Service Background

Виграли бій за кожного клієнта Планети Кіно: знизили відтік з 13% до 7%

Теги:
Data Engineering

Про проєкт

Аналітика даних перетворила емоції на прибуток – зменшили відтік клієнтів майже вдвічі

Планета Кіно – це бренд, який змінює уявлення про перегляд фільмів, а не просто мережа кінотеатрів. Саме вони першими в Україні впровадили IMAX і 4DX, створили власні формати – Cinetech+ і RE'LUX. Перегляд стрічок у 9 кінотеатрах – це не сеанси, а емоційні подорожі. Власна стримінгова платформа “Планета Онлайн” пропонує глядачам цікавий контент, ексклюзивні матеріали та преміальну якість.

Проблема клієнта

Планета Кіно має високу лояльність користувачів і велику активну базу, яка роками формувалась завдяки якісному сервісу. Але з часом компанія почала помічати, що частина клієнтів поступово зникає з поля зору.

Тому замовник звернувся для розвʼязання таких питань:

  • Зменшити відтік глядачів: виявляти перші ознаки ризику й діяти до того, як користувач захоче піти.
  • Утримати активну базу: не навʼязливо, а через персоналізований діалог.
  • Підвищити LTV: щоб кожен клієнт бажав залишатися довше та отримував задоволення від Планети Кіно.

Наша команда мала сфокусуватися на ранньому виявленні ризиків і точковому втручанні. Треба було знайти баланс між аналітикою, гіпотезами та живим досвідом користувача, і перетворити це на дієву модель прогнозування відтоку.

Інформація про кейс

Від гіпотези до стійкого результату: аналітика поведінки клієнтів Планети Кіно підвищила їхню лояльність

  • Технології повертають клієнтів: аналітика та комунікація створили сильний зв’язок між брендом і глядачами

  • Наш підхід:

  • Свою роботу над кейсом ми розпочали з гіпотез. Вважаємо, що це головне, адже впливає на рішення користувача щодо повернення. На першому етапі окреслили декілька сценаріїв та визначили, як їх можна перевірити даними. Потім розробили пайплайни та спеціальну базу даних рівня Silver Data Warehouse. Наступний крок команди – глибоке занурення у транзакції за понад рік. Завдяки ML-алгоритмам розклали поведінкові кластери. Результати перевіряли спільно з маркетинговою командою через глибинні інтерв’ю. Нам необхідно було зрозуміти, що стоїть за кожним числом. У фіналі побудували модель прогнозування ймовірності відтоку. Вона допомагає вчасно помітити ризики й утримувати клієнтів розумно, точково та ефективно.

Результати роботи:

  • Персоналізовані комунікаційні ланцюжки у CRM Salesforce Marketing Cloud ми впровадили для вирішення запиту замовника. Наразі система реагує і передбачає поведінку клієнтів та вчасно втручається при ризику відтоку.

  • Що вдалося досягти нашій команді:

  • Інтеграція з Salesforce Marketing Cloud: користувачі отримують повідомлення, адаптовані під персональний рівень ризику та кластер поведінки.

  • Зменшення відтоку клієнтів: показник скоротився з 13% до 7%. 

  • Зростання LTV: середній життєвий цикл глядача подовжився. Крім того, зросла залученість аудиторії.

  • Цей кейс є прикладом того, як розумна аналітика у взаємодії з автоматизованою комунікацією дарує стабільне зростання та лояльність користувачів.

Основні факти про проєкт

8 місяців

Тривалість проєкту

Великий

Розмір проєкту

Project Detail

Складність проєкту

Завершений

Статус проєкту

Наша команда: Project Manager Business Analyst Data Engineer Data Science Engineer Data Analyst Salesforce Consultant DevOps Engineer
Service Background

Схожі кейси

Contact Background

Зв'яжіться з нами

Шукаєте надійного технічного партнера? Ми готові долучитися до вашого проєкту на будь-якому етапі – від ідеї до запуску.

Інформація icon

Інформація

Заповніть форму, і ми зв’яжемося з вами для обговорення проєкту.

Адреса icon

Адреса

БЦ Senator, вул. Князів Острозьких, 32/2
Київ, Україна, 01010

Телефон icon

Телефон

+38 (044) 334 42 30

Зв'яжіться з нами

Додайте будь-що, що допоможе нам швидше розпочати роботу.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.