Аналитика retention для retail-продукта

1. Контекст и цель

С какой задачей пришел клиент

Снизить churn и повысить удержание в программе лояльности.

На старте фокус был на том, чтобы сохранить качество сервиса, убрать операционные потери и сделать результат предсказуемым для бизнеса в горизонте 7 недель.

• Метрики собирались вручную из нескольких источников
• Руководство принимало решения на устаревших данных
• Отсутствовали алерты по провалам воронки и SLA

2. Решение

Что внедрили и почему это сработало

Настроили cohort-аналитику, сегментацию и дашборд жизненного цикла пользователя.

1. 1

   Собрали единую модель данных и слой продуктовой аналитики

2. 2

   Внедрили дашборды по ролям: команда, менеджмент, собственник

3. 3

   Настроили алерты и регулярные отчеты с actionable-рекомендациями

«Мы не собирали абстрактную архитектуру, а проектировали контур, в котором команда может работать ежедневно и масштабироваться без потери темпа».

3. Подтвержденный результат

Какие цифры получил бизнес

-12%

отток

в ключевых сегментах

-65%

время отчетности

за счет автосборки данных

24/7

мониторинг

алерты по критичным отклонениям

4. Технологический контур

На чем построено решение

Использовали связки, которые команда может поддерживать без зависимости от «ручного режима» и временных костылей.

Платформа

Product analytics

Отрасль

Retail

Стек

Data warehouse + BI dashboards

Интеграции

BI + источники маркетинга + CRM

5. Отзыв клиента

“Мы видим, какие сегменты отваливаются и какие механики реально возвращают клиентов.”

Виктория П.

CRM Product manager