25.03.2026 15:55
Как мы увеличили товарооборот на 4,4 млрд рублей с помощью CVM Проект «Детского мира» — продукт бизнес-архитектуры. На
Как мы увеличили товарооборот на 4,4 млрд рублей с помощью CVM
Проект «Детского мира» — продукт бизнес-архитектуры. На первом уровне находится обширная инфраструктура для сбора и хранения данных. Причем не только истории покупок, но и, например, действий на сайте: клиент открыл такую-то категорию, посмотрел такой-то товар, закрыл страницу через определенное время.
Дальше с этими данными работают сразу 6-7 моделей машинного обучения. Одна из них, например, с вероятностью в 80% верно определяет пол и возраст ребенка покупателя. Для рынка детских товаров, где покупатель ≠ потребитель, это очень важная функция.
Другая модель считает вероятность следующей покупки со скидкой и без нее. А модель оттока определяет, когда у покупателя снижается частота покупок и подсказывает, что нужно дать ему бонус. Еще одна модель определяет объем этого бонуса. И так шаг за шагом выстраивается автоматизированная персональная скидка, которую клиент видит в своем приложении (на скриншоте пример того, как это выглядит).
Премии «Детский мир» получает не просто за «персонализацию» — этим уже давно никого не удивишь. Дело в масштабах: наша архитектура позволяет ежедневно запускать более 100 персонализированных кампаний на 26 миллионов клиентов по всей стране. Благодаря этому в прошлом году компания получила дополнительные 4,4 млрд рублей товарооборота и при этом сэкономила 1 миллиард EBITDA. И все цифры подтверждены глобальными исследованиями с контрольными группами.
В целом результаты проекта превзошли ожидания на 20-25%. Ну а масштабную цель мы с самого начала ставили даже слишком амбициозную: отказаться от массового промо. В процессе поняли, что уйти от него совсем не выйдет, но можно будет постепенно увеличивать долю персонализированных акций.
Проект «Детского мира» — продукт бизнес-архитектуры. На первом уровне находится обширная инфраструктура для сбора и хранения данных. Причем не только истории покупок, но и, например, действий на сайте: клиент открыл такую-то категорию, посмотрел такой-то товар, закрыл страницу через определенное время.
Дальше с этими данными работают сразу 6-7 моделей машинного обучения. Одна из них, например, с вероятностью в 80% верно определяет пол и возраст ребенка покупателя. Для рынка детских товаров, где покупатель ≠ потребитель, это очень важная функция.
Другая модель считает вероятность следующей покупки со скидкой и без нее. А модель оттока определяет, когда у покупателя снижается частота покупок и подсказывает, что нужно дать ему бонус. Еще одна модель определяет объем этого бонуса. И так шаг за шагом выстраивается автоматизированная персональная скидка, которую клиент видит в своем приложении (на скриншоте пример того, как это выглядит).
Премии «Детский мир» получает не просто за «персонализацию» — этим уже давно никого не удивишь. Дело в масштабах: наша архитектура позволяет ежедневно запускать более 100 персонализированных кампаний на 26 миллионов клиентов по всей стране. Благодаря этому в прошлом году компания получила дополнительные 4,4 млрд рублей товарооборота и при этом сэкономила 1 миллиард EBITDA. И все цифры подтверждены глобальными исследованиями с контрольными группами.
В целом результаты проекта превзошли ожидания на 20-25%. Ну а масштабную цель мы с самого начала ставили даже слишком амбициозную: отказаться от массового промо. В процессе поняли, что уйти от него совсем не выйдет, но можно будет постепенно увеличивать долю персонализированных акций.