Виджет RETAIL & LOYALTY - это возможность быстро получить актуальную информацию
Добавить виджет на страницу Яндекс
Закрыть

Рив Гош повышает продажи с помощью машинного обучения

16 Мая 2018 Количество просмотров 1051 просмотр
in_234.jpgКомпания «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 этого 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». – Сегодня 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.

Сейчас «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.

Источник: Инфосистемы Джет

Понравился материал? Поделись

Подпишитесь на новостную рассылку


Новости по теме

10:34, 15 Августа 2018 Количество просмотров 6 просмотров
Apple создаст «чип здоровья»
Специалисты корпорации Apple заняты разработкой высокотехнологичного чипа, который будет считывать информацию по состоянию здоровья человека.
17:31, 13 Августа 2018 Количество просмотров 213 просмотров
Sainsbury запустила умный магазин
Британская сеть супермаркетов Sainsbury внедряет в магазине Clapham North технологическое решение, которое позволит покупателям заплатить за товары, не простаивая в очередях у касс.
15:45, 13 Августа 2018 Количество просмотров 314 просмотров
Группа «М.Видео – Эльдорадо» открывает центр компетенций в области Data Science
Группа «М.Видео-Эльдорадо», крупнейшая российская розничная сеть электроники и бытовой техники создает центр компетенций в области аналитики данных и машинного обучения – Digital Retail Data Science Centre.
16:01, 9 Августа 2018 Количество просмотров 369 просмотров
Умные очки от Taobao и Microsoft помогут узнать все о товаре
Онлайн-ритейлер Taobao, который входит в Alibaba Group, и Microsoft создают «умные очки», которые в будущем помогут узнать исчерпывающую информацию о товарах, лишь взглянув на него.
15:45, 8 Августа 2018 Количество просмотров 515 просмотров
МТС установила терминал выдачи SIM-карт с распознаванием личности
МТС открыл в технопарке имени Попова в Иннополисе первый в Татарстане терминал выдачи SIM-карт с функцией распознавания личности.

Статьи по теме

00:00, 29 Июня 2018 Количество просмотров 8 просмотров
Интернет вещей как способ создания потока дохода для ритейла
Можно ли монетизировать внедрение технологий Интернета вещей, и в каких направлениях этот тренд видится наиболее перспективным, рассказывают Янис Мариас, cтарший партнер MPASS,…
00:00, 29 Июня 2018 Количество просмотров 8 просмотров
Новые грани омниканальности – интерактивная открытка к празднику и QR-код на счетах ЖКХ
Современный клиент неуловим, капризен, избалован – и умело избегает ловушек, которые ему расставляют компании, жаждущие поймать его в свои сети. Но отчаиваться не стоит – ведь помимо этих качеств…
00:00, 29 Июня 2018 Количество просмотров 896 просмотров
Осознанное будущее fashion-ритейла
Как инновационные компании используют технологии для модернизации шопинга, как меняются производственные процессы, какие в связи с этим возникают новые форматы дистрибуции и какое будущее…
00:00, 29 Июня 2018 Количество просмотров 525 просмотров
Революционные технологии – мост между ритейлером и покупателем
Немногие представители розницы осознают важность таких технологий, как виртуальная реальность, блокчейн или ИИ. О том, каким образом технологии могут улучшить покупательский опыт и увеличить…
00:00, 29 Июня 2018 Количество просмотров 429 просмотров
Инновационный магазин: экономия, учет и контроль
Многие из создаваемых в «Сколкове» технологий для ритейла проходят тестирование в магазине, расположенном на территории инновационного центра. К числу таких решений можно отнести систему…

Наши видео

18-19 апреля 2017 г., г. Москва. Журнал «Retail & Loyalty» проводит 4-й Международный ПЛАС-Форум "Online & Offline Retail", посвященный анализу перспектив развития индустрии в России, странах СНГ и дальнего зарубежья


'); $('#fade').click(function(){ close_popup_center(); }); $('.popup_center #js-close').click(function(){ close_popup_center(); }); setTimeout(close_popup_center, 10000); });
Информационный портал Retail & Loyalty
ул. Кржижановского, д. 29, корп. 5
Москва, 117218 Россия
Work +7 495 961 1065