Machine Learning

Dieses Modul trägt dazu bei, eine langfristige Beziehung zu Ihren Kunden aufzubauen und das Risiko von Fehlentscheidungen zu verringern.
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Persönliche Angebote für Ihre Kunden basierend auf maschinellem Lernen

Personalisierung der Angebote für jeden Kunden

Umgestaltung des Kundenbindungsprogramms, um es wirklich persönlich zu machen.

Kombinierte Strategien

Auswirkungen auf alle Strategien gleichzeitig, Arbeit mit der Rückkehr, Retention und Churn von Kunden. Heben Sie sich von der Konkurrenz ab, indem Sie Millionen personalisierte Werbemittel für Millionen von Kunden pro Tag erstellen.

Churn Management

Senkung der Kosten für die Abwanderungsrückkehr (Kommunikation und Belohnungen)

Durchschnittlicher Eingang

Das Modul analysiert das Verhalten jedes Kunden und schlägt ihm Produkte vor, die in seinen Warenkorb passen. Dies trägt dazu bei, den Durchschnittsbon zu erhöhen.

Häufigkeit der Käufe

Der Kunde ist an persönlichen Werbeaktionen interessiert und bereit, öfters einzukaufen.

Vorteile eines auf maschinellem Lernen basierenden Empfehlungssystems

Nur ein automatisiertes System ist in der Lage, eine Werbeaktion für jeden Kunden durchzuführen.

Fähigkeiten des Marketingteams

  • Führen Sie bis zu 500 Werbeaktionen pro Monat durch.
  • Analysieren Sie bis zu 100 Zielsegmente.
  • Erstellung von bis zu 200 verschiedenen Produktangeboten (Produkt oder Produktgruppe).

Fähigkeiten des Moduls Maschinelles Lernen

  • Durchführung von bis zu 10.000.000 Werbeaktionen pro Tag.
  • Analyse von bis zu 100.000.000 Kunden.
  • Erstellung von bis zu 1.000.000 verschiedenen Produktangeboten.

Modul Maschinelles Lernen

Verwendung des Moduls

  • Geeignet für Unternehmen mit einem Kundenstamm von 300.000 oder mehr (Kundenkarten).
  • Vollständig autonom und in jede IT-Infrastruktur integrierbar.

Business-Wert

  • Einsparung durch Rabatten, indem Sie die Angebote diversifizieren.
  • Verbesserung der Effizienz von Kundenbindungsprogrammen durch Erhöhung des durchschnittlichen Schecks, der Kaufhäufigkeit und des Anteils der margenstarken Waren am Kassenbon.
  • Entlastung des Marketingteams, das sich auf massive Werbeaktionen und die Gewinnung neuer Kunden konzentrieren kann.

Kundenweg
Unterrichtung des Kunden

Wie es funktioniert

Analyse historischer Daten

JEDER Client für mehr als 1000 Parameter

Auswahl des Produktangebots

10 relevante Produkte aus dem gesamten Sortiment

Auswahl der Höhe des Rabatts

Genug, um einen Kauf zu tätigen

Effizienzbewertung (Lernfähigkeit des Systems)

Zur Auswahl eines neuen Angebots

Selbstversorgung

 

Das Ergebnis ist ein persönliches Promo für jeden Kunden

Kunde Angebot Ziel
Produktrabatt Förderung von Produkten mit hoher Gewinnspanne, Verringerung der Abwanderung in der Kategorie
Rabatt auf eine begrenzte Auswahl von Artikeln Wachstum der durchschnittlichen Einnahmen
Erhöhter Produktrabatt Wachstum der durchschnittlichen Einnahmen
Rabatt auf ein Produkt oder eine Kategorie (jeweils an einem eigenen Tag) Steigerung der Häufigkeit der Käufe
Erhöhter Rabatt auf den gesamten Einkauf ab einem bestimmten Betrag Verringerung der Abwanderung

Integration der IT-Infrastruktur

Empfehlendes System

Durchführungsplan

Kern + Empfehlungssystem