В divan.ru бонусы лояльности изначально не применялись для акционных товаров. Когда акции охватили большую часть ассортимента, программа перестала работать — 99,4% баллов на счетах сгорали. Чтобы «починить» программу, решили изменить ее условия. В статье о том, как строили прогнозную модель, проводили тест в одном регионе и масштабировали.
Как divan.ru «починил» программу лояльности: +4,5 к валовой прибыли за счет увеличения повторных заказов
divan.ru — интерьерный бренд, представленный в России, Беларуси, Казахстане и Узбекистане. Производит и продает мебель, товары для дома и бизнеса, разрабатывает дизайн-проекты
Масштаб бизнеса.
3 фабрики полного цикла, интернет-магазин и более 100 шоурумов. Выручка в 2024 году превысила 10 млрд рублей
Задача
Увеличить долю повторных заказов, не снижая маржинальность из-за скидок
Решение
Изменить условия программы лояльности, чтобы участники могли списывать баллы на акционные товары
Результат
+3,3 п. п. к доле повторных заказов+4,5% к валовой прибыли от повторных заказов со списаниемМаржинальность сохранилась
Срок.
11 месяцев на подготовку, тестирование и подведение итогов
ИТ.
1С, сайт собственной разработки, Power BI, платформа автоматизации маркетинга Mindbox
Фишка
Новые условия программы лояльности протестировали в одном регионе
26 июня 2025
Когда в divan.ru запускали программу лояльности, ввели условие: бонусы не применяются при оплате акционных товаров. На старте это работало: сохранялась маржинальность, росло проникновение программы в чеки. Но в 2023 году акции стали охватывать большую часть ассортимента. Программа лояльности практически перестала работать: 99,4% баллов на счетах сгорали, клиентам было не на что их тратить.
В divan.ru решили отменить лимит на списание бонусов. Но сначала убедились, что валовая прибыль не пострадает: для этого рассчитали прогнозную модель и протестировали новые условия программы в одном регионе.
В кейсе расскажем, как провести аудит программы лояльности и перезапустить ее безболезненно для бизнеса и клиентов.
Содержание:
Отказаться от одного из инструментов — скидок или программы лояльности — мы не могли. Они выполняют разные функции. Скидки работают на привлечение новых клиентов в моменте, на заказ «здесь и сейчас». Программа лояльности — на удержание клиента, его расположенность к компании. К тому же скидки — массовый инструмент, а программу лояльности мы используем для персонализированных промо. Без бонусов у нас не было бы инструмента, чтобы стимулировать повторные покупки, а их число уже переставало расти.
Можно было бы полностью «переехать» на скидочную программу лояльности и делать персональные промо. Но это было слишком сложно: требовалось заново продумать условия, спланировать перевод участников прежней программы на новую, провести массовые промо, переобучить консультантов и кассиров. Поэтому мы решили перезапустить программу лояльности, не меняя условия радикально. Решением стало обновление условий программы лояльности: чтобы клиенты смогли списывать баллы на скидочные товары. Но также в перспективе мы планируем снижать объем скидок, чтобы повышать маржинальность.
Эффект от обновления программы лояльности оцениваем по двум показателям: проценту баллов, которые клиенты тратят, и доле повторных заказов от их общего количества. Процент потраченных баллов начал расти с первых же дней обновления условий. Вместе с ним — доля повторных заказов и валовая прибыль. Это говорит о том, что программа лояльности вновь стала интересна и выгодна для наших клиентов.
Результаты
-
+3,3 п. п.к доле повторных заказов от общего количества
-
+4,5%к валовой прибыли от повторных заказов со списанием бонусов
-
×2заказов со списанием бонусов
-
0,6% → 1,4%бонусов программы лояльности клиенты списывают
-
+1,5 п. п.к маржинальности в связи с переоценкой ассортимента, которая прошла в тот же период
Показатели по России. Данные из внутренней отчетности divan.ru за сентябрь — декабрь 2024 года по сравнению с данными за май — август 2024 года. Сезонные колебания в этот период не происходили
Доля повторных заказов от общего количества
Мы не сравниваем данные год к году, потому что с каждым годом доля постоянных клиентов в базе всё больше и доля их покупок — тоже. Вместо этого отслеживаем показатели смежных периодов. Обычно высокий спрос приходился на август — декабрь. Но в 2024 году сезон сократился и перенесся на конец года и январь: это связано с ограничением льгот по ипотеке и со спадом спроса на недвижимость. Поэтому мы сравниваем сентябрь — декабрь с маем — августом и уверены, что сезонность не повлияла на показатели. Также видим, что доля повторных заказов продолжает расти — для нас это сигнал о том, что результат от обновления есть и он не связан с сезонностью.
Изменение условий программы лояльности напрямую повлияло на бизнес: мы видим рост валовой прибыли. Связываем это с ростом числа заказов со списанием бонусов — их стало вдвое больше.
Перед обновлением программы мы делали прогноз: ожидали, что маржинальность упадет на 1 п. п., при этом мы должны были остаться в плюсе. В реальности же маржинальность выросла на 1,5 п. п. Дело в том, что в прогнозе мы рассчитывали, что клиенты будут оплачивать бонусами 15% стоимости товаров. Однако у клиентов не всегда хватает бонусов, чтобы оплатить ими максимальную долю покупки: например, клиент может потратить 5 тысяч бонусов на покупку дивана, но у него на счете всего 3 тысячи. Кроме того на рост маржинальности могли повлиять еще и товарные переоценки, которые мы провели в то же время.
Как поняли, что условия программы лояльности divan.ru перестают интересовать клиентов
Раньше правила программы лояльности divan.ru не позволяли тратить накопленные баллы на акционные товары: это позволяло сохранять маржинальность. Но в divan.ru годами развивали систему акций, и охват скидок постепенно увеличивался. К 2023 году 85–90% ассортимента участвовало в какой-либо акции, и это стало влиять на программу лояльности.
-
0,6%баллов клиенты тратили — остальное сгорало
В divan.ru привлекательность программы лояльности для клиентов оценивают по проценту списанных баллов. Если покупатели активно тратят баллы, программа им интересна, а значит, выполняет свою функцию по удержанию. Если же все больше баллов сгорает, значит ценность программы для клиентов уменьшается. В 2023 году метрика достигла критических значений: 99,4% баллов сгорало на счетах.
Мы видели, что число участников программы лояльности росло, но количество списанных баллов постоянно уменьшалось.
Дело в том, что у нас практически стопроцентное проникновение программы лояльности в чеки. Каждый заказ проходит через менеджера отдела продаж, который связывается с клиентом и уточняет детали производства или доставки. Во время этого разговора менеджер рассказывает, что за заказ будут начислены бонусы, и предлагает зарегистрироваться в программе лояльности. Лишь единицы отказываются от этого предложения — так база постоянно пополняется новыми участниками.
При этом постоянно растет доля акционных товаров в общем ассортименте: акций становится больше, их охват увеличивается, а периоды без скидок сокращаются. Это связано с особенностями нашей аудитории: значительная доля клиентов на рынке мебели и товаров для дома «охотится» за распродажами. Мы должны соответствовать этому спросу и запускать скидочные акции. Когда мы пробовали отменять акции, это приводило к падению продаж: спрос будто замораживался до тех пор, пока мы не возвращали скидки
Акции отнимали у клиентов возможность тратить бонусы. В 2023 году товары без скидки стали редкостью: обычно это были непопулярные позиции, а самые интересные постоянно участвовали в какой-нибудь распродаже. Таким образом, в среднем на покупку 85–90% ассортимента нельзя было списать бонусные баллы.
Из-за того, что программа лояльности становилась все менее привлекательной для клиентов, они реже возвращались. В divan.ru ее эффективность отслеживают по доле клиентов, которые совершили более одной покупки за все время.
В течение последних лет доля повторных заказов росла. Но аналитики отмечали, что это происходит только за счет клиентов, которых мы привлекли в прошлые годы. Мы уже накопили большую базу клиентов: если даже небольшая их доля будет возвращаться, в общем объеме заказов доля их заказов будет существенной.
Мы составили аналитическую модель и увидели: если мы не будем увеличивать возвращаемость, в будущем доля клиентов с повторными заказами будет все меньше. Да и сейчас в моменте мы недополучали заказы. Логика следующая: если бы программа лояльности работала, возвращаемость была бы выше, а значит, росла бы и выручка.
Как пытались повысить привлекательность программы лояльности
Прежде чем менять условия программы лояльности, команда попыталась сократить количество товаров со скидками и длительность акционных периодов. Однако это приводило к падению выручки в моменте.
Для крупного бизнеса просадка выручки в течение даже одного-двух дней критична. Поэтому мы не могли провести длительные тесты, чтобы проверить, как отказ от скидок повлияет на выручку в долгосрочной перспективе, — это опасно для экономической модели. Мы поняли, что «полечить» программу лояльности с помощью сокращения акций мы не сможем, поэтому начали искать альтернативное решение.
Работу над акциями не остановили. Сейчас отдел продуктового маркетинга тестирует новые механики и работает с товарными группами, чтобы выявить товары, чувствительные и нечувствительные к скидкам.
Программу лояльности перестали активно продвигать. Например, перестали выдавать промокоды на бонусы — приветственные и партнерские. В рекламе у блогеров сменился акцент: раньше инфлюенсеры мотивировали аудиторию вступать в программу лояльности — теперь стали рекламировать ассортимент divan.ru.
Как определили, что изменение условий не повредит бизнесу
Чтобы участники программы лояльности активнее тратили баллы, в divan.ru планировали изменить условия: позволить участникам программы списывать баллы на товары со скидкой. Но прежде чем одобрить это изменение, аналитики рассчитали прогнозные показатели:
- проникновение программы лояльности в чеки,
- средний чек,
- объем заказов,
- валовую прибыль,
- маржинальность,
- долю повторных заказов.
В модели мы учитывали максимальную глубину оплаты баллами — 15%. Считали: если мы откроем списание, то потеряем X% с каждой покупки, но взамен получим на N% больше заказов, а это увеличит прибыль на M%. По нашим расчетам, прирост должен был перекрыть потери. Поэтому проекту дали зеленый свет.
Как тестировали новые условия программы лояльности
Хотя экономическая модель показывала положительный результат, команда решила минимизировать риски и не менять условия сразу для всей России. Решили провести тест в одном регионе.
Провести тест не так страшно, как обновить условия программы лояльности по всей стране. Если бы мы не увидели ожидаемого результата, мы бы остановили его и вернули бы прежние правила программы лояльности — назвали бы это временной локальной акцией.
Почему для теста выбрали Санкт-Петербург
Команда divan.ru рассматривала три региона для тестирования: Москву, Санкт-Петербург и Екатеринбург. Для каждого из них построили отдельную прогнозную модель: рассчитывали, как изменение условий повлияет на прирост валовой прибыли, доли повторных покупок, процента списанных баллов.
Москва оказывает большое влияние на валовые показатели, поэтому для теста она не подходила: если бы эксперимент провалился, мы понесли бы большие потери.
В Екатеринбурге на тот момент хорошо росли продажи, поэтому решили рассмотреть и его. Однако мы активно зашли в этот регион сравнительно недавно, поэтому еще не накопили достаточную базу клиентов, которые совершили более одной покупки. Нам не хватило бы данных, чтобы оценить влияние на возвращаемость
Санкт-Петербург оказался оптимальным вариантом: достаточно крупным для репрезентативной выборки, но не настолько влияющим на валовую прибыль, как Москва.
Какие технические изменения потребовались для теста
У товаров, на которые нельзя списывать бонусы, есть признак «Блокировка бонусов». Он передается в Mindbox, где и происходит расчет персональной цены. На время эксперимента признак убрали для тестового региона. Если клиент оформлял заказ в Санкт-Петербурге, списать баллы получалось, но при смене региона — нет.
Списание открыли не для всех товаров: если клиент покупал товары в ликвидации или оплачивал заказ в рассрочку, списывать баллы не получалось. Это помогло удержать маржинальность.
Запуск теста не был для нас слишком сложным. Нам помогал менеджер Mindbox: вместе мы составили техническое задание, внесли корректировки в «1C», на сайте и в Mindbox, провели тесты.
Мы могли бы справиться с этим проектом за пару недель. Но из-за того, что наша команда разработки была нагружена в этот период, подготовка растянулась на два месяца. Однако после запуска теста мы не столкнулись ни с одной ошибкой в списании баллов: у всех клиентов из Санкт-Петербурга баллы списывались, у клиентов из других регионов — нет.
Клиенты из Санкт-Петербурга получили возможность списывать баллы на акционные товары. Новое условие распространилось на все виды заказов: покупки через сайт или горячую линию divan.ru, а также в шоурумах. При этом остальные условия программы лояльности не изменились: оплатить баллами можно было до 15% покупки, 5% стоимости покупки возвращалось на бонусный счет.
Помимо технической подготовки понадобилось изменить официальные условия программы лояльности. И провести обучение сотрудников в шоурумах, чтобы они рассказывали клиентам о новых возможностях.
Как рассказали клиентам об изменении условий
Для рассказа об изменении использовали только прямые коммуникации. От массового промо отказались, чтобы не вызвать негатив клиентов из других регионов, которые не участвовали в тесте и все еще не могли списывать бонусы на товары со скидкой.
Сделали массовые SMS- и email-рассылки по сегменту из Санкт-Петербурга.
Массовая рассылка клиентам из Санкт-Петербурга. В сообщении — сроки действия акции. Конверсия в заказ — 1,7%. Атрибуция — по last non-direct touch по клику
Рассылки с баннерами об изменении в программе лояльности получали гораздо больше кликов, чем обычные письма. Click rate мини-баннеров в автоматических рассылках вырос с 1% до 3%. Это доказывает, что аудитория хорошо восприняла это изменение правил.
Также, чтобы рассказать клиентам о новых условиях, использовали звонки. Для этого консультантам розничных магазинов передали контакты недавних покупателей, у которых есть бонусы. Консультанты выбирали клиентов, с которыми они работали, и обзванивали их, сообщая, что условия программы лояльности изменились.
Как оценивали результаты теста
-
+4,8 п. п.к доле повторных заказов от общего количества заказов
-
+2,8%к валовой прибыли от повторных заказов со списанием
-
0,4% → 1,4%списание бонусов программы лояльности от суммы на счетах
-
×2заказов со списанием бонусов
-
−0,5 п. п.от маржинальности. При плановом значении в −1 п. п.
Показатели тестового региона — Санкт-Петербурга. Данные из внутренней отчетности divan.ru за период теста апрель — май 2024 года по сравнению с данными за февраль — март 2024 года
Доля повторных заказов — ключевой показатель теста. Ее прирост влияет на долгосрочные результаты, а это и было целью изменения программы лояльности. Первые же недели теста показали прирост показателя.
Доля повторных заказов в Санкт-Петербурге до и во время теста
Также отслеживали маржинальность. По прогнозу она должна была упасть на 1 п. п. — это приемлемое значение для бизнеса: даже при таком падении компания выигрывала за счет роста объема продаж. Однако на практике маржинальность упала не так сильно.
В прогнозной модели мы учитывали, что клиенты будут оплачивать баллами 15% покупки, как это позволяет программа лояльности. Однако на практике среднее проникновение в чек было ниже — в районе 8%. Дело в том, что у нас высокий средний чек и клиентам не всегда хватает накопленных баллов, чтобы оплатить ими все 15% стоимости.
Формально тест длился два месяца, с апреля по май. Период выбрали специально, чтобы влияние сезонности было прогнозируемым. За два месяца до теста показатели были стабильными: после роста спроса в январе 2024 года в феврале и марте показатели выровнялись. В мае каждый год спрос снижается, поэтому период подходил для оценки результатов обновления.
Рост мы заметили с первой недели. Значения колебались: в какие-то периоды прирост повторных заказов был на уровне 7 п. п., в другие — 1 п. п. Но всегда сохранялась положительная динамика.
Также видели рост в выручке, которого в прошлые годы не было. Май на рынке недвижимости — это несезон. В этот период продажи в других регионах «проседали», но Санкт-Петербург стал приятным исключением
Тест показал тот же результат, который мы просчитывали, поэтому к концу второго месяца мы приняли решение раскатывать изменение на всю сеть. Этого было достаточно, так как основная масса повторных заказов происходит в течение двух месяцев после первой покупки. На тесте мы увидели, как новые условия влияют на удержание клиентов, недавно попавших в базу
Пока готовились к масштабированию, в Санкт-Петербурге условия не меняли: жители региона по-прежнему могли списывать бонусы на акционные товары. При этом мы продолжали контролировать результаты и следили за показателями вплоть до раскатки изменений на всю сеть.
Как масштабировали обновленную программу лояльности: продвижение и результаты
На подготовку к масштабированию ушло 3 месяца, с июня по август. Все технические настройки выполнили за 1,5 месяца, оставшееся время заняло тестирование.
Масштабирование изменений на всю сеть стало большим проектом. Потребовалось участие команд из разных регионов, франчайзи — это осложняло работу. Понадобилось продумать, как новые правила будут действовать с другими промомеханиками: рассрочками, промокодами, акционными механиками, которые ранее не суммировались со списанием бонусов. И протестировать новые условия вместе с коллегами, которые отвечают за ассортимент, продукт, программу лояльности, продажи. Мы отслеживали полный путь заказа, в том числе, как он отображается в системах — на сайте, в «1С» и Mindbox.
Об обновлении рассказывали во всех каналах. В дополнение к персональным коммуникациям в email и SMS использовали охватное промо: публиковали посты в социальных сетях, запускали рекламу у блогеров, вернули рекламу программы лояльности в digital-промо.
Об обновлении условий программы лояльности рассказывали во всех соцсетях divan.ru
Обновление программы во всей сети также показал положительные результаты, которые мы видели в прогнозной модели. Рост повторных покупок произошел с первых же недель.
Планы
1. Стимулировать подписчиков без заказов к первой покупке. Большинство участников программы лояльности уже совершали покупку, так как многие регистрируются при ее оформлении. Однако есть участники программы лояльности, которые ни разу ничего не покупали. Например, если пользователь зарегистрировался в программе, когда выбирал мебель, но потом передумал. В divan.ru планируют запустить активацию таких клиентов.
2. Точечно сегментировать базу и контролировать перетоки: удерживать постоянных клиентов персональными предложениями, уменьшать предотток с помощью спецофферов. В перспективе это должно увеличить LTV и частоту покупки.
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах Рассылки и Программа лояльности. Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.
