1. Проблема:
Как обеспечивать стабильный рост ARPU и GMV без эскалации рекламных бюджетов?
Как не терять пользователя в моменте и строить долгосрочную лояльность?
Как принимать решения быстро, но не ошибочно — особенно в условиях импортонезависимости и ограничений в инструментах?

2. Решение:
Чтобы оставаться на шаг впереди в быстро меняющейся среде, мы сделали ставку на три технологических фундамента будущего клиентского опыта:
1. A/B-тестирование — как дисциплина принятия решений, основанная на данных, а не интуиции
2. Рекомендательные системы — как инструмент роста среднего чека и релевантности
3. Персонализация — как средство формирования доверия и вовлеченности
Важно отметить, что ключевым вызовом стал переход к импортонезависимым технологиям. Мы не просто адаптировались, но смогли трансформировать это ограничение в точку роста: российская архитектура, внутренняя экспертиза и глубокая интеграция в существующие процессы.
Как мы это выстроили:
- Создание единой кросс-функциональной команды с фокусом на бизнес-результат
- От 8 A/B-тестов ежемесячно, с системой оценки Bayesian P2BB и Power
- Внедрение системы прозрачной приоритизации гипотез и быстрых итераций
- Миграция рекомендательных блоков и их оптимизация во все ключевые точки CJM: сайт, мобильное приложение (в процессе)
- Разработка моделей персонализации и рекомендаций с помощью Gravity Field, подходы на основе поведенческой близости (Affinity)

Результаты:
- Персонализированный блок «Подобрали для вас»: рост ARPU на 137,97%
- Рекомендации формируют до 7% от GMV; рост среднего чека на +17,2%
- Система A/B-тестирования приносит дополнительно +2,68% дохода, при этом успешными признаются около 10-15% гипотез — и это абсолютно нормально
- Популярные категории на главной → +9,27% ARPU
- ML для удержания клиентов → +7,2% к покупкам
- Вынос блока "Вы покупали" в верхнее меню → +0,68% ARPU