ИИ разложил покупателей «ОЛА ОЛА» на пять групп ( 7 фото )
Петербургская марка «ОЛА ОЛА» уже семь лет работает на пересечении моды и искусства — выпускает вещи с авторскими принтами, ручной вышивкой и регулярно объединяется с художниками и музеями. В рамках спецпроекта «Люди слова и дела (не) ищут простые ответы» бренд впервые разбил свою клиентскую базу на сегменты — по частоте покупок, среднему чеку и давности последнего визита — используя ИИ-агент «Исследовать» в Алисе AI.
Эклектика как метод
Окончив Лондонский колледж моды, Ольга Гинзбург в 2019 году основала в Северной столице концептуальный бренд «ОЛА ОЛА». К тому моменту она уже успела поруководить галереей современного искусства и культовым баром «Дружба», так что тяга к диалогу между модой и арт-средой возникла не на пустом месте.
Первую коллекцию Гинзбург создала совместно с художницей Данини — и фирменные черты марки проступили сразу: замысловатая вышивка, авторские принты. Данини привнесла собственную интонацию — забавных персонажей и «нотку абсурда». Эта лёгкая ирония со временем стала узнаваемой визитной карточкой «ОЛА ОЛА».
За цветными стеклоблоками
Магазин марки расположен в самом центре Петербурга, на улице Восстания, дом 1. За цветными стеклоблоками того же помещения находится цех — покупатель прямо из торгового зала может наблюдать, как создаётся вещь.
Производство прошло путь от нескольких портных до компактного цеха полного цикла — с технологом и конструктором.
Массового потока здесь нет: шьют небольшими партиями и следят за каждым этапом сами.
Мода как соавторство
За семь лет «ОЛА ОЛА» сотрудничала с Владимиром Григом, Дмитрием Кавкой, Сашей Брауловым и другими художниками. Но отправная точка всегда — Ольга: характер бренда определяет её вкус, и художников для коллабораций она подбирает под это видение, а не наоборот. Такие проекты — естественный для марки способ заявить о себе и привлечь новую аудиторию.
Особая линия — работа с институциями. Вместе с галереей AnnaNova «ОЛА ОЛА» выпустила капсульную коллекцию, связанную с инсталляцией художника Петра Дьякова «Заповедник». Ткань капсулы была частью самой инсталляции — из неё было сделано оформление выставочного пространства. В своих работах Дьяков использует следы и отпечатки собственных рук: их переплетения образуют орнамент, напоминающий растительные узоры. Именно этот паттерн работал и в инсталляции, и в капсуле «ОЛА ОЛА» — в неё вошла не только одежда, но и аксессуары: панама, сумка, обложка для паспорта, чехол для бутылки.
Российский этнографический музей пригласил «ОЛА ОЛА» как партнёра, чтобы вместе разработать линейку униформы для смотрителей и персонала — сам музей называет это масштабной коллаборацией с актуальным брендом.
С петербургским фондом «Антон тут рядом» бренд работал дважды, и оба проекта делали вместе со студентами фонда. Первый был новогодним — дроп с символом года. Второй стал частью коллекции, для которой Гинзбург переосмыслила советские ковры.
Профессиональное признание пришло рано. В 2020 году Ольга Гинзбург и «ОЛА ОЛА» стали финалистами конкурса «Новые имена в моде» журнала «Собака.ru», а в 2021-м Гинзбург вошла в число лауреатов премии «Топ-50. Самые знаменитые люди Петербурга» в номинации «Мода».
Кризисы и следующий рубеж
За семь лет у бренда было два по-настоящему трудных периода. В пандемию поток покупателей заметно просел, а производство пришлось временно перестроить: часть портных работала из дома, на собственном оборудовании. В 2022-м сместились логистические цепочки и осложнился импорт материалов: итальянские ткани, которые прежде доставлялись за месяц, стали идти по полгода и нередко застревали в петербургском порту.
В обоих случаях бренд не отступал от своей планки, а искал рабочее решение.
Сегодня главная задача — расширение клиентской базы.
Речь не о массовости и не о новых линейках — «ОЛА ОЛА» по-прежнему работает с сезонными коллекциями, капсулами и дропами, просто хочет, чтобы её видело больше людей.
Второй приоритет — аналитика уже существующей базы. Данные о клиентах собраны в CRM, но до сих пор оставались системно не размеченными. Работа с покупателями велась всегда, отдельные срезы команда делала ситуативно, под конкретные задачи, но регулярной, выстроенной сегментации не было. Задача, которую бренд поставил себе сейчас, — сделать сегментацию постоянным инструментом и проверить, насколько ИИ способен упростить и ускорить эту работу. За неё в «ОЛА ОЛА» взялись с ИИ-агентом «Исследовать» в Алисе AI.
Тест-драйв: «Несколько часов вместо недель»
Анастасия Иванова, бизнес-партнёр «ОЛА ОЛА»:
«Задачу для Алисы AI мы сформулировали так: взять обезличенную выгрузку по клиентской базе — с данными о частоте покупок, среднем чеке и давности последнего контакта, — разбить её на сегменты и предложить стратегию работы с каждым. Мы хотели понять, как по-разному вести себя с разными покупателями: кого беречь, кого возвращать, а кого можно мягко отпустить.
Перед расчётом Алиса задала уточняющие вопросы: за какой период брать данные, учитывать ли разовые акции, кого считать активным клиентом. Потом прислала план — разложить базу по трём параметрам: как часто человек к нам возвращается, на какую сумму покупает и как давно приходил в последний раз. По сути это классическая RFM-логика. Результат пришёл не простынёй цифр, а понятной структурой, каждый сегмент получил описание: кто эти люди, их ключевые показатели и рекомендация, что с этой группой делать.
Алиса выделила пять групп: ядро, лояльные, новички, “спящие” и случайные гости. Главный вывод — клиенты у нас очень разные, и работать со всеми одинаково неэффективно. За цифрами читались закономерности — небольшая группа самых преданных приносит непропорционально большую долю выручки, и удерживать их важнее всего. Самым недооценённым ресурсом оказались «спящие»: они когда-то выбрали бренд и ушли не насовсем — именно их сейчас правильнее всего возвращать. А у новичков всё решает вторая покупка: либо мы ведём человека по этому пути, либо теряем. Заодно Алиса показала, где база требует чистки: устаревшие контакты, дубли, разовые покупки без продолжения.
В работу мы взяли саму структуру: постоянные покупатели, те, с кем стоит возобновить общение, и неактивные контакты, с которыми пока можно не спешить. Из этого сложились три точки роста: беречь самых преданных, возвращать тех, кто давно не заходил, и доводить новичков до второй покупки. Для каждого сегмента ИИ предложил свой сценарий: ядру — ранний доступ к новым капсулам, “спящим” — тёплую реактивацию, напоминание о том, почему они когда-то нас выбрали, новичкам — мягкое сопровождение после первой покупки. И наконец, вычистить базу.
Письма и предложения мы по-прежнему готовим сами — Алиса дала сегментацию и ориентиры по аудиториям, а не готовые решения. Дальше планируем использовать её и для других задач: анализа продаж, подготовки к новым коллекциям.
Работа, на которую ушли бы недели, заняла несколько часов. Но дело даже не в скорости — важнее, что данные наконец сложились в понятную, рабочую структуру. Алиса здесь сработала именно как аналитик: показала, куда смотреть и на чём сосредоточиться, а решения остались за нами. Следующий шаг — собственная CRM, которая сейчас в разработке; аналитика, полученная с Алисой, станет для неё отправной точкой. Для нас это не разовый эксперимент, а инструмент, который можно встроить в регулярную работу».
Реклама
Рекламодатель ООО «Яндекс»
erid: F7NfYUJCUneVeSjGF7ho
Как думаете, ИИ-сегментация клиентов — это реально работающий инструмент для небольшого бренда или просто модная игрушка, которая через год забудется?