Разработка эффективной программы лояльности потребителей супермаркета: Проектно-аналитическое исследование на основе актуальных тенденций российского FMCG-ритейла 2025 года

Введение: Актуальность, цели и задачи

Современный российский рынок розничной торговли характеризуется высоким уровнем конкуренции, что особенно заметно в сегменте FMCG (товары повседневного спроса). Рост числа хард-дискаунтеров, агрессивная ценовая политика федеральных сетей и ускоренная цифровизация потребительского опыта привели к тому, что покупательская приверженность стала чрезвычайно хрупкой. В этих условиях, попытка конкурировать исключительно ценой ведет к демпингу и снижению маржинальности. Стратегический курс на удержание потребителей и повышение их лояльности становится не просто желательным, а критически важным фактором выживания и роста для любого супермаркета, поскольку сохранение существующего клиента всегда обходится бизнесу в разы дешевле, чем привлечение нового.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода от примитивных дисконтных систем (трейд-маркетинг) к сложным, персонализированным программам лояльности (ПЛ), которые используют современные технологии (Big Data, AI, геймификация) для изменения покупательского поведения. Исследование Data Insight (2024 г.) подтверждает эту тенденцию: 68% покупателей выбирают магазин, ориентируясь на наличие ПЛ, а 77% участников программы стимулируются к повторным покупкам. Следовательно, актуальная курсовая работа должна предложить не абстрактную, а конкретную, технологически обоснованную и финансово измеримую программу.

Цель работы: Разработка эффективной программы лояльности потребителей для супермаркета «Быстроном» на основе глубокого теоретического анализа, оценки текущего уровня лояльности и внедрения актуальных технологических решений российского FMCG-ритейла 2025 года.

Объект исследования: Программа лояльности потребителей супермаркета.
Предмет исследования: Методология разработки, оценки и повышения эффективности программы лояльности в условиях российской розничной торговли.

Логика работы выстраивается по принципу «Теория → Анализ → Проект»: от систематизации академических моделей и метрик, через диагностику текущей ситуации и выявление ошибок, к формированию конкретных, измеримых проектных предложений.

Теоретические и методологические основы управления лояльностью потребителей

Сущность и виды потребительской лояльности в маркетинге отношений

В академической среде лояльность потребителей рассматривается не просто как факт повторной покупки (поведенческая лояльность), но как мера приверженности клиента бренду, включающая психологическую связь (отношенческая лояльность). Эта приверженность показывает вероятность его переключения на другой бренд, особенно при изменении ценовых или других показателей. Важно понимать, что истинная лояльность — это синергия поведения и отношения, а не просто привычка.

Лояльность в маркетинге отношений складывается как минимум из четырех основных факторов, которые необходимо учитывать при разработке ПЛ:

1. Готовность тратить деньги с определенной периодичностью (финансовая составляющая).
2. Склонность обращаться именно к данной компании среди конкурентов (поведенческая составляющая).
3. Готовность быть промоутером компании (рекомендательная составляющая).
4. Длительность отношений «бизнес-клиент» (временная составляющая).

Для обоснования комплексного подхода к управлению лояльностью используются теоретические модели. Например, Конверсионная модель Дж. Хофмеера и Б. Райса фокусируется на оценке психологической связи клиента с брендом и его готовности к переключению. Эта модель позволяет измерить уровень приверженности, оценивая четыре ключевых показателя: удовлетворенность, привлекательность альтернатив, барьеры переключения и сам уровень приверженности. В свою очередь, подход Дэвида Аакера рассматривает лояльность как меру приверженности, которую можно разделить на несколько уровней — от отсутствия лояльности до высокой приверженности и гордости за бренд.

Ключевые метрики лояльности и их расчет в ритейле

Успешность программы лояльности не может быть оценена без применения точных, финансово и поведенчески ориентированных метрик. Именно эти показатели служат основой для аналитического раздела курсовой работы.

1. Метрики финансовой лояльности

LTV (Lifetime Value) или CLV (Customer Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента. Это показатель прибыли, которую клиент приносит бизнесу за весь жизненный цикл взаимодействия. LTV является одной из самых «волшебных» метрик, поскольку повышение лояльности напрямую отражается на росте этой величины. Если мы не измеряем LTV, мы не можем точно оценить, окупаются ли наши расходы на удержание.

Для курсовой работы, ориентированной на ритейл, используется стандартная упрощенная формула:

LTV = Средний чек × Частота покупок в мес. × Средняя маржа × Период жизни клиента (в мес.)

Пример применения: Если средний чек клиента супермаркета составляет 1000 руб., частота покупок — 4 раза в месяц, средняя маржа — 25%, а средний период жизни клиента — 36 месяцев, то:

LTV = 1000 × 4 × 0.25 × 36 = 36 000 руб.

Увеличение любого из этих параметров (особенно частоты покупок и периода жизни) за счет программы лояльности напрямую повышает LTV.

RPR (Repeat Purchase Rate) — Коэффициент повторных покупок. Измеряет долю клиентов, совершивших более одной покупки за определенный период.

RPR = (Количество клиентов с повторными покупками / Общее количество покупателей за период) × 100%

Churn Rate — Коэффициент оттока. Критическая метрика, показывающая, какая доля клиентов прекратила взаимодействие с супермаркетом. Эффективная ПЛ должна минимизировать этот показатель, так как каждый ушедший клиент — это прямая потеря инвестиций в его привлечение.

Churn Rate = (Число ушедших клиентов за период / Число клиентов в начале периода) × 100%

2. Метрики поведенческой и эмоциональной лояльности

NPS (Net Promoter Score) — Чистый индекс поддержки. Измеряет готовность клиентов рекомендовать компанию, что является лучшим индикатором эмоциональной лояльности.

Расчет NPS основан на анкетировании, где респонденты оценивают вероятность рекомендации по 10-балльной шкале:

• Промоутеры (9–10 баллов): Лояльные, постоянные клиенты, рекомендующие компанию.
• Нейтралы (7–8 баллов): Удовлетворены, но легко переключатся на конкурентов.
• Критики (0–6 баллов): Неудовлетворены, могут нанести ущерб репутации.

NPS = % Промоутеров - % Критиков

TNPS (Transactional NPS) — Транзакционный индекс. Используется для измерения лояльности клиентов в каждой конкретной точке касания (например, после покупки на кассе или взаимодействия с мобильным приложением). Это позволяет выявить слабые места в операционных процессах.

CSI (Customer Satisfaction Index) — Индекс удовлетворенности клиентов. Показывает, насколько клиент доволен ключевыми параметрами продукта или услуги, и позволяет определить эффективность бизнес-процессов. CSI измеряет удовлетворенность по ряду критериев, выявляя, что для клиента является наиболее важным и насколько он этим удовлетворен.

Метрика	Фокус измерения	Роль в программе лояльности
LTV	Финансовая прибыльность клиента	Оценка общего экономического эффекта ПЛ.
NPS	Эмоциональная приверженность, готовность рекомендовать	Оценка качества бренда и потенциала «сарафанного радио».
TNPS	Удовлетворенность в конкретной точке касания	Выявление операционных проблем (качество обслуживания).
RPR / Churn Rate	Поведенческая частота и удержание	Оценка способности ПЛ стимулировать повторные покупки.

Актуальные тенденции и технологические решения в программах лояльности российского FMCG-ритейла (2024-2025)

Российский FMCG-ритейл переживает период быстрой технологической трансформации. Программа лояльности, разработанная в 2025 году, должна быть «цифровой», персонализированной и интегрированной в омниканальную стратегию.

Роль персонализации и искусственного интеллекта (AI/ML)

Ключевым трендом является переход от массовых скидок к персонализации. Клиенты ожидают, что супермаркет будет учитывать их индивидуальные интересы и историю покупок. Ручное управление такими объемами данных невозможно, что делает искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) незаменимыми инструментами. Применение ИИ в российском ритейле приносит значительный экономический эффект.

Алгоритмы используются для:

1. Прогнозирования спроса: Учет не только сезонности, но и погоды, праздников, локальных событий.
2. Динамического ценообразования: Предложение оптимальной цены в зависимости от сегмента клиента.
3. Антифрод-систем: Выявление злоупотреблений программами лояльности и фальшивых бонусов.

Наиболее важным элементом для программы лояльности является система CVM (Customer Value Management). CVM-платформы на основе Big Data и ML формируют персональные предложения для миллионов пользователей. Например, в кейсе «Магнит Omni», персонализация лояльности позволяет повысить эффективность программы, предлагая клиенту именно те товары, которые он с наибольшей вероятностью купит, или стимулируя его к покупке в новой для него категории. Персонализация должна проявляться не только в скидках, но и в рекомендациях, индивидуальных порогах для перехода на новый уровень лояльности и уникальных сервисных предложениях.

Геймификация как инструмент вовлечения и формирования привычек

В FMCG-ритейле, где частота покупок высока, а средний чек относительно низок, геймификация является мощным инструментом для формирования новых покупательских привычек. Она делает процесс взаимодействия с брендом более интересным и эмоционально насыщенным, что помогает бороться с «бонусной усталостью». Если клиенты перестают реагировать на прямую скидку, то не стоит ли сделать сам процесс покупки захватывающим?

Механики геймификации, успешно применяемые российскими FMCG-сетями:

• Коллекционирование: Создание виртуальных или физических объектов/игрушек, которые можно получить только при выполнении условий (например, покупка на определенную сумму). «Пятёрочка» использует эту механику для увеличения среднего чека и вовлечения семейной аудитории.
• Персональные челленджи: Клиенту предлагается выполнить конкретное задание («Купите три товара из категории «Завтрак» на этой неделе и получите тройные бонусы»). Это стимулирует клиента попробовать новые категории или чаще посещать магазин.
• Уровни и статусы: Чем больше тратит клиент, тем выше его статус, открывающий новые, более ценные привилегии (например, ранний доступ к акциям или более высокий процент бонусов).

Геймификация обеспечивает «вау-эффект», который помогает ПЛ выйти за рамки простого дисконта и создать эмоциональную связь.

Неценовые элементы лояльности и дифференциация: СТМ и EDLP

Эффективная программа лояльности не может опираться только на баллы и скидки. В 2024-2025 гг. на российском рынке наблюдается усиление неценовых элементов лояльности, связанных со стратегическим развитием самого ритейлера.

Стратегия EDLP

EDLP (Every Day Low Price) — стратегия стабильно низких цен. Хотя она кажется противоположностью бонусным программам, она напрямую увеличивает лояльность покупателей, ориентированных на экономию. В российском ритейле EDLP активно используют хард-дискаунтеры («Красное & Белое», «Чижик», Fix Price). Для супермаркета «Быстроном», EDLP может стать элементом неценового вознаграждения, обеспечивающим базовую уверенность клиента в том, что он не переплачивает, дополняя персонализированные бонусы.

Развитие Собственных Торговых Марок (СТМ)

Рост Собственных Торговых Марок (СТМ) в среднем и высоком ценовом сегменте — это мощнейший инструмент дифференциации и повышения приверженности. СТМ не только увеличивают маржинальность, но и формируют уникальное торговое предложение, которое конкуренты не могут скопировать. По данным на 2025 год, доля СТМ на российском рынке FMCG впервые преодолела порог в 15,1% в денежном выражении. Объем рынка СТМ увеличился на 17,2% в 2024 году, опережая общую динамику рынка FMCG.

• Пример: Сети, такие как «ВкусВилл» (95% СТМ), демонстрируют, что уникальный ассортимент, который можно купить только у них, является синонимом лояльности.

Для супермаркета «Быстроном» интеграция ПЛ с СТМ означает:

• Предложение повышенных бонусов за покупку СТМ.
• Эксклюзивный ранний доступ к новинкам СТМ для самых лояльных клиентов.
• Использование СТМ в качестве вознаграждения в геймификации.

Методология оценки текущего уровня лояльности супермаркета «Быстроном» (Аналитический раздел)

Аналитический раздел курсовой работы должен обеспечить объективную диагностику, сочетающую финансовые данные и эмпирические исследования клиентского опыта.

Оценка поведенческой лояльности по бизнес-метрикам

Первый шаг — это анализ исторической клиентской базы супермаркета «Быстроном» (если таковая имеется, или ее моделирование для курсовой работы).

1. Расчет и анализ LTV

Необходимо рассчитать средний LTV по всей клиентской базе и провести его сегментацию (например, по RFM-анализу). Этот анализ покажет, какие сегменты являются наиболее прибыльными, и на удержание каких клиентов нужно направить усилия. Только так можно избежать нецелевых трат на неперспективные сегменты.

2. Анализ RPR и Churn Rate

Расчет коэффициентов повторных покупок и оттока за последние 12–24 месяца. Высокий Churn Rate (более 30% в год для FMCG-ритейла считается тревожным) будет прямым указанием на неэффективность текущей стратегии удержания.

Эмпирическое исследование приверженности и удовлетворенности

Для выявления эмоциональной приверженности и конкретных проблемных точек в клиентском опыте необходимы опросы.

1. TNPS-опрос (Транзакционный NPS)

Проводится сразу после завершения покупки (например, через QR-код на чеке или в мобильном приложении). TNPS позволяет измерить лояльность в конкретной точке касания и получить быстрый фидбэк об операционном качестве:

• Вопрос: «Насколько вероятно, что Вы порекомендуете наш супермаркет другу или коллеге, основываясь на Вашем сегодняшнем опыте покупки?» (Шкала 0–10).
• Результат: Выявление операционных зон, где качество обслуживания или ассортимент вызывают наибольшее недовольство (например, долгие очереди, отсутствие товара).

2. CSI-опросник (Индекс удовлетворенности клиентов)

CSI-опросник позволяет клиентам оценить:

• Важность каждого критерия (ассортимент, цены, чистота, вежливость персонала) по 5-балльной шкале.
• Удовлетворенность этими критериями по 5-балльной шкале.

Этот метод помогает построить матрицу «Важность-Удовлетворенность», выявляя «болевые точки» – те критерии, которые критически важны для клиента, но по которым супермаркет не дотягивает.

Анализ типовых стратегических и операционных ошибок (Критический анализ)

Критический анализ текущей программы (или ее проекта) «Быстроном» должен быть выполнен с учетом наиболее распространенных ошибок, которые часто совершают ритейлеры:

Тип ошибки	Суть проблемы	Последствия для «Быстроном»
Стратегическая	Неопределенные бизнес-цели. ПЛ запущена «чтобы не отставать», а не для роста LTV или снижения Churn Rate.	Ресурсы тратятся без измеримого результата, нет фокуса.
Методологическая	Путаница ПЛ с трейд-маркетингом. Программа — это просто фиксированная скидка, без сбора данных и сегментации.	Невозможность персонализации, обесценивание бонусов.
Ошибка ценности	Минимальная ценность предложения (скидка 3% после длительного накопления).	Клиент не видит стимула для изменения поведения, низкая вовлеченность.
Ошибка сложности	Запутанные правила списания бонусов (только на определенные товары, в определенные дни).	Раздражение потребителей, отток.
Критическая ошибка данных	Отсутствие сегментации покупателей (все получают одно и то же).	Невозможность реализовать персонализацию, низкая конверсия предложений.
Операционная (Жадность)	Установление высокого порога для входа в программу лояльности.	Отпугивание новых, потенциально лояльных покупателей.

Выявление этих ошибок в текущей практике «Быстроном» (например, если программа — это просто дисконтная карта с фиксированной скидкой 3%) станет основой для проектных предложений.

Проектные предложения по разработке и внедрению обновленной программы лояльности

Обновленная программа лояльности для супермаркета «Быстроном» должна быть многоуровневой, персонализированной и включать неценовые элементы, устраняя при этом типовые ошибки.

Целевые сегменты и модель программы (на основе RFM-анализа)

Эффективная система вознаграждения должна быть дифференцированной. Для этого необходимо провести RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary — Давность, Частота, Деньги), чтобы разделить клиентов на сегменты (например, «Чемпионы», «Лояльные», «Спящие», «Новички»). Дифференциация обеспечивает максимальную окупаемость инвестиций, направляя самые дорогие предложения только самым ценным клиентам.

Модель многоуровневой лояльности

Уровень (Сегмент)	Критерий достижения	Привилегии (Бонусы)
Новичок	Регистрация в приложении	Базовый кэшбэк (1% от чека).
Постоянный	R ≥ 4 покупки/мес, M ≥ 15 000 руб./мес	Повышенный кэшбэк (3%), ранний доступ к скидкам.
Чемпион	R ≥ 8 покупок/мес, M ≥ 30 000 руб./мес	Персонализированный кэшбэк (5%), эксклюзивные предложения на СТМ, персональные челленджи.
VIP/Промоутер	Высокий LTV, NPS 9–10	Дополнительный сервис, эксклюзивные приглашения на дегустации, максимальный кэшбэк (7%).

Механики и элементы новой программы лояльности «Быстроном»

Новая программа должна быть максимально простой и понятной по правилам, чтобы вовлекать клиентов. Мы помним, что путаница ведет к оттоку.

1. Механика начисления/списания

• Простота: 1 бонус = 1 рубль.
• Начисление: Базовый кэшбэк в зависимости от уровня, плюс повышенные бонусы за покупку приоритетных товаров (например, СТМ) и выполнение персональных челленджей.
• Списание: Возможность списания до 100% чека (чтобы избежать «жадности»), за исключением социально значимых товаров.

2. Персонализация (AI/CVM)

Внедрение алгоритмов машинного обучения для системы CVM является обязательным условием. Ключевые персонализированные предложения:

• «Любимый продукт»: Клиент может выбрать 3-5 любимых продуктов, на которые всегда начисляется повышенный кэшбэк (например, +10% бонусов).
• «Стимулирование категории»: Предложение скидки или бонусов на категорию, которую клиент давно не покупал, для реактивации «спящих» сегментов.

3. Неценовые «Вау-эффекты» и Геймификация

• Коллекционирование: Запуск сезонных механик коллекционирования (например, «Кулинарные приключения») с виртуальными стикерами, которые можно обменять на скидку или уникальный товар из СТМ.
• Персональные челленджи: Предложение выполнить задания, которые стимулируют увеличение частоты или чека (например, «Посетите нас 4 раза на этой неделе»).
• Социальные бонусы: Начисление дополнительных бонусов за рекомендации (NPS-опрос).

План внедрения и оценка экономической эффективности

Внедрение программы лояльности — это комплексный проект, который требует четкой дорожной карты.

Этапы внедрения

1. IT-интеграция: Внедрение CRM/CVM-системы, интеграция с кассовым ПО и разработка мобильного приложения (ключевой канал взаимодействия).
2. Сегментация и пилот: Проведение RFM-анализа и запуск пилотной версии программы на наиболее прибыльном сегменте.
3. Обучение персонала: Продавцы должны четко знать правила и уметь объяснять преимущества программы.
4. Маркетинговая кампания: Активная коммуникация ценности новой, простой и персонализированной программы.

Прогнозируемый экономический эффект

Эффективность новой ПЛ оценивается через прогнозируемый рост ключевых метрик:

1. Рост LTV: За счет персонализации и геймификации ожидается рост частоты покупок (RPR) на 15–20% и среднего чека на 5–10%. Это приведет к общему росту LTV целевых сегментов на 20–30%.
2. Снижение Churn Rate: За счет внедрения неценовых элементов и постоянной коммуникации со «спящими» клиентами (реактивация) ожидается снижение оттока на 5–10 п.п.
3. Рост NPS/CSI: За счет устранения операционных ошибок (выявленных через TNPS и CSI) и внедрения «вау-эффектов», прогнозируется рост NPS на 5–10 п.п., что напрямую повлияет на рост числа Промоутеров и снижение расходов на привлечение новых клиентов.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что разработка эффективной программы лояльности для супермаркета в условиях российского FMCG-ритейла 2025 года требует комплексного подхода, выходящего за рамки традиционного дисконта.

Ключевые теоретические выводы:

1. Лояльность должна измеряться не только поведенческими, но и финансовыми метриками (LTV, RPR, Churn Rate) и эмоциональными индексами (NPS, CSI).
2. Ключевые тенденции 2024-2025 гг. — это персонализация на основе AI/CVM, геймификация и использование неценовых элементов (СТМ и EDLP) как инструментов дифференциации.

Результаты анализа и практическая значимость:
В рамках курсовой работы была предложена методология для объективной оценки текущей лояльности супермаркета «Быстроном», включающая расчет финансовых метрик и проведение TNPS/CSI-опросов для выявления конкретных операционных и стратегических ошибок (таких как отсутствие сегментации и низкая ценность предложения).

Разработанные проектные предложения представляют собой детализированную, многоуровневую и технологически обоснованную программу лояльности. Она фокусируется на устранении типовых ошибок, дифференциации вознаграждения по сегментам (на основе RFM) и активном использовании геймификации и персональных челленджей. Ожидаемый экономический эффект в виде роста LTV и RPR подтверждает практическую значимость разработанных рекомендаций для супермаркета «Быстроном».

Цель курсовой работы — разработка эффективной программы лояльности — полностью достигнута.

Список использованной литературы

1. Баркан Д.И. Управление продажами. СПб.: Высшая школа менеджмента, Издательство СПбГУ, 2008.
2. Гайдаенко Т.А. Маркетинговое управление. Полный курс MBA. Принципы управленческих решений и российская практика. М.: Эксмо, 2006.
3. Трейси Б. Эффективные методы продажи по Брайану Трейси. Киев: Колибри, 2001. 192 с.
4. Трейси Б., Шелен Ф.М. Полное руководство для менеджера по продажам. М.: Попурри, 2003. 224 с.
5. Чудаков А.Д. Логистика. М.: Инфра-М, 2008.
6. 10 ошибок при запуске программы лояльности в ритейле // RB.RU. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
7. 10 ошибок в программах лояльности, из-за которых бизнес теряет клиентов и деньги // maxma.com. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
8. 6 ошибок при реализации программ лояльности // Loymax Solutions. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
9. Важные метрики клиентского сервиса // ROMI center. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
10. Главным трендом 2025 года станет развитие СТМ FMCG-сетей в среднем и высоком ценовом сегменте // Retail.ru. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
11. ИССЛЕДОВАНИЕ КАТЕГОРИИ «ЛОЯЛЬНОСТЬ» В ТЕОРИИ МАРКЕТИНГА ОТНОШЕНИЙ // Современные проблемы науки и образования (сетевое издание). URL: science-education.ru (Дата обращения: 25.10.2025).
12. Как измерить лояльность клиентов? Объясняем NPS, CSAT, LT и LTV // Еадеск. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
13. Какой должна быть программа лояльности в 2025 году // Priceva. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
14. LTV: как рассчитать пожизненную ценность клиента? // Carrot quest. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
15. Метрики лояльности – самый подробный гайд. Часть I: бизнес-показатели // uxfeedback.ru. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
16. Необходимость анализа клиентской информации // iso.ru. URL: http://www.iso.ru/journal/articles/446.html (Дата обращения: 25.10.2025).
17. Определение лояльности клиентов // SEO компания Ашманов и партнеры. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
18. Основные понятия и методы измерения лояльности // dis.ru. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
19. Оценка клиентского опыта: метрики CSI, ACSI, NPS, TNPS и LTV // Деловой мир. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
20. Российский ритейл: тренды и прогнозы на 2025 год // Arenadata. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
21. розничная торговля food и потребительский рынок России // infoline.spb.ru. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
22. Семь типичных ошибок при внедрении системы лояльности // Oborot.ru. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
23. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЛОЯЛЬНОСТИ КЛИЕНТОВ // Современные проблемы науки и образования. URL: science-education.ru (Дата обращения: 25.10.2025).
24. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЛОЯЛЬНОСТИ КЛИЕНТОВ В ТОРГОВЛЕ // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
25. Тренды FMCG 2025 в России по данным исследования Nielsen // WebCanape. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
26. Три ошибки программ лояльности // Retail.ru. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
27. Что такое NPS и как рассчитать индекс лояльности клиентов // Контур. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).
28. Что такое потребительская лояльность и как её повысить // Unisender. URL: [Не указан] (Дата обращения: 25.10.2025).