Команда Allweneed настроила две автоматические механики с персонализацией ― письма о бонусах и напоминания о товарах из избранного ― и провела серию AB-тестов на массовых рассылках. В статье ― описание механик, цифры по каждому тесту и неожиданный результат одного из экспериментов.
20 марта 2026
Как Allweneed тестируют персонализацию в письмах без верстки и получают CTOR до 16,76%
В Allweneed хотели быстро проверять гипотезы в email, не тратя время на HTML-верстку. В конструкторе Mindbox собрали нужные блоки с персонализацией без верстки, настроили две автоматические рассылки и запустили серию AB-тестов на массовых рассылках. Триггерные механики показали CTOR до 16,76%, а массовые письма с персональными рекомендациями принесли на 420 тыс. больше выручки.
Задача: увеличить CTOR и выручку от email-рассылок с помощью персонализации
Чтобы увеличить CTOR и конверсию в заказ, команда настроила две автоматические механики с персонализацией и провела серию AB-тестов на массовых рассылках. Все письма собирали в конструкторе Mindbox ― без ручной верстки.
Екатерина Качаева, основатель агентства «CRM Эстетика»
Новый конструктор значительно упрощает верстку писем с переменными: автоматическими товарными витринами, кастомными полями клиентов, данными из заказов. Ранее приходилось использовать условные конструкции if/else и шаблонизатор Mindbox, а сейчас всё гораздо проще: достаточно выбрать из списка нужные поля или списки товаров ― и письмо готово.
Конструктор использовали для настройки две автоматические механики с персонализацией.
Механика 1. Письмо о накопленных бонусах
Письмо уходит автоматически, когда покупатель накапливает каждую следующую 1000 бонусов в программе лояльности. В письме ― персональный баланс и мотивация потратить баллы.
Письмо о накопленных бонусах. Open rate ― 32,77%, click rate ― 5,49%, CTOR ― 16,76%
Механика 2. Напоминание о последнем размере из избранного
Письмо отправляется, когда товара из избранного клиента остается меньше пяти единиц на складе. Создает ощущение срочности и возвращает покупателя к отложенному товару.
Напоминание о последнем размере из избранного. Open rate ― 28,75%, click rate ― 4,18%, CTOR ― 14,56%
Результат: письма с персонализацией показали CTOR до 16,76%
Автоматические механики
Эффективность механик замеряли за период с 16 ноября 2025 по 16 февраля 2026 года.
Механика
Выручка
Средний чек
Письмо о бонусах
204 863 ₽
13 657 ₽
Напоминание о последнем размере
102 159 ₽
6 384 ₽
Чтобы проверить, влияет ли блок с товарными категориями в конце письма на CTOR и выручку, провели AB-тест. Вариант 1 включал блок с категориями, вариант 2 ― нет.
Вариант
CTOR
Конверсия в покупку
Выручка
С блоком категорий
3,32%
0,44%
2 243 468 ₽
Без блока
2,90%
0,46%
2 575 729 ₽
Статзначимость ― 95%
CTOR оказался выше у варианта с блоком категорий. Но по выручке победил вариант без блока ― он принес на 332 261 ₽ больше. Вероятно, блок с категориями привлекал клики, но уводил покупателей к менее дорогим товарам ― средний чек у этого варианта оказался ниже.
Чтобы проверить, увеличивают ли персональные рекомендации CTOR и конверсию в заказ, провели AB-тест. Вариант 1 ― письмо без рекомендаций, вариант 2 ― с персональной товарной сеткой.
Вариант
CTOR
Конверсия в покупку
Выручка
Без рекомендаций
5,71%
0,47%
1 495 156 ₽
С рекомендациями
5,74%
0,67%
1 915 274 ₽
Статзначимость ― 95%
Гипотеза подтвердилась: вариант с рекомендациями выиграл по всем метрикам. Конверсия в заказ выросла на 0,21 п. п., выручка ― на 420 тыс. рублей.
Как настроить механику на платформе
1. Как вывести персональные баллы программы лояльности у клиент.
2. Как сделать блок с двумя колонками.
3. Как сделать продуктовую сетку с персональными рекомендациями.
