0/5

Новости сегодня

10:30 ФАС возбудила дело против производителя стирального порошка Ariel
10:05 Производитель мороженого «Радуга» исключил связь продукции с ЛГБТ
09:40 Роспотребнадзор запретил массовые мероприятия для детей до 2021 года
17:48 Индекс окрошки: как в июне подорожал набор продуктов для летнего супа
«Адыгейский сыр»: заключительная глава в спорах за право производства
17:35 FM Logistic отчиталась о результатах работы в России и мире
17:20 Площадь летних веранд могут увеличить
16:55 «Почта России» протестирует доставку дронами в болотах и глухих местах
16:30 Rate&Goods и МТС запускают сервис доставки товаров из районных продуктовых магазинов
Дмитрий Коробицын, «Поставщик счастья»: «мой бизнес не про секс, а про здоровье, отношения и счастье»
15:59 «Пятёрочка» вошла в ТОП самых эффективных ритейлеров Европы
15:45 «Балтика» назначила нового вице-президента по маркетингу
15:22 Ввод новых складов в Московском регионе сократился на 53% в первой половине 2020 года
14:57 Domino’s Pizza вводит новую систему бесконтактного обслуживания в ресторанах
Время перемен: какие изменения происходят на российском fashion рынке, и почему они необратимы?
14:45 «Лента» хочет снова зарегистрироваться в России
14:26 ТЦ «Авиапарк» запускает бесплатный автокинотеатр для водителей Делимобиля
13:58 Under Armour создал спортивную медицинскую маску
13:37 «Улыбка радуги» запустила доставку Почтой России во все города страны
Сила слова или почему бренд не может молчать
13:22 Сеть кафе Prime первой в России внедрит оплату «одним взглядом»
13:00 «Аскона» закрывает убыточные магазины и начинает цифровую трансформацию бизнеса
12:50 Кабмин поддержал предложение о возмещении расходов на выплату зарплаты
12:30 «Перекрёсток» начал цифровизацию клиентского опыта
Все новости →
«Рив Гош» внедряет систему Machine Learning для повышения уровня продаж

«Рив Гош» внедряет систему Machine Learning для повышения уровня продаж

«Рив Гош» внедряет систему Machine Learning для повышения уровня продаж
Масштабный проект охватил более 220 торговых точек по всей России, а также интернет-магазин ритейлера.
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-системе1, 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.

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

время публикации: 11:22  17 мая 2018 года
Теги: продажи, рив гош


   
Реклама на New Retail. Медиакит
Подпишитесь на новости ритейла

Согласен с политикой конфиденциальности