Як HookahPlace Metropole використовує AI в Loyallyst для роботи з гостями

Після впровадження програми лояльності ми почали використовувати AI-інструменти в Loyallyst для аналізу клієнтської бази та підготовки маркетингових активностей. Раніше для пошуку закономірностей доводилося самостійно вивантажувати звіти, порівнювати показники й витрачати кілька годин на аналіз. Зараз багато завдань вирішуються за кілька хвилин звичайним запитом до AI. За нашими відчуттями, це економить маркетологу та керівнику від 5 до 10 годин роботи на місяць, які раніше витрачалися на підготовку сегментів, пошук інсайтів та аналіз ефективності кампаній.

Кейс №1. Пошук гостей, які перестали повертатися

Один з останніх запитів, який можна поставити AI:

«Покажи гостей, які раніше відвідували заклад щонайменше два рази на місяць, але не були у нас останні 45 днів».

Через кілька секунд AI аналізує клієнтську базу та показує:

• скільки таких гостей зараз перебуває в зоні ризику;
• яку виручку вони приносили раніше;
• як давно вони перестали відвідувати заклад;
• який потенційний оборот можна повернути.

AI одразу пропонує кілька сценаріїв повернення гостей, генерує тексти повідомлень і дозволяє запустити push-кампанію прямо з діалогу, без пошуку сегментів і без переходу в адмін-панель.

Наприклад:

«Надішли пропозицію цим гостям і нарахуй їм 1000 вітальних бонусів, якщо вони повернуться протягом 7 днів».

Раніше таке завдання вимагало кількох дій у різних розділах системи. Зараз його можна виконати буквально одним повідомленням у Claude.

Кейс №2. Пошук гостей з невикористаними бонусами

Оскільки в HookahPlace Metropole активно використовується бонусна система, для нас особливо корисний інший сценарій. Ми можемо запитати: «Покажи гостей, у яких накопичилося понад 3000 бонусів, але які не використовували їх останні 30 днів». AI одразу показує розмір сегмента, суму накопичених бонусів і потенційну виручку, яку можна повернути завдяки активації цих гостей. Після цього система пропонує готову механіку: «Нагадати гостям про бонуси та дати додатковий бонус під час наступного візиту». За потреби AI одразу формує текст повідомлення та запускає розсилку за вибраним сегментом. Це допомагає не просто аналізувати дані, а перетворювати їх на конкретні дії буквально за кілька хвилин.

Кейс №3. Повністю автоматичні кампанії

Ще один сценарій, який ми використовуємо регулярно: «Запропонуй кампанію для гостей, які не відвідували заклад понад 30 днів». AI пропонує механіку, готує кілька варіантів текстів і показує очікуваний ефект від кампанії. Але найцікавіше — після цього можна попросити: «Склади маркетинговий план на найближчий тиждень для всіх основних сегментів гостей».

AI автоматично підготує календар комунікацій:

• понеділок — нагадати про накопичені бонуси;
• середа — надіслати пропозицію гостям, які давно не відвідували заклад;
• п’ятниця — комунікація для постійних гостей;
• неділя — кампанія для збільшення повторних візитів.

Після підтвердження всі push-сповіщення можна заздалегідь поставити в розклад, і вони надсилатимуться автоматично без додаткової участі команди. Для маркетолога це означає, що замість кількох годин підготовки та ручного запуску розсилок можна за 15–20 хвилин спланувати комунікацію на весь тиждень наперед і далі займатися іншими завданнями.

Що змінилося після впровадження

Найбільша цінність AI для нас — не генерація текстів, а можливість швидше ухвалювати рішення на основі даних. Якщо раніше пошук відповідей займав години, то зараз багато питань можна поставити звичайною мовою й отримати готовий аналіз за кілька хвилин.

За нашими оцінками:

• економія до 5–10 годин роботи команди щомісяця;
• швидший запуск маркетингових кампаній;
• скорочення обсягу ручної роботи зі звітами та сегментацією;
• більше рішень на основі даних, а не інтуїції.

У результаті програма лояльності стала для нас не лише інструментом утримання гостей, а й повноцінним помічником для пошуку точок росту бізнесу та збільшення повторних продажів.