Свяжитесь с нами!
Микросервис «Управление программой лояльности» MirrAR — инструмент для анализа данных о клиентах и прогнозирования поведения, с целью стимулирования продаж и увеличения прибыли!
Увеличьте количество довольных клиентов
с интеграцией программы лояльности
«Управление программой лояльности», моделью машинного обучения выполняется:
Планирует дату и время персонализированной коммуникации с клиентами
Анализирует большой объем данных о клиентах и целевую сегментацию.
Назначает для разных микросегментов клиентов разные правила вознаграждения
Формирует стимулирующие акции в виде рассылки персонифицированных предложений
Выявляет наиболее эффективные сценарии продаж и предоставляет рекомендации с прогнозами
Примечание: степень автоматизации и глубины интеграции машинного обучения настраивается индивидуально
Топ-5 сценариев выполняемых моделью машинного обучения с участниками
программы лояльности
Модель машинного обучения сегментирует участников программы лояльности по предпочтениям, возможностям, поведению и иным показателям и предлагает каждому сегменту персональную скидку или стимулирующий бонус, в зависимости от целей поставленных маркетологом.

Результат:
> Повышение оборачиваемости товара (ITR).
> Повышение среднего чека на сегменте (AOV).
> Прогнозирование складских запасов.
> Повышение лояльности (NPS).
> Повышение повторных обращений за покупками (RR).
На основе предпочтений участника программы лояльности и схожих сегментов система предоставляет рекомендации на популярные товары в дополнение к стандартным блокам показывающим аналогичные и схожие товары.

Результат:
> Даёт клиентам ощущение привилегированности.
> Дополняет другие механизмы программы лояльности, что создаёт дополнительную ценность у клиентов.
> Повышает позитивное отношение к бренду.
Система выявляет сценарии по которым схожие микросегменты выкупают брошенные корзины и стимулирует выкуп брошенных корзин набором последовательных действий минимально снижающих рентабельность продажи (напоминание, отзывы клиентов, бонус в фиксированном периоде и т.п.).

Результат:
> Возможность спасти брошенную корзину.
> Повышение лояльности (NPS).
Продажа брошенных корзин
Персональные рекомендации для клиентов
Рассылка индивидуальных предложений
Для увеличения среднего чека, система на основании предпочтений клиента вывешивает на целевых товарах стимулирующие продажи купоны с персонифицированными скидками. Купоны помогают осуществлять сбыт товаров и предлагать клиентам именно то, что интересно им, постоянно поддерживая стимул к покупкам.

Результат:
> Стимулирование продаж.
> Повышение лояльности (NPS).
> Повышение среднего чека на сегменте (AOV).
> Стимулирование дополнительных покупок у клиентов (RR).
Стимулирующие купоны на страницах интернет-магазина
Система идентифицирует участника программы лояльности и выводит оператору POS-терминала подсказки по персональному предложению для клиента в момент его обслуживания. Скидки, бонусы, спец категории товаров и т.п. Аналогичным образом направляются предложения или персональная информация для оператора call-центра.

Результат:
> Повышение продаж и среднего чека (AOV).
> Повышение лояльности к бренду (NPS).
Подсказки на POS-терминале и в Call-центре
Как это работает на примере рассылки персонифицированных скидок:
Программа сегментирует участников программы лояльности по их полу, возрасту, предпочтениям, сумме среднего чека и пр.
Предиктивная аналитика выявляет закономерности в покупательском поведении и прогнозирует их на основе прошлых данных.
Микросервис делает прогноз ТОП-5 продуктов, из тысяч товарных позиций до уровня артикула (SKU), которые будут пользоваться спросом у конкретного сегмента.
Каждому сегменту клиентов программа определяет сумму скидки для большей стимуляции покупки.
Более 70% целевых акций формируются с применением машинного обучения.
> Система анализирует данные о выбранной аудитории и создает модели персонифицированных маркетинговых кампаний с учетом нескольких сотен поведенческих и демографических факторов.
> Учитывается частота и сумма покупок, предпочтения, факторы, определяющие стиль жизни, приемлемый уровень цен, любимые категории товаров и предпочтительное время посещения супермаркетов.
Перекресток
Опыт внедрения программы лояльности
на машинном обучении
Система определяет наиболее эффективные каналы коммуникации с выбранной аудиторией и самостоятельно формирует тексты маркетинговых сообщений. Сегодня с системой интегрированы все каналы коммуникации сети.
"Маркетинговые предложения, сформированные с учетом сотен факторов, увеличивают эффективность целевого маркетинга и сокращают затраты на коммуникации на 40%", - Фабрисио Гранжа, директор по информационным технологиям X5 Retail Group.
Пятерочка
Lamoda создала более 160 уникальных сегментов посетителей и автоматически нацеливала каждый на персонализированные предложения и сообщения, основанные на поведении покупок, предпочтениях продукта и многом другом. В результате, в первый год реализации проекта Lamoda достигла увеличения валовой прибыли на 15 миллионов долларов.
Lamoda
По результатам внедрения машинного обучения точность персональных товарных рекомендаций по конкретным артикулам составила около 33%.
Система выявляет из всех держателей карт лояльности (2,6 млн человек) тех, кто потенциально может совершить покупку в ближайшие 2 недели. Далее делает прогноз ТОП–2 покупок по каждому из этих клиентов, определяя из десятков тысяч товарных наименований конкретные позиции до уровня артикула (SKU). Ритейлер существенно повысил продажи, своевременно предлагая скидки интересующему сегменту клиентов, а также снизил затраты на их привлечение.
Рив Гош
Что вы получаете, подключив микросервис «Управление программой лояльности»
Более качественные маркетинговые кампании

Алгоритмы машинного обучения проводят аналитику и статистику индивидуально по каждому клиенту в режиме реального времени, что физически не доступно человеку. Таким образом, машинное обучение принципиально меняет эффективность коммуникаций. Соответственно качество рекламной кампании и рентабельность маркетинговых инвестиций будет гораздо выше.
Персонифицированное взаимодействие с участником программы лояльности

Благодаря алгоритмам машинного обучения, общение с клиентом происходит ещё теснее.
Клиент получает то, что хочет, ему не навязываются не нужные товары. Это даёт возможность перейти от акций «для всех» к персонифицированному предложению.
Снижение затрат на удержание клиентов и повышение лояльности

Прогнозная модель выявляет закономерности в покупательском поведении. Вы предлагаете бонусы, скидки и спецпредложения только тем, кто готов совершить покупки, что значительно сократит ваши издержки на рекламный бюджет.
Индивидуальные закрытые отношения с клиентами

Алгоритмы машинного обучения по управлению программой лояльности сложны. Это также является преимуществом вашей программы от конкурентов - они не смогут отследить кому и какие скидки вы предлагали, поэтому не смогут использовать это в своих целях.
Омниканальная коммуникация:
Каналы коммуникаций:
> Email, SMS, Телефон
> Социальные сети
> Мессенджеры
> Мобильные приложения
> Веб-сайты
    Службы:
    > Колл-центры
    > POS-терминалы кассиров
    > Центр обработки данных
      IT системы:
      > ERP
      > BPM
      > CRM
      > BI
      > PIM
        Сервис программы лояльности интегрируется с различными каналами коммуникаций и сервисными службами для обеспечения единого центра бесшовной персонифицированной коммуникации с клиентами (принцип омниканальности):
        Остались вопросы?
        *Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
        Оставьте свои контакты — мы перезвоним и дадим персональную консультацию по управлению системы лояльности в вашем бизнесе!