Beauty
Сеть beauty-салонов в VK
LTV × 2.8, отток мастеров −75% за полгода
- Экранов
- 24
- Ролей
- 4
- WOW-фич
- 5
- Стек
- 14
LTV клиента (18 мес)
48 000 ₽→134 000 ₽
+180%
Главная метрика кейса · рост
Задача
Мастер хранил формулу клиента в бумажном блокноте. Клиент возвращался в 60 дней только в 42% случаев. Чаевые шли мимо мастера — 4 увольнения за 6 месяцев. Сеть не видела, кто в зоне оттока.
Решение
Beauty-дневник клиента в сообществе ВК: формулы, аллергии, фото до/после, предпочтения. Напоминание по циклу процедуры, домашний уход на подписке, чаевые 100% на карту мастера через VK Pay, ML-модель оттока для админа.
Запись «как в прошлый раз», beauty-дневник, подписка на домашний уход.
Карточка клиента с формулой за 3 сек, фото до/после, заработок с чаевыми VK Pay.
Дашборд салона, клиенты в зоне риска с AI-предложением, рейтинг мастеров.
Сводка сети, маркетплейс домашнего ухода, ключевая метрика LTV и удержания.
Интерфейсы
24 экранов. Кликните по любой миниатюре — откроется перелистываемый просмотр со стрелками и подписями.
Результаты
Ключевые метрики до/после запуска.
LTV клиента (18 мес)
48 000 ₽→134 000 ₽
+180%
Возвратность в 60 дней
42%→78%
+36 пп
Средний чек
6 800 ₽→9 400 ₽
+38%
Выручка / мес
12.1 млн ₽→22.4 млн ₽
+85%
Отток мастеров / 6 мес
4 мастера→1 мастер
−75%
WOW-фичи
Решения, которых нет у конкурентов на рынке.
Beauty-дневник клиента
Формулы окрашивания, аллергии, предпочтения («не короче 4 см», «кофе без сахара»). Мастер открывает за 3 секунды.
Напоминание по циклу
Окрашивание держится 42 дня у клиентки — на 36-й день мягкое напоминание в личку VK с 2 слотами у её мастера. Возвратность 42% → 78%.
Чаевые 100% на карту
Салон покрывает комиссию VK Pay. Прозрачный заработок — отток мастеров с 4 за полгода до 1.
Автоворонка возврата
ML-модель (CatBoost) определяет клиентов на грани ухода. Админ запускает персональные акции одной кнопкой — 60% откликаются.
Домашний уход на подписке
Шампунь / маска приезжают через СДЭК каждые N дней. +8% к общей выручке сети, 1.84 млн ₽/мес.
Технологии
Стек, на котором построено решение.
Frontend
- React + Tailwind + shadcn/ui
Backend
- Node.js 20 + NestJS
- Python 3.12 (ML + фото)
- PostgreSQL 16 + Redis
AI
- GPT-4 (рекомендации)
- CatBoost (модель оттока)
- ResNet50 (анализ фото до/после)
Интеграции
- VK Bot API + Callback API
- AmoCRM / Битрикс24
- VK Pay + ЮKassa + СБП
- СДЭК / Яндекс.Доставка
- 1С (склад + расчёты)
Инфраструктура
- Docker + Nginx
- Cloudflare CDN
Нужен похожий проект?
Расскажите о задаче через короткий диалог — пришлю коммерческое предложение за 24 часа. Если срочно — Telegram.