Для получения отчета о презентации заполните форму ниже
Получить отчёт о презентации INFOLine Retail Russia TOP-100 c Недели Российского Ритейла.
Онлайн-консультанты: Skype INFOLine
INFOLine проводит АКЦИЮ: Вам предоставляется пробная подписка в течение месяца на информационный бюллетень "Объекты инвестиций и строительства РФ"

Новости промышленности

 Услуги INFOLine

Периодические обзорыПериодические обзоры

Готовые исследованияГотовые исследования

Курс доллара США

График USD
USD 25.09 66.1594 -0.0903
EUR 25.09 77.6844 -0.3909
Все котировки валют
 Топ новости

Рив Гош повышает продажи с помощью машинного обучения.

Рив Гош повышает продажи с помощью машинного обучения.
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-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.

Для справки: Название компании: АромаЛюкс, ООО (Торговые сети Рив Гош, Rivoli) Адрес: ********** Телефоны: ********** Факсы: ********** E-Mail: ********** Web: ********** Руководитель: **********
[Для просмотра контактных данных нужно зарегистрироваться или авторизироваться]
Рейтинг:
Увеличить шрифт Увеличить шрифт | |  Версия для печати | Просмотров: 10
Введите e-mail получателя:

Укажите Ваш e-mail:

Получить информацию:

Вконтакте Facebook Twitter Yandex Mail LiveJournal Google Reader Google Bookmarks Одноклассники FriendFeed
 Специальное предложение

Специальное предложение ТОЛЬКО для первых 10 получателей!

Компания INFOLine подводит итоги I полугодия в FMCG Ритейле. Получите итоги I полугодия 2018 года в обзоре "Состояние потребительского рынка России и Рейтинг торговых сетей FMCG РФ: Итоги I пол. 2018 года".

Дополнительно ТОЛЬКО для первых 10 получателей обзора "Состояние потребительского рынка России и Рейтинг торговых сетей FMCG РФ: Итоги I пол. 2018 года"! Оставьте свою заявку первыми на подписку и получите презентацию "Розничная Торговля FMCG России. Итоги I полугодия" в подарок! Данный формат презентации послужит отличным дополнением к ежемесячному обзору "Состояние потребительского рынка России и Рейтинг торговых сетей FMCG РФ: Итоги I пол. 2018 года" и позволит оценить состояние FMCG Ритейла за 40 слайдов. Данный материал эффективен для использования в отчётах для коммерческих отделов, отделов маркетинга и аналитики. 


Спешите воспользоваться предложением!

Оставьте вашу заявку для того чтобы воспользоваться предложением на подписку "Состояние потребительского рынка России и Рейтинг торговых сетей FMCG РФ: Итоги I пол. 2018 года".

 Если у Вас есть вопросы, то напишите нам по e-mail: retail@infoline.spb.ru

или свяжитесь по телефонам:

+7 (812) 3226848 или +7 (495) 7727640 доб.184

Менеджер проекта Никита Матвеев