Система рекомендаций

Клиенты ожидают, что бизнес знает их лучше, чем они знают себя. Уделяя пристальное внимание их уникальным предпочтениям, вы сможете сформировать максимально релевантное для каждого клиента предложение, продлить сотрудничество и увеличить LTV

Система рекомендаций
Проблематика бизнеса:
Потребители больше не доверяют бизнесу
0%

покупателей склонны делать покупки у брендов, которые предоставляют персональные предложения

0%

клиентов готовы делиться своими данными для получения персонализированного обслуживания

0%

совершают онлайн-покупки на основе персонализированной рекламы

0%

покупателей покинули веб-сайт, потому что у них было слишком много вариантов

Функции системы персонализации
Система рекомендаций Обогащение клиентского профиля
  • Обогащение данных о клиентах на основании профиля регулярных покупок и интересов: наличие ребенка, домашних животных, употребляет алкоголь, курит, есть авто и другое
22 Персонализация товара

  • Поиск оптимальных соответствий с помощью “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмов и нейронных сетей для оценки реакции на предложения и формирования лучшего предложения
Система рекомендаций Персонализация скидки

  • Размер скидки рассчитывается для каждого покупателя на основе эластичности спроса для каждого SKU и реакции покупателя на предложения
21 Сегментация клиентов
  • Принадлежность к ранее описанным сегментам или кластерам прогнозируется на основе показателей клиента
23 Персонализация пар «товар-товар»
  • Анализ ассоциативных правил и потребительской корзины кластера
Система рекомендаций Персонализация календаря активности
  • На основе анализа поведения клиента мы рассчитываем оптимальное время информирования об акции
Система рекомендаций Обогащение клиентского профиля
  • Обогащение данных о клиентах на основании профиля регулярных покупок и интересов: наличие ребенка, домашних животных, употребляет алкоголь, курит, есть авто и другое
22 Персонализация товара

  • Поиск оптимальных соответствий с помощью “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмов и нейронных сетей для оценки реакции на предложения и формирования лучшего предложения
Система рекомендаций Персонализация скидки

  • Размер скидки рассчитывается для каждого покупателя на основе эластичности спроса для каждого SKU и реакции покупателя на предложения
21 Сегментация клиентов
  • Принадлежность к ранее описанным сегментам или кластерам прогнозируется на основе показателей клиента
23 Персонализация пар «товар-товар»
  • Анализ ассоциативных правил и потребительской корзины кластера
Система рекомендаций Персонализация календаря активности
  • На основе анализа поведения клиента мы рассчитываем оптимальное время информирования об акции
Давайте обсудим вашу задачу
Оставьте свои контактные данные и мы с вами свяжемся
image Система рекомендаций
Типовой проект разработки системы рекомендаций
Цель
Сегменты
Механики
Рекомендации
Интеграция
Цель
Сегменты
Механики
Рекомендации
Интеграция
  • Вместе с бизнесом мы ищем ответ на вопрос "Зачем?" мы будем внедрять систему рекомендаций и персональные предложения
g101
  • Вместе с маркетингом мы строим профили клиентов, чтобы с помощью Smart-сегментации ответить на вопрос "Кому?" мы будем предлагать персональные рекомендации
group-134176
  • Вместе с маркетингом мы строим карту механик, чтобы ответить на вопрос "Как?" мы будем привлекать внимание клиентов к нашим рекомендациям и персональным предложениям
group-14078
  • Вместе с аналитиками мы ищем ответ на вопрос "Что?" мы будем предлагать нашим клиентам
  • Расчет частоты покупок каждого товара и наборов товаров
  • Расчет ассоциативных правил для всех клиентов и для каждого клиента сегмента
  • Расчет эластичности спроса на каждый товар
  • Расчет оптимальных цен для максимизации товарооборота и маржи для каждого товара
g16
  • Вместе с ИТ мы ищем ответ на вопрос "Каким способом?" мы встроим систему рекомендаций в ИТ-ландшафт и будем сообщать нашим клиентам о персональных предложениях
group-1165
Для чего нужна бизнес аналитика
  • Доход
    Увеличение дохода на 5%-15%. Средняя сумма покупки увеличивается на 30%-70% среди клиентов, обратившихся к рекомендованному продукту
  • Количество строк в заказе
    Увеличивается на 20%-40% среди клиентов, обратившихся к рекомендованному продукту
  • Вовлеченность покупателей
    12% - 18% посетителей обращаются к рекомендованному продукту, а уровень конверсии увеличивается в 2-4 раза среди клиентов, обратившихся к рекомендованному продукту

group-1186
Решения для бизнеса

Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики

Давайте обсудим вашу задачу
contact-block-2-photo
Блог
Все публикации 65
Кейсы 23
Новости 44
Решения 11
Видео 12
Новости
05.10.2022
9

Как с нуля создать рекомендатель и повысить его точность, сохраняя при этом простоту...

Новости
30.09.2022
22

Как с нуля создать рекомендатель и повысить его точность, сохраняя при этом простоту...

Новости
23.09.2022
31

Алгоритмы классификации машинного обучения могут сэкономить деньги компаний, осуществляя прогнозирование оттока клиентов . Чтобы разобраться

Кейсы
24.11.2021
716

Компания RBC Group предлагает вашему вниманию новое приложение, которое было разработано для официального публичного...

Кейсы, Новости
11.11.2021
700

Внедрение BI-системы позволило переосмыслить подход к аналитике. Сегодня мы ориентированы на визуализации, графики и дашборды

Кейсы, Новости
23.06.2021
435

После получения первых результатов внедрения Qlik, менеджмент компании принял решение продолжать работу с RBC Group для автоматизации анализа запасов, чеков и управленческого учета

Новости
05.10.2022
9

Как с нуля создать рекомендатель и повысить его точность, сохраняя при этом простоту...

Новости
30.09.2022
22

Как с нуля создать рекомендатель и повысить его точность, сохраняя при этом простоту...

Новости
23.09.2022
31

Алгоритмы классификации машинного обучения могут сэкономить деньги компаний, осуществляя прогнозирование оттока клиентов . Чтобы разобраться

img2
Подробнее
Решения
13.05.2022
420
Сегментация и кластеризация клиентов: от теории — к практике

Кластерный анализ — эффективный инструмент, способный улучшить клиентский опыт и вместе с тем сэкономить маркетинговый бюджет. Но как это работает и как кластеризация применяется на практике?

analiz-kolichestva-obrashhenij-2
Подробнее
Решения
29.08.2021
646
Анализ работы контакт-центра на BI-платформе Qlik Sense

BI-инструмент для анализа работы контакт-центра, который позволяет повысить качество услуг и снизить затраты, оперативно оценить работу операторов, супервайзеров, отделов

pokazateli-chekov-i-programm-lojalnosti
Подробнее
Решения
22.02.2021
945
Анализ чеков и программы лояльности на платформе бизнес-аналитики Qlik Sense

Аналитика чеков помогает сделать верные выводы и сформировать нужный ассортимент, понять, кто является клиентами, что и как часто они покупают, как управлять активностью, какие акции их заинтересуют

Решения
13.05.2022
420

Кластерный анализ — эффективный инструмент, способный улучшить клиентский опыт и вместе с тем сэкономить маркетинговый бюджет. Но как это работает и как кластеризация применяется на практике?

Решения
29.08.2021
646

BI-инструмент для анализа работы контакт-центра, который позволяет повысить качество услуг и снизить затраты, оперативно оценить работу операторов, супервайзеров, отделов

Решения
22.02.2021
945

Аналитика чеков помогает сделать верные выводы и сформировать нужный ассортимент, понять, кто является клиентами, что и как часто они покупают, как управлять активностью, какие акции их заинтересуют

tekuchest4h3
Анализ персонала
dinamika-2
Анализ первичных и вторичных продаж
faktornyj-analiz
Анализ продаж
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Анализ работы контакт-центра
otklonenie-srokov-vypolnenija
Анализ производства
kreditorka-3-4
Анализ и управление дебиторской задолженностью
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Анализ агровыращивания
cheki-pokazateli-3-4
Анализ чеков и программы лояльности
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Анализ кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Анализ закупок
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Анализ запасов
zapasy-geografija-43
Анализ продаж и запасов в рознице
tekuchest4h3
Анализ персонала
dinamika-2
Анализ первичных и вторичных продаж
faktornyj-analiz
Анализ продаж
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Анализ работы контакт-центра
otklonenie-srokov-vypolnenija
Анализ производства
kreditorka-3-4
Анализ и управление дебиторской задолженностью
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Анализ агровыращивания
cheki-pokazateli-3-4
Анализ чеков и программы лояльности
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Анализ кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Анализ закупок
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Анализ запасов
zapasy-geografija-43
Анализ продаж и запасов в рознице

Система рекомендаций

Функционируя в высококонкурентной среде, бизнесу достаточно сложно удержать клиента. Предложения о покупке товаров с экранов телефонов, массовые почтовые рассылки акционных предложений со скидками, холодные звонки с навязыванием ненужных услуг – затратные, но малоэффективные способы привлечения внимания. Вместо роста активности и заинтересованности они вызывают только раздражение и неприязнь. Как же работать с клиентами сегодня? Система рекомендаций, разработанная на базе Business Intelligence, поможет найти путь к сердцу вашей целевой аудитории. Ее основной задачей является разработка персональных предложений, способных заинтересовать конкретного клиента. Система пребывает в состоянии постоянного обучения, регулярно получая новые данные о клиентах, товарах и потребительском опыте.

Когда необходимо задействовать систему рекомендаций

Бизнес предполагает, что отлично знает своих клиентов. В руках менеджеров отчеты по продажам в разрезе групп и тренды, позволяющие сказать, что будет завтра. Однако, когда речь заходит о необходимости сформировать персональные предложения, в большинстве случаев они используют шаблонные решения, предлагая товары массового спроса, способные быстро решить проблему. Система рекомендаций помогает выяснить, что на самом деле нужно вашим клиентам и продемонстрировать им оптимальное решение. Потребность в подобной персонализации предложений возникает:

  • когда пользователям сложно сделать выбор. Затрудняясь принять решение, клиент уйдет туда, где ему сразу дадут необходимое. Кроме того слишком большое пространство для выбора увеличивает риск неудовлетворенности покупкой. Негативный опыт взаимодействия подтолкнет клиента в следующий раз поискать решение на стороне;
  • когда компании необходимо расти. Если вы сейчас можете эффективно обслуживать только малую часть своих клиентов, предлагая им продукт в соответствии с потребностями, бюджетом и прочими интересами, а планируете работать с сотнями тысяч людей. Персонализация выполнит работу целой команды менеджеров по продажам;
  • когда вы настроены на построение долгосрочных отношений. Чем удобнее ресурс для пользователя, тем чаще он им пользуется. Реклама товаров, не вызывающих интерес, воспринимается как неадекватная навязчивость и спам.

Система рекомендаций обеспечивает переход от рандомных действий, направленных на увеличение доходности бизнеса и построение долгосрочных связей, к целенаправленным. Она помогает бизнесу быть более эффективным во взаимоотношениях с клиентами и сокращает количество усилий, которые приходится прикладывать для их поддержания.

Как работает система рекомендаций

Программы Business Intelligence – это не волшебная методика, способная предсказывать запросы клиентской аудитории. В своей работе система рекомендаций руководствуется четким алгоритмом, подкрепленным машинным интеллектом, способным к самообучению. Для генерации предложений программа выполняет целый комплекс аналитических процедур:

  • собирает  и анализирует исходные данные. К ним относят регион проживания, демографию, частоту покупок, средний чек, предпочтения в товарах или услугах, отзывы, изучение тематических страниц сайта;
  • находит совпадения и группирует покупателей одновременно по большому числу критериев. Business Intelligance оперирует большим объемами постоянно меняющихся данных. Она учитывает рост числа контрагентов, смену ассортимента, приоритетов покупателей и их возможностей. Увеличение количества групп внутри системы вследствие появления новых критериев сегментации не нарушает точность ее работы;
  • ищет аналогии не только среди клиентов, но и среди продуктов, что позволяет предлагать большой ассортимент товаров на выбор. Несмотря на отсутствие покупательского опыта, такие продукты потенциально могут быть востребованы.

Система рекомендаций продуктивнее и эффективнее десятков менеджеров, поскольку формулирует предложения на основании большого перечня исторических показателей.

Почему система персонализации BI подойдет вашему бизнесу

Может ли быть одно универсальное решение для большого количества предприятий разных сфер и направлений? Да, если это системы Business Intelligence. Благодаря гибким настройкам программное обеспечение может быть использовано как в продажах, так и в сфере оказания услуг.  Система рекомендаций требует:

  • постановки целей. Это может быть рост количества чеков, размеров средней покупки, продолжительности обслуживания клиентов, увеличение доли отдельной группы продуктов и другие;
  • определение специфики анализа аудитории. В зависимости от поставленной цели в фокусе внимания могут быть различные поведенческие факторы, позволяющие группировать клиентов;
  • выяснение механизма покупки. Поможет определить, что именно стимулирует клиента к выполнению целевого действия;
  • разработка рекомендаций. Отвечает на вопросы что, сколько и по какой цене вы будете предлагать своим клиентам;
  • создания механизма интеграции. Помогает готовым идеям выйти в свет.

Руководите продажами, а не ждите результатов. Используя системы Business Intelligence, вы будете иметь влиять не только на процесс создания рекомендации, но также сможете оценивать  результаты. Программное обеспечение демонстрирует изменение в структуре сегментации клиентов, трансформации отдельных групп, позволяет оценивать изменения, которые происходят в продажах отдельных товаров или групп, изменение количества предложений. Отслеживать целевые показатели можно непосредственно в программе, которая отображает данные в формате удобных для восприятия графиков и диаграмм.

Что даст бизнесу система персонализации взаимоотношений с клиентом

Результатом внедрения системы рекомендаций является повышение лояльности целевой аудитории, что в конечном счете отражается на:

  • росте продаж. Вы сможете повысить эффективность программ лояльности, увеличить сумму чека, количество покупок;
  • возможностях целевого расширение ассортимента, востребованного аудиторией. Ваши новинки заинтересуют покупателей и будут продаваться сразу без дополнительных усилий;
  • увеличении маржинальности. Вы сможете отказаться от навязчивой рекламы, переместив фокус со всех клиентов, которые покупают у вас товары или пользуются услугами на тех, кто будет реально заинтересован в получении в конкретном продукте;
  • построение долгосрочных отношений. Компании, где есть все необходимое для комфортных покупок, не захочется искать замену. Если вы понимаете потребности, удовлетворяете спрос и предлагаете новинки, искать альтернативу не придется.

Предложения, сформированные на основе персональных данных гораздо чаще имеют отклик по сравнению с не персонализированными, даже поданными «под соусом» скидок или распродаж. Аналитика, осуществленная после внедрения системы рекомендаций, демонстрирует:

  • рост заинтересованности покупателей рекомендуемыми продуктами на 12-18%, а также увеличение конверсии в 2-4 раза;
  • увеличение количества позиций в заказах на 20-40% среди тех, которые решили воспользоваться предложением. При этом сумма покупки становится больше на 30-70%;
  • рост дохода на 5-15%.

Система рекомендаций является мощным инструментом, обеспечивающим вашей компании устойчивое развитие.

Читать полностью