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 439 просмотров
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

15:25, 18 Мая 2018 Количество просмотров 551 просмотр
«Умные» планограммы увеличили продажи в гипермаркетах Карусель
X5 Retail Group (управляет розничными сетями «Пятерочка», «Перекресток», «Карусель») внедрила технологию автоматического создания детализированных планограмм для гипермаркетов.
15:01, 18 Мая 2018 Количество просмотров 465 просмотров
Технологии и ритейл: что внедрить и о чем забыть?
Эксперт компании «Пилот» озвучил, какие технологии изменят рынок в ближайшем будущем. Также определил те из них, в которые лучше не бросаться, как в омут с головой.
15:54, 15 Мая 2018 Количество просмотров 340 просмотров
Amazon Go идет в другие города?
Онлайн-гигант Amazon, который ранее открыл офлайн-магазин без кассиров под названием Amazon Go в американском Сиэтле, может масштабировать проект на другие города США.
14:19, 14 Мая 2018 Количество просмотров 268 просмотров
Сим-карты в России начнут продавать через автоматы
Речь идет о симкоматах – торговых автоматах, который поможет идентифицировать будущего абонента.
11:36, 14 Мая 2018 Количество просмотров 172 просмотра
Oracle помогает розничной сети O'STIN управлять товарными запасами в Fast Fashion-сегменте
Систему управления товарными запасами на основе методов аналитики данных и решения Oracle для прогнозирования спроса внедряет компания Veltio, партнер Oracle.

Статьи по теме

09:00, 21 Февраля 2018 Количество просмотров 3 просмотра
Checkpoint Systems: революция в цепочке поставок при помощи технологии RFID и обработки данных
Для крупных компаний управление потерями является ключевым элементом контроля над товарными запасами. Уровень этих потерь, как правило, зависит как от краж в торговых залах, так и от…
12:20, 5 Декабря 2017 Количество просмотров 7165 просмотров
Дроны, навигаторы и 3D-печать: инновационные технологии на службе у логистики
Секрет успеха логистического оператора с первого взгляда достаточно прост, уверен Павел Адамовский, генеральный директор UPS в России. Достаточно предоставлять уникальный набор услуг для конкретного…
12:20, 5 Декабря 2017 Количество просмотров 5038 просмотров
Digital Signage как инструмент повышения среднего чека в ритейле
Максим Панасенко, руководитель компании sproot.io, поделился особенностями первой в России облачной системы управления контентом в торговом зале и рассказал, каким образом при помощи рекламных…
16:57, 9 Ноября 2017 Количество просмотров 1668 просмотров
RFID: технология, на которой можно зарабатывать
На протяжении многих лет представители российского ритейла воспринимали RFID-технологии с опаской: такая позиция вполне объяснима, поскольку люди зачастую не торопятся вкладывать деньги во что-то…
13:40, 6 Октября 2017 Количество просмотров 2238 просмотров
Цифровая трансформация: ритейлеры активно осваивают блокчейн-технологии
О перспективах использования технологий блокчейна в ритейле и наиболее значимых областях их применения на страницах «Круглого стола» размышляют Валерий Лопатин, старший научный сотрудник Центра…

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


Информационный портал Retail & Loyalty
ул. Кржижановского, д. 29, корп. 5
Москва, 117218 Россия
Work +7 495 961 1065