Roadmap внедрения Lasmart AI-Ready: путь к готовым данным 📊

Внедрение AI-Ready начинается с определения задач бизнеса и оценки текущего состояния данных. Дальше компания последовательно проходит несколько этапов:

🔹 Определение целей. Фиксируем задачи проекта и ожидаемый результат от AI-агентов, проводим GAP-анализ.

🔹 Пилотный проект. Выбираем 1–2 бизнес-области, внедряем AI-Ready подход и интеграцию с AI.

🔹 Инвентаризация данных. Формируем бизнес-описания, выстраиваем data lineage, унифицируем данные и отчетность.

🔹 Единый источник для AI. Создаем семантический слой и готовый framework, через который AI получает необходимый бизнес-контекст.

Следующие этапы — интеграция с AI, внедрение data quality и процессов, которые позволяют поддерживать данные в актуальном состоянии по мере развития решения. На схеме — весь путь внедрения Lasmart AI-Ready и основные задачи на каждом этапе.

Хотите понять, с какого этапа начинать подготовку данных в вашей компании?

Оставьте заявку — проведем оценку текущего состояния и определим следующие шаги для перехода к AI-Ready 🤝

А что увидит AI, если подключить его к вашим данным прямо сейчас? 🤔

Не в идеальной архитектуре из презентации, не после большого проекта по подготовке данных — а в той системе, которая уже работает в вашей компании.

Предлагаем это проверить!

Команда Lasmart проведет персональную оценку готовности ваших данных к работе с AI-агентами и покажет, насколько вы готовы к внедрению сейчас, где находятся критичные точки, и что действительно нужно сделать перед запуском.

Без универсального чек-листа — разберем вашу ситуацию и дадим конкретные рекомендации.

Хотите узнать, насколько ваши данные готовы к AI?

🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как получить персональную оценку.

150 тысяч клиентов получили бонусы, воспользовались ими около 10 тысяч. Насколько эффективна программа лояльности ❓

На совместном вебинаре с AW BI мы разбирали реальные обезличенные данные ритейлера. Один из показателей привлек особое внимание: за 2025 год бонусы начислили примерно 150 тысячам клиентов, но потратили их около 10 тысяч.

На первый взгляд — низкая вовлеченность в программу. Однако доля использования бонусов сама по себе ещё не говорит о её экономической эффективности: для полноценной оценки нужно рассматривать несколько уровней аналитики.

1️⃣ Использование программы
Сколько клиентов получили бонусы, какая доля воспользовалась ими, как быстро происходит погашение и сколько бонусов остается неиспользованными?

2️⃣ Покупательское поведение
Меняется ли частота покупок после начисления бонусов? Растет ли средний чек? Возвращаются ли клиенты после первого использования?

3️⃣ Инкрементальный эффект
Какая часть продаж действительно связана с программой лояльности? Сколько покупок произошло бы и без бонусного стимулирования? Здесь уже требуется сопоставление с контрольными группами или другие методы оценки инкрементальности.

4️⃣ Экономика программы
Как дополнительные продажи соотносятся со стоимостью начисленных и погашенных бонусов, затратами на коммуникации и изменением маржинальной прибыли? Именно на этом уровне можно оценивать финансовую отдачу программы.

Главный вопрос — сколько дополнительной прибыли приносит программа лояльности относительно затрат на её поддержку.

Анализ использования бонусов помогает обнаружить отклонения, клиентская аналитика позволяет исследовать их причины, проверить гипотезы и оценить результат изменений 📊

Клиент с высоким чеком и низкой чувствительностью к скидкам: зачем продолжать его дисконтировать? 🤔

35 220 ₽ — средний чек, 8,2% — доля скидок в выручке, 2,4% — доля возвратов.

Так выглядит один из сегментов, обнаруженных при ML-анализе клиентской базы ритейлера. Всего 89 покупателей, которые приносят высокий средний чек и относительно редко покупают со скидками.

Стоит ли включать их в общие промокампании?

Сегмент отличается высоким средним чеком, небольшим разнообразием корзины и относительно низкой долей скидок в выручке — это дает основания проверить гипотезу: персональные привилегии и сервис могут оказаться эффективнее дополнительных скидок.

Для этого сегмента предложены другие способы удержания:
🔹 VIP-программа с персональным менеджером;
🔹 исключение из массовых проморассылок;
🔹 ранний доступ к новым коллекциям;
🔹 приоритетное обслуживание и эксклюзивные мероприятия.

Важный нюанс: 8,2% скидок в выручке ещё не доказывают, что клиенты нечувствительны к цене. Они могли покупать без скидок по другим причинам. Поэтому изменение CRM-стратегии — гипотеза, которую нужно проверять на данных.

При обычной сегментации по сумме и частоте покупок подобные особенности поведения легко упустить. Здесь для анализа использовали более 20 характеристик — от покупательской активности до структуры корзины и возвратов.

В результате можно увидеть, каким клиентам действительно нужны скидки, а для каких стоит протестировать другие предложения — и перестать отправлять одинаковые промо всем, кто попал в категорию VIP.

Хотите узнать, какие клиентские сегменты скрыты в ваших данных и как увеличить прибыль от работы с ними?

🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как провести ML-сегментацию вашей клиентской базы.

Два магазина одной сети. Почему в один покупатели возвращаются чаще, чем в другой? 🛒

В одном магазине значительную часть клиентской базы составляют постоянные покупатели. В другом — заметно выше доля новых клиентов.

Означает ли это, что первый магазин лучше удерживает аудиторию, а второй эффективнее привлекает новых покупателей?

Не обязательно. На показатели могут влиять расположение, срок работы магазина и особенности клиентского потока. Чтобы разобраться в причинах, важно смотреть на динамику новых и возвращающихся клиентов, а не только на общую выручку.

🎥 В видео Анастасия Третьякова, тимлид BI-направления Lasmart, на реальных данных ритейлера сравнивает два магазина одной сети и показывает, какие вопросы помогает поставить клиентская аналитика.

Средний чек — 11 659 ₽. Что скрывается за этой цифрой?

Средний чек помогает оценивать динамику продаж, сравнивать магазины и клиентские сегменты. Но одинаковые или близкие значения этого показателя могут складываться из совершенно разных покупок.

Посмотрим на данные fashion-ритейлера. Средний чек по всей клиентской базе составляет 11 659 ₽, а средняя глубина чека — 2 товара. При детализации по возрастным группам картина становится интереснее 🔽

Сравним два сегмента:
🔹 43-47 лет: средний чек — 13 417 ₽, глубина чека — 2,08, средняя стоимость товара — 6 481 ₽.
🔹 58-62 года: средний чек — 13 121 ₽, глубина чека — 1,90, средняя стоимость товара — 6 865 ₽.

Разница в среднем чеке — всего 296 ₽. Однако покупатели 43-47 лет в среднем приобретают больше товаров за одну покупку, а в группе 58–62 года выше средняя стоимость единицы товара.

📍Что это меняет для бизнеса?
Если ориентироваться только на средний чек, эти сегменты могут выглядеть практически одинаково. Но детализация позволяет сформулировать разные гипотезы для дальнейшей работы.

Например, для покупателей 58-62 лет можно проверить потенциал увеличения количества товаров в корзине за счёт сопутствующих категорий. Для группы 43-47 лет — изучить возможности роста среднего чека через ассортимент более дорогих товаров.

При этом важно учитывать и другие показатели: частоту покупок, структуру ассортимента, скидки и маржинальность. Без них нельзя определить, какие предложения действительно принесут дополнительную прибыль.

Один KPI показывает результат. Детализация помогает понять, за счет чего он формируется.

На скриншоте — BI-дашборд с анализом возрастных групп: от среднего чека и глубины корзины до стоимости товаров и вклада каждого сегмента в оборот.

Хотите узнать, какие различия в покупательском поведении скрываются за средними показателями вашей клиентской базы?

🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как провести углублённый анализ клиентских данных и найти возможности для роста продаж.