Рекомендательная модель на основании данных CRM

Сеть оптики (медицинские и солнцезащитные очки, линзы). Источники данных: CRM (онлайн и офлайн продажи). Каналы коммуникаций: Email рассылка по собственной базе клиентов

ЗАДАЧА

Увеличение повторных продаж за счет более точных рекомендаций, основанных на данных о потребительском поведении каждого клиента.

РЕШЕНИЕ

1) Построение моделей для глубокого анализа данных. На основе данных о покупках и потребителях из CRM разрабатывается рекомендательная модель с помощью машинного обучения для определения наиболее релевантного интересам товарного предложения.

Данные о приобретённых продуктах

• Бренд
• Форма
• Цвет
• Год коллекции

Данные о покупках

• Частота
• Давность
• Cредний чек
• Наличие скидки

Данные о потребителях

• Пол
• Возраст

2) Дополнительные знания о клиентах, включая:

• Релевантные товары или группа товаров для следующей рекомендации;
• Время для коммуникации (для регулярных попкок типа контактных линз);
• Вероятность отклика с/без скидки;

3) Email рассылка с персонализированным предложением для каждого потребителя:

• новая коллекции бренда;
• солнечные очки этого же бренда к сезону;
• услуга полировка линз;
• восполнить запас контактные линзы.

РЕЗУЛЬТАТ

x2.1 - рост объема повторных продаж
+88% - конверсия из открывших письмо по сравнению с общими рассылками