Как HookahPlace Metropole использует AI в Loyallyst для работы с гостями

После внедрения программы лояльности мы начали использовать AI-инструменты в Loyallyst для анализа клиентской базы и подготовки маркетинговых активностей. Раньше для поиска закономерностей приходилось самостоятельно выгружать отчёты, сравнивать показатели и тратить несколько часов на анализ. Сейчас многие задачи решаются за несколько минут обычным запросом к AI. По нашим ощущениям, это экономит маркетологу и управляющему от 5 до 10 часов работы в месяц, которые раньше уходили на подготовку сегментов, поиск инсайтов и анализ эффективности кампаний.

Кейс №1. Поиск гостей, которые перестали возвращаться

Один из последних запросов, который можно задать AI: «Покажи гостей, которые раньше посещали заведение минимум два раза в месяц, но не были у нас последние 45 дней». Через несколько секунд AI анализирует клиентскую базу и показывает:

• сколько таких гостей сейчас находится в зоне риска;
• какую выручку они приносили ранее;
• как давно они перестали посещать заведение;
• какой потенциальный оборот можно вернуть.

AI сразу предлагает несколько сценариев возврата гостей, генерирует тексты сообщений и позволяет запустить push-кампанию прямо из диалога, без поиска сегментов и без перехода в админ-панель. Например: «Отправь предложение этим гостям и начисли им 1000 приветственных бонусов, если они вернутся в течение 7 дней». Раньше подобная задача требовала нескольких действий в разных разделах системы. Сейчас её можно выполнить буквально одним сообщением в Claude.

Кейс №2. Поиск гостей с неиспользованными бонусами

Поскольку в HookahPlace Metropole активно используется бонусная система, для нас особенно полезен другой сценарий. Мы можем спросить: «Покажи гостей, у которых накопилось более 3000 бонусов, но которые не использовали их последние 30 дней». AI сразу показывает размер сегмента, сумму накопленных бонусов и потенциальную выручку, которую можно вернуть за счёт активации этих гостей. После этого система предлагает готовую механику: «Напомнить гостям о бонусах и дать дополнительный бонус при следующем визите». При необходимости AI сразу формирует текст сообщения и запускает рассылку по выбранному сегменту. Это помогает не просто анализировать данные, а превращать их в конкретные действия буквально за несколько минут.

Кейс №3. Полностью автоматические кампании

Ещё один сценарий, который мы используем регулярно: «Предложи кампанию для гостей, которые не посещали заведение более 30 дней». AI предлагает механику, готовит несколько вариантов текстов и показывает ожидаемый эффект от кампании. Но самое интересное — после этого можно попросить: «Составь маркетинговый план на ближайшую неделю для всех основных сегментов гостей». AI автоматически подготовит календарь коммуникаций:

• понедельник — напомнить о накопленных бонусах;
• среда — отправить предложение гостям, которые давно не посещали заведение;
• пятница — коммуникация для постоянных гостей;
• воскресенье — кампания по увеличению повторных визитов.

После подтверждения все push-уведомления могут быть поставлены в расписание заранее и будут отправляться автоматически без дополнительного участия команды. Для маркетолога это означает, что вместо нескольких часов подготовки и ручного запуска рассылок можно за 15–20 минут спланировать коммуникацию на всю неделю вперёд и дальше заниматься другими задачами.

Что изменилось после внедрения

Самая большая ценность AI для нас — не генерация текстов, а возможность быстрее принимать решения на основе данных. Если раньше поиск ответов занимал часы, то сейчас многие вопросы можно задать обычным языком и получить готовый анализ за несколько минут. По нашим оценкам:

• экономия до 5–10 часов работы команды ежемесячно;
• быстрее запускать маркетинговые кампании;
• сократить объём ручной работы с отчётами и сегментацией;
• принимать больше решений на основе данных, а не интуиции.

В результате программа лояльности стала для нас не только инструментом удержания гостей, но и полноценным помощником для поиска точек роста бизнеса и увеличения повторных продаж.