События

Ритейл будущего – уже сегодня: индивидуальный подход, основанный на прогнозной аналитике

10 августа 2015, 16:24

САПРАН, совместно с компанией VisionLabs, разработал прототип системы персональных предложений клиентам розничных сетей, основанный на распознавании лиц и алгоритмах предиктивной аналитики. Система разработана в рамках пилотного проекта для одного из крупнейших российских ритейлеров.

Бизнес-идея системы заключается в идентификации покупателя даже при отсутствии у него карты постоянного клиента и создании для него индивидуального предложения.

Распознав клиента, магазин может направить ему сообщение со специальным предложением на телефон. При этом предложение готовится на основе истории взаимодействия с этим покупателем, а также закономерностях продаж другим посетителям. Кроме того, информация о клиенте выводится на планшет консультанта-продавца для повышения качества сервиса.

             

Пилотный проект, выполненный САПРАН в розничной продуктовой сети, показал рост выручки на 2,6% в группе покупателей, которым были сделаны спецпредложения и рост выручки на 36% среди покупателей, откликнувшихся на спецпредложения

Система может работать как на основе SAP HANA (для крупных заказчиков с большими массивами данных), так и на других СУБД для менее крупных объемов данных.

После распознавания клиента собираются все данные о продажах в индивидуальную историю покупок. Также используется дополнительная информация: география и запасы, цены, промо-акции и прочее.

Алгоритмы Data Mining и предиктивной аналитики решают разные задачи:

  • Каковы связи между товарами?
  • К какому сегменту принадлежит потребитель?
  • Любимые товары?
  • Любимые товары похожих людей?
  • Какое предложение будет выгодно магазину и одновременно заинтересует покупателя?
  • Есть ли товар в наличии?
  • Минимальная скидка, с которой покупатель примет предложение?

В итоге для покупателя формируется индивидуальное предложение.

Индивидуализация взаимодействия с клиентами – перспективное направление в розничной торговле, и использование алгоритмов предиктивной аналитики позволяет существенно повысить эффективность работы с покупателем.

Помимо индивидуальных предложений для клиентов, система может использоваться для распознавания мошенников на входе в магазин.