Система рекомендацій

Клієнти очікують, що бізнес знає їх краще, ніж вони знають себе. Приділяючи пильну увагу їх унікальним уподобанням, ви зможете сформувати максимально релевантну для кожного клієнта пропозицію, продовжити співпрацю та збільшити LTV

Система рекомендацій
Проблематика бізнесу:
Споживачі більше не довіряють бізнесу
0%

покупців схильні робити покупки у брендів, що надають персональні пропозиції

0%

клієнтів готові ділитися своїми даними для отримання персоналізованого обслуговування

0%

здійснюють онлайн-покупки на основі персоналізованої реклами

0%

покупців залишили веб-сайт, тому що вони мали занадто багато варіантів

Функції системи персоналізації
Система рекомендацій Збагачення клієнтського профілю
  • Збагачення даних про клієнтів на підставі профілю регулярних закупівель та інтересів: наявність дитини, домашніх тварин, вживає алкоголь, курить, є авто та інше
22 Персоналізація товару

  • Пошук оптимальних відповідностей за допомогою “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмів та нейронних мереж для оцінки реакції на пропозиції та формування кращої пропозиції
Система рекомендацій Персоналізація знижки

  • Розмір знижки розраховується для кожного покупця на основі еластичності попиту для кожного SKU та реакції покупця на пропозиції
21 Сегментація клієнтів
  • Належність до раніше описаних сегментів чи кластерів прогнозується на основі показників клієнта
23 Персоналізація пар «товар-товар»
  • Аналіз асоціативних правил та споживчого кошика кластера
Система рекомендацій Персоналізація календаря активності
  • На основі аналізу поведінки клієнта ми розраховуємо оптимальний час інформування про акцію
Система рекомендацій Збагачення клієнтського профілю
  • Збагачення даних про клієнтів на підставі профілю регулярних закупівель та інтересів: наявність дитини, домашніх тварин, вживає алкоголь, курить, є авто та інше
22 Персоналізація товару

  • Пошук оптимальних відповідностей за допомогою “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмів та нейронних мереж для оцінки реакції на пропозиції та формування кращої пропозиції
Система рекомендацій Персоналізація знижки

  • Розмір знижки розраховується для кожного покупця на основі еластичності попиту для кожного SKU та реакції покупця на пропозиції
21 Сегментація клієнтів
  • Належність до раніше описаних сегментів чи кластерів прогнозується на основі показників клієнта
23 Персоналізація пар «товар-товар»
  • Аналіз асоціативних правил та споживчого кошика кластера
Система рекомендацій Персоналізація календаря активності
  • На основі аналізу поведінки клієнта ми розраховуємо оптимальний час інформування про акцію
Давайте обговоримо вашу задачу
Залишіть свої контактні дані і ми зв'яжемося з вами
image Система рекомендацій
Типовий проект розробки системи рекомендацій
Мета
Сегменти
Механіки
Рекомендації
Інтеграція
Мета
Сегменти
Механіки
Рекомендації
Інтеграція
  • Разом із бізнесом ми шукаємо відповідь на запитання "Навіщо?" ми будемо впроваджувати систему рекомендацій та персональні пропозиції
g101
  • Разом із маркетингом ми будуємо профілі клієнтів, щоб за допомогою Smart-сегментації відповісти на запитання "Кому?" ми пропонуватимемо персональні рекомендації
group-134176
  • Разом із маркетингом ми будуємо карту механік, щоб відповісти на питання "Як?" ми будемо привертати увагу клієнтів до наших рекомендацій та персональних пропозицій
group-14078
  • Разом із аналітиками ми шукаємо відповідь на запитання "Що?" ми пропонуватимемо нашим клієнтам
  • Розрахунок частоти покупок кожного товару та наборів товарів
  • Розрахунок асоціативних правил для всіх клієнтів та для кожного клієнта сегменту
  • Розрахунок еластичності попиту на кожен товар
  • Розрахунок оптимальних цін для максимізації товарообігу та маржі для кожного товару
g16
  • Разом з ІТ ми шукаємо відповідь на питання "Яким способом?" ми вбудуємо систему рекомендацій в ІТ-ландшафт і повідомлятимемо нашим клієнтам про персональні пропозиції
group-1165
Для чого потрібна бізнес-аналітика
  • Прибуток
    Збільшення прибутку на 5-15%. Середня сума покупки збільшується на 30%-70% серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту
  • Кількість рядків у замовленні
    Збільшується на 20%-40% серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту
  • Залучення покупців
    12% - 18% відвідувачів звертаються до рекомендованого продукту, а рівень конверсії збільшується в 2-4 рази серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту

group-1186
Рішення для бізнесу

Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики

Давайте обговоримо вашу задачу
contact-block-2-photo
Блог
Усі новини 55
Кейси 23
Новини 35
Рішення 10
Відео 12
etl-elt6
Детальніше
Новини
17.08.2022
1
ETL або ELT: який процес роботи з даними дає оптимальний результат?

Головним завданням ETL та ELT-систем є структурування, збагачення, оптимізація та передача вихідних даних компанії з кількох програмних оболонок у єдину централізовану базу зберігання для подальшої обробки.

ozera-dannyh000
Детальніше
Новини
16.08.2022
7
Озера даних та сховища даних – хмарні джерела для аналітики в режимі реального часу

Терміни «озеро даних» та «сховище даних» не перший рік на слуху і здаються чимось схожим. У цих типів репозиторіїв дійсне є багато схожого: акумуляція даних для потреб data science та аналітики, використання інформації для цілей бізнес аналізу та складання звітів ...

mpbi
Детальніше
Новини
02.08.2022
7
Що таке Microsoft Power BI?

Power BI – це інструмент бізнес-аналітики із самообслуговуванням, розроблений компанією Microsoft на основі багаторічного досвіду роботи з реляційними базами даних, такими як Access, SQL-сервер, Oracle та інші.

Новини
17.08.2022
1

Головним завданням ETL та ELT-систем є структурування, збагачення, оптимізація та передача вихідних даних компанії з кількох програмних оболонок у єдину централізовану базу зберігання для подальшої обробки.

Новини
16.08.2022
7

Терміни «озеро даних» та «сховище даних» не перший рік на слуху і здаються чимось схожим. У цих типів репозиторіїв дійсне є багато схожого: акумуляція даних для потреб data science та аналітики, використання інформації для цілей бізнес аналізу та складання звітів ...

Новини
02.08.2022
7

Power BI – це інструмент бізнес-аналітики із самообслуговуванням, розроблений компанією Microsoft на основі багаторічного досвіду роботи з реляційними базами даних, такими як Access, SQL-сервер, Oracle та інші.

Кейси
24.11.2021
629

Компанія RBC Group пропонує вашій увазі новий додаток, який був розроблений для офіційного публічного...

Кейси, Новини
11.11.2021
646

Використання BI-системи дозволило переосмислити підхід до аналітики. Сьогодні ми орієнтовані на візуалізації, графіки та дашборди

Кейси, Новини
23.06.2021
378

Після отримання перших результатів впровадження Qlik, менеджмент компанії вирішив продовжувати роботу з RBC Group для автоматизації аналізу запасів, чеків та управлінського обліку

etl-elt6
Детальніше
Новини
17.08.2022
1
ETL або ELT: який процес роботи з даними дає оптимальний результат?

Головним завданням ETL та ELT-систем є структурування, збагачення, оптимізація та передача вихідних даних компанії з кількох програмних оболонок у єдину централізовану базу зберігання для подальшої обробки.

ozera-dannyh000
Детальніше
Новини
16.08.2022
7
Озера даних та сховища даних – хмарні джерела для аналітики в режимі реального часу

Терміни «озеро даних» та «сховище даних» не перший рік на слуху і здаються чимось схожим. У цих типів репозиторіїв дійсне є багато схожого: акумуляція даних для потреб data science та аналітики, використання інформації для цілей бізнес аналізу та складання звітів ...

mpbi
Детальніше
Новини
02.08.2022
7
Що таке Microsoft Power BI?

Power BI – це інструмент бізнес-аналітики із самообслуговуванням, розроблений компанією Microsoft на основі багаторічного досвіду роботи з реляційними базами даних, такими як Access, SQL-сервер, Oracle та інші.

Новини
17.08.2022
1

Головним завданням ETL та ELT-систем є структурування, збагачення, оптимізація та передача вихідних даних компанії з кількох програмних оболонок у єдину централізовану базу зберігання для подальшої обробки.

Новини
16.08.2022
7

Терміни «озеро даних» та «сховище даних» не перший рік на слуху і здаються чимось схожим. У цих типів репозиторіїв дійсне є багато схожого: акумуляція даних для потреб data science та аналітики, використання інформації для цілей бізнес аналізу та складання звітів ...

Новини
02.08.2022
7

Power BI – це інструмент бізнес-аналітики із самообслуговуванням, розроблений компанією Microsoft на основі багаторічного досвіду роботи з реляційними базами даних, такими як Access, SQL-сервер, Oracle та інші.

analiz-kolichestva-obrashhenij-2
Детальніше
Рішення
29.08.2021
494
Аналіз роботи контакт-центру на BI-платформі Qlik Sense

BI-інструмент для аналізу роботи контакт-центру, який дозволяє підвищити якість послуг та знизити витрати, оперативно оцінити роботу операторів, супервайзерів, відділів

pokazateli-chekov-i-programm-lojalnosti
Детальніше
Рішення
22.02.2021
906
Аналіз чеків та програми лояльності на платформі бізнес-аналітики Qlik Sense

Аналітика чеків допомагає зробити правильні висновки та сформувати необхідний асортимент, зрозуміти, хто є клієнтами, що і як часто вони купують, як ефективно управляти маркетинговими активностями, які акції їх зацікавлять

Аналітичне рішення для агровирощування Qlik Sense
Детальніше
Рішення
22.02.2021
439
Аналітичне рішення для агровирощування Qlik Sense

Рішення дає можливість аналізувати склад посівних площ та їх структуру, прибутковості культур та використання паркотехніки, витратності та прибутковості полів у всіх можливих розрізах

Рішення
29.08.2021
494

BI-інструмент для аналізу роботи контакт-центру, який дозволяє підвищити якість послуг та знизити витрати, оперативно оцінити роботу операторів, супервайзерів, відділів

Рішення
22.02.2021
906

Аналітика чеків допомагає зробити правильні висновки та сформувати необхідний асортимент, зрозуміти, хто є клієнтами, що і як часто вони купують, як ефективно управляти маркетинговими активностями, які акції їх зацікавлять

Рішення
22.02.2021
439

Рішення дає можливість аналізувати склад посівних площ та їх структуру, прибутковості культур та використання паркотехніки, витратності та прибутковості полів у всіх можливих розрізах

tekuchest4h3
Аналіз персоналу
dinamika-2
Аналіз первинних та вторинних продажів
faktornyj-analiz
Аналіз продажів
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Аналіз роботи контакт-центру
otklonenie-srokov-vypolnenija
Аналіз виробництва
analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-43
Аналіз та управління дебіторською заборгованістю
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Аналіз агровирощування
analiz-chekov-43-2
Аналіз чеків та програми лояльності
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Аналіз кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Аналіз закупівель
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Аналіз запасів
zapasy-geografija-43
Аналіз продажів та запасів у роздріб
tekuchest4h3
Аналіз персоналу
dinamika-2
Аналіз первинних та вторинних продажів
faktornyj-analiz
Аналіз продажів
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Аналіз роботи контакт-центру
otklonenie-srokov-vypolnenija
Аналіз виробництва
analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-43
Аналіз та управління дебіторською заборгованістю
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Аналіз агровирощування
analiz-chekov-43-2
Аналіз чеків та програми лояльності
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Аналіз кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Аналіз закупівель
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Аналіз запасів
zapasy-geografija-43
Аналіз продажів та запасів у роздріб