Когда нас спрашивают, зачем мы сделали AI Reactivator, стандартный ответ звучит просто: «Чтобы бизнес перестал стрелять маркетингом вслепую и начал работать с данными по‑взрослому». Но за этой фразой стоит несколько лет очень приземлённого опыта — проектов, в которых были и красивые дашборды, и сложные Excel‑модели, и один и тот же итог: решений по клиентам всё равно принимается на интуиции.
Наша команда изначально не «стартаперы ради стартапа». У каждого из нас был свой путь: кто‑то приходил из разработки и интеграции CRM/BI‑систем, кто‑то из продуктового менеджмента в e‑commerce, кто‑то из аналитики и data science. Мы внедряли CRM, строили отчётность, собирали BI‑витрины, писали модели для прогнозов и видели, как всё это в итоге используется в реальной жизни.
Картина повторялась:
- в CRM накоплены десятки тысяч клиентов и сотни тысяч транзакций;
- BI честно рисует отчёты «по каналам», «по сегментам», «по периодам»;
- Excel‑файлы с формулами живут своей жизнью на ноутбуках аналитиков;
- маркетинг и продажи всё равно запускают массовые акции «по всей базе», а менеджеры звонят тем, «кто первым пришёл в голову».
В какой‑то момент стало очевидно, что самого факта «наличия данных» уже недостаточно. Бизнесу не нужны ещё одни графики за прошлый квартал — ему нужны ответы:
- кого мы потеряем, если ничего не сделаем;
- кто даёт максимальный потенциал роста LTV;
- какие конкретные действия стоит предпринять с каждым сегментом клиентов.
Именно из этого ощущения и родилась идея AI‑прослойки между данными и действиями. Не «ещё одного BI» и не «очередной CRM», а продукта, который:
- подключается к специально подготовленной таблице;
- «переваривает» историю заказов и взаимодействий;
- возвращает не просто отчёт, а списки клиентов и подсказки по следующим шагам.
Первый прототип AI Reactivator мы делали почти «вручную»: выгрузки из CRM в таблицы, несколько моделей churn и RFM на Python, полуручные отчёты для маркетинга. Тогда же стало ясно, что такие решения «вручную» не масштабируются — нужно превращать наработки в платформу, которую можно быстро подключать к разным CRM и e‑commerce‑системам.
Так появился AI Reactivator в виде полноценного продукта:
- с модулем RFM/ABC‑сегментации, чтобы превратить обезличенную базу в понятные группы;
- с моделями churn prediction и оценки LTV, чтобы видеть, кто уходит и кто наиболее перспективен;
- с блоком Next Best Action, который подсказывает, какую кампанию или сценарий запускать для конкретных сегментов.
Отдельная линия нашей истории — работа с B2B. Пока вокруг было много фокуса на классическом e‑commerce, мы видели, как больно B2B‑компаниям жить без нормальной клиентской аналитики: длинные циклы сделки, несколько лиц, принимающих решение, дорогие выезды менеджеров, крупные контракты, которые «улетают» к конкуренту без ясной причины. Для них предиктивная аналитика — не про «чуть‑чуть увеличить CTR», а про очень конкретные деньги.
Сегодня AI Reactivator — это не экспериментальная разработка, а платформа, которую мы сначала проверили на своих проектах, а затем начали внедрять у клиентов. Мы сознательно делаем её модульной: можно стартовать с RFM‑аналитики и простых сценариев, а дальше наращивать сложность — подключать прогноз оттока, LTV, рекомендательные модели, интеграции с e‑mail, мессенджерами и рекламными каналами.
Наша задача как команды — убрать разрыв между «данные есть» и «по данным что‑то делают». Чтобы маркетинг и продажи перестали спорить на уровне ощущений и начали опираться на то, что говорят цифры и модели.
Недавно в нашу команду вошла очень талантливая студентка ЧПОУ ДИ ЮУ (ИУБиП) Винникова Кира, она стала официальным представителем наших продуктов, также занимается рыночными исследованиями, подготовкой мероприятий, проверкой гипотез и построением прототипов. Является тьютором центра беспилотных технологий "Вектор взлета".
Подписаться на канал в MAX, только самые свежие новости и практики использования продукта!