BEZPOŚREDNIE WSPARCIE SPRZEDAŻY
OBSŁUGA PROGRAMÓW LOJALNOŚCIOWYCH

Jak z pomocą machine learningu 4 krotnie zwiększyć szansę zakupu oferowanego produktu?

Czym i kiedy komunikować uczestnika programu lojalnościowego, aby mimo zmniejszonej ilości ofert promocyjnych uzyskać wyższy poziom skuteczności komunikacji? To pytanie postawiła przed sobą jedna z największych firm retailowych w Polsce. Celem realizowanego projektu, było lepsze dopasowanie komunikacji i oferty do potrzeb oraz oczekiwań uczestników programu lojalnościowego. Było to możliwe na podstawie wykorzystania potencjału bazy danych tego programu.

Rozwiązanie:

  • Opracowalismy system scoringowy, oparty na modelowaniu Look-a-like, który w zautomatyzowany sposób przewiduje prawdopodobieństwo zainteresowania danego Klienta promowanym asortymentem.
  • Przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji mogliśmy dynamicznie tworzyć grupy docelowe dla poszczególnych kampanii opartych o dane i uczenie maszynowe. Komunikacja prowadzona jest w kanałach SMS, e-mail oraz digital.

Rezulataty:

Bez wątpienia automatyzacja procesu budowy i walidacji modeli przyczynia się do znacznych oszczędności nakładu i czasu pracy. Dzięki modelowaniu Look-a-like, wskazania systemu dla grupy uczestników programu lojalnościowego możemy wykorzystać do zwiększenia zasięgu działań komunikacyjnych również w mediach zewnętrznych. W rezultacie modele tworzone przy systemie scoringowym w znacznym stopniu poprawiają skuteczność generowanej komunikacji, a rozwiązanie przez nas zaproponowane przyczynia się do zwiększania ogólnego obrotu sklepu.

Kryteria sukcesu programu lojalnościowego

Jaki jest klucz do sukcesu programu lojalnościowego? Co sprawia, że jedne odnoszą sukces, podczas gdy inne – z pozoru bardzo do nich podobne – nie cieszą się powodzeniem? Poznaj najlepsze praktyki ekspertów!
Pobierz poradnik
LOYALTY POINT realizuje projekt przy wsparciu Funduszy Europejskich. Dowiedz się więcej