Machine Learning

Постройте плодотворные долгосрочные отношения с покупателями с помощью машинного обучения ML, которое поможет исключить человеческий фактор и снизить риски принятия ошибочных решений.

Персональные промо для ваших клиентов на основе машинного обучения

Персонализация предложений для каждого клиента

Преобразование программы лояльности с учетом основного тренда — персонализации промопредложений.

Уникальная система

Воздействие на все стратегии одновременно, работа с возвратом, удержанием и оттоком клиентов. Отстройка от конкурентов за счет формирования миллионов персональных промо для миллионов клиентов в день.

Работа с оттоком

Снижение расходов на возврат оттока (коммуникации и поощрения)

Средний чек

Модуль анализирует поведение каждого клиента и предлагает товары, которые подходят для его корзины. Это помогает увеличивать средний чек.

Частота покупок

Клиент заинтересован в персональных промо и готов чаще совершать покупки.

Преимущества рекомендательной системы на базе машинного обучения

Только автоматизированная система сможет запускать промо для каждого клиента

Возможности команды маркетинга

  • Запуск до 500 промоакций в месяц.
  • Анализ до 100 целевых сегментов.
  • Формирование до 200 различных товарных предложений (продукт или группа продуктов).

Возможности модуля Machine Learning

  • Запуск до 10,000,000 промоакций в день.
  • Анализ до 100,000,000 клиентов.
  • Формирование до 1,000,000 различных товарных предложений.

Модуль Machine Learning

Применение модуля

  • Подходит для бизнеса с клиентской базой от 30 тысяч клиентов (карт лояльности).
  • Полностью автономен и может встраиваться в любую ИТ-инфраструктуру.

Ценность для бизнеса

  • Экономия на скидках за счет диверсификации предложений.
  • Рост эффективности программ лояльности за счет повышения среднего чека, частоты покупок и доли высокомаржинальных товаров в чеке.
  • Снижение нагрузки на команду маркетинга, которая может сфокусироваться на массовых акциях и привлечении новых клиентов.

Пользовательский путь
Информирование клиента

Работа системы

Анализ исторических данных

КАЖДЫЙ клиент по более чем 1000 параметров

Подбор товарного предложения

10 релевантных товаров из всего ассортимента

Подбор размера скидки

Достаточного для совершения покупки

Оценка эффективности (обучаемость системы)

Для подготовки нового предложения

Самодостаточность системы

Результат — релевантное персональное промо для каждого клиента

Клиент Предложение На что направлено
Скидка на товар Продвижение высокомаржинальных товаров, работа с оттоком в категории
Скидка на список товаров с ограниченным выбором Рост среднего чека
Повышенная скидка на товар Рост среднего чека
Скидка на товар или категорию (каждая в свой день) Повышение частоты покупок
Повышенная cкидка на всю покупку от определенной суммы Работа с оттоком

Интеграция в ИТ-инфраструктуру

Рекомендательная система

Схема внедрения

Ядро + Рекомендательная система