Big Data приносит более 20% оборота мобильного приложения М.Видео

Модели на машинном обучении используют аналитику данных и с высокой долей точности рекомендуют пользователям подходящие устройства, сопутствующие товары и аксессуары. На товары из «умных» подборок приходится до 20% оборота приложения и четверть покупок.

Сервисы персонализации реализованы во всех точках контакта бренда М.Видео с покупателями – сайт, мобильное приложение клиента, приложение консультанта в розничных магазинах.

Рекомендательные модели помогают сделать выбор среди популярных устройств и новинок, а также подобрать аксессуары и сопутствующие товары. Товарные рекомендации приносят 20% оборота клиентского приложения и инициируют четверть всех покупок. 

Разработанные Группой решения анализируют взаимодействие авторизованных клиентов с каталогом, историю просмотров, поиска, покупок и брошенных корзин. Собранные данные используют для формирования персональных товарных рекомендаций.

Так ритейлер может определить склонность пользователей к покупке, потребность в различных категориях техники, предпочтения в ценовых сегментах и брендах. Модели на основе машинного обучения автоматически прогнозируют различные сценарии поведения пользователей и рекомендуют для каждого из них наиболее предпочтительные предложения.

Товарные рекомендации реализованы на всех основных этапах пути к покупке: главная страница, поиск, карточка товара, корзина покупателя по нескольким основным сценариям: «хиты», «новинки», «в тренде», аксессуары, похожие и сопутствующие товары. 

Так, модель предлагает варианты устройств по сценариям «хиты», «новинки», «в тренде» на основе поведения пользователей. Каждая из полок имеет ряд ограничений - на неё попадают либо новинки, чьи продажи начались в последние два месяца, либо наиболее покупаемые устройства в каждом из городов за 3-6 месяцев.

Эти списки товаров модель делит на так называемые стратегии, и в произвольном порядке выдаёт одну их них пользователям на фронте (в приложении или на сайте). По мере взаимодействия клиентов с каждой из стратегий, наиболее популярные из них получают больший вес и с большей долей вероятности будут показаны вновь.

Параллельно внутри каждой группы ранжируются и модели товаров - выше поднимаются те, которыми чаще интересовались.

Другие модели рекомендуют популярные аксессуары и сопутствующие товары, а также предлагают альтернативы, если выбранного устройства нет в наличии или доставка занимает слишком долгое время.

Отдельно разработали алгоритм, способствующий увеличению оборота - он показывает технику в чуть более дорогом сегменте, но выделяет топ характеристик, по которым покупатели сделали выбор в её пользу. 

Директор по маркетингу и цифровому опыту клиента М.Видео-Эльдорадо Владислав Свириденко:

«М.Видео-Эльдорадо реализует уникальную на рынке стратегию гибридного шопинга на мобильной платформе OneRetail. Она объединяет онлайн и офлайн и предлагает лучший персонализированный покупательский опыт, основанный на анализе данных.

По нашим оценкам, каждый третий пользователь приложения взаимодействует с товарами, предложенными «умными» алгоритмами. Чем больше клиентов взаимодействуют с сервисами персонализации, тем лучше мы можем обучить модели и тем выше будет точность их рекомендаций».

За 9 месяцев 2021 года оборот мобильной платформы вырос на 100,4% до 180,4 млрд рублей и составил 66,9% от общих онлайн-продаж. Установки мобильных приложений М.Видео и Эльдорадо превысили 21 миллион, увеличившись в 4,3 раза к прошлому году.

Читайте также: Названы основные потребительские тренды российского рынка техники и электроники

***

Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail