В «Острове Мечты» с помощью LLM выделили стимулы, на которые клиенты чаще всего реагируют в письмах и перестроили коммуникации под микросегменты. Результат — +27% к LTV за год. В статье — пошаговая инструкция, как повторить метод.
7 октября 2025
Как использовать LLM в работе с рассылками — пошаговая инструкция на примере «Острова Мечты»
Как использовать LLM в работе с рассылками — пошаговая инструкция на примере «Острова Мечты»
«Остров Мечты» — это 16 развлекательных объектов, включая парк аттракционов, концертный зал, пляжный клуб, кинотеатр. Часть из них связана программой лояльности.
Чтобы увеличить частоту посещений, маркетологи с помощью LLM выявили в рассылках покупательские драйверы — стимулы в тексте писем, на которые реагируют клиенты. Например, упоминание звездного исполнителя или гарантированного подарка. Затем эти данные использовали, чтобы выстроить CRM-коммуникации. Такой подход позволил увеличить LTV на 27% за год.
В статье пошаговая инструкция, как повторить метод: от поиска драйверов до подбора офферов.
Содержание:
Зачем понадобилось выстраивать CRM-стратегии для разных сегментов
«Остров Мечты» — это не просто парк аттракционов, а крупный культурно-развлекательный кластер столицы, которому нет аналогов. Устоявшийся паттерн поведения по отношению к любой достопримечательности у многих одинаковый: посетить, поставить «галочку» и на этом все. Мы боремся со стереотипами: «Остров Мечты» можно и нужно посещать чаще — с семьей, с друзьями, с близкими, каждый раз открывая для себя что-то новое.
Нашей целью было увеличить частоту посещений, простимулировать перетоки клиентов между объектами и дополнительные продажи. Для этого решили проанализировать данные о клиентском поведении, выделить микросегменты и подобрать оптимальную CRM-стратегию для каждого.
«Остров Мечты» — это 16 развлекательных и общественно-деловых объектов
Что такое LLM и покупательские драйверы: коротко о подходе
LLM (large language model) — большая языковая модель, обученная читать, понимать смысл, обобщать и находить паттерны в текстах. Проще говоря, нейросеть. Примеры таких моделей: Gemini, Sber GigaChat или ChatGPT.
С помощью LLM в «Острове Мечты» проанализировали накопленный за четыре года CRM-контент, чтобы понять, какие темы и формулировки в письмах вызывают отклик у клиентов.
Маркетологи вместе с Coffee Analytics загрузили в нейросеть тексты рассылок компании вместе с иллюстрациями и собрали перечень покупательских драйверов — стимулов, которые побуждают клиентов открыть письмо, перейти по ссылке и купить билеты.
Затем все рассылки разметили отобранными драйверами и проанализировали историю взаимодействия клиентов с этими письмами: открытия, переходы по ссылкам, покупки. Так появилась матрица, которая показывает, какие стимулы чаще всего срабатывают для каждого отдельного клиента. Полученную матрицу «клиент — драйвер» свели с расширенной RFM-сегментацией, определили ключевые драйверы внутри каждого сегмента и стали подбирать более точные оферы для каждой группы.
Примеры покупательских драйверов fashion-бренда из воркшопа Coffee Analytics на конференции Mindbox в 2024 году
Дальше пошагово разберем, как внедрить методику у себя.
Шаг 1. Подготовить маркетинговый контент к обработке
На этом этапе данные подготавливают к загрузке в нейросеть.
Все тексты и иллюстрации рассылок выгружают из CDP, CRM или почтового рассыльщика в виде таблицы Excel или CSV. Это нужно, чтобы нейросеть могла обрабатывать письма по одному.
Перед загрузкой в LLM данные в таблице нужно очистить от дубликатов, пустых строк, спецсимволов и HTML-разметки.
Таблица для загрузки писем в LLM
ID письма
Тема письма
Текст
Иллюстрация
0001
Выставка «Время культуры» на «Острове Мечты»
С 10 по 24 декабря на площади Москвы в городском променаде тебя ждет интерактивная выставка «Время культуры». Центральная зона выставки — интерактивная…
old_house.jpg
Шаг 2. Загрузить рассылки в LLM и получить «сырой» список драйверов
У нейросетей есть ограничения по объему текста, который можно обработать за один раз. Для больших массивов, когда нужно обработать более ста рассылок, используют RAG-память. Это внешнее хранилище, куда заранее загружают данные, а нейросеть по мере необходимости достает из него нужные фрагменты. Такой инструмент обычно доступен в корпоративных подписках или специальных сервисах.
Если рассылок немного, строки таблицы загружают в LLM по одной, вместе с промптом и текущим списком драйверов.
На старте список драйверов пуст, поэтому первая строка таблицы подается в нейросеть с таким промптом:
Нейросеть сама придумывает первые драйверы, поэтому после обработки первой рассылки предложит 1–3 варианта с описаниями
Следующее письмо анализируют уже с учетом найденных драйверов. Промпт нужно обновить:
Важно, чтобы нейросеть объясняла, почему присвоила тот или иной драйвер письму. Для этого в промпте добавляют задачу: вместе с драйвером описать, какие фразы или формулировки указывают на него в письме.
В рассылке ECCO драйвер «Рацио» обоснован упоминанием удобства и функциональности — «не натирая и не сковывая движений», «удобный рюкзак». А драйвер «Стиль» — ссылками на внешний вид и визуальную привлекательность
Загружать данные в LLM, формировать промпты и записывать полученные драйверы можно вручную, но это отнимает много времени. Поэтому лучше использовать скрипт — небольшой фрагмент кода на Python или JavaScript. Обычно его может написать аналитик или внутренний разработчик под конкретную задачу. Такой скрипт «читает» строки из таблицы, отправляет их в модель и возвращает результат.
«Сырой» список драйверов, собранных в таблице
Тип драйвера
Название
Описание
Пример из текста
Новый
Ностальгия по хитам
Апелляция к чувствам и воспоминаниям, связанным с популярными песнями и исполнителями
«Лучших хитов любимого исполнителя», «чувственными исполнениями», «ностальгия по хитам»
Новый
Атмосфера праздника и развлечений
Создание образа яркого, насыщенного события, полного позитивных эмоций
«Врываемся в яркое лето», «зажигательные танцы под открытым небом»
Шаг 3. Получить «мастер-список» основных драйверов
После первичной обработки рассылок LLM создает список из сотен похожих по смыслу драйверов. Например, «бесплатное участие», «свободный вход», «мероприятие без оплаты». Так происходит, потому что языковые модели чувствительны к малейшим различиям в формулировках.
Чтобы с этим списком можно было дальше работать — сегментировать аудиторию и подбирать оферы, его нужно сократить и структурировать. Задача на этом этапе — получить короткий список из 5–20 универсальных драйверов, каждый из которых отвечает за свой конкретный смысл.
Группировка с помощью LLM. В нейросеть загружают весь «сырой» список и ставят задачу: проанализировать драйверы, выделить смысловые группы и для каждой придумать одно обобщенное название с описанием. В результате количество драйверов сокращается. Например, из десяти близких по смыслу вариантов может остаться один.
Промпт для группировки драйверов
Проверка вручную. Нейросеть возвращает сокращенный список в виде таблицы с объединенными блоками. Маркетолог или аналитик просматривает финальные драйверы с описаниями, при необходимости редактирует и отбирает, какие из них войдут в итоговый перечень.
Шаг 4. Разметить рассылки финальными драйверами
Когда «мастер-список» готов, тексты писем снова поочередно загружают в нейросеть, но с важным условием: выбирать можно только из финального списка, новые драйверы придумывать нельзя.
Промпт для разметки рассылок финальными драйверами
В результате получается таблица, где каждой рассылке присвоен один или несколько драйверов из итогового списка. Это основа для следующего шага — анализа реакции клиентов.
Контент
driver_0
driver_1
driver_2
Алексей Чумаков выступит на сцене пляжного клуба «Острова Мечты» Врываемся в яркое лето вместе с Алексеем Чумаковым! 1 июня в 20:00 летний сезон в Dream Beach Club откроет Алексей Чумаков! Приготовься наслаждаться музыкальным вечером, наполненным чувственным исполнением лучших хитов любимого исполнителя. В программе — зажигательные танцы под…
Ностальгия по хитам
Атмосфера праздника и развлечений
Причастность к событию
Выставка «Время Культуры» Выставка «Время культуры» на «Острове Мечты»! С 10 по 24 декабря на площади Москвы в городском променаде тебя ждет интерактивная выставка «Время Культуры». Центральная зона выставки — интерактивный мультисенсорный арт-объект в виде гигантского циферблата. Ты сможешь запустить маховик времени и…
Интерактивное обучение
Эскапизм в прошлое
Бесплатное участие
Каждой рассылке присваивается один или несколько драйверов
Шаг 5. Связать клиентов и их драйверы
На этом этапе из CDP выгружают данные об истории взаимодействия каждого клиента с каждой рассылкой. В итоге получается таблица:
ID клиента
ID письма
Открыл
Кликнул
Купил
C001
M101
1
1
0
C001
M102
1
0
0
Чтобы определить главные стимулы для каждого клиента, датасет с клиентскими данными сопоставляют с таблицей, где рассылки размечены финальными драйверами. В результате получается матрица «клиент — драйвер», которая показывает, какие стимулы сильнее всего влияют на каждого конкретного клиента. Данные об основных драйверах записываются в профиль клиента в CDP.
Матрица «клиент — драйвер»
Шаг 6. Выявить топ драйверов под каждый клиентский сегмент для будущих коммуникаций
На этом этапе определяют драйверы, которые лучше всего работают на каждый сегмент или микросегмент. Здесь потребуется аналитик, который владеет инструментами обработки больших данных и умеет работать с ML-моделями.
Для начала выделяют стандартные сегменты. Например, по RFM-признакам или истории покупок. В «Острове Мечты» выбрали четыре основные группы клиентов:
- По типам билетов (стандартный, экспресс-вход, семейный).
- По среднему числу людей в заказе.
- По доле заказов в разные дни — праздники, выходные, будни.
- По предпочитаемым часам посещения (утро, день, вечер).
На основе сегментов и матрицы «клиент — драйвер» построили сводную таблицу в формате «сегмент — драйвер — популярность». Она показала, какие стимулы внутри каждого сегмента срабатывают чаще всего и насколько они значимы. Например, в сегменте любителей утренних посещений драйвер 1 встречается реже, чем драйвер 2. Но первый чаще приводит к покупке билетов, а второй — только к открытию писем. Значит, драйвер 1 будет более значимым, чем драйвер 2, хоть и встречается реже. По такому принципу для каждого сегмента выделили по 2–3 главных драйвера, чтобы использовать их в дальнейших коммуникациях.
В сегменте клиентов, покупающих семейный входной билет на четырех человек в вечернее время, выделили два главных драйвера
Шаг 7. Запустить CRM-коммуникации на основе драйверов
На этом этапе маркетологи разрабатывают, тестируют и запускают кампании, в которых для каждой группы клиентов подбирают креативы, тексты и оферы на основе выявленных топ-драйверов.
-
+3%к повторным продажам
-
+10%к среднему чеку
В сегменте клиентов, которые покупали семейные билеты больше года назад, CRM-команда «Острова Мечты» выявила два ключевых драйвера:
- «Атмосфера праздника и развлечений».
- «FOMO: выгодная сделка с коротким сроком действия».
Таким клиентам незадолго до школьных каникул стали предлагать бонусы на семейные билеты с ограниченным сроком действия. В итоге за время акции повторные продажи по сегменту выросли на 3%, а средний чек — на 10% в сравнении с другими сегментами оттока.
-
+1 п. п.к конверсии в заказ из рассылки
Для любителей активного отдыха одним из ключевых драйверов оказалась «Причастность к уникальному событию». На сегмент запустили рассылку с приглашением на закрытую пляжную вечеринку. В результате конверсия в заказ из рассылки выросла на 1 п. п. в сравнении с лояльными посетителями Dream Beach Club.
На основе матрицы «сегмент — драйвер» в «Острове Мечты» строят не только CRM-кампании, но и разрабатывают новые продукты. Например, клиентам, которые приходили на концерты молодежных исполнителей 14 февраля, планируют предлагать билеты на специальное мероприятие «Свидание в парке».
Кроме того, маркетологи «Острова Мечты» решили применять драйверы в массовых рассылках. Даже если письмо уходит всей базе, его формулировки выстраивают вокруг рабочих стимулов. Например, вместо нейтрального «Приглашаем на детский праздник» используют «Международные детские творческие игры стран БРИКС». Это делает тексты более убедительными и повышает конверсию массовых рассылок.
Письмо из массовой рассылки. Используются драйверы «Причастность к уникальному событию» и «Социальное вовлечение»
Письмо из массовой рассылки. Используются драйверы «Бесплатное участие» и «Праздничная атмосфера»
Письмо из массовой рассылки. Используются драйверы «Активный отдых и развитие» и «Разнообразие развлечений»
Письмо из массовой рассылки. Используются драйверы «Разнообразие развлечений» и «Праздничная атмосфера»
