За основу взята технология машинного обучения (ML), и уже получены первые результаты. В проекте участвовали интернет-магазин от «Рив Гош» и более чем 220 точек.
«Умные» сценарии отбора
В обучаемую систему заложены два главных сценария. Сначала первый сценарий выявляет среди 2,6 млн владельцев карт лояльности таких клиентов, которые потенциально готовы в течение ближайших двух недель что-либо приобрести. Потом запускается второй сценарий ТОП-2, и система выполняет прогноз покупок (для каждого клиента из первого отбора). Причем среди десятков тысяч номенклатурных позиций товаров определяются конкретные наименования с точностью до артикула (SKU).С помощью этих данных ритейлер «Рив Гош» сможет увеличить вероятность продаж, выборочно предлагая интересные скидки сегменту потенциальных клиентов, а также уменьшить маркетинговые издержки. Размер скидок для каждого найденного покупателя «умная» система вычисляет персонально (в пределах допустимых значений).
Как проводилось обучение
Весь цикл внедрения системы занял полтора месяца. В решении используется комплекс методов ML (коллаборативная фильтрация, random forest и пр.). Сначала математическую модель обучали на данных из CRM-системы компании «Рив Гош», содержащих информацию об операциях за 2017 год, номенклатурных позициях, обороте товаров, поставках и демографических данных владельцев карт лояльности. ML-система проанализировала скрытые закономерности, отобрала целевой сегмент и дала прогноз по вероятным позициям в чеках. Далее провели тестовую рассылку по отобранной категории клиентов, а в заключении − проанализировали фактические результаты покупок.В выбранном сегменте повторно обращались за покупками примерно 47% клиентов (при средних результатах в целом по базе − 22%). Помимо этого, средний чек у этих покупателей был на 42% выше, чем у остальных. За наблюдаемый промежуток времени покупатели из «золотого сегмента» принесли ритейлеру около 7% дохода, будучи всего 1% от всей клиентской базы.
А что же дальше
Сейчас по словам Дмитрия Полонского (директора по маркетингу фирмы «Рив Гош»), активно развивается направление индивидуальных рекомендаций товаров с помощью интеграции технологий машинного обучения в различные бизнес-процессы и ИТ-инфраструктуру компании.В планах на ближайшее будущее − построить отдельный Data Lake для более глубокого анализа информации, а также улучшить имеющуюся систему лояльности клиентов.
Также у компании «Рив Гош» и интегратора «Инфосистемы Джет» есть намерение расширить выборку и круг задач ML-системы, добавив неиспользуемые до этого показатели, такие как рейтинги товаров, данные о складах и др. Еще одно из перспективных направлений для работы − анализ эффективности разнообразных каналов для коммуникации с покупателями «Рив Гош». Это позволит расходовать средства на маркетинговые нужды более оптимально.