7 подходов, которые помогают нам формулировать
и тестировать гипотезы в работе с базами клиентов

Работа с базой почти никогда не начинается с «давайте отправим рассылку и посмотрим, что будет». Эффективные гипотезы рождаются не из воздуха, а из данных, контекста и понимания поведения клиентов. Ниже — основные пункты, на которые мы опираемся, когда предлагаем сценарии работы с базой и прогнозируем результат.

1. Контекст бизнеса и текущая задача.

Одна и та же база может решать разные задачи: продажи, возврат клиентов, снижение нагрузки на поддержку, рост LTV. Поэтому сначала мы смотрим не на саму базу, а на цель бизнеса здесь и сейчас. Гипотеза всегда отвечает на вопрос: какую проблему мы пытаемся решить.

2. История взаимодействия клиентов с брендом.

Нам важно понимать, как люди уже общались с компанией: покупали или только оставляли заявки, через какие каналы приходили, на каком этапе «отваливались», возвращались ли позже. Это помогает не строить коммуникацию с нуля, а продолжать уже существующий диалог.

3. Поведенческие сигналы.

Помимо очевидных параметров вроде даты последней покупки или суммы заказа, мы смотрим на поведение: как часто человек взаимодействует с компанией, что игнорирует, на какие сообщения реагирует. Именно поведение чаще всего подсказывает, какой сценарий будет уместен.

4. Сегментация и её глубина.

Опираемся на уже существующие сегменты или предлагаем их расширить: по стадии жизненного цикла, активности, интересу, типу запроса. Чем точнее сегмент, тем точнее гипотеза и выше шанс, что она сработает.

5. Данные из CRM и смежных систем.

Мы проверяем, какие данные реально собираются и используются. Иногда гипотеза упирается в технические ограничения: нет нужного поля, не фиксируется событие, не обновляется статус. Хорошая гипотеза всегда учитывает реальное состояние данных.

6. Прошлый опыт и накопленные паттерны.

Учитываем то, что уже видели в похожих проектах: какие сценарии работают для реактивации, где лучше заходят опросы, а где — короткие сервисные сообщения.

7. Экономика и масштабируемость.

Даже самая интересная гипотеза не имеет смысла, если её сложно масштабировать или же она не окупилась. Мы всегда смотрим, сколько стоит реализация, сколько ресурсов требует поддержка и можно ли этот сценарий развивать дальше, а не делать разовую акцию.

Сочетание этих подходов позволяет тестировать гипотезы осознанно, быстрее получать результат и не выжигать базу лишними коммуникациями.

Больше заметок про работу с базой клиентов читайте в нашем «Справочнике».