Как автоматические сценарии рассылок и персонализированные рекомендации принесли магазину одежды 22,3 млн ₽ выручки
Клиент (NDA) — мультибрендовый магазин премиальной обуви, одежды и аксессуаров. Работает в высоком ценовом сегменте, поэтому покупатели редко оформляют заказ в первый визит на сайт. Сначала они изучают ассортимент, сравнивают модели, несколько раз возвращаются в каталог — и только потом оплачивают корзину.
Чтобы удерживать тёплую аудиторию в воронке продаж и сократить путь клиентов к покупке, компания внедрила автоматические сценарии рассылок. В нужный момент клиенты получают персональные письма, которые мотивируют их вернуться к товару и оформить заказ. Таким образом сценарии приращивают выручку и помогают магазину оставаться на виду у покупателей.
Для запуска сценариев магазин обратился к CDP Sendsay. На старте требовалось решить несколько задач:
1. Настроить передачу событий с сайта. Платформа получает данные о конкретных действиях пользователя — например, просмотр товара или добавление его в «Избранное» — и запускает рассылки в ответ на его поведение.
2. Подключить и настроить автоматические сценарии. Они отправляют рассылки, которые напоминают клиентам о просмотренных и отложенных товарах.
3. Персонализировать рассылки с помощью рекомендаций. В письма планировали подставлять товары, которые клиент уже просматривал или которые могли бы его заинтересовать.
Чтобы удерживать тёплую аудиторию в воронке продаж и сократить путь клиентов к покупке, компания внедрила автоматические сценарии рассылок. В нужный момент клиенты получают персональные письма, которые мотивируют их вернуться к товару и оформить заказ. Таким образом сценарии приращивают выручку и помогают магазину оставаться на виду у покупателей.
Для запуска сценариев магазин обратился к CDP Sendsay. На старте требовалось решить несколько задач:
1. Настроить передачу событий с сайта. Платформа получает данные о конкретных действиях пользователя — например, просмотр товара или добавление его в «Избранное» — и запускает рассылки в ответ на его поведение.
2. Подключить и настроить автоматические сценарии. Они отправляют рассылки, которые напоминают клиентам о просмотренных и отложенных товарах.
3. Персонализировать рассылки с помощью рекомендаций. В письма планировали подставлять товары, которые клиент уже просматривал или которые могли бы его заинтересовать.
Описание кейса / решения
Справиться помог встроенный в CDP Sendsay набор инструментов для e-com.
Он позволяет:
Совместно с командой магазина настроили автоматические сценарии. Настройку провели в два этапа. Сначала реализовали передачу событий с сайта, которые и запускали отправку рассылки. А именно:
Дальше настроили сценарии.
1. «Брошенный просмотр». CDP Sendsay запускает сценарий, если пользователь посмотрел карточку товара, но не добавил его в корзину и не оформил заказ. Через 30 минут ему приходит письмо с темой: «Сохранили интересные вам товары», — и подборкой просмотренных позиций. Если пользователь всё же оформляет покупку, сценарий прерывается.
2. «Снижение цены на товар в „Избранном“». Когда клиент добавляет товар в «Избранное», CDP Sendsay фиксирует это событие. Если позже цена на товар падает, платформа получает новое событие — «Изменение стоимости» — и автоматически запускает сценарий. Тот, в свою очередь, — рассылку.
Добавили персональные рекомендации. Они помогают покупателям быстрее выбрать и оплатить подходящий товар. Бизнесу — увеличить средний чек.
В CDP Sendsay есть готовые рекомендации и созданные AI. С помощью готовых в письма можно добавлять базовые подборки товаров, к которым нужно привлечь внимание. AI-рекомендации позволяют отправлять прогнозные подборки, которые подписчики с большей вероятностью захотят приобрести. В подборки попадают:
Чем больше релевантных товаров видит клиент, тем выше его вовлечённость и средний чек. Поэтому подключили оба типа рекомендаций.
Готовые рекомендации.
Магазину требовалось больше вариантов базовых подборок и гибкие параметры для их формирования. Мы помогли с настройками, добавив дополнительные критерии — по полу, товарной категории и бренду.
Теперь магазин гибко персонализирует письма под разные сегменты аудитории, выбирая, кому и какие подборки отправлять.
Допустим, может сформировать блок из самых просматриваемых женских товаров, популярных моделей конкретного бренда либо:
AI-рекомендации.
Мы помогли добавить их в сценарий «Брошенный просмотр». В итоге подписчики получают в рассылках не только товары, которые они смотрели на сайте, но и предложения, способные заинтересовать их и побудить купить больше, чем они планировали. После тестового периода оказалось, что с рекомендациями «Брошенный просмотр» работает лучше. Кликабельность рассылок увеличивается почти на 7%, а выручка — более чем в 3 раза.
Сроки реализации
15.09.2025 — 05.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Автоматические сценарии помогли магазину ускорить цикл продаж. Клиенты получают персонализированные письма, которые ненавязчиво возвращают их к интересующим товарам и помогают завершить покупку.
Есть результаты и в цифрах. Сценарий «Брошенный просмотр» приносит компании более 1,5 млн рублей дополнительных продаж ежемесячно, а его совокупная выручка уже превысила 18,5 млн рублей. Ниже — ключевые показатели.
Сценарий «Снижение цены на товар в “Избранном”» срабатывает нечасто — только когда пользователь добавляет товар в «Избранное», а затем на него действует акция. Однако даже при низкой частоте запусков сценарий уже принёс магазину 3,5 млн рублей выручки. Вот подробная статистика:
Результат выше — не итоговый. Магазин продолжает работать с настроенными сценариями и подключает новые. Но уже достигнутый результат показывает, что автоматизация коммуникаций эффективна даже в премиум-сегменте, клиенты которого ожидают к себе особого внимания, персонального подхода и деликатного общения.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что бизнес может вполне реально влиять на доход с помощью триггерных рассылок и персональных товарных рекомендаций. При этом даже два настроенных сценария уже способны увеличивать выручку.
Также кейс демонстрирует, как компании с длинным циклом сделки могут ускорять продажи за счёт сценариев — автоматически, без участия живого менеджера. Триггерные письма удерживают внимание клиентов и мягко подталкивают к покупке, сокращая путь от первого просмотра товара до оплаты заказа. Причём не только в масс-маркете, но и в люкс, чья аудитория привыкла к особому отношению.
Если работать с персонализацией всесторонне — использовать рекомендации товаров, — можно дополнительно увеличить выручку. Кейс даже предлагает готовый инсайт — как можно усилить сценарий «Брошенный просмотр», если внедрить в него AI-рекомендации. Другие компании могут также протестировать данное решение в своих коммуникациях.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Любой e-com-бизнес может увеличивать выручку с помощью триггерных сценариев и персональных рекомендаций товаров. Готовые сценарии, которые предлагает Sendsay, — вроде «Брошенного просмотра», «Брошенной корзины», «Снизилась цена на товар в „Избранном“» и другие — удобны тем, что вся логика в них уже собрана. Компаниям остаётся только адаптировать некоторые детали (например, время отправки) под собственную бизнес-модель.
Бизнесу с небольшими командами маркетинга готовые сценарии позволяют запускать рассылки, не привлекая доп.ресурсы.
Крупным брендам — ускорить запуск проекта и быстрее получать выручку.
Рекомендации товаров для email-рассылок также может использовать любой бизнес, у которого на сайте размещён каталог товаров или услуг. Готовые рекомендации достаточно просто добавить в шаблоны писем.
В случае с умными рекомендациями (на базе AI) алгоритм можно настроить под особенности каталога конкретного магазина — с учётом категорий, брендов, сезонов или других параметров товаров.
Справиться помог встроенный в CDP Sendsay набор инструментов для e-com.
Он позволяет:
- отслеживать поведение пользователей на сайте;
- настраивать автоматизированные сценарии;
- с помощью персональных писем возвращать подписчиков на сайт, чтобы они быстрее завершали цикл сделки.
Совместно с командой магазина настроили автоматические сценарии. Настройку провели в два этапа. Сначала реализовали передачу событий с сайта, которые и запускали отправку рассылки. А именно:
- «Просмотр карточки товара»;
- «Просмотр категории»;
- «Обновление корзины» и другие.
Дальше настроили сценарии.
1. «Брошенный просмотр». CDP Sendsay запускает сценарий, если пользователь посмотрел карточку товара, но не добавил его в корзину и не оформил заказ. Через 30 минут ему приходит письмо с темой: «Сохранили интересные вам товары», — и подборкой просмотренных позиций. Если пользователь всё же оформляет покупку, сценарий прерывается.
2. «Снижение цены на товар в „Избранном“». Когда клиент добавляет товар в «Избранное», CDP Sendsay фиксирует это событие. Если позже цена на товар падает, платформа получает новое событие — «Изменение стоимости» — и автоматически запускает сценарий. Тот, в свою очередь, — рассылку.
Добавили персональные рекомендации. Они помогают покупателям быстрее выбрать и оплатить подходящий товар. Бизнесу — увеличить средний чек.
В CDP Sendsay есть готовые рекомендации и созданные AI. С помощью готовых в письма можно добавлять базовые подборки товаров, к которым нужно привлечь внимание. AI-рекомендации позволяют отправлять прогнозные подборки, которые подписчики с большей вероятностью захотят приобрести. В подборки попадают:
- сопутствующие товары;
- персональные рекомендации;
- товары, которые потенциально могут быть интересны клиенту.
Чем больше релевантных товаров видит клиент, тем выше его вовлечённость и средний чек. Поэтому подключили оба типа рекомендаций.
Готовые рекомендации.
Магазину требовалось больше вариантов базовых подборок и гибкие параметры для их формирования. Мы помогли с настройками, добавив дополнительные критерии — по полу, товарной категории и бренду.
Теперь магазин гибко персонализирует письма под разные сегменты аудитории, выбирая, кому и какие подборки отправлять.
Допустим, может сформировать блок из самых просматриваемых женских товаров, популярных моделей конкретного бренда либо:
- самых продаваемых позиций по сезонам («Осень-зима»);
- товаров, которых в наличии не менее 3-х размеров;
- самых просматриваемых товаров бренда, которым клиент интересовался ранее.
AI-рекомендации.
Мы помогли добавить их в сценарий «Брошенный просмотр». В итоге подписчики получают в рассылках не только товары, которые они смотрели на сайте, но и предложения, способные заинтересовать их и побудить купить больше, чем они планировали. После тестового периода оказалось, что с рекомендациями «Брошенный просмотр» работает лучше. Кликабельность рассылок увеличивается почти на 7%, а выручка — более чем в 3 раза.
Сроки реализации
15.09.2025 — 05.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Автоматические сценарии помогли магазину ускорить цикл продаж. Клиенты получают персонализированные письма, которые ненавязчиво возвращают их к интересующим товарам и помогают завершить покупку.
Есть результаты и в цифрах. Сценарий «Брошенный просмотр» приносит компании более 1,5 млн рублей дополнительных продаж ежемесячно, а его совокупная выручка уже превысила 18,5 млн рублей. Ниже — ключевые показатели.
- средний Open Rate — 57,19%;
- переходы Click-to-Open Rate — 26,39%;
- конверсия в заказ — 2,48%;
- продажи — 18,5 млн руб.
Сценарий «Снижение цены на товар в “Избранном”» срабатывает нечасто — только когда пользователь добавляет товар в «Избранное», а затем на него действует акция. Однако даже при низкой частоте запусков сценарий уже принёс магазину 3,5 млн рублей выручки. Вот подробная статистика:
- средний Open Rate — 56,01% ;
- переходы Click-to-Open Rate — 12,08%;
- конверсия в заказ — 4,2%
- продажи — 3,8 млн руб.
Результат выше — не итоговый. Магазин продолжает работать с настроенными сценариями и подключает новые. Но уже достигнутый результат показывает, что автоматизация коммуникаций эффективна даже в премиум-сегменте, клиенты которого ожидают к себе особого внимания, персонального подхода и деликатного общения.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что бизнес может вполне реально влиять на доход с помощью триггерных рассылок и персональных товарных рекомендаций. При этом даже два настроенных сценария уже способны увеличивать выручку.
Также кейс демонстрирует, как компании с длинным циклом сделки могут ускорять продажи за счёт сценариев — автоматически, без участия живого менеджера. Триггерные письма удерживают внимание клиентов и мягко подталкивают к покупке, сокращая путь от первого просмотра товара до оплаты заказа. Причём не только в масс-маркете, но и в люкс, чья аудитория привыкла к особому отношению.
Если работать с персонализацией всесторонне — использовать рекомендации товаров, — можно дополнительно увеличить выручку. Кейс даже предлагает готовый инсайт — как можно усилить сценарий «Брошенный просмотр», если внедрить в него AI-рекомендации. Другие компании могут также протестировать данное решение в своих коммуникациях.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Любой e-com-бизнес может увеличивать выручку с помощью триггерных сценариев и персональных рекомендаций товаров. Готовые сценарии, которые предлагает Sendsay, — вроде «Брошенного просмотра», «Брошенной корзины», «Снизилась цена на товар в „Избранном“» и другие — удобны тем, что вся логика в них уже собрана. Компаниям остаётся только адаптировать некоторые детали (например, время отправки) под собственную бизнес-модель.
Бизнесу с небольшими командами маркетинга готовые сценарии позволяют запускать рассылки, не привлекая доп.ресурсы.
Крупным брендам — ускорить запуск проекта и быстрее получать выручку.
Рекомендации товаров для email-рассылок также может использовать любой бизнес, у которого на сайте размещён каталог товаров или услуг. Готовые рекомендации достаточно просто добавить в шаблоны писем.
В случае с умными рекомендациями (на базе AI) алгоритм можно настроить под особенности каталога конкретного магазина — с учётом категорий, брендов, сезонов или других параметров товаров.
Результат
+22,3 млн ₽ к выручке за счёт автоматизированных триггерных сценариев и рассылок с персональными рекомендациями
Описание кейса / решения
Справиться помог встроенный в CDP Sendsay набор инструментов для e-com.
Он позволяет:
Совместно с командой магазина настроили автоматические сценарии. Настройку провели в два этапа. Сначала реализовали передачу событий с сайта, которые и запускали отправку рассылки. А именно:
Дальше настроили сценарии.
1. «Брошенный просмотр». CDP Sendsay запускает сценарий, если пользователь посмотрел карточку товара, но не добавил его в корзину и не оформил заказ. Через 30 минут ему приходит письмо с темой: «Сохранили интересные вам товары», — и подборкой просмотренных позиций. Если пользователь всё же оформляет покупку, сценарий прерывается.
2. «Снижение цены на товар в „Избранном“». Когда клиент добавляет товар в «Избранное», CDP Sendsay фиксирует это событие. Если позже цена на товар падает, платформа получает новое событие — «Изменение стоимости» — и автоматически запускает сценарий. Тот, в свою очередь, — рассылку.
Добавили персональные рекомендации. Они помогают покупателям быстрее выбрать и оплатить подходящий товар. Бизнесу — увеличить средний чек.
В CDP Sendsay есть готовые рекомендации и созданные AI. С помощью готовых в письма можно добавлять базовые подборки товаров, к которым нужно привлечь внимание. AI-рекомендации позволяют отправлять прогнозные подборки, которые подписчики с большей вероятностью захотят приобрести. В подборки попадают:
Чем больше релевантных товаров видит клиент, тем выше его вовлечённость и средний чек. Поэтому подключили оба типа рекомендаций.
Готовые рекомендации.
Магазину требовалось больше вариантов базовых подборок и гибкие параметры для их формирования. Мы помогли с настройками, добавив дополнительные критерии — по полу, товарной категории и бренду.
Теперь магазин гибко персонализирует письма под разные сегменты аудитории, выбирая, кому и какие подборки отправлять.
Допустим, может сформировать блок из самых просматриваемых женских товаров, популярных моделей конкретного бренда либо:
AI-рекомендации.
Мы помогли добавить их в сценарий «Брошенный просмотр». В итоге подписчики получают в рассылках не только товары, которые они смотрели на сайте, но и предложения, способные заинтересовать их и побудить купить больше, чем они планировали. После тестового периода оказалось, что с рекомендациями «Брошенный просмотр» работает лучше. Кликабельность рассылок увеличивается почти на 7%, а выручка — более чем в 3 раза.
Сроки реализации
15.09.2025 — 05.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Автоматические сценарии помогли магазину ускорить цикл продаж. Клиенты получают персонализированные письма, которые ненавязчиво возвращают их к интересующим товарам и помогают завершить покупку.
Есть результаты и в цифрах. Сценарий «Брошенный просмотр» приносит компании более 1,5 млн рублей дополнительных продаж ежемесячно, а его совокупная выручка уже превысила 18,5 млн рублей. Ниже — ключевые показатели.
Сценарий «Снижение цены на товар в “Избранном”» срабатывает нечасто — только когда пользователь добавляет товар в «Избранное», а затем на него действует акция. Однако даже при низкой частоте запусков сценарий уже принёс магазину 3,5 млн рублей выручки. Вот подробная статистика:
Результат выше — не итоговый. Магазин продолжает работать с настроенными сценариями и подключает новые. Но уже достигнутый результат показывает, что автоматизация коммуникаций эффективна даже в премиум-сегменте, клиенты которого ожидают к себе особого внимания, персонального подхода и деликатного общения.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что бизнес может вполне реально влиять на доход с помощью триггерных рассылок и персональных товарных рекомендаций. При этом даже два настроенных сценария уже способны увеличивать выручку.
Также кейс демонстрирует, как компании с длинным циклом сделки могут ускорять продажи за счёт сценариев — автоматически, без участия живого менеджера. Триггерные письма удерживают внимание клиентов и мягко подталкивают к покупке, сокращая путь от первого просмотра товара до оплаты заказа. Причём не только в масс-маркете, но и в люкс, чья аудитория привыкла к особому отношению.
Если работать с персонализацией всесторонне — использовать рекомендации товаров, — можно дополнительно увеличить выручку. Кейс даже предлагает готовый инсайт — как можно усилить сценарий «Брошенный просмотр», если внедрить в него AI-рекомендации. Другие компании могут также протестировать данное решение в своих коммуникациях.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Любой e-com-бизнес может увеличивать выручку с помощью триггерных сценариев и персональных рекомендаций товаров. Готовые сценарии, которые предлагает Sendsay, — вроде «Брошенного просмотра», «Брошенной корзины», «Снизилась цена на товар в „Избранном“» и другие — удобны тем, что вся логика в них уже собрана. Компаниям остаётся только адаптировать некоторые детали (например, время отправки) под собственную бизнес-модель.
Бизнесу с небольшими командами маркетинга готовые сценарии позволяют запускать рассылки, не привлекая доп.ресурсы.
Крупным брендам — ускорить запуск проекта и быстрее получать выручку.
Рекомендации товаров для email-рассылок также может использовать любой бизнес, у которого на сайте размещён каталог товаров или услуг. Готовые рекомендации достаточно просто добавить в шаблоны писем.
В случае с умными рекомендациями (на базе AI) алгоритм можно настроить под особенности каталога конкретного магазина — с учётом категорий, брендов, сезонов или других параметров товаров.
Справиться помог встроенный в CDP Sendsay набор инструментов для e-com.
Он позволяет:
- отслеживать поведение пользователей на сайте;
- настраивать автоматизированные сценарии;
- с помощью персональных писем возвращать подписчиков на сайт, чтобы они быстрее завершали цикл сделки.
Совместно с командой магазина настроили автоматические сценарии. Настройку провели в два этапа. Сначала реализовали передачу событий с сайта, которые и запускали отправку рассылки. А именно:
- «Просмотр карточки товара»;
- «Просмотр категории»;
- «Обновление корзины» и другие.
Дальше настроили сценарии.
1. «Брошенный просмотр». CDP Sendsay запускает сценарий, если пользователь посмотрел карточку товара, но не добавил его в корзину и не оформил заказ. Через 30 минут ему приходит письмо с темой: «Сохранили интересные вам товары», — и подборкой просмотренных позиций. Если пользователь всё же оформляет покупку, сценарий прерывается.
2. «Снижение цены на товар в „Избранном“». Когда клиент добавляет товар в «Избранное», CDP Sendsay фиксирует это событие. Если позже цена на товар падает, платформа получает новое событие — «Изменение стоимости» — и автоматически запускает сценарий. Тот, в свою очередь, — рассылку.
Добавили персональные рекомендации. Они помогают покупателям быстрее выбрать и оплатить подходящий товар. Бизнесу — увеличить средний чек.
В CDP Sendsay есть готовые рекомендации и созданные AI. С помощью готовых в письма можно добавлять базовые подборки товаров, к которым нужно привлечь внимание. AI-рекомендации позволяют отправлять прогнозные подборки, которые подписчики с большей вероятностью захотят приобрести. В подборки попадают:
- сопутствующие товары;
- персональные рекомендации;
- товары, которые потенциально могут быть интересны клиенту.
Чем больше релевантных товаров видит клиент, тем выше его вовлечённость и средний чек. Поэтому подключили оба типа рекомендаций.
Готовые рекомендации.
Магазину требовалось больше вариантов базовых подборок и гибкие параметры для их формирования. Мы помогли с настройками, добавив дополнительные критерии — по полу, товарной категории и бренду.
Теперь магазин гибко персонализирует письма под разные сегменты аудитории, выбирая, кому и какие подборки отправлять.
Допустим, может сформировать блок из самых просматриваемых женских товаров, популярных моделей конкретного бренда либо:
- самых продаваемых позиций по сезонам («Осень-зима»);
- товаров, которых в наличии не менее 3-х размеров;
- самых просматриваемых товаров бренда, которым клиент интересовался ранее.
AI-рекомендации.
Мы помогли добавить их в сценарий «Брошенный просмотр». В итоге подписчики получают в рассылках не только товары, которые они смотрели на сайте, но и предложения, способные заинтересовать их и побудить купить больше, чем они планировали. После тестового периода оказалось, что с рекомендациями «Брошенный просмотр» работает лучше. Кликабельность рассылок увеличивается почти на 7%, а выручка — более чем в 3 раза.
Сроки реализации
15.09.2025 — 05.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Автоматические сценарии помогли магазину ускорить цикл продаж. Клиенты получают персонализированные письма, которые ненавязчиво возвращают их к интересующим товарам и помогают завершить покупку.
Есть результаты и в цифрах. Сценарий «Брошенный просмотр» приносит компании более 1,5 млн рублей дополнительных продаж ежемесячно, а его совокупная выручка уже превысила 18,5 млн рублей. Ниже — ключевые показатели.
- средний Open Rate — 57,19%;
- переходы Click-to-Open Rate — 26,39%;
- конверсия в заказ — 2,48%;
- продажи — 18,5 млн руб.
Сценарий «Снижение цены на товар в “Избранном”» срабатывает нечасто — только когда пользователь добавляет товар в «Избранное», а затем на него действует акция. Однако даже при низкой частоте запусков сценарий уже принёс магазину 3,5 млн рублей выручки. Вот подробная статистика:
- средний Open Rate — 56,01% ;
- переходы Click-to-Open Rate — 12,08%;
- конверсия в заказ — 4,2%
- продажи — 3,8 млн руб.
Результат выше — не итоговый. Магазин продолжает работать с настроенными сценариями и подключает новые. Но уже достигнутый результат показывает, что автоматизация коммуникаций эффективна даже в премиум-сегменте, клиенты которого ожидают к себе особого внимания, персонального подхода и деликатного общения.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что бизнес может вполне реально влиять на доход с помощью триггерных рассылок и персональных товарных рекомендаций. При этом даже два настроенных сценария уже способны увеличивать выручку.
Также кейс демонстрирует, как компании с длинным циклом сделки могут ускорять продажи за счёт сценариев — автоматически, без участия живого менеджера. Триггерные письма удерживают внимание клиентов и мягко подталкивают к покупке, сокращая путь от первого просмотра товара до оплаты заказа. Причём не только в масс-маркете, но и в люкс, чья аудитория привыкла к особому отношению.
Если работать с персонализацией всесторонне — использовать рекомендации товаров, — можно дополнительно увеличить выручку. Кейс даже предлагает готовый инсайт — как можно усилить сценарий «Брошенный просмотр», если внедрить в него AI-рекомендации. Другие компании могут также протестировать данное решение в своих коммуникациях.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Любой e-com-бизнес может увеличивать выручку с помощью триггерных сценариев и персональных рекомендаций товаров. Готовые сценарии, которые предлагает Sendsay, — вроде «Брошенного просмотра», «Брошенной корзины», «Снизилась цена на товар в „Избранном“» и другие — удобны тем, что вся логика в них уже собрана. Компаниям остаётся только адаптировать некоторые детали (например, время отправки) под собственную бизнес-модель.
Бизнесу с небольшими командами маркетинга готовые сценарии позволяют запускать рассылки, не привлекая доп.ресурсы.
Крупным брендам — ускорить запуск проекта и быстрее получать выручку.
Рекомендации товаров для email-рассылок также может использовать любой бизнес, у которого на сайте размещён каталог товаров или услуг. Готовые рекомендации достаточно просто добавить в шаблоны писем.
В случае с умными рекомендациями (на базе AI) алгоритм можно настроить под особенности каталога конкретного магазина — с учётом категорий, брендов, сезонов или других параметров товаров.
Результат
+22,3 млн ₽ к выручке за счёт автоматизированных триггерных сценариев и рассылок с персональными рекомендациями