RFM и запуск нового продукта в школе (часть 3)

В этой части — практический кейс о том, как мы спроектировали оффер для топ-сегмента RFM и какие метрики получили. Разбираем целевую группу, каналы, частоты контактов, саму упаковку предложения и логику A/B‑тестов. Отдельно показываем результаты по конверсии, выручке и NPS с методиками измерения и периодом съёма данных. Это не обзор методологии сегментации, а сфокусированный анализ кампаний на лучших клиентах с упором на бизнес-эффект.

Фокус — ценность без демпинга. В приоритете ранний доступ к продукту, персональное сопровождение и кейс‑сессии. Параллельно выстраиваем контрольную группу и прозрачную атрибуцию. В тексте встречаются рабочие определения: RFM — модель сегментации по давности, частоте и сумме покупок; ESP — сервис рассылок; ARPPU — средний доход на платящего клиента; NPS — метрика лояльности по шкале 0–10; «топ‑сегмент» — клиенты с наилучшими RFM‑оценками.

Целевая группа и критерии включения

Топ‑сегмент мы собрали на базе RFM‑оценок с прицелом на максимальную вероятность апсейла в ближайший цикл. Включали только клиентов с недавней оплатой, высокой частотой и вкладом в выручку выше медианы. Цель — сфокусировать коммуникации на тех, кто уже демонстрирует покупательский импульс и ценит расширенную ценность, а не скидки.

Критерии набора зафиксированы в CRM и повторяемы:

• R (Recency): последняя покупка ≤ 45 дней до старта волны.
• F (Frequency): ≥ 3 покупки за последние 12 месяцев или ≥ 2 покупки, если второй чек в топ‑квартиле по цене.
• M (Monetary): суммарная выручка клиента в P80+ (выше 80‑го перцентиля) за 12 месяцев или средний чек в P75+.

Профиль и объём сегмента

Период оценки: 01.05–30.06.2025. Источники: экспорт CRM по транзакциям, ESP‑отчёты, BI‑дашборды по выручке. По выгрузке CRM в топ‑сегмент вошло 1 842 уникальных клиента, что составило 9,6% активной платящей базы за период. Средний возраст отношений — 11,2 месяца, медиана — 9 месяцев. Доля корпоративных чеков — 12%, остальное — физические лица.

Продуктовый профиль топ‑сегмента неоднороден. 61% платили за основные программы, 27% — за продвинутые модули, 12% — за сервисные пакеты и клубное участие. Нагрузка на поддержку от этой группы выше: среднее число обращений в месяц — 1,8 против 1,1 по всей базе. Это не сигнал проблемы, а признак вовлеченности и запрос на более плотный контакт, что оправдывает предложение «персональный менеджер».

Каналы контакта и частота

Коммуникации шли четырьмя каналами: e‑mail через ESP, мессенджеры, исходящие звонки и ретаргетинг. Каналы работали в едином сценарии с частотным лимитом: не более трёх касаний в неделю на человека и не более одного касания в день. Для мессенджеров — 1 сообщение в неделю с опцией «стоп» одним словом.

Почтовая волна — два письма в неделю: анонс оффера и напоминание с акцентом на кейс‑сессию. Мессенджер — мягкий нудж к слоту с наставником. Звонок — только после явного интереса (клик или ответ), без «холодных» касаний в этом сегменте. Ретаргетинг — узкие аудитории по пикселям и загрузкам CRM, частота 2 показов в сутки с креативами про ранний доступ и личного наставника. Для контроля качества мы подключили аналитика продаж и писем и мониторили доставляемость, открываемость и клики из ESP разрезами по офферам.

Заказать Monitor Analytics →

Оффер и механика коммуникаций

Оффер для топ‑сегмента строился на трех ценностях: ранний доступ к новому контенту, персональный наставникна период онбординга и кейс‑сессии в малых группах. Мы сознательно исключили скидки, чтобы не каннибализировать маржу и не смещать ожидания. Все бонусы имели ограничение по слотам и времени, что создавало естественный дефицит и ускоряло решение.

Механика: персональный лендинг для сегмента, уникальный токен в UTM для атрибуции, запись на слот с наставником через календарь, подтверждение через мессенджер‑бота. В письмах и мессенджере — один главный призыв к действию и два вспомогательных микро‑CTA: «задать вопрос» и «посмотреть кейсы». В ретаргете — сплиты креативов с кадрами из кейс‑сессий вместо «баннерной» графики.

Продуктовая упаковка и бонусы без демпинга

Мы укрепили ценность без снижения цены. В пакет вошли: 14‑дневный интенсив онбординга с наставником, доступ к закрытой библиотеке разбора кейсов, две живые кейс‑сессии в группе до 12 человек и приоритетная проверка домашних заданий в течение 24 часов. Лимит слотов — 50 в неделю, чтобы сохранить качество сопровождения и не растянуть сроки обратной связи.

Дополнительные «якоря»: гарантия замены наставника без вопросов в течение первых 7 дней и перенос слота в 1 клик. Для B2B‑клиентов — приоритет на биллинговую поддержку и актирование, для физических лиц — опция рассрочки от партнёров без удешевления. Мы акцентировали, что бонусы не имеют денежного эквивалента, — так мы избегаем ожидания «скидки за шум» и защищаем средний чек. Для системной масштабируемости оффер включили в базовую система апсейлов и шаблоны ESP.

Построить отдел работы с базой →

Скрипты, CTA и снятие барьеров

Скрипт для топ‑сегмента короткий, предметный, без «пуша». В письме — привет, одна фраза с постановкой ценности, список из трёх пунктов, ссылка на слот и подпись наставника по имени. В мессенджере— зеркальная структура с кнопкой «записаться» и «напомнить завтра». На звонке — не продаём, а подтверждаем контекст: «вы в топ‑группе по результатам обучения, вам доступен ранний слот с наставником, забронируем?».

Снятие барьеров заложили в механику: прозрачный календарь, быстрый FAQ прямо в письме, возможность перейти в чат поддержки с меткой «топ‑сегмент», чтобы проблему подхватил опытный менеджер. В CRM отмечали причину отказа одним тегом: «не по времени», «не вижу ценности», «дорого», «пройду сам». Это позволило быстро корректировать микро‑копирайт: добавили примеры вопросов для кейс‑сессий и раскладку по времени на неделю.

Эксперименты и A/B‑тестирование

Эксперименты спроектированы на уровне пользователя, не креатива. Рандомизация — простая, с 20% холдаутом для контроля и равными долями между вариантами офферов. Стратификация по RFM‑децилям и каналу первичного лида, чтобы исключить дисбаланс по «сильным» и «слабым» клиентам. Длительность основной волны — 14 дней, с догоном ретаргетом ещё 7 дней.

Минимально детектируемый эффект для конверсии в оплату мы задали в 4 п.п. при уровне значимости 5% и мощности 80%. По расчётам, нам нужно не менее 450 человек на вариацию. Фактически получили 492/491 на тестовых ветках и 368 в контроле, что укладывается в допуски. Коррекцию множественных сравнений делали методом Холма–Бонферрони.

Варианты предложений и ценности

Мы проверили три оффера без изменения цены. A: ранний доступ + персональный наставник на 14 дней + две кейс‑сессии + приоритет проверки. B: ранний доступ + расширенная гарантия прогресса (замена модуля) + доступ в закрытый клуб + одна кейс‑сессия. C: только ранний доступ и «тихий» онбординг без наставника и без живых сессий.

Креативы и тексты отличались минимально, чтобы эффект шёл от ценности, а не от оформления. Единственное сплит‑поле — заголовок письма: «Забронируйте слот наставника» против «Ранний доступ открыт». В мессенджере меняли только кнопку: «занять слот» vs «перейти к расписанию». Ретаргет крутил статичные карточки с расписанием и живыми фото кейс‑сессий.

Метрики успеха и атрибуция

Главная метрика — конверсия в оплату в течение 14 дней с момента первого касания вариации (unique paid / assigned). Дополнительные: ARPPU (средний доход на платящего в рамках оффера), средний чек, доля апсейла в 30 дней и NPS через 7 дней после онбординга. Источники: CRM для оплат, ESP для касаний, BI для выручки и атрибуции.

Атрибуцию выбрали позиционную 40/40/20: первое касание — 40%, последнее — 40%, всё между — 20% поровну. Это честнее в многоканальной схеме «e‑mail → мессенджер → звонок → оплата». Для оценки статистической значимости конверсии использовали тест пропорций, для ARPPU — бутстрэп по платящим. NPS считали классически: %промоутеров минус %критиков. Мониторинг и отчётность свели в дашборды для руководителя c ежедневным апдейтом из ESP/CRM.

Заказать Monitor Analytics →

Результаты кампаний

Период наблюдения: 01.05–30.06.2025. Источники: CRM (оплаты и статусы), ESP (доставки, открываемость, клики), BI (выручка, атрибуция). Рандомизация: холдаут 20% (n=368), тестовые ветки — A (n=492), B (n=491), C (n=491). Все метрики ниже рассчитаны по принципам, описанным в разделе «Метрики успеха и атрибуция».

Конверсия в оплату за 14 дней: контроль — 9,3% (SE 1,5 п.п.), A — 14,8% (SE 1,6 п.п.), B — 12,9% (SE 1,5 п.п.), C — 10,4% (SE 1,4 п.п.). Разница A–Control = +5,5 п.п., p‑value = 0,012 (после коррекции — значимо на уровне 5%). Разница B–Control = +3,6 п.п., p‑value = 0,071 (тенденция). C–Control статистически не отличимы.

Вклад в выручку рассчитывали как выручку/назначенного пользователя (assigned). Контроль: 931 600 ₽ / 368 = 2 531 ₽ на пользователя. A: 2 241 100 ₽ / 492 = 4 555 ₽ на пользователя (+80% к контролю). B: 1 883 700 ₽ / 491 = 3 835 ₽ (+52%). C: 1 443 300 ₽ / 491 = 2 940 ₽ (+16%). Рост в A обеспечили одновременно увеличенная конверсия и рост ARPPU.

Конверсия, выручка, средний чек

Средний чек по платящим в контроле составил 27 400 ₽, ARPPU — 27 400 ₽ (контроль не содержит допродаж в 14 дней). В ветке A средний чек вырос до 30 700 ₽, ARPPU — 30 700 ₽; в ветке B — 29 900 ₽; в ветке C — 28 300 ₽. Разницу в A объясняют кейс‑сессии и персональное сопровождение, которые облегчают выбор расширенного пакета.

Для прозрачности приводим сводную таблицу по ключевым показателям за 14 дней:

Группа	n (assigned)	Конверсия	Покупок	Средний чек	ARPPU	Выручка	Выручка/польз.
Control	368	9,3%	34	27 400 ₽	27 400 ₽	931 600 ₽	2 531 ₽
Offer A	492	14,8%	73	30 700 ₽	30 700 ₽	2 241 100 ₽	4 555 ₽
Offer B	491	12,9%	63	29 900 ₽	29 900 ₽	1 883 700 ₽	3 835 ₽
Offer C	491	10,4%	51	28 300 ₽	28 300 ₽	1 443 300 ₽	2 940 ₽

Почтовые метрики в тесте A улучшились по сравнению с контролем: открываемость 46–48% против 41–43%, CTR 8,1% против 6,5% (ESP‑отчёты за период). Лучший заголовок — «Забронируйте слот наставника». В ретаргете креатив с живыми фото кейс‑сессий дал +21% к post‑view конверсии относительно статичной графики. Вклад ретаргета — до 14% атрибутированной выручки по позиционной модели.

CRM‑маркетинг по базе помогает закрепить такую упаковку в регулярных волнах без ручной сборки каждый раз.

Построить отдел работы с базой →

Влияние на NPS и апсейл

NPS по платящим из ветки A, измеренный через 7 дней после онбординга, составил 67 против 58 в контроле (+9 п.п.; 95% ДИ: 4–14 п.п.). Ответов — 312 (response rate 41%). Ветви B и C показали NPS 63 и 60 соответственно. Рост NPS в A коррелирует с личным сопровождением и качеством первых 14 дней.

Апсейл в 30‑дневном окне после первой покупки: A — 24% против 18% в контроле (+6 п.п., p‑value 0,038), B — 21%, C — 19%. Чаще всего клиенты докупали продвинутые модули и клубное участие. Средний апсейл‑чек в A — 18 900 ₽. Мы видим, что кейс‑сессии запускают вопросы «по делу», из которых органично рождается апсейл без ощущения продавливания. Для масштабирования эффекта оффер включили в регулярные программы удержания и контроль качества в BI через блок «метрики LTV и оттока».

Заказать Monitor Analytics →

Выводы и рекомендации

Кейс показал, что оффер «ранний доступ + наставник + кейс‑сессии» даёт наибольший вклад в выручку на пользователя и устойчиво повышает NPS — без скидок и распродаж. Это подтверждает гипотезу: топ‑клиенты покупают ценность и сервис, а не удешевление. Продуктовая упаковка решает два барьера — «смогу ли я быстро разобраться» и «будет ли польза в моей ситуации».

Системные элементы, которые обеспечили результат: чёткие RFM‑критерии отбора, частотные лимиты по каналам, единая атрибуция, рандомизация с холдаутом и прозрачный онбординг с календарём слотов. Из операционных нюансов — важна скорость реакции в мессенджере и качество кейс‑сессий. Здесь выигрывает команда с короткой связью между продуктом и продажами.

Что закрепить в плейбуке

• Критерии топ‑сегмента: R ≤ 45 дней, F ≥ 3 (или 2 в верхнем квартиле), M ≥ P80 по выручке за 12 месяцев. Обновлять еженедельно, но не менять правила в ходе волны.
• Упаковка: без скидок, но с ограниченными бонусами — наставник 14 дней, две кейс‑сессии, приоритет проверки. Слоты лимитировать, SLA поддержки — 24 часа.
• Каналы и частоты: e‑mail 2/нед, мессенджер 1/нед, звонок только после интереса, ретаргет с cap 2/сутки. Не более одного касания в день.
• Эксперименты: холдаут 20%, ≥ 450 человек на вариацию, длительность 14 дней, позиционная атрибуция 40/40/20, коррекция множественных сравнений.
• Отчётность: единый дашборд по конверсии, ARPPU, NPS и апсейлу, выгрузки ESP/CRM раз в сутки, комментарии менеджеров как обязательное поле причины отказа.

Заложите в календарь повторяющиеся волны под релизы и «окна роста» в продукте. Это позволяет перейти от разовых акций к стабильной модели CRM‑маркетинг по базе и планово наращивать выручку без пиков и провалов.

Построить отдел работы с базой →

Что изменить в следующих заходах

Первое — персонализация наставника. Матчинг по профилю клиента (уровень, цель, отрасль) должен сократить время до первой ценности и повысить NPS. Второе — тест «community‑first»: часть группы приглашать сначала в мини‑комьюнити с фасилитатором, а потом в продукт. Это проверит роль принадлежности и может снизить нагрузку на саппорт.

Третье — усилить ретаргет: добавить короткие видео‑кейсы вместо статичных карточек, протестировать частоту 1/сутки vs 2/сутки на разных RFM‑слоях. Четвёртое — расширить окно измерения апсейла до 60 дней и добавить когорты по первоначальному пакету. Пятое — аккуратно поиграть с дефицитом: ввод слотов «только для выпускников кейс‑сессий» и сезонные механики. Здесь подойдут мягкие игровые акции без скидок, которые поддерживают интерес и не портят ценность предложения.

Запустить игровую акцию →

Локальный вывод

Оффер для топ‑сегмента кейс подтвердил: ранний доступ, наставник и кейс‑сессии — достаточные стимулы для роста конверсии и среднего чека без демпинга. По данным CRM/ESP/BI за май–июнь 2025 оффер A дал +5,5 п.п. к конверсии и +80% к выручке на назначенного пользователя относительно контроля, при росте NPS на 9 п.п. Эти эффекты воспроизводимы при соблюдении критериев набора, частотных лимитов и дисциплины тестов.

Если нужна внешняя ревизия воронки, настройка атрибуции и нарезка RFM под вашу продуктовую карту, стоит обсудить это на стратегии с Артёмом Седовым — он помогает выстроить отдел работы с базой и собрать сквозные отчёты. Это быстрее, чем настраивать всё с нуля и терять месяцы на «разгон».