Big Data на практике: кейс компании "Рив Гош"

Игорь Бахарев
Сеть "Рив Гош" внедрила обучаемую систему предсказания поведения покупателей товаров. Система использует технологию машинного обучения и позволяет поднять точность персональных товарных рекомендаций по конкретным артикулам.

Тестовые запуски системы показали повышение точности примерно на 33%. Кроме этого, как говорят в компании "Инфосистемы Джет" (разработчики системы), ретейлер получил возможность повысить лояльность клиентов, увеличить продажи и снизить издержки на маркетинговые акции за счет адресной работы с потенциальными покупателями.

Что делает система?

Во-первых она занимается выявлением из всех держателей карт лояльности (2,6 млн человек) тех, кто потенциально может совершить покупку в ближайшие 2 недели. Далее она делает прогноз из ТОП-2 покупок по каждому такому клиенту, определяя из десятков тысяч товарных наименований конкретные позиции до уровня артикула (SKU). Эти позиции и можно порекомендовать людям.

Предполагается, что такие данные помогают ретейлеру существенно повысить вероятность тех или иных продаж, своевременно предлагая скидки интересующему сегменту клиентов, а также снизить затраты на привлечение новых потенциальных покупателей. Интересно, что размер самой скидки в рамках допустимых значений система рассчитывает для каждого покупателя индивидуально.
"Мы на практике выясняем с помощью искусственного интеллекта и накопленных в программе лояльности данных личные предпочтения целевой аудитории, что дает возможность делать заказчику по-настоящему индивидуальные предложения для своих клиентов", - рассказывает директор по разработке и внедрению компании "Инфосистемы Джет" Владимир Молодых.

Как проходило тестирование?

Проект охватил более 220 торговых точек по всей России, а также интернет-магазин "Рив Гош". Полный цикл рабочего процесса с применением ML реализован всего за 1,5 месяца.
Разработчики решения рассказывают, что оно использует целый комплекс методов машинного обучения, в частности градиентный бустинг, random forest, коллаборативную фильтрацию и другие.
"На первом этапе проекта математическая модель обучалась на данных, консолидированных в CRM-системе, включающих информацию о транзакциях за 2017 год, товарных позициях, товарообороте и поставках, а также историю покупки и демографические данные держателей дисконтных карт. Анализируя скрытые закономерности, ML-система выделила целевой сегмент покупателей и предсказала вероятные позиции в их чеках. Следующим этапом была произведена контрольная рассылка по требуемой категории клиентов, а затем - анализ фактических результатов (покупок)", - говорят разработчики.

Результаты тестовых испытаний

После персональных рекомендаций клиенты значительно чаще приходили за покупками. Повторные обращения в "Рив Гош" составили около 47%. При этом в среднем по клиентской базе этот показатель равен 22%. Кроме того, средний чек в этом случае оказался на 42% больше, чем у остальных покупателей.

Таким образом, удалось вычленить "золотой сегмент" держателей карт лояльности. За выбранный промежуток времени они принесли компании порядка 7% дохода, составляя всего 1% от общей клиентской базы. Что важно: состав, численность и параметры этого сегмента меняются динамически, и система учитывает это в режиме реального времени.
"В сжатые сроки мы получили инструмент, который позволил заметно повысить эффективность таргетированных коммуникаций с покупателями. От этого выигрывает и компания, повышая уровень продаж, и клиенты, которые вовремя получают интересующие их предложения", - рассказывает директор по маркетингу компании "Рив Гош" Дмитрий Подолинский.
В ближайших планах компании - построение отдельного Data Lake для проведения более глубокой аналитики данных, а также совершенствование системы лояльности. Также "Рив Гош" рассматривает возможность добавить неиспользуемые ранее показатели (информацию о складах, рейтинги товаров и пр.) для расширения выборки и круга решаемых задач.
Материал по теме

Почему Big Data - один из важнейших инструментов в eСommerce

Материал по теме

Зачем Big Data нужна ритейлу

Материал по теме

Магазины смогут использовать любые пользовательские данные из интернета?

Подписаться на новости

Смотрите также

current-theme

Топ-менеджеры крупного российского ритейла обсудят стратегии роста на 2024 год — в прямом эфире

current-theme

Результаты X церемонии награждения CRM Rating: рейтинг проектов внедрения и CRM-персон

current-theme

Почта России кратно увеличила объём услуг для рынка eСommerce в логистических центрах

current-theme

Почта России будет выдавать заказы из Яндекс Маркета по всей России

current-theme

АУРЭК подсчитала убытки партнёров Ozon от нового сбора

current-theme

Постоплата обгоняет предоплату: исследование PIM Solutions

current-theme

Россияне и спонтанные покупки: исследование AliExpress

current-theme

Мегамаркет рассказал о результатах работы сервиса примерки косметики

current-theme

Что и как продают женщины в онлайне

current-theme

Яндекс Еда идёт в офлайн: новый путеводитель внутри сервиса подскажет, где и что поесть в городе

current-theme

Как сделать прогноз эффективности трафика из соц. сетей на товарные карточки Ozon

current-theme

Продавцы Яндекс Маркета смогут получить скидку на размещение товаров за выполнение персональных заданий

Актуальное сейчас

Топ-менеджеры крупного российского ритейла обсудят стратегии роста на 2024 год — в прямом эфире

Представители OBI, "Рив Гош", "Магнит" и "Домовой" обсудят стратегии роста в своих индустриях. 2 апреля в 15:00 мск состоится CEO Summit 2024 - online-встреча топ-менеджеров крупных российских компаний (DYI...

Результаты X церемонии награждения CRM Rating: рейтинг проектов внедрения и CRM-персон

Юбилейная X торжественная церемония награждения проекта CRM Rating 2024 прошла на территории Хлебозаводе в арт-площадке Котельная 14 марта. В этом сезоне были определены лидеры по двум категориям: рейтинг п...

Почта России кратно увеличила объём услуг для рынка eСommerce в логистических центрах

Почта России ежемесячно обрабатывает свыше 3 млн заказов от маркетплейсов и интернет-магазинов. С 2023 г. компания оказывает складские услуги для игроков рынка электронной торговли в логистических центр...

Почта России будет выдавать заказы из Яндекс Маркета по всей России

Почта России кратно увеличила число отделений, выдающих заказы, сделанные на Яндекс Маркете. Покупки теперь можно забрать почти в 17 000 отделений Почты России и 6 000 почтоматов логистического оператора.  ...

АУРЭК подсчитала убытки партнёров Ozon от нового сбора

Ассоциация участников рынка электронной коммерции (АУРЭК) провела опрос среди владельцев ПВЗ Ozon. Цель опроса - понять, как на них повлияет новый сервисный сбор, который Ozon с 1 апреля 2024 года вводит дл...

Постоплата обгоняет предоплату: исследование PIM Solutions

Компания PIM Solutions представила результаты исследования среднего чека за 2023 год. Анализ 66 млн заказов выявил интересную тенденцию: в ряде категорий товаров средний чек при постоплате оказался выше, че...

Согласие на обработку персональных данных

×

Физическое лицо, оставляя заявку на веб-сайте e-pepper.ru через форму «Обсудим ваш проект» и форму подписки на e-mail рассылку, действуя свободно, своей волей и в своем интересе, а также подтверждая свою дееспособность, предоставляет свое согласие на обработку персональных данных (далее — Согласие) Обществу с ограниченной ответственностью «АЭРОКОМ» (ООО «АЭРОКОМ») (ИНН 9705136776, info@aeroidea.ru, +7(495)120-12-38, +7 968 900-23-45), которому принадлежит веб-сайт https://e-pepper.ru и которое зарегистрировано по адресу 111024, г. Москва, вн.тер.г.муниципальный округ Лефортово, ул. Авиамоторная, д.50, стр.2, этаж 2, помещ.XI, комната 25, офис А79, на обработку своих персональных данных со следующими условиями:

  1. Данное Согласие дается на обработку персональных данных, как без использования средств автоматизации, так и с их использованием.
  2. Согласие дается на обработку следующих моих персональных данных: персональные данные, не относящиеся к специальной категории персональных данных или к биометрическим персональным данным: адрес электронной почты (e-mail); имя; сведения о месте работы; номер мобильного телефона.
  3. Цель обработки персональных данных: обсуждение возможного проекта.
  4. В ходе обработки с персональными данными будут совершены следующие действия: сбор; запись; систематизация; накопление; хранение; уточнение (обновление, изменение); извлечение; использование; передача (предоставление, доступ); блокирование; удаление; уничтожение.
  5. Третьи лица, обрабатывающие персональные данные по поручению ООО "Аэроком” для указанной в согласии цели:
    • АО "АМОЦРМ", 21205, г. Москва, вн.тер.г. Муниципальный Округ Можайский, Тер Сколково Инновационного Центра, б-р Большой, д. 42 стр. 1
    • ООО "Яндекс", 119021, г. Москва, ул. Льва Толстого, д. 16
  6. Персональные данные обрабатываются в течение 30 дней с момента отказа в дальнейшем обсуждении проекта или с момента принятия решения о заключении договора на проект в соответствии с ч. 4 ст. 21 152-ФЗ, смотря что произойдет раньше.
  7. Согласие может быть отозвано вами или вашим представителем путем направления ООО "Аэроком” письменного заявления или электронного заявления, подписанного согласно законодательству Российской Федерации в области электронной подписи, по адресу, указанному в начале Согласия.
  8. В случае отзыва вами или вашим представителем Согласия ООО "Аэроком” вправе продолжить обработку персональных данных без него при наличии оснований, указанных в пунктах 2 — 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 г.
  9. Настоящее согласие действует все время до момента прекращения обработки персональных данных, указанных в п. 6 и п. 7 Согласия.