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
С помощью микросервиса
«Управление программой лояльности» моделью машинного обучения выполняется:
Планирование даты и времени персонализированной коммуникации с клиентами
Анализ больших массивов данных о клиентах и целевая сегментация
Назначение для разных микросегментов клиентов разных правил вознаграждения
Проведение стимулирующих акций в виде рассылки персонифицированных предложений
Выявление наиболее эффективных сценариев продаж и предоставление рекомендаций с прогнозами
Примечание: степень автоматизации и глубины интеграции машинного обучения настраивается индивидуально
Топ-5 сценариев выполняемых моделью машинного обучения с участниками программы лояльности:
На основе предпочтений участника программы лояльности и схожих микросегментов система предоставляет рекомендации на популярные товары в блоке "специально для Вас" в дополнение к стандартным блокам показывающим аналогичные и схожие товары.

ПРЕИМУЩЕСТВА:
* Даёт клиентам ощущение привилегированности;
* Дополняет другие механизмы программы лояльности, что создаёт дополнительную ценность у клиентов;
* Повышает позитивное отношение к бренду.
Модель машинного обучения сегментирует участников программы лояльности по предпочтениям, возможностям, поведению и иным показателям и предлагает каждому микросегменту персональную скидку или стимулирующий бонус, в зависимости от целей поставленных маркетологом (например, стимулирование продаж поступивших кремов премиум-класса). Система предоставляет рекомендации или самостоятельно проводит стимулирующую акцию.

РЕЗУЛЬТАТЫ:
Повышение оборачиваемости товара (ITR);
Повышение среднего чека на сегменте (AOV);
Прогнозирование складских запасов;
Повышение лояльности (NPS);
Повышение повторных обращений за покупками (RR).
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.).

ПРЕИМУЩЕСТВА:

* Возможность спасти брошенную корзину;
* Повышает лояльности к бренду.
Система отслеживает поведение участника программы лояльности в интернет-магазине. 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.

ПРЕИМУЩЕСТВА:
* Стимулирование продаж;
* Повышение лояльности (NPS);
* Повышение среднего чека на сегменте (AOV);
* Стимулирование дополнительных покупок у клиентов (RR).
РАССЫЛКА ПЕРСОНИФИЦИРОВАННЫХ СКИДОК
ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ КЛИЕНТУ ПЕРСОНАЛЬНЫХ РЕКОМЕНДАЦИЙ
ПРОДАЖА БРОШЕННЫХ КОРЗИН
ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ СТИМУЛИРУЮЩИХ КУПОНОВ НА СТРАНИЦАХ ТОВАРА И ОФОРМЛЕНИЯ ЗАКАЗА
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.

ПРЕИМУЩЕСТВА:

* Повышение продаж и среднего чека (AOV);
* Повышение лояльности к бренду (NPS).
ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЕ ПОДСКАЗКИ НА POS-ТЕРМИНАЛЕ И В CALL-ЦЕНТРЕ
Как это работает на примере рассылки персонифицированных скидок:
1) Программа сегментирует клиентов по их полу, возрасту, предпочтениям, сумме среднего чека и пр.
2) Предиктивная аналитика выявляет закономерности в покупательском поведении и прогнозирует их на основе прошлых данных.
3) Микросервис делает прогноз ТОП-5 продуктов, из тысяч товарных позиций до уровня артикула (SKU), которые будут пользоваться спросом у конкретного сегмента.
4) Каждому сегменту клиентов программа определяет сумму скидки для большей стимуляции покупки.
Практика использования:
X5 Retail Group (Перекресток, Пятерочка):

Более 70% целевых акций формируются с применением машинного обучения. Выполняется сегментация клиентов по группам с едиными признаками и подготовка предложений для них. 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.
Также 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.
LA MODA:

Lamoda, ведущий российский интернет-магазин модной одежды, осуществил масштабную персонализацию веб-сайта и преобразовал большую часть своей существующей базы посетителей в платных клиентов. Чтобы достичь этого, компания 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.
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. Система на машинном обучении принципиально меняет эффективность коммуникаций с целевой аудиторией. 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. Сегодня это является главным преимуществом дающим максимальный результат от коммуникации.
Снижение затрат на удержание клиентов и повышение лояльности

Предиктивная 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
Решение 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!