Học máy
Ưu đãi cá nhân hóa cho khách hàng của bạn dựa trên học máy
Cá nhân hóa ưu đãi cho mỗi khách hàng
Chuyển đổi chương trình khách hàng thân thiết và khiến chương trình thực sự được cá nhân hóa.
Chiến lược kết hợp
Tác động đến tất cả các chiến lược cùng lúc, tập trung vào lợi nhuận, chỉ số giữ chân khách hàng và chỉ số khách hàng rời đi. Nổi bật so với đối thủ cạnh tranh bằng cách tạo ra hàng triệu ưu đãi được cá nhân hóa cho hàng triệu khách hàng mỗi ngày.
Quản lý tỷ lệ mất khách hàng
Giảm chi phí thu hút lại khách hàng đã rời bỏ (qua giao tiếp và các phần thưởng)
Giá trị đơn hàng trung bình
Mô-đun phân tích hành vi của từng khách hàng và đề xuất các sản phẩm phù hợp với giỏ hàng của họ. Điều này giúp tăng giá trị đơn hàng trung bình.
Tần suất mua hàng
Khách hàng quan tâm đến các chương trình khuyến mãi cá nhân và sẵn sàng mua hàng thường xuyên hơn.
Những ưu điểm của hệ thống đề xuất dựa trên học máy
Chỉ hệ thống tự động mới có thể chạy từng khuyến mãi cho mỗi khách hàng
Năng lực của nhóm tiếp thị
- Vận hành tối đa 500 khuyến mãi mỗi tháng.
- Phân tích tối đa 100 phân khúc mục tiêu.
- Tạo ra tối đa 200 ưu đãi sản phẩm khác nhau (sản phẩm hoặc nhóm sản phẩm).
Năng lực của mô-đun học máy
- Chạy tối đa 10.000.000 khuyến mãi mỗi ngày.
- Phân tích tối đa 100.000.000 khách hàng.
- Tạo ra tối đa 1.000.000 ưu đãi sản phẩm khác nhau.
Mô-đun học máy
Sử dụng mô-đun
- Phù hợp với doanh nghiệp có lượng khách hàng từ 300.000 trở lên (thẻ khách hàng thân thiết).
- Hoàn toàn tự chủ và có thể được tích hợp vào bất kỳ cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin nào.
Giá trị với hoạt động kinh doanh
- Tiết kiệm giảm giá bằng cách đa dạng hóa ưu đãi.
- Nâng cao hiệu quả của các chương trình khách hàng thân thiết bằng cách nâng giá trị đơn hàng trung bình, tần suất mua hàng và tỷ lệ hàng hóa có tỷ suất lợi nhuận cao trong mỗi hóa đơn.
- Giảm tải cho đội ngũ tiếp thị, để họ có thể tập trung vào các chương trình khuyến mãi lớn và thu hút khách hàng mới.
Hành trình khách hàng
Thông báo tới khách hàng
Cách thức hoạt động
Phân tích dữ liệu lịch sử
TỪNG khách hàng được phân tích với hơn 1000 thông số
Lựa chọn ưu đãi sản phẩm
10 sản phẩm liên quan trong toàn bộ dòng sản phẩm
Lựa chọn quy mô giảm giá
Đủ để ra quyết định mua hàng
Đánh giá hiệu quả (học hệ thống)
Để chọn một ưu đãi mới
Tự hoạt động
Kết quả là một khuyến mãi cá nhân tương ứng cho mỗi khách hàng
| Khách hàng | Ưu đãi | Mục tiêu |
|---|---|---|
 |
Giảm giá sản phẩm | Khuyến mãi cho các sản phẩm có biên lợi nhuận cao, giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ trong danh mục |
|
Giảm giá với các sản phẩm giới hạn được chọn | Tăng giá trị đơn hàng trung bình |
|
Tăng giảm giá sản phẩm | Tăng giá trị đơn hàng trung bình |
|
Giảm giá cho một sản phẩm hoặc danh mục (mỗi sản phẩm vào một ngày riêng) | Tăng tần suất mua hàng/td> |
|
Tăng chiết khấu cho tất cả các đơn hàng có giá trị từ một số tiền nhất định trở lên | Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ |
Tích hợp cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin
Hệ thống đề xuất
Kế hoạch triển khai
Hệ thống lõi + Hệ thống đề xuất
