Дмитрий Полуянов: Новый алгоритм персональных предложений увеличил отклик покупателей

В сентябре 2018 года программа лояльности «Копилка» внедрила аналитический сервис Mindcloud для формирования персональных предложений владельцам карт лояльности. С этого момента Mindcloud стал анализировать каждого клиента индивидуально (740 тысяч активных пользователей). Внедрение сервиса позволило повысить релевантность индивидуальных предложений, что привело к росту числа откликнувшихся покупателей на персональные предложения, рассказал порталу Retail Life руководитель программы лояльности «Копилка», директор по маркетингу торговой сети «Командор»,  Дмитрий Полуянов.

— Как работает сервис Mindcloud?

— Сервис Mindcloud формирует персональные предложения для каждого клиента, анализируя предпочтения каждого владельца карты, историю их покупок и сопоставляя каждого человека с группой «эталонных покупателей».

— Как изменились персональные предложения программы лояльности «Копилка» после внедрения нового сервиса?

— Персональные предложения для покупателей в торговой сети «Командор» действуют с 2017 года. До сентября 2018 года использовался иной алгоритм. Максимальный отклик на акцию достигал 18% в декабре 2017 года. В торговой сети «Командор» число владельцев карт «Копилка», откликнувшихся на персональные предложения, увеличилось с 15% в августе до 56% в сентябре. Анализ корзины владельцев карт лояльности, откликнувшихся на персональные предложения после изменения алгоритма в сентябре 2018 году показал, что за месяц ими было куплено в среднем 3,6 товаров с персональной скидкой. Эта цифра говорит о том, что покупки были сделаны клиентами осознанно.

— Можно рассказать поподробнее о том, как оценивали эффективность внедрения сервиса?

— Для оценки эффективности сервиса Mindcloud при формировании персональных предложений в торговой сети «Самбери» сформировали две группы, тестовую и контрольную. В обе группы попали владельцы карт «Копилка», которые пользовались картой два полных месяца, в августе и сентябре. Размер тестовой группы составил 4 853 человека, в контрольную группу включили 5 000 владельцев карт. Траты и количество покупаемых товаров у двух групп были идентичными.

Тестовой группе после каждой покупки отправлялись смс с персональными скидками на три категории. Категории формировались исходя из предпочтений каждого покупателя и желания сети увеличить траты данного владельца карты и приблизить его к группе «эталонных покупателей». Участникам контрольной группы персональные предложения не отправляли.

— Как изменились траты откликнувшихся на персональные предложения? Трансформировалось ли поведение покупателей?

— Из тестовой группы на персональные предложения откликнулись 51,6% (2 503 владельца карты Копилка из 4 853). Их траты в денежном выражении в гипермаркетах «Самбери» в сентябре оказались на 4,4% больше, чем в августе. Откликнувшиеся участники тестовой группы купили товаров (количество купленных SKU за месяц) на 2,3% меньше, чем в августе. При этом, участники контрольной группы в сентябре потратили на покупки в гипермаркетах на 6,4% меньше, чем в августе. Количество купленных контрольной группой товаров в сентябре сократилось по сравнению с августом на 13,7%. Сравнение поведения покупателей гипермаркетов «Самбери» из тестовой и контрольной групп показало, что примененный аналитический сервис Mindcloud на базе машинного обучения смог изменить поведение 51,6% покупателей. Они в сравнении с участниками контрольной группы потратили (в рублях) в сентябре на 10,8% и купили на 11,4% товаров (SKU) больше.

— Вы планируете внедрить данный сервис на все магазины сети?

— Да, развертывание персональных предложений на все гипермаркеты планируется до конца 2018 года.

— Персонализация покупателя — тренд современной торговли. Что, с вашей точки зрения, она дает вашей сети?

— Детальное понимание каждого клиента и их отклик на проводимые акции помогает торговым сетям эффективнее использовать рекламные бюджеты. Понимая поведение каждого покупателя, участвующего в программе лояльности, маркетинг становится более таргетированным. Как с точки зрения поощрения, так и проведения таргетированных рекламных кампаний. В digital уж точно.

Читать также:

Дмитрий Полуянов: «Программы лояльности нужны для конкуренции похожих магазинов