Сегментация клиентов в CRM: от RFM до предиктивных моделей

У меня был клиент, который каждую неделю слал одинаковую рассылку по всей базе — 10 тысяч контактов. Open rate ползал около 8%, конверсия еле дотягивала до половины процента. Но больше всего бесило не это. Больше всего бесило, что он тратил на эти рассылки реальные деньги, а толку — ноль.

Когда я спросил, почему он отправляет одно и то же всем подряд, он пожал плечами: "А что не так?" Вот что не так: ты предлагаешь зимние куртки жителям Сочи и вахтовикам с Крайнего Севера. Одновременно. Одним письмом. Угадай, кому из них это зайдёт?

Сегментация — штука простая. Разбил базу на группы с похожими потребностями, каждой отправил что-то своё. Всё. Но почему-то это мало кто делает. Разберём, как работает сегментация от базовых фильтров до AI-моделей, которые сами вычисляют, кто готов купить завтра.

Почему массовая рассылка всем — это слив бюджета

Тот самый e-commerce, о котором говорил. Каждую пятницу письмо со скидками — всей базе, 50 тысяч человек. Открываемость 10%, клики 1%, конверсия 0.3%. Считай, 150 заказов в неделю.

Мы разбили базу на четыре группы:

• Активные (покупали недавно) — новинки без всяких скидок. Им не нужны скидки, они и так покупают.
• Спящие (больше трёх месяцев молчат) — жирная скидка 20%, чтоб встряхнуть.
• VIP (покупают часто и дорого) — ранний доступ к распродаже. За сутки до всех.
• Новички (первая покупка недавно) — серия welcome-писем, бесплатная доставка на второй заказ.

Что вышло: открываемость подскочила до 22%, конверсия до 2.1%. Теперь 1050 заказов в неделю. В семь раз больше. База та же, затраты те же.

Мораль проста: не пали одинаковые письма всем подряд. Людям это не нравится, и они игнорируют.

Базовая сегментация: с чего начать

Никогда не делали сегментацию? Не парьтесь. Начните с простых фильтров. Настраивается минут за 15.

По отрасли (если B2B)

Допустим, продаёте CRM. Айтишникам расскажи про API и интеграции. Ритейлерам — про скорость и мобильные продажи. Производственникам — про связку с 1С и складским учётом. Один продукт, три разных языка.

По размеру компании

• Малый бизнес (до 10 человек) — им нужно дёшево, просто, быстро.
• Средний (10-100) — уже готовы платить за кастомизацию и обучение.
• Крупный (100+) — нужны интеграции, безопасность, SLA.

По географии

Банально, но все забывают: не предлагай зимние куртки в Сочи в июле. И не шли письма жителям Владивостока в 10 утра по Москве — у них уже вечер.

По источнику

• Пришли из поиска или блога — уже немного разобрались в теме. Им нужен экспертный контент.
• Из контекстной рекламы — горячие, надо быстро отработать.
• По рекомендации — доверяют, не грузи длинными презентациями.

По стадии

• Новый лид — образовательный контент, кейсы.
• Активный клиент — можно предложить что-то ещё (upsell, cross-sell).
• Спящий (больше трёх месяцев молчит) — реактивация со скидкой.
• Ушедший — последняя попытка вернуть, либо удалить из базы.

Как это настроить:

1. 1. Открой раздел контактов в CRM.
2. 2. Создай фильтр. Например: отрасль = ритейл И последняя покупка > 90 дней назад.
3. 3. Сохрани как смарт-список «Спящие ритейлеры».
4. 4. Запусти на него кампанию.

RFM-анализ (старая школа, которая работает)

RFM — классика маркетинга из 90-х. Работает до сих пор, потому что проще не придумали. Три цифры рассказывают про клиента больше, чем анкета на две страницы.

Что это:

• Recency (свежесть) — когда в последний раз покупал. Недавно = хорошо.
• Frequency (частота) — как часто покупает. Часто = лоялен.
• Monetary (деньги) — сколько тратит. Много = ценный.

Как считать:

Разбиваешь клиентов на 4 группы по каждой метрике. Присваиваешь баллы от 1 до 4:

Теперь у каждого клиента есть трёхзначный код. Например:

• Код 444 — покупал недавно, покупает часто, тратит прилично. VIP.
• Код 141 — купил недавно, но всего раз и немного. Новичок.
• Код 144 — давно не покупал, хотя раньше покупал часто и дорого. «Спящий кит», надо срочно вернуть.

Примеры сегментов и действий:

В CrmAI это на автомате: включаешь RFM-модуль, система сама всё считает и раскидывает клиентов по сегментам. Никакого Excel.

Поведенческая сегментация (копаем глубже)

RFM показывает, что клиент делает. Поведенческая сегментация — почему он это делает и как. Вот тут начинается магия.

По реакции на письма

• Активные — открывают, кликают. Им можно слать чаще.
• Пассивные — открывают, но не кликают. Проблема в контенте или кнопках.
• Игнорят — даже не открывают. Попробуй другие темы, другое время. Или удали из базы.

По тому, что покупают

Допустим, магазин электроники. Один клиент покупает только Apple — iPhone, MacBook, AirPods. Не шли ему акции на Samsung, он не купит. Другой собирает игровой комп — ему предлагай видеокарты и мониторы на 144 Гц.

По циклу покупки

Если клиент покупает кофе каждые 30 дней, шли ему на 28-й день: «Кофе заканчивается? Вот скидка 10% на следующую пачку».

Что ещё покупают циклично:

• Корм для животных — каждые 2-4 недели
• Косметика — раз в 1-3 месяца
• Картриджи для принтера — раз в 2-6 месяцев
• B2B услуги — годовой контракт

По реакции на скидки

• Охотники за скидками — покупают только по акции. Им можно слать скидки, но не больше 20%. Иначе убьёшь маржу.
• Покупают по полной цене — им важно качество, сервис, бренд. Скидки их не привлекут. Лучше предложи premium-товары, бесплатную доставку, ранний доступ.

Главное: не приучай всех клиентов к скидкам. Если ты постоянно даёшь 20%, через полгода никто не будет покупать по полной цене.

Предиктивная сегментация (AI делает всю работу)

А вот тут уже серьёзно. AI смотрит на историю всех клиентов и говорит: вот этот купит на следующей неделе, этот скоро свалит к конкурентам, а у этого можно выбить больше денег.

Кто готов купить (Propensity to Buy)

AI ищет паттерны поведения:

• Клиент зашёл на сайт три раза за неделю — интерес растёт.
• Открыл два письма подряд — читает.
• Прошло 28 дней с прошлой покупки, обычно покупает каждые 30 — скоро повторит.

CrmAI выдаёт: «47 клиентов готовы купить на этой неделе. Отправить им КП?»

Кто вот-вот свалит (Churn Risk)

Признаки, что клиент уходит:

• Не покупал дольше обычного — раньше каждые два месяца, а сейчас четыре прошло.
• Перестал открывать письма.
• Снизил средний чек или покупает реже.
• Писал в поддержку и остался недоволен.

Действие: персональное письмо или звонок: «Заметили, что давно не покупали. Всё окей? Вот спецпредложение». Подробнее про предсказание оттока — тут.

У кого есть потенциал (Growth Potential)

Клиент покупает мало, но может покупать больше. Пример: малый бизнес взял CRM на 5 лицензий. Но по профилю похож на компании, которые берут 20 лицензий плюс модули автоматизации. Потенциал — в четыре раза больше.

Предлагаешь upsell: «Хотите добавить автоматизацию? Вот кейс похожей компании — они выросли на 30%». Про upsell подробнее — тут.

Как это работает:

1. 1. AI собирает данные — покупки, активность на сайте, открытия писем, демография.
2. 2. AI ищет паттерны — «клиенты с признаками X, Y, Z в 80% случаев покупают в течение месяца».
3. 3. AI применяет модель ко всей базе — «вот 120 клиентов с этими признаками, они готовы купить».
4. 4. Запускаешь кампанию.

В CrmAI это на автомате. Каждое утро система: «Нашёл 47 клиентов с высоким риском оттока. Запустить win-back?» Жмёшь «Да», и готово.

Примеры кампаний под сегменты

VIP-клиенты

Задача — удержать. Не потерять тех, кто приносит больше всего денег.

• Ранний доступ к распродаже — за сутки до всех.
• Персонализация — «Заметили, вы любите товары бренда X. Вот новинка».
• Личный менеджер — выделенный номер или email.
• Плюшки — бесплатная доставка навсегда, бонусный товар к заказу.

Спящие клиенты

Задача — вернуть. Три письма с нарастающей скидкой:

• День 1: «Давно не виделись. Вот скидка 10%».
• День 5: «Ещё думаете? Держите 15% и бесплатную доставку».
• День 10: «Последний шанс: 20%. Действует 48 часов».

Прогрессивная скидка работает лучше, чем сразу выдать максимум. Люди реагируют на дедлайны.

Новички

Задача — превратить в постоянных. Welcome-серия:

• Сразу после покупки: «Спасибо за покупку. Вот трек-номер».
• Через 3 дня: «Как товар? Вот гайд, как выжать максимум».
• Через неделю: «Вам может зайти вот это (персонализация на основе первой покупки)».
• Через две недели: «Оставьте отзыв, получите 500 ₸ на следующий заказ».

Потенциал роста (Upsell)

Задача — продать больше. Пример: клиент берёт базовую CRM за 25 000 ₸ в месяц. AI видит, что он шлёт кучу писем (5000 за месяц), но не подключил AI-персонализацию (платная фича).

Письмо: «Вы отправили 5000 писем. С AI-персонализацией конверсия вырастет на 40%. Вот кейс похожей компании. Попробуйте бесплатно 14 дней».

Как измерить результат

Сегментация ради сегментации — трата времени. Надо мерить, что меняется.

Конверсия: сегментация vs массовая рассылка

Пример:

• Массовая рассылка всей базе: открытия 8%, клики 1%, конверсия 0.5%.
• Сегментированная (спящие VIP): открытия 22%, клики 5%, конверсия 3%.

Разница в шесть раз.

ROI по сегментам

Формула: ROI = (Выручка - Затраты) / Затраты × 100%

Пример:

• Кампания для VIP: вложили 250 000 ₸, заработали 7 500 000 ₸. ROI = 2900%.
• Кампания для холодных лидов: вложили 250 000 ₸, заработали 500 000 ₸. ROI = 100%.

Концентрируйся на сегментах с высоким ROI.

Рост LTV

Запустил nurturing-кампанию для новичков? Посмотри, как изменился их LTV через полгода.

Пример:

• Новички без nurturing: LTV = 100 000 ₸.
• Новички с nurturing: LTV = 225 000 ₸.

Окупается в два раза. Про персонализацию подробнее — тут.

Инструменты: как настроить в CRM

1. Фильтры и смарт-списки

Простейший способ сегментации. Пример:

• Фильтр: «Последняя покупка > 90 дней» И «Сумма всех покупок > 250 000 ₸».
• Сохранить как смарт-список: «Спящие киты».

2. Автосегментация (правила обновляются автоматически)

Вместо ручного обновления списков — настройте автоматические правила:

• Если клиент не покупал 90 дней → автоматически перевести в сегмент «Спящие».
• Если сумма покупок превысила 2 500 000 ₸ → автоматически перевести в «VIP».

Система делает это сама каждую ночь.

3. Интеграция с email-платформами

Сегменты из CRM синхронизируются с MailChimp, SendGrid, Unisender — вы просто выбираете сегмент и отправляете.

Три главные ошибки

Слишком много сегментов

Создали 50 сегментов, теперь не можешь управлять. Кампании захлёбываются.

Начни с 5-7 крупных. Когда научишься с ними работать — дроби дальше.

Сегментация для галочки

Разбил базу на 10 сегментов, но всем шлёшь одно и то же письмо. Зачем тогда вообще сегментировать?

Для каждого сегмента нужен свой план: этому сегменту шлём ЭТО письмо с ЭТИМ оффером.

Забыл обновлять

Сегмент «Новички» не обновляется — там люди, которые пришли год назад.

Используй автосегментацию. Правила обновляются сами.

Чек-лист сегментации

• Определены 5-7 ключевых сегментов
• Для каждого сегмента — чёткий план действий
• Настроена автосегментация (правила обновляются автоматически)
• Измеряются метрики: конверсия, ROI, LTV по сегментам
• Сегменты синхронизируются с email-платформой
• Проводится A/B тестирование кампаний по сегментам

Коротко о главном

• Массовая рассылка всей базе — не маркетинг, а спам. Сегментация даёт рост конверсии в 5-10 раз.
• Начни с простого — базовая сегментация по отрасли, географии, стадии. Настраивается за 15 минут.
• RFM-анализ — старая школа, но работает. Три цифры расскажут про клиента больше, чем километровая анкета.
• Поведенческая сегментация копает глубже — не только что клиент делает, но и почему.
• Предиктивная сегментация — AI сам находит тех, кто готов купить, кто может свалить, у кого есть потенциал роста.
• Каждому сегменту — своя кампания. VIP нужны эксклюзивы, спящим — скидки, новичкам — обучение.
• Меряй результаты: конверсию, ROI, LTV. Если рост не идёт — пересмотри сегменты.

Что умеет CrmAI

Полезные ссылки

• Churn Prediction: как AI предсказывает отток клиентов
• Upsell & Cross-sell: как продать больше тем, кто уже купил
• Персонализация продаж в B2B
• Lead Scoring 2.0: предиктивные модели