Использование рекомендательных систем для формирования персональных предложений


С целью увеличения лояльности Участников ПЛ, а также для выстраивания стратегии по удержанию, возврату и уменьшению оттока клиентов Партнеры могут использовать различные рекомендательные системы, которые помогают формировать персональные предложения для каждого Участника Программы лояльности и производить рассылку по наиболее эффективному для данного Участника ПЛ каналу коммуникации.

Принцип работы рекомендательной системы

Рекомендательные системы собирают данные и обновляют их по мере изменений предпочтений клиентов, а так же анализируют имеющиеся исторические данные. При сборе и анализе данных учитываются следующие группы параметров:

  • анкетные данные Участников ПЛ (например, пол, возраст, наличие и возраст детей, и др.);
  • покупательская способность (например, количество и частота покупок, сумма и длина чека, предпочтения по производителям, акционная чувствительность и чувствительность к каналам коммуникации, и др.);
  • товары и категории товара (например, количество и частота покупок, атрибуты товаров, ценовая ниша, присутствие категорий в чеке и др.);
  • торговые точки (например, атрибуты торговых точек, ценовой сегмент покупателей и товаров, наличие производителей и др.);
  • календарь и сезонные факторы (зависимость покупок от сезона, времени года, дня недели, праздников, и пр.).

Результаты сбора и анализа данных обрабатываются, после чего происходит выборка оптимальной для данного персонального предложения модели. В результате Участник ПЛ получает уникальные предложения по оптимальному для него каналу коммуникации.

Интеграция Loymax Loyalty с рекомендательной системой

С целью автоматизации процессов и высвобождения ресурсов команды маркетологов любую рекомендательную систему можно интегрировать с модулем Loymax Loyalty. Это позволит оптимизировать подход к заведению акций с учетом персонализации предложений, снизить нагрузку на расчет акций, давать мгновенный ответ даже при наличии сложных правил в акции, исключать задержки и т. д.

Процесс интеграции рекомендательной системы с Loymax Loyalty можно разделить на несколько этапов.

Этап 1. Настройки системы

На начальном этапе Партнер совместно с представителями Loymax проводят интеграцию с ERP-системой Партнера, т. е. происходит загрузка товарного каталога со всеми атрибутами товаров. Проводится проверка полноты интеграции кассового протокола, вывода сообщений на чек и кассиру.

Этап 2. Интеграция с Loymax Loyalty

На данном этапе происходит интеграция внешней рекомендательной системы (через специальный загрузчик на стороне Партнера), используя методы API Loymax Loyalty, которая включает выгрузку атрибутов клиентов, выгрузку списков целевых аудиторий, а также настройку всех основных параметров и ограничений для заведения акций, согласование используемых механик и т. д. Например, в случае использования модуля Loymax ML в качестве рекомендательной системы, можно выбрать до 8 механик для формирования персональных предложений:

  1. Скидка, % на чек,
  2. Баллы, % на чек,
  3. Скидка, % на чек от суммы чека,
  4. Баллы, % на чек от суммы чека,
  5. Скидка, % на категорию,
  6. Баллы, % на категорию,
  7. Скидка, % на товар,
  8. Баллы, % на товар.

Также, если используется специальный модуль Loymax Loyalty, на этом этапе выбираются и настраиваются каналы коммуникаций с клиентами, происходит формирование шаблонов рассылок.

Этап 4. Процессинг Loymax

Результаты расчетов с персональными рекомендациями передаются в модуль Loymax Loyalty (процессинг Loymax), где происходит создание акций из шаблонов, формирование целевых аудиторий, если в акции/кампании участвует контрольная группы, расчет и предоставление преференций (расчет прямых скидок, расчет и начисление бонусов, списание бонусов). Результаты процессинга в дальнейшем могут использоваться рекомендательной системой для учета при формировании новых персональных предложений.

Новости
Обновления
Облако тегов
Словарь
Наш блог
YouTube и Rutube
Telegram