Как команда Обамы выиграла выборы с помощью инструмента, который ваш CRM до сих пор игн... — 1 апреля 2026 г. в 07:08:01.465
Как команда Обамы выиграла выборы с помощью инструмента, который ваш CRM до сих пор игнорирует 2012 год. Предвыборная кампания Обамы. Штаб тратит миллионы на агитацию и понимает очевидную вещь: агитировать убеждённых сторонников - деньги на ветер. Агитировать противников - тоже. А колеблющиеся штаты - Огайо, Флорида, Вирджиния - невозможно просто «залить» бюджетом. Там нужны конкретные люди, которых реально можно переубедить. Они перестали работать с географией и начали работать с людьми. Построили модель прироста отклика: кто именно из избирателей изменит решение под влиянием коммуникации. И выиграли выборы. Что такое моделирование прироста отклика Обычная предиктивная модель отвечает на вопрос: купит клиент или нет? Модель прироста отклика отвечает на другой вопрос: купит ли клиент именно потому, что мы с ним поговорим? Разница принципиальная. Потому что часть клиентов купила бы в любом случае. Зачем тратить на них бюджет? Четыре сегмента, которые меняют логику CRM Модель делит аудиторию на четыре группы: → Убеждаемые - вот за кем надо охотиться. Эти люди купят только если получат коммуникацию. Без неё не купят. Это ваш реальный прирост от маркетинга. → Всегда лояльные - купят и без вас. Тратить на них ресурс можно, но прирост от этого нулевой. → Потерянные - не купят ни при каких условиях. Оставьте в покое. → Спящие скептики - самая опасная группа. Коммуникация их раздражает. Если написать - уйдут или пожалуются. Именно их чаще всего случайно добавляют в рассылку. Как считается Классический подход ( не единственный, но простой в обьяснении) - двухмодельный метод: 1) Берёте историческую выборку и делите её на две группы: те, кто получил коммуникацию (группа воздействия), и те, кто не получил (контрольная группа). 2) Строите две отдельные модели: одну на группе воздействия, другую на контрольной. Обе предсказывают вероятность целевого действия. Для каждого клиента считаете скор прироста: Прирост = P(покупка | коммуникация) − P(покупка | без коммуникации) Если скор положительный и высокий - клиент попадает в «убеждаемых». Если отрицательный - в «спящие скептики». Не трогать. 3) Строите кривую прироста: сортируете аудиторию по убыванию скора и смотрите, при каком охвате прирост максимален. Обычно это 20-40% базы. Что это даёт на практике Отправка писем только «убеждаемым» снижает стоимость конверсии на 30-50% (по нашему опыту до 70 процентов) по сравнению с массовой рассылкой. Наш опыт показывает схожую картину: после внедрения сегментации по приросту отклика часть базы, которую раньше включали в каждую кампанию, оказалась в зоне «спящих скептиков». Исключение этой группы из рассылок снизило отток подписчиков и подняло конверсию в покупку - при том что объём коммуникации формально уменьшился. Парадокс, с которым сталкиваются почти все: меньше писем = лучше результат. Просто потому что письма стали попадать к тем, кому они нужны. Где взять данные для старта Минимум для построения: контрольная группа в ваших рассылках (хотя бы 10-15% базы, которые системно не получают кампании). Без неё модель не обучить честно. Если контрольной группы никогда не было - начните с А/Б теста прямо сейчас. Через 3-6 месяцев у вас будет достаточно данных Да, точность требует дисциплины, а вы как думали? 😌 Штаб Обамы на свое счастье понял в 2012-м: важен не охват. Важен точный выбор людей, на которых ваше слово вообще имеет эффект. В CRM это работает ровно так же. // #crmlove #аналитика #моделирование #retention #crmаналитика