«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: 555
Страна: Россия
Компания «РОББО», российский производитель образовательной робототехники, организатор Scratch-Олимпиады, подвела итоги 8-й Международной Scratch-Олимпиады по креативному программированию. Финал 2024 года прошел в онлайн формате с 28 сентября по 4 октября. Итоговый протокол опубликован 14 ноября на creativeprogramming.org.
HRlink, разработчик сервиса кадрового ЭДО, автоматизировал кадровые процессы одного из лидеров российского FMCG-рынка компании «Юниливер Русь». Внедрение платформы позволило повысить эффективность работы HR-департамента – доля подписанных документов в среднем теперь составляет 97%.
Компания «Аэродиск», российский разработчик и производитель решений в области хранения данных и виртуализации, выпустил OpenSource-версию системы управления виртуализацией ИТ-инфраструктуры — Open vAIR.
«Газинформсервис» принял участие в ежегодной конференции компании «Аквариус» «AQ PRO Время решений». В рамках мероприятия, где эксперты и представители ИТ-индустрии обсуждали актуальные технологические вызовы в сфере отечественной электроники и программного обеспечения, «Газинформсервис» представил ряд докладов, посвящённых решениям для повышения информационной безопасности.
Разработка отечественной компании «Газинформсервис» — защищённая система управления базами данных (СУБД) Jatoba — интегрирована с программной платформой видеоконференцсвязи (ВКС) TrueConf Enterprise.
Планируете внедрение ERP, но не знаете с чего начать?
Начали настраивать 1С:ERP самостоятельно, но что-то пошло не так?
Не удовлетворены результатом внедрения другого интегратора?
Тогда регистрируйтесь на наш вебинар
«Как заказчику подготовиться к внедрению 1С:ERP на производственном предприятии»
21 ноября в 11:00
ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ – (ССЫЛКА)
Платформа управления данными «N3.Аналитика», разработанная специалистами компании «Нетрика Медицина», позволяет органам управления здравоохранением Ставропольского края планомерно улучшать доступность и качество медицинской помощи
Компания Pragmatic Tools, разработчик программных продуктов для цифровой трансформации ИТ-инфраструктуры, и группа компаний MONT, один из крупнейших дистрибьюторов программного обеспечения в России, договорились о сотрудничестве
ООО «ПМП ТЕХ» объявляет о своей номинации и признании «Лучшим предприятием отрасли 2023» в ежегодной премии, организованной Центром аналитических исследований. Эта награда стала итогом всесторонней аналитики и оценки компании, проведенной на основании данных, полученных от федеральных статистических органов и налоговой службы РФ.
В связи с переходом на insource поддержку SAP-систем ритейлер внедрил observability платформу GMonit, которая позволила улучшить осведомленность о текущем состоянии вендорских решений, обеспечить их стабильность и эффективность работы.
Облачный провайдер Nubes и компания VolgaBlob подписали соглашение о стратегическом сотрудничестве. Тем самым они обеспечили возможность развернуть платформу Smart Monitor для своих клиентов.
Команда разработчиков российской системы для мониторинга и анализа бизнес-процессов Optimining рассказала о возможностях продукта участникам Форума All-over-IP & Digital Transformation 2024.
Эксперты «Рейтинга Рунета» считают приемлемым налог на рекламу в интернете в размере 3%. Эту цифру озвучил в качестве обсуждаемой заместитель председателя комитета Госдумы по информационной политике Антон Горелкин в своем телеграм-аккаунте.
«Рейтинг Рунета» разработал бот, упрощающий поиск подрядчика. Теперь заказчики могут найти разработчика сайта или PR-агентство за пару минут, ответив на несколько простых вопросов. С момента возникновения идеи до реализации прошло 10 месяцев. Стоимость разработки составила 1,3 млн рублей.
