Предвосхищайте потребности клиентов и обеспечивайте наилучший клиентский опыт за счет уникальных рекомендаций

Персональные рекомендации от LoyaltyLab — это продукт для торговых сетей с программой лояльности, которые уже встали на путь персонализации. Однако результаты работы не достигают поставленных KPI, а клиенты все еще считают рекомендации нерелеватными и начинают перетекать к конкурентам.

Больше вам не придется полагаться на бизнес-правила, действующие вслепую. Доверьте формирование рекомендаций и момента коммуникации алгоритмам искусственного интеллекта и предиктивной аналитики. Единственное, что вам останется сделать — это отправить сообщение.

Влияние на бизнес показатели

Прирост в выручке
4%
5%
Рост среднего чека
За счет увеличения товарооборота
За счет релевантных рекомендаций
Снижение затрат
на коммуникацию
35%
За счет точечного таргетинга вместо массовой рассылки
Снижение доли и глубины промо в товарообороте
10%
За счет моделирования чувствительности на скидку
Почему рекомендации
попадают точно в цель?
Для анализа данных мы используем высококлассные алгоритмы искусственного интеллекта собственного проектирования и технологии AutoML. Благодаря этому нам удается сформировать четкое понимание потребительских привычек и поведенческих паттернов каждого покупателя.
Это позволяет предугадывать желания клиента и делать удивительно точные рекомендации.
Какие данные нужны для обучения алгоритмов?

Принципы работы системы персональных рекомендаций

Первоисточником является история покупок в магазине. Именно ее анализ позволяет на глубинном уровне понять предпочтения пользователей и создать основу для формирования рекомендаций.
Подобная синергия данных позволяет улавливать неочевидные закономерности и использовать их для роста эффективности коммуникаций.
Транзакционная история
Мы обогащаем транзакционные данные информацией из > 300 открытых источников. Учитываем все: от наличия парковки у магазина и погоды до цвета упаковки продукта и формулы КБЖУ.
Внешние данные
Прогнозирование времени
будущего визита
Для каждого конкретного покупателя мы предсказываем период его следующего визита. В некоторых сегментах предсказание возможно с точностью до часа.
Это позволяет провести коммуникацию в момент, когда человек только задумался о визите в магазин.
Предсказание состава следующего чека

Предиктивная аналитика
как драйвер эффективности

Благодаря знанию потребительских привычек и паттернов поведения покупателей, мы предсказываем товарные позиции в будущем чеке.
Это позволяет формировать рекомендации, актуальные в моменте.
Моделирование
покупательской активности
Мы выявили триггеры, предшествующие переходу клиента из одной сегментной группы в другую, в том числе — в группу оттока.
Для управления этим процессом, мы разработали комплекс методов для переключения покупателей в группу наиболее лояльных клиентов и отдельно для предотвращения оттока.

Ориентация на результат

Показатели, которых добились наши клиенты с системой персональных рекомендаций

Точность предсказания оттока
92.0%
Точность предсказания времени визита
79.8%
64.8%
Для крупной сети супермаркетов
Для небольшой сети
с узким ассортиментом
Для субпремиальной
сети магазинов
Отклик на персональные рекомендации

Узнайте больше про систему персональных рекомендаций

Мы с вами свяжемся и обсудим, как сможем быть полезны