Программа лояльности для интернет-магазина: как запустить без скидки всем подряд — иллюстрация к разделу «Разделите базу по поведению, а не только сумме заказов»
Программа лояльности для интернет-магазина: как запустить без скидки всем подряд — иллюстрация к разделу «Выберите механику под причину повторной покупки»
Анна Соколова11 мин · 28 августа 2026
Доставка интернет-магазина: как показать сроки и стоимость до оформления заказа — иллюстрация к разделу «Карта зон, способов и ограничений»
Доставка интернет-магазина: как показать сроки и стоимость до оформления заказа — иллюстрация к разделу «Карта зон, способов и ограничений»
Доставка интернет-магазина: как показать сроки и стоимость до оформления заказа — иллюстрация к разделу «Условия на карточке товара»
Доставка интернет-магазина: как показать сроки и стоимость до оформления заказа — иллюстрация к разделу «Корзина до ввода контактов»
Дарья Лебедева15 мин · 31 августа 2026
Кейс интернет-магазина: как сократили отказы при оформлении заказа без новой рекламной кампании — иллюстрация к разделу «Исходная проблема: корзин больше, денег столько же»
Кейс интернет-магазина: как сократили отказы при оформлении заказа без новой рекламной кампании — иллюстрация к разделу «Как восстановили воронку оформления»
Кейс интернет-магазина: как сократили отказы при оформлении заказа без новой рекламной кампании — иллюстрация к разделу «Поле за полем: что действительно требовалось до заказа»
Кейс интернет-магазина: как сократили отказы при оформлении заказа без новой рекламной кампании — иллюстрация к разделу «Доставку показали до последнего шага»
