👤 Pareto/NBD — клиент ещё активен или ушёл?
У тебя 500 клиентов. Одни покупают раз в месяц, другие раз в полгода. Как понять кто «ещё с тобой» а кто уже ушёл — без явного «отписался»? Модель Pareto/NBD считает вероятность.
Простыми словами: Бабушка ходит за конфетами каждые 2 недели. Уже месяц её нет — забыла или ушла навсегда? Pareto/NBD считает «вероятность что бабушка ещё придёт» исходя из её прошлых привычек.
Pareto/NBD — модель в которой каждый клиент «жив» с какой-то вероятностью пока не докажет обратное (долго не покупает). Считает: исходя из его прошлого ритма покупок — насколько вероятно что он ещё активен. Это лучше чем правило «не покупал 90 дней = ушёл», потому что у разных клиентов разный ритм.
Вводишь данные ОДНОГО клиента: сколько дней с последней покупки, сколько всего дней у тебя в базе, сколько покупок сделал. Калькулятор даст вероятность что он ещё активен. Применишь логику ко всей базе — получишь правильную сегментацию.
Перестанешь зря тратить деньги на «спящих» которых уже нельзя реактивировать обычной рассылкой. И, наоборот, не упустишь «активных» которые просто пока паузу взяли. Точная триггерная коммуникация.
Что у тебя сейчас
Активен — пиши ему обычные предложения
Что делать с каждым статусом
- • Активен — стандартный контент, новые предложения
- • Под риском — реактивационное письмо со скидкой/бонусом
- • Ушёл — последняя попытка через крупный оффер. Или отписать его от рассылки чтобы не портил доставляемость
Клиент в базе 180 дней. Сделал 6 покупок (раз в 30 дней). С последней покупки прошло 45 дней.
Ответ: Среднее окно между покупками — 30 дней. Ожидаемое следующее — 45 дней (30 × 1.5). Прошло ровно 45 дней — клиент «на пороге»: 50% что вернётся, 50% что ушёл. Шли реактивационное письмо прямо сейчас.
Хочешь заявки по 1000–1500₽ вместо 3000–4000₽?
Ответь на 3 вопроса — пришлю разбор твоей ситуации по «Методу Точного Входа™».