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.

Клиент9 экр.

Запись «как в прошлый раз», beauty-дневник, подписка на домашний уход.

Мастер4 экр.

Карточка клиента с формулой за 3 сек, фото до/после, заработок с чаевыми VK Pay.

Администратор3 экр.

Дашборд салона, клиенты в зоне риска с AI-предложением, рейтинг мастеров.

Владелец3 экр.

Сводка сети, маркетплейс домашнего ухода, ключевая метрика LTV и удержания.

Интерфейсы

24 экранов. Кликните по любой миниатюре — откроется перелистываемый просмотр со стрелками и подписями.

Все экраны на одной странице

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 мастера1 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.

Контакты

Похожие кейсы