Кратко, по шагам — что делать с данными и какие управленческие решения получить, плюс обязательные этико‑правовые ограничения.
1) Подготовка данных
- Интеграция: объединить транзакции, карточки лояльности, сайт/мобильное поведение, CRM, возвраты, склад.
- Очистка и качество: дедупликация, поправка дат/валют, обработка пропусков.
- Анонимизация/псевдонимизация перед аналитикой и тестами.
2) Ключевые метрики (формулы)
- Средний чек (AOV): $AOV=\frac{\text{Общий доход}}{\text{Количество заказов}}$.
- Retention rate между периодами: $RR=\frac{\text{Число клиентов, купивших в}t\text{и}t+1}{\text{Число клиентов в}t}$.
- Churn: $churn=1-RR$.
- Упрощённый CLV: $CLV\approx \frac{ARPU}{churn}$ (где $ARPU$ — сред. доход на клиента). Более точный дисконтированный CLV: $CLV={\sum }_{t=1}^T\frac{m_t}{(1+i{)}^t}$.
3) Сегментация и поведение
- RFM (recency, frequency, monetary) + кластеризация (k‑means, HDBSCAN) для выделения VIP, уязвимых к оттоку, спящих.
- Когортный анализ для понимания жизненного цикла клиентов.
4) Модели и аналитика
- Churn‑prediction: градиентный бустинг/нейросети + вероятности оттока.
- Propensity‑models: вероятность покупки/реакции на акцию, вероятность отклика на канал.
- Uplift‑моделирование для оценки эффективности персональных акций (кто реагирует именно из‑за акции).
- CLV‑моделирование для приоритизации инвестиций в сегменты.
- Рекомендательные системы: коллаборативная фильтрация + контекстные/покупательские правила (корзинные рекомендации, cross‑sell, up‑sell).
- A/B и каузальный анализ (Causal ML / IV / propensity score) для оценки реального эффекта акций.
5) Применимые управленческие решения
- Таргетированные кампании: персональные купоны/скидки для сегментов с высокой вероятностью оттока или высокой CLV.
- Win‑back сценарии для «спящих» с разными офферами, тестируемыми через uplift.
- Персонализированные рекомендации на сайте/почте для увеличения среднего чека и cross‑sell.
- Динамическое ценообразование и пакетирование (bundling) на основе эластичности спроса.
- Оптимизация ассортимента по магазинам/регионам по поведению когорт.
- Loyalty‑программа: повышение привязки VIP (степень скидок, эксклюзивы) на основании CLV.
- Канальные решения: push/EMAIL/SMS/ретаргетинг в зависимости от предпочтений и эффективности канала.
- Operational: ускорение доставки/упрощение возвратов для удержания и увеличения повторных покупок.
- Внедрение real‑time рекомендаций в чек‑аут для повышения AOV.
6) Эксперименты и внедрение
- A/B/Treatment vs Control с достаточной мощностью; формула оценки sample size (приближенно): $n\approx \frac{2(z_{1-\alpha /2}+z_{1-\beta }{)}^2{\sigma }^2}{{\delta }^2}$.
- Запуск пилотов на сегментах с мониторингом uplift и ROI.
- Контроль метрик: AOV, RR, CLV, CAC, ROI кампаний.
7) Техническая архитектура (кратко)
- Хранилище событий (streaming), data lake + MPP/BigQuery/Snowflake для аналитики, feature store для прод моделей, real‑time inference для персонализации.
8) Этические и правовые ограничения (обязательно)
- Согласие и законность обработки: соблюдать GDPR/локальные законы (целевое использование данных, явное согласие для маркетинга).
- Минимизация данных: собирать только нужные атрибуты, хранить минимально необходимый период.
- Прозрачность и права субъектов: доступ к данным, исправление, удаление (право быть забытым).
- Псевдонимизация/анонимизация при аналитике, особенно для отчётов и тестов.
- Профайлинг и автоматизированные решения: при принятии решений, влияющих на клиента, обеспечить возможность человеческого контроля и объяснимость.
- Биас и дискриминация: проверять модели на предвзятость (по полу, возрасту, региону и т.д.) и исключать несправедливые практики.
- Безопасность: шифрование, управление доступом, аудит.
- Передача третьим лицам и облакам: договоры с обработчиками, оценка рисков трансграничной передачи.
- DPIA (оценка воздействия на защиту данных) при высоких рисках (широкий профайлинг, автоматизация, чувствительные данные).
- Ограничения на тестирование офферов: не вводить вводящие в заблуждение/обманные практики; уважать opt‑out.
9) Рекомендации по приоритетам внедрения
- 1) RFM/сегментация + базовые рекомендатели + churn‑модель (быстрый эффект).
- 2) Uplift‑модели и персонализация каналов.
- 3) CLV‑ориентированное перераспределение маркетингового бюджета и динамическое ценообразование.
- Всегда тестировать через каузальные эксперименты и учитывать правовые требования.
Если нужно — могу дать конкретный список признаков для моделей, шаблон KPI‑дашборда или пример плана A/B‑теста.