Как ML-сегментация клиентов помогает Ешь деревенское удвоить годовую выручку

В пандемию выручка «Ешь деревенское» кратно выросла, и бизнес хочет сохранить темпы роста в новом году. Чтобы прогнозировать выручку и эффективнее работать с клиентами, решили перейти от RFM-сегментации к сегментации на основе моделей машинного обучения.

Retention head «Ешь деревенское» Марина Писаренко и руководитель отдела аналитики Coffee Analytics Анна Виноградова расскажут:

— В чем особенность сегментации клиентов «Ешь деревенское» и почему RFM-сегменты ему не подходят;

— Чем ML-сегментация отличается от RFM, какие признаки клиента она учитывает и какие инсайты приносит;

— Как от сегмента зависит LTV клиента и что с этим делать маркетологу.

Марина и Анна покажут примеры отчета со структурой базы на основе ML-сегментации и помогут в них разобраться.

Как ML-сегментация клиентов помогает «Ешь деревенское» удвоить годовую выручку