Manzana Predictive Analytics
Что такое Manzana Predictive Analytics
Manzana Predictive Analytics – это аналитический модуль, который позволяет делить клиентов на группы по схожему поведению и потенциалу, а также создавать персональные предложения, выгодные для компании и интересные для клиента.
Модуль основан на алгоритмах предиктивной аналитики и машинного обучения, которые работают глубже, чем маркетинговый анализ.
Наш модуль позволяет на основе расширенной информацию о клиентах объединять их в группы, выявляя неочевидные закономерности и неявные связи. Например, в группы могут быть объединены «люди, которые склонны к импульсивным покупкам предлагаемых дополнительных товаров» или «охотники за выгодой».
Алгоритмы, используемые в нашем решении, могут также предсказывать поведение клиентов:
- Определять, кто в ближайшее время совершит покупку;
- Понимать, кто какие товары предпочитает;
- Подбирать покупателей под продвигаемые категории, бренды, товары;
- Предлагать персонализированные скидки, чтобы стимулировать покупки;
- Подбирать товары для покупателей для предотвращения оттока.
Точность модели зависит от качества исторических данных, на которых обучаются алгоритмы, а также от набора параметров для анализа. Наши консультанты помогут правильно отобрать данные для анализа, интерпретировать и оценить полученные результаты.
Какие бизнес-задачи можно решить?
- Снижение затрат на скидки
- Увеличение отклика на маркетинговые кампании
- Автоматизация процесса принятия решений по акциям
Часть акций, которые запускаются на всех клиентов можно перевести в персональные предложения для конкретных клиентов с персональными скидками, сократив затраты на стимулирование естественного отклика.
Самообучающиеся алгоритмы обрабатывают большие объемы данных, запоминают удачные и неудачные решения, используют эту информацию в дальнейших прогнозах при формировании персональных предложений для клиентов.
Настроенные алгоритмы позволяют сокращать время на разработку акций.
Основные компоненты
ОЧИСТКА ДАННЫХ
Данные проверяются на наличие некорректных значений, затем из анализа удаляются выбросы, которые могут отрицательно повлиять на результат.
МИКРОСЕГМЕНТАЦИЯ
Обеспечивает гибкое деление клиентской базы на большое количество микросегментов под цели маркетинговых кампаний.
ДЕЛЕНИЕ КЛИЕНТОВ НА ГРУППЫ
Позволяет выделить поведенческие группы клиентов для дальнейшей работы с ними. Производится расчет кластеров (выделение групп клиентов) с помощью метода кластеризации k-means и последующая расшифровка результатов кластеризации при помощи алгоритма «дерево принятия решений».
КЛАССИФИКАЦИЯ ЦЕЛЕЙ
Позволяет выставить цели в разрезе каждого сегмента и создает признаковое описание акций и их механик.
ПОДГОТОВКА АКЦИЙ
Позволяет сформировать предложения под каждого клиента с использованием входящей в этот блок рекомендательной модели и модели предсказания наиболее вероятного времени покупки.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Включает автоматическое формирование контрольной группы и автоматических отчетов для разных типов акций, а также коррекцию новых предложений с учетом отклика на прошедшие акции.
С кем мы уже интегрированы
Наши решения интегрированы с различными сервисами, которые делают управление программами лояльности более удобным. Поэтому наши клиенты экономят не только время, но и бюджеты. Узнать, с кем мы интегрированы можно здесь.