Сеть зоомагазинов «Бетховен» отказалась от массовых скидок и внедрила персональные цены на базе Product Data Platform (PDP) Mindbox. За первый месяц тестирования объём скидок сократился на 70%, маржинальность офлайн-покупок выросла на 1 п.п., а выручка сохранилась.
Проблема массовых скидок
Скидки — привычный, но дорогой инструмент. Они снижают маржинальность всех покупок, хотя часть клиентов купила бы товар и без скидки. В «Бетховене» решили сократить долю скидок, не потеряв при этом выручку. Для этого нужно было научиться давать скидку только тем, кому она действительно нужна для принятия решения о покупке.
Как работают персональные цены
Покупатель в офлайн точке сканирует QR-код на ценнике, авторизуется и видит свою персональную цену на товар. Алгоритм Mindbox рассчитывает её в реальном времени на основе нескольких параметров: истории покупок клиента, его товарных предпочтений, чувствительности к скидкам, ценовой группы товара и типа клиента (новый или постоянный).
Важная деталь: алгоритм учитывает и поведение в моменте. Например, если клиент отсканировал QR-код, но не купил товар, система фиксирует интерес и может скорректировать предложение при следующем визите.
Еще одна особенность — клиентам, которые нечувствительны к скидкам, система предлагает кэшбэк вместо снижения цены. Это дешевле для бизнеса: кэшбэк возвращается баллами, которые клиент потратит позже, а скидка — это прямая потеря маржи здесь и сейчас.
«QR-коды с персональными ценами стали для нас новым каналом работы с клиентами. Мы видим, кто интересуется товаром в магазине, управляем размером скидки, тестируем разные сценарии без запуска массовых акций. Теперь мы управляем скидкой, а не просто раздаем ее. Это кардинально меняет подход к акциям и открывает новые возможности для роста маржинальности.» — комментирует Вячеслав Уваров, Заместитель генерального директора по коммерции и маркетингу сети «Бетховен».
Тем, кто покупает чаще всего по акции, предлагают индивидуальную скидкe, а нечувствительным к скидке клиентам предлагают кешбэк
Результаты
Тестирование проходило в феврале 2026 года на двух магазинах. Результаты сравнивали с референсными магазинами, а также с историческими данными самих тестовых точек. Отслеживали конверсию, размер клиентской базы, объём скидок, маржинальность и общую выручку.
По итогам теста, объем скидок сократился на 70%, маржинальность офлайн-покупок выросла на 1 п.п. — и при этом выручка осталась на прежнем уровне. Иными словами, компания перестала «дарить» скидки тем, кто и так готов был купить, — но не потеряла тех, кому скидка была нужна.
