Machine Learning
Promociones personalizadas para sus clientes, basadas en el aprendizaje automático
Personalización de ofertas para cada cliente
Transformación del programa de fidelización y posibilidad de hacerlo verdaderamente personalizado.
Estrategias combinadas
Impacte en todas las estrategias al mismo tiempo, trabaje con el retorno, la retención y la rotación de clientes. Marque la diferencia frente a la competencia generando millones de promociones personalizadas para millones de clientes por día.
Trabajo con la rotación de clientes
Reducción de los costes de devolución por rotación (comunicaciones y recompensas)
Recibo promedio
El módulo analiza la conducta de cada cliente y sugiere productos que encajan en su carrito de compras. Esto ayuda a aumentar el recibo promedio.
Frecuencia de compra
El cliente está interesado en promociones personalizadas y está dispuesto a realizar compras con mayor frecuencia.
Ventajas de un sistema de recomendaciones basado en el aprendizaje automático
Solo un sistema automatizado podrá ejecutar una promoción para cada cliente
Funciones del equipo de marketing
- Ejecución de hasta 500 promociones al mes.
- Análisis de hasta 100 segmentos objetivo.
- Generación de hasta 200 ofertas de productos diferentes (producto o grupo de productos).
Capacidades del módulo de aprendizaje automático
- Ejecución de hasta 10.000.000 de promociones al día.
- Análisis de hasta 100.000.000 de clientes.
- Generación de hasta 1.000.000 de ofertas de productos diferentes.
Módulo de aprendizaje automático
Uso del módulo
- Para empresas con una base de clientes igual o superior a 300.000 (tarjetas de fidelidad).
- Totalmente autónomo e integrable en cualquier infraestructura informática.
Valor empresarial
- Ahorre en descuentos diversificando las ofertas.
- Mejora de la eficacia de los programas de fidelización aumentando el cheque medio, la frecuencia de las compras y la cuota de artículos de alto margen en el recibo.
- Reducción de la carga del equipo de marketing, que puede centrarse en promociones masivas y atraer nuevos clientes.
Trayectoria del cliente
Información al cliente
Cómo funciona
Análisis de datos históricos
CADA cliente para más de 1000 parámetros
Selección de la oferta de productos
10 productos relevantes de toda la gama
Selección del importe del descuento
Suficiente para hacer una compra
Evaluación de la eficiencia (aprendizaje del sistema)
Para seleccionar una nueva oferta
Autosuficiencia
El resultado es una promoción personalizada relevante para cada cliente
| Cliente | Oferta | Objetivo |
|---|---|---|
 |
Descuento por producto | Promoción de productos de alto margen, reduciendo la rotación en la categoría |
|
Descuento en artículos de selección limitada | Crecimiento del recibo medio |
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Mayor descuento en productos | Crecimiento del recibo medio |
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Descuento en un producto o categoría (cada uno en su día) | Aumentar la frecuencia de las compras |
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Mayor descuento en toda la compra a partir de un determinado importe | Reducir la rotación |
Integración de infraestructuras informáticas
Sistema de recomendaciones
Plan de aplicación
Core + Sistema de recomendaciones
