 |
«Рив Гош» повышает уровень продаж с помощью Machine Learning
Компания «Инфосистемы Джет» разработала для сети «Рив Гош» обучаемую систему предсказания поведения покупателей на базе Machine Learning (ML). По первым результатам тестирования точность персональных товарных рекомендаций по конкретным артикулам – около 33%. Ритейлер получил возможность повысить лояльность клиентов, увеличить продажи и снизить издержки на маркетинговые акции за счет адресной работы с потенциальными покупателями. Масштабный проект охватил более 220 торговых точек по всей России, а также интернет-магазин «Рив Гош». Полный цикл рабочего процесса с применением ML реализован всего за 1,5 месяца.
Разработанное решение выполняет два ключевых сценария. Первый – выявление из всех держателей карт лояльности (2,6 млн человек) тех, кто потенциально может совершить покупку в ближайшие 2 недели. В рамках второго сценария система делает прогноз ТОП–2 покупок по каждому из этих клиентов, определяя из десятков тысяч товарных наименований конкретные позиции до уровня артикула (SKU). Обладая этими данными, ритейлер может существенно повысить вероятность тех или иных продаж, своевременно предлагая скидки интересующему сегменту клиентов, а также снизить затраты на их привлечение. При этом размер самой скидки в рамках допустимых значений система рассчитывает для каждого покупателя индивидуально.
Прогностическое решение использует комплекс методов машинного обучения (градиентный бустинг, random forest, коллаборативную фильтрацию и др.). На первом этапе проекта математическая модель обучалась на данных, консолидированных в CRM-системе , включающих информацию о транзакциях за 2017 год, товарных позициях, товарообороте и поставках, а также историю покупки и демографические данные держателей дисконтных карт. Анализируя скрытые закономерности, ML-система выделила целевой сегмент покупателей и предсказала вероятные позиции в их чеках. Следующим этапом была произведена контрольная рассылка по требуемой категории клиентов, а затем – анализ фактических результатов (покупок).
В выявленной группе клиентов повторные обращения за покупками составили около 47% (тогда как в среднем по клиентской базе этот показатель равен 22%). Кроме того, их средний чек оказался на 42% больше, чем у остальных покупателей. Таким образом, методами машинного обучения удалось определить «золотой сегмент» держателей карт лояльности. За выбранный промежуток времени они принесли компании порядка 7% дохода, составляя всего 1% от общей клиентской базы. Состав, численность и параметры данного сегмента меняются динамически, и система учитывает это в режиме реального времени.
«Применение технологий Big Data и Machine Learning открыло для нас новые перспективы в развитии взаимоотношений с клиентами и переосмыслении нашего бизнеса. В сжатые сроки мы получили инструмент, который позволил заметно повысить эффективность таргетированных коммуникаций с покупателями. От этого выигрывает и компания, повышая уровень продаж, и клиенты, которые вовремя получают интересующие их предложения, – комментирует Дмитрий Подолинский, директор по маркетингу компании “Рив Гош”. – В настоящее время мы продолжаем развивать направление персонализированных товарных рекомендаций за счет более тесной интеграции инструментов ML в ИТ-ландшафт и бизнес-процессы. В наших ближайших планах – построение отдельного Data Lake для проведения более глубокой аналитики данных, а также совершенствование системы лояльности».
«Этот проект – возможность вывести взаимодействие с клиентом на принципиально новый уровень. Здесь мы на практике выясняем с помощью искусственного интеллекта и накопленных в программе лояльности данных личные предпочтения целевой аудитории, что дает возможность делать заказчику по-настоящему индивидуальные предложения для своих клиентов», – отметил Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению компании «Инфосистемы Джет».
Выявленные в ходе проекта закономерности дали дополнительные возможности для повышения точности математической модели и развития новых подходов в формировании персональных предложений для целевой аудитории. В частности, сегодня компания «Рив Гош» совместно с «Инфосистемы Джет» рассматривает возможность добавить неиспользуемые ранее показатели (информацию о складах, рейтинги товаров и пр.) для расширения выборки и круга решаемых задач. Еще одно направление сотрудничества связано с анализом эффективности различных каналов взаимодействия с группами клиентов для оптимизации расходов на маркетинговые кампании.
В настоящее время «Инфосистемы Джет» реализует порядка 20 проектов с применением технологий Machine Learning в банках, ритейле, промышленности, страховании и других отраслях. Перечень решаемых интегратором задач весьма разнообразен: от повышения эффективности маркетинга и предотвращения брака на производстве до противодействия мошенничеству.
Контактное лицо: Полина
Компания: Инфосистемы Джет
Добавлен: 04:57, 18.05.2018
Количество просмотров: 695
Страна: Россия
| Unicon Outsourcing выстроила системное обучение сотрудников с помощью iSpring, iSpring, 22:37, 13.02.2026, Россия69 |  |
| ГК Unicon Outsourcing внедрила платформу корпоративного обучения iSpring Learn для развития распределенной команды. С помощью LMS компания объединила обучение и оценку сотрудников в одном цифровом пространстве, систематизировала обязательные курсы и обеспечила единый уровень компетенций специалистов, работающих с клиентами по всей России. |
| Optimacros — в топе отечественных систем принятия решений (СППР), Оптимакрос, 23:01, 13.02.2026, Россия477 |
| CPM/IBP-платформа Optimacros была признана одной из наиболее зрелых систем для финансового и интегрированного бизнес‑планирования. По результатам обзора, подготовленного Санкт-Петербургским Клубом ИТ‑директоров (SPB CIO Club), платформа заняла второе место в рейтинге СППР. |
| HRlink продемонстрировал рост на 60%, укрепив лидерские позиции на рынке кадрового ЭДО, HRlink, 22:59, 13.02.2026, Россия528 |  |
| Выручка сервиса кадрового ЭДО HRlink в 2025 году выросла в 1,6 раз, составив 1,5 млрд рублей, а число пользователей платформы превысило 2 млн человек. Рост доходности был обеспечен расширением клиентской базы за счет новых внедрений, масштабирования пилотов, а также переходов с решений других вендоров. |
| Системный оператор ЕЭС России усовершенствовал ИТ-инфраструктуру, Траектория Технологий, 22:57, 13.02.2026, Россия482 |
| Системный интегратор «Траектория Технологий» завершил проект по созданию гиперконвергентной инфраструктуры (HCI) филиала Системного оператора Единой энергетической системы - ОДУ Центра на отечественных платформе виртуализации и серверов корпоративного уровня. |
| «Гравитон» и «Газинформсервис» подтвердили технологическую совместимость своих решений, Гравитон, 22:56, 13.02.2026, Россия488 |
| Компании «Гравитон», производитель отечественной вычислительной техники, и «Газинформсервис», разработчик программных и программно-аппаратных средств обеспечения информационной безопасности, завершили серию испытаний на совместимость персональных компьютеров моделей Д52И и Д32И со средствами доверенной загрузки (СДЗ) SafeNode System Loader. По результатам тестов подписан сертификат, подтверждающий корректность совместной работы программного и аппаратного обеспечения |
| Сессия «ИИ в продакшене» и номинация «Инновация. Специальные эффекты» на CSTB.PRO.MEDIA 2026, CSTB, 22:55, 13.02.2026, Россия121 |
| 18 февраля в центре внимания форума CSTB.PRO.MEDIA 2026 окажутся два знаковых события. Сессия «ИИ в продакшене. Как генеративные технологии проникают в мир классического кинопроизводства». И впервые на медиафоруме будет представлена номинация «Инновация. Специальные эффекты». Ведущие представители рынка представят успешные кейсы в области CG, генеративных и виртуальных технологий. |
| «Технолайк» и W24 представляют трек «Любовь Оверсайз», Анимационная компания «ЯРКО», 22:55, 13.02.2026, Россия57 |
| 13 февраля, в преддверии Дня всех влюбленных, состоится премьера музыкального трека «Любовь Оверсайз» — совместного проекта анимационного сериала «Технолайк» и южнокорейской группы W24. |
|
|
