Карина Кузьмина о развитии CVM, работе с данными и создании персонализированных предложений

CVM — это управление ценностью клиента. Чтобы объяснить это проще, я даже спросила у своего мужа, как бы он описал этот термин. Он начал очень сложно, и тогда я привела ему такой пример:

Представь, что мы готовим ужин. У нас есть корзина продуктов — курица, картошка, лук и так далее. Наша задача — определить, кому, когда и что предложить. Например, понять, кто захочет картошку, кто курицу, а кому вообще предложить что-то, что он, возможно, сам ещё не осознал, что хочет купить.

Допустим, человек решил приготовить курицу, но не знает, с чем её подать. И вот тут мы подсказываем: «Вот тебе скидка 50% на картошку!» — то есть предлагаем то, что дополнит его выбор и повысит его ценность.

А зачем бизнесу это нужно? Всё просто: чтобы увеличивать выручку. Выручка складывается из двух факторов — среднего чека и частоты покупок. Моя задача — либо повышать средний чек, предлагая выгодные и интересные решения, либо стимулировать клиента чаще возвращаться за покупками или пользоваться услугами.

В целом, да. CVM можно назвать следующим шагом, потому что его главная цель — увеличить выручку и персонализировать предложения так, чтобы точно попасть в потребности клиентов.

Сегодня, когда конкуренция огромная, особенно в ритейле, это становится еще важнее. Вот, например, есть «Магнит» и «Пятерочка» — магазины часто стоят буквально рядом друг с другом. У человека всегда есть выбор, куда пойти. И чтобы привлечь его именно в свой магазин, нужно не просто угадать, чего он хочет, но и предложить это в нужный момент и с выгодой.

По сути, CVM действительно можно назвать частью CRM. Только если CRM — это скорее про общую лояльность (например, скидка на день рождения), то CVM копает глубже. Тут в ход идут бизнес-правила, математические модели и аналитика. И именно благодаря таким инструментам можно сделать крутые персонализированные предложения, которые и клиенту полезны, и бизнесу помогают зарабатывать больше.

Все началось еще в 2018 году, когда я устроилась работать в «Билайн». Тогда я занималась клиентским сервисом — помогала клиентам разобраться с тем, что присылали наши коллеги, и как этим можно было воспользоваться. Параллельно мы активно работали над тем, чтобы улучшить клиентский путь. Например, если клиенту пришла скидка на тарифный план, но он не мог его подключить, наша задача была сделать так, чтобы он легко разобрался, как это сделать, и остался доволен этим процессом.

Проработав там почти два года, я перешла в «Мегафон», где практически с нуля начала заниматься стратегией. Тогда в команде нас было всего трое: руководитель и мы с коллегой, которые поделили между собой направления — привлечение клиентов и предотвращение их ухода. Мы вместе пытались выстроить стратегию с нуля. Тогда было модно привлекать консалтинговые компании, и вместе с ними мы изучали клиентскую базу «Мегафона», разбирались, как ее наращивать и какой потенциал в ней есть.

Тогда мы определили для себя важную цель на пять лет — добиться минимального оттока клиентов. И вот к 2025 году нам удалось этого достичь: у «Мегафона» сейчас самый низкий уровень оттока в России — менее 10%. Мы научились вовремя понимать, кто из клиентов планирует уйти к конкурентам, и предлагали им выгодные условия или программы лояльности, чтобы они оставались с нами. При этом мы учитывали их финансовые возможности, чтобы не выходить за рамки комфортного ценового диапазона.

Это был очень интересный опыт. Когда я пришла в «Мегафон», в команде нас было трое, а к 2025 году там уже стало больше 150 человек. Этот рост показывает, что наши решения оказались эффективными, мы смогли доказать их ценность и создать рабочие места.

Сейчас я в «Магните», и история во многом похожа. Я пришла в апреле, и тогда нас тоже было всего трое. К концу 2024 года команда уже выросла почти до 17 человек. Так что можно сказать, что подобные проекты всегда развиваются, если они приносят пользу и показывают результаты.

Сейчас в целом процесс работы во многом схож с тем, как это устроено в других компаниях. По сути, моя работа — это сочетание разных подходов, зависящих от того, с каким направлением или сегментом я работаю.

Например, если я занимаюсь оттоком, то моя задача — разобраться, как сократить количество клиентов, которые уходят. Или, допустим, если я работаю с новичками, то думаю, как привлечь их, как развивать отношения с ними и удерживать их, чтобы они не уходили к конкурентам.

Процесс начинается с анализа клиентской базы. Для этого есть несколько способов:

• Можно использовать простые бизнес-правила
• Можно подключить аналитику и выгрузить необходимые данные
• А можно применить сложные модели, например, провести факторный анализ
• Дальше начинается работа с гипотезами. Допустим, я замечаю, что средняя частота покупок у клиентов составляет один раз в неделю, а мне хочется повысить её до двух раз
• Я могу предложить механику: например, дать скидку на каждый третий чек

После этого я формирую запрос аналитикам или специалистам по big data, чтобы они выгрузили список клиентов, у которых есть потенциал чаще совершать покупки.

Далее начинается подготовка кампании. Мы продумываем текст, создаём дизайн и упаковываем предложение так, чтобы оно было привлекательным и понятным для клиента. Раньше, когда команда была небольшой, мы писали тексты и придумывали оформление сами. Сейчас у нас есть контент-менеджеры, которые занимаются этим.

После этого вся информация загружается в нашу внутреннюю CRM-систему. Коллеги настраивают в ней технические параметры — например, в какой день запустить кампанию, какие товары участвуют в акции, какие метрики нужно отслеживать. В итоге всё это работает в рамках CRM-системы, которая помогает автоматизировать и эффективно управлять процессом.

Да, CVM может быть полезен даже компаниям с узким ассортиментом или с одним основным продуктом. Возьмем, например, телеком. На первый взгляд, они предлагают всего один продукт — сотовую связь. Но средний срок жизни клиента в телекоме — около пяти лет. Это довольно долгий цикл, особенно если сравнивать с розничными магазинами, такими как «Магнит», где клиенты совершают покупки намного чаще.

В телекоме клиент может подключить тариф и годами им пользоваться, не меняя оператора. Но даже здесь есть риски: человек может столкнуться с проблемами со связью, разочароваться и уйти к конкурентам. Чтобы удержать такого клиента, операторы придумывают способы расширить свою продуктовую линейку или делают партнерские коллаборации. Это помогает не только закрывать потребности клиента в связи, но и предложить дополнительные услуги, повышая ценность для него.

Если говорить о других бизнесах, например, магазине верхней одежды, ситуация похожая. Допустим, ты продаешь куртки и пальто, а рядом с тобой еще 20 магазинов, предлагающих аналогичный ассортимент. Как выделиться среди них?

Вот тут как раз и пригодится CVM. Магазин может придумать маркетинговые акции, чтобы привлечь клиентов и заставить их чаще возвращаться. Например, предложить скидку в первый день зимы или акцию «Купи пальто — получи подарок». Такой подход помогает увеличить продажи и повысить лояльность клиентов.

По сути, задача CVM — продумать, как сделать так, чтобы клиент:

• Чаще возвращался к тебе
• Покупал больше товаров за один раз
• Оставался с твоим брендом дольше

Для этого можно либо создать новые продукты, либо грамотно упаковать существующие предложения так, чтобы они выглядели выгодно и привлекательно для клиента.

Один из самых больших вызовов — это работа с данными. CVM сильно опирается на аналитику, и здесь часто возникают сложности.

Во-первых, страдает качество данных. Например, в системе может просто не оказаться нужной информации о клиентах или скидочных ценах. Это создаёт проблему при попытке внедрить какие-то новые механики или гипотезы. Поэтому первым шагом в таких случаях обычно становится поиск опытного аналитика, который сможет разобраться в существующей базе данных или создать так называемые «витрины данных» — специальные структуры, которые помогают собирать и хранить нужную информацию в удобном виде.

Второй важный момент — мониторинг. Без чёткой операционной отчетности невозможно оценить, как идут дела: какие показатели выручки, как ведут себя клиенты и какие тренды можно заметить. Без этих данных сложно развивать CVM и принимать правильные решения. На первых этапах внедрения CVM мониторинг часто оказывается недооценённым, и приходится тратить много времени на разбор данных и их настройку.

Есть и технические сложности. Например, настройка акций и механик. Когда я пришла в «Магнит», был случай, который запомнился особенно хорошо. Я захотела протестировать гипотезу и запустила акцию перед майскими праздниками. Всё выглядело логично и просто, но в итоге у нас сломались все кассы в одном магазине — и не работали две недели! Это было одновременно и смешно, и грустно: клиенты не могли нормально делать покупки, было множество жалоб, и сам магазин фактически остановился.

Сейчас мы только-только идём в этом направлении, и одна из ключевых задач — это синхронизация онлайн- и офлайн-каналов. Мы хотим, чтобы клиент мог получить выгодное предложение как в магазине, так и в приложении, и чтобы его путь между этими двумя средами был максимально удобным и не вызывал сложностей.

Это действительно непростая задача. Например, в онлайн-канале другая маржинальность: там выше затраты на доставку, сборщиков заказов и логистику, а значит, прибыль с товара при той же цене может быть ниже, чем в офлайне.

Оффлайн тоже имеет свои сложности. Например, наша целевая аудитория в «Магните» — это в основном люди 35+, которые привыкли пользоваться пластиковыми картами. Некоторые и вовсе не имеют бонусной карты и могут просто попросить соседа или кассира пробить скидку по его карте. А вот привлечь таких клиентов в мобильное приложение и научить их там активировать акции — это уже отдельная сложная задача.

Мы сейчас активно работаем над этим. У нас даже команда разбита по направлениям: одни занимаются именно развитием форматов, а другие — привлечением людей в мобильное приложение, чтобы они чаще заходили туда и совершали покупки.

Также мы переводим все наши промоакции на карту лояльности. Теперь, чтобы воспользоваться скидкой, нужно зайти в приложение и показать карту лояльности на кассе. Это даёт большой плюс: находясь в магазине, клиент может легко открыть приложение и посмотреть, какие товары доступны со скидкой или что можно заказать в онлайне.

Пока мы только на начальных этапах этого пути. Но у нас амбициозные планы, и к 2025 году мы надеемся, что сможем реализовать все задуманное.

На самом деле, CVM пока ещё не до конца понятен многим компаниям. Например, у нас в компании не все знают, что это такое. Бывает, кто-то говорит: «Пойди к Карине, она что-то там поддерживает, связанное с продуктом… что-то похожее на ЭВМ». Поэтому мы сейчас активно объясняем, что такое CVM и зачем он нужен.

Что касается трендов, то направление CVM заметно растёт. Когда я только начинала работать в этой сфере, вакансий было мало, и сотрудники просто не понимали, чем им предстоит заниматься. Сейчас, например, в 2025 году на HeadHunter можно увидеть, что почти каждая десятая компания ищет специалистов по CVM. Это уже серьёзный показатель того, что направление набирает популярность и его нужно развивать.

Если говорить о будущем CVM, то я думаю, что всё пойдёт в сторону уникальности и многоканальности. Мы стремимся сделать так, чтобы клиент мог получить предложение в любом удобном ему месте — не только в мобильном приложении, но и в соцсетях, через партнёрские банки, в мессенджерах, например, в Telegram-ботах. И всё это должно происходить максимально незаметно и просто для клиента.

Также большую роль будет играть персонализация. Это тесно связано с развитием big data. Я уверена, что будущее за умными моделями, которые смогут предугадывать потребности клиентов. Например, не просто предложить человеку картошку, когда он о ней уже подумал, а понять, что она ему понадобится через неделю — и вовремя сделать предложение.

Я сама закончила мехмат, и мне очень интересно, как развиваются эти алгоритмы. Мы постоянно думаем, как сделать модели более точными, чтобы предлагать клиентам именно то, что им нужно, в нужный момент. Для этого мы ищем клиентов со схожими поведенческими паттернами, анализируем их данные и заранее прогнозируем потребности.

Ещё одна интересная тенденция — автоматизация креатива. Мы уже начали экспериментировать с генерацией изображений и текстов с помощью нейросетей. Например, постепенно отказываемся от привлечения дизайнеров в пользу автоматических решений. Это, конечно, непросто с точки зрения рынка труда, но с точки зрения технологического прогресса — очень круто.

То же самое касается текстов: мы пробуем адаптировать их под разные типы клиентов — кому-то нравится лёгкий, шутливый стиль, кому-то — строгий и официальный. Сейчас мы активно тестируем этот подход, чтобы выстроить по-настоящему персонализированное общение с клиентами.