NAOS увеличил CRM-выручку на 46% и перевыполнил план на 109%

Мы провели масштабный аудит, который охватывал структуру выручки, вклад отдельных сегментов, путь клиента от регистрации до покупки, охват автоматических сценариев, частоту коммуникаций, а также контент и релевантность текущих офферов. Анализ показал: около 40% выручки от всех автоматических писем приносила приветственная цепочка. Поэтому решили не создавать новые базовые сценарии, а сфокусироваться на развитии и углублении уже существующих. Диагностика позволила выделить два приоритетных сегмента с максимальным потенциалом роста: пользователи без заказов и клиенты с одной покупкой.

Изначально на проекте работала единая welcome-цепочка, которая не адаптировалась под интересы подписчика. Мы выдвинули гипотезу: разделение сценариев заметно повысит вовлеченность.

Пример Welcome-цепочки.

В результате разработали отдельные ветки писем с учетом предпочитаемых брендов, источников регистрации и специфических категорий пользователей. Например, создали цепочки для мам, интересовавшихся детской косметикой, и для пользователей, искавших решения проблем с акне. Такой точечный подход позволил увеличить конверсию в первую покупку с 2,76% до 10,81%.

В приветственном письме для мам подсветили важность заботы о коже мамы и ребёнка и рассказали об универсальности средств

В письме для пользователей, интересовавшихся уходом за кожей с акне, сделали акцент на подборе средств под конкретную потребность

Конверсия в первую покупку выросла с 2,76% до 10,81%.

Для сегмента новичков с одним заказом спроектировали отдельный сценарий, который логично продолжал путь клиента, а не повторял приветственные сообщения. Он закрывал сразу пять задач: знакомил с программой лояльности, собирал NPS, помогал определить тип кожи, подбирал релевантные продукты и мотивировал на второй заказ. Логика ветвилась в зависимости от реакции клиента: недовольных переводили в ветку отработки негатива, а лояльным отправляли персональные рекомендации для следующих покупок.

Чтобы обогатить профили клиентов без громоздких анкет, внедрили механику «бьюти-рутина в ритме жизни». Пользователям предлагался полезный интерактивный сервис, который помогал лучше понять потребности своей кожи. Благодаря этому формату объем собранных данных о типе кожи, ее особенностях и предпочтениях аудитории вырос на 53%. Конверсия механики составила 8% – в четыре раза выше ожиданий в 2%.

Вместо анкеты с десятками вопросов пользователю предлагали короткий интерактивный тест.

Мы интегрировали поп-апы, ин-апы и рекомендательные блоки в общую систему персонализации, связанную с CRM. Вся информация, получаемая через сайт, начала напрямую использоваться для сегментации базы и настройки последующих триггерных цепочек. На проекте задействовали около 100 различных персонализированных форм: от простых окон подписки до сложных виджетов подбора продуктов и сбора расширенных данных о покупателях.

Около 100 персонализированных форм – от подписки на коммуникации до подбора продуктов и сбора данных о клиентах.

Чтобы снизить конкуренцию между письмами и повысить доставляемость, внедрили жесткое правило: триггерные коммуникации всегда имеют приоритет над массовыми промо-рассылками. Открываемость доотправок после триггерных писем стабилизировалась на уровне 22%. Кроме того, начали активно применять динамические блоки и ситуативный маркетинг. Динамический контент показал конверсию 0,36%, тогда как стандартные промо-блоки давали лишь 0,04%. Ярким примером стала ситуативная рассылка, приуроченная к церемонии «Оскар» и отправленная в воскресенье: ее open rate достиг 23,58%, что на 7,86 процентных пункта выше среднего по массовым рассылкам.

Товары и промопредложения автоматически адаптируются под интересы и историю покупок клиента.

Open Rate (открываемость писем) рассылки составил 23,58%, что на 7,86 п. п. выше среднего по массовым рассылкам.

1. Системная персонализация на всех этапах пользовательского пути – главный драйвер роста для проектов со зрелым CRM-маркетингом.

2. Наибольшую эффективность дают развитие и углубление уже существующих автоматических сценариев, а не постоянный запуск новых базовых механик.

3. Сбор данных через полезные интерактивные сервисы работает заметно лучше стандартного анкетирования.

4. Приоритизация триггерных писем над массовыми рассылками критически важна для сохранения высокой вовлеченности базы.

Результаты 2025 года по сравнению с 2024 годом.

Достижение высоких результатов стало возможным благодаря слаженной работе объединенной команды клиента и агентства. Со стороны компании NAOS проект курировали руководитель направления CRM и программ лояльности Полина Загребина, а также CRM-менеджер Илья Кузнецов.

Со стороны агентства Out of Cloud (Kokoc Performance) над проектом работала выделенная группа специалистов:

• Полина Бичелева – аккаунт-менеджер

• Виктория Окунева – ведущий менеджер по клиентской стратегии

• Егор Ставер – младший менеджер по клиентской стратегии

• Валерия Тумайкина – контент-маркетолог

• Анна Мещерякова – руководитель группы технической поддержки