Machine Learning
Makine öğrenimine dayalı olarak müşterileriniz için kişisel promosyonlar
Her müşteri için tekliflerin kişiselleştirilmesi
Sadakat programının dönüşümü ve gerçekten kişisel hale getirilmesi.
Kombine stratejiler
Tüm stratejileri aynı anda etkileyin, müşteri çalkantısı, elde tutulması ve kaybı ile ilgilenme. Her gün milyonlarca müşteri için milyonlarca kişiselleştirilmiş promosyon oluşturarak rekabette öne çıkın.
Çalkantılarla ilgilenme
Çalkantı maliyetlerinin azalması (iletişim ve ödüller)
Ortalama kazanç
Modül, her müşterinin davranışını analiz eder ve alışveriş sepetine uygun ürünler önerir. Bu, ortalama kazancın artmasına yardımcı olur.
Satın alma sıklığı
Müşteri kişisel promosyonlarla ilgileniyor ve daha sık alışveriş yapmaya hazırdır.
Makine öğrenimine dayalı bir tavsiye sisteminin avantajları
Yalnızca otomatik bir sistem her müşteri için bir promosyon yürütebilir
Pazarlama Ekibi Yetenekleri
- Ayda 500‘e kadar tanıtım yapın.
- 100‘e kadar hedef kitle analizi edin.
- 200‘e kadar farklı ürün teklifi (ürün veya ürün grubu) oluşturun.
Makine Öğrenimi modülünün yetenekleri
- Günde 10,000,000‘e kadar tanıtım yapın.
- 100,000,000‘e kadar müşteri analiz edin.
- 1,000,000‘e kadar farklı ürün teklifini oluşturun.
Makine Öğrenimi Modülü
Modülün kullanımı
- Müşteri tabanı 300.000 veya daha fazla olan işlere uygundur (sadakat kartları).
- Tamamen otonomdur ve herhangi bir BT altyapısına entegre edilebilir.
İş Değeri
- Teklifleri çeşitlendirerek indirimlerden tasarruf edin.
- Ortalama çekin, satın alma sıklığının ve yüksek marjlı ürünlerin gelirdeki payının artırılması sayesinde sadakat programları verimliliğinin artırılması.
- Büyük promosyonlara odaklanabilen ve yeni müşteriler çekebilen pazarlama ekibi üzerindeki yükün azaltılması.
Müşteri Yolculuğu
Müşterinin bilgilendirilmesi
Bu Nasıl Çalışır
Tarihsel Veri Analizi
1000’den fazla parametre için HER müşteri
Ürün teklif seçimi
Tüm ürün yelpazesinden 10 ilgili ürün
İndirim boyutunun seçilmesi
Satın almaya yetecek kadar
Verimlilik değerlendirmesi (sistem öğrenimi)
Yeni bir teklif seçmek için
Kendi kendine yeterlilik
Sonuç, her müşteri için uygun bir kişisel tanıtımdır
| Müşteri | Teklif | Hedef |
|---|---|---|
 |
Ürün İndirimi | Yüksek marjlı ürünlerin tanıtımı, kategorideki çalkantıların azaltılması |
|
Sınırlı sayıda üründe indirim | Ortalama kazancın büyümesi |
|
Artan ürün indirimi | Ortalama kazancın büyümesi |
|
Bir ürün veya kategoride indirim (her biri kendi gününde) | Satın alma sıklığının artması |
|
Belirli bir tutardan itibaren tüm satın alma işlemlerinde artan indirim | Çalkantıların azaltılması |
BT Altyapı Entegrasyonu
Tavsiye sistemi
Uygulama şeması
Çekirdek + Tavsiye sistemi
