Кейс TopTraffic и O'STIN: рост повторных покупок на 19%
Агентство TopTraffic и бренд O'STIN увеличили долю повторных покупок в приложении на 19% к июлю 2026 года. Они внедрили предиктивную модель, которая прогнозирует потребности клиентов и предлагает персонализированные товары. Средний чек при этом вырос на 11%.
Мобильное агентство TopTraffic и бренд одежды O'STIN разработали предиктивную модель для управления жизненным циклом клиентов в приложении. С сентября 2025 по июль 2026 года доля повторных покупок выросла на 19%, а средний чек увеличился на 11%. Компании отошли от классического ретаргетинга, внедрив динамическую сегментацию аудитории.
Алгоритм анализирует данные из AppsFlyer и CRM бренда, чтобы предсказывать, какой товар заинтересует покупателя следующим. Реакция пользователя на персонализированную рекламу помогает корректировать дальнейшие сценарии. Это позволяет стимулировать продажи вне периодов крупных распродаж и расширять корзину за счет новых категорий.
Как работает динамическая сегментация
Система строит сегменты на основе поведения пользователей. Для каждого сегмента формируются уникальные предложения. Во время сезонных распродаж количество активных сегментов сокращают, чтобы снизить конкуренцию с органическим спросом. В периоды без скидок персонализированную коммуникацию усиливают.
Анализ данных помог выявить неочевидные связи. Например, покупатели базовой мужской одежды часто интересовались парфюмерией. Такие закономерности используются для настройки новых рекомендательных сценариев.