Вестник цифровой трансформации

«Магнит»: максимизация ценности клиентов
«Магнит»: максимизация ценности клиентов

Максим Горынцев: «Положительные изменения в ключевых показателях свидетельствуют о том, что платформа CVM действительно позитивно влияет на поведение клиентов. Реализуемые с ее помощью активности стимулируют вовлеченность клиентов, увеличивая средний чек и частоту посещений магазинов»


11:16 04.03.2024  |  Николай Смирнов | 3450 просмотров



Максим Горынцев, руководитель управления развития ценностью клиентов сети «Магнит», – о создании инструмента, позволяющего провести оптимизацию взаимоотношений с клиентами и сфокусироваться на повышении их лояльности и вовлеченности, помогая в формировании стратегии удержания и увеличения ценности клиентов.

В сети «Магнит» создана платформа управления ценностью клиентов (Customer Value Management, CVM), ставшая инструментом, позволяющим провести оптимизацию взаимоотношений с клиентами и сфокусироваться на повышении их лояльности, вовлеченности и, как следствия, максимизации эффектов, которые каждый клиент приносит компании. Платформа позволяет провести анализ и персонализацию взаимодействия с клиентами, улучшить каждый этап их жизненного цикла, а также помогает в формировании стратегии удержания и увеличения ценности клиентов. Главная цель платформы CVM — создание долгосрочных и взаимовыгодных отношений, повышения уровня лояльности и удовлетворенности клиента, что в совокупности способствует устойчивому росту и успеху компании. О реализации проекта рассказывает Максим Горынцев, руководитель управления развития ценностью клиентов сети «Магнит» и номинант на премию Data Award.

- Как исторически решалась задача работы с клиентами (повышения их ценности, маркетинговых коммуникаций) до создания платформы CVM?

До появления платформы CVM компания решала задачи работы с клиентами и повышения их ценности с использованием ограниченного набора бизнес-правил. На начальном этапе отсутствовала централизованная система управления клиентами, и взаимодействие с ними осуществлялось простым набором действий. Например, в рамках программы лояльности внедрение правил, таких как начисление баллов новым участникам, основывалось на стимулировании поведения клиентов и создании мотивации для участия в программе. Использовались персонализированные бонусы – эти действия включали начисление баллов на день рождения клиента, что было направлено на улучшение взаимоотношений и создание персонализированного опыта. Наконец, были рекомендации – довольно однобокие бизнес-правила для оценки потребления клиентов в разрезе товарных категорий, а также стимулирование клиентов покупать те или иные товары на основе отклонений в потреблении от среднего диапазона.

- Чем не устраивала ситуация? Какие задачи требовалось решить?

Реализация платформы CVM была введена с целью улучшения и трансформации построенных процессов взаимодействия, создания более гибкой и централизованной системы управления клиентами, а также более сложных стратегий по взаимодействию и удержанию клиентов на основе анализа данных. Важно понимать, что платформа CVM была разработана на основе убеждения команды в уникальности каждого клиента и необходимости ежедневного анализа его поведения.

- В чем суть созданной системы?

Работа с платформой предоставляет команде несколько важных возможностей. Во-первых, это возможность предугадывать вероятность оттока. Путем систематического анализа данных о клиенте платформа старается выявить сигналы, предвещающие его уход. Это позволяет компании предпринимать меры по удержанию, предлагать персонализированные бонусы или предложения для улучшения клиентского опыта.

Вторая важная задача – понимать желания и ожидания. Платформа активно анализирует данные о потребительском поведении, чтобы понимать индивидуальные предпочтения. Это позволяет предоставлять персонализированные предложения, отвечающие уникальным потребностям клиента.

Третья функция – предоставлять возможность для нового опыта. CVM ставит своей задачей предоставление клиентам возможности попробовать что-то новое. Это может включать в себя предложения по новым продуктам, уникальным акциям или индивидуальным бонусам, направленным на стимулирование интереса клиента и повышение его лояльности.

Наконец, непосредственно повышение уровня лояльности. Это подразумевает создание долгосрочных и устойчивых отношений с клиентами, опираясь на постоянный анализ данных, персонализированные стратегии и предложения, направленные на удовлетворение потребностей каждого из них.

Такой подход позволяет нашей команде эффективно и оперативно адаптировать платформу CVM к изменениям в поведении клиентов, формировать индивидуальные стратегии взаимодействия и, таким образом, повышать общую лояльность клиентской базы.

- На каких технологиях построено решение?

Для обеспечения функциональности и удовлетворения текущих потребностей, мы внедрили передовой стек технологий, который включает в себя множество инструментов и фреймворков. Помимо таких распространенных техно-стеков для работы с большими данными, как MPP GreenPlum, Apache Hadoop, Apache Hive, Object Storage (S3) и Apache Airflow, мы используем широкий набор библиотек и фреймворков для разработки и реализации алгоритмов машинного обучения, анализа данных и создания эффективных вычислительных моделей: Python, PySpark, PyTorch, TensorFlow. Кроме того, используется MlFlow – инструмент для управления жизненным циклом машинного обучения, который обеспечивает отслеживание, воспроизводимость и управление моделями. Использование инструментов контейнеризации Docker и оркестрации Kubernetes обеспечивает гибкость и удобство в развертывании, масштабировании и управлении приложениями нашей платформы. Настроенные CI/CD процессы в разработке (GitLab CI/CD), интегрированные со всей платформой (включая Kubernetes и Airflow) позволяют бесшовно и с минимальными задержками развертывать нужные сервисы, модели и приложения в автоматическом режиме.

Этот стек технологий обеспечивает не только высокую производительность и эффективность обработки данных, но также позволяет использовать передовые методы машинного обучения и анализа данных.

- Что «под капотом»? С помощью каких математических методов обрабатываются клиентские данные? Приведите пару примеров.

Нужно отметить, что команде приходится решать как задачи обучения с учителем, так и без учителя. Поэтому у нас имеется широкий набор алгоритмов. Например, для задач классификации и приводимых к ним – от логистической регресссии до градиентных бустингов, а для рекомендательных систем – от ассоциативных правил до продвинутого uplift-моделирования и рекомендательных систем на нейронных сетях.

Платформа с легкостью позволяет проводить тесты новых механик и в случае успеха внедрять их.

- Поделитесь несколькими примерами реализованных на платформе задач.

Недавно мы внедрили новые стратегии взаимодействия с клиентами: «Напоминание» и «Увеличение трат». В рамках первой из них триггерные события напоминают клиентам о том, что тот или иной товар у них скоро закончится. Очевидной целью в этом случае является стимулирование клиентов приобретать товары с выгодой, не дожидаясь того, как их запасы иссякнут и, как дополнение, купить что-то еще. При реализации второй стратегии проводится расчет среднемесячных трат клиента и устанавливается порог, при превышении которого предоставляются экстра-бонусы. Так мы мотивируем клиентов увеличивать свои траты, обеспечивая им дополнительную выгоду.

- Каких результатов удалось достичь? Как это соотносится с ожиданиями?

О востребованности и успешности платформы говорят показатели прошедшего года: более 350 млн направленных предложений клиентам, более 200 млн коммуникаций через различные каналы связи, более 31 млн уникальных участников, получивших предложения платформы. Нашим специалистам доступно более 500 возможных вариантов предложений на участников программы лояльности, было запущено более 300 персонализированных кампаний.

К сожалению, у нас нет возможности предоставить конкретные экономические показатели, однако мы можем констатировать заметные положительные изменения в ключевых метриках. Так, пенетрация карт лояльности у клиентов, с которыми реализуется взаимодействие через платформу CVM, выше более чем на 5% пунктов. Участники коммуникаций платформы CVM демонстрируют более высокий средний чек по сравнению с контрольной группой. Меняется и частота посещения магазинов: клиенты, участвующие в активностях CVM, посещают магазины чаще по сравнению с теми, с кем взаимодействие не осуществляется.

- А есть ли оценки, касающиеся изменения реальной лояльности клиентов?

Положительные изменения в ключевых показателях свидетельствуют о том, что платформа CVM действительно позитивно влияет на поведение клиентов. Реализуемые с ее помощью активности стимулируют вовлеченность клиентов, увеличивая средний чек и частоту посещений магазинов. Также важно заметить, что показатель открываемости (open rate) коммуникаций CVM более чем вдвое превышает показатели любой другой активности в нашем мобильном приложении. В конечном итоге все это приводит к росту финансовых показателей сети и улучшению ключевых показателей программы лояльности.

- Что дальше? В каких направлениях будет развиваться CVM-платформа?

Планы развития платформы CVM включают в себя внедрение новой функциональности и новых стратегий для более эффективного взаимодействия с клиентами. Например, будут реализованы триггерные события на основе поведения клиента и его покупок как в магазине, так и в мобильном приложении. Это обеспечит точное и контекстное взаимодействие с клиентами в режиме реального времени или хотя бы близко к нему.

Кроме того, получит развитие гиперперсонализация: максимальная персонализация рекомендаций для клиента с учетом его предпочтений, канала связи, товарных групп и размера вознаграждения. Это позволит создавать более точные и релевантные предложения, способствующие увеличению удовлетворенности клиентов и их лояльности.

Подобные новые возможности позволят платформе CVM еще более эффективно адаптироваться к уникальным потребностям каждого клиента, обеспечивая более персонализированный и релевантный опыт взаимодействия.

- В чем роль этого проекта для компании?

Платформа CVM играет критическую роль в достижении бизнес-целей компании, предоставляя необходимые средства и стратегии для эффективного управления отношениями с клиентами и оптимизации их стоимости. Важные аспекты этой роли включают в себя настройку взаимодействия с клиентами в соответствии с их индивидуальными потребностями, улучшение каждого этапа жизненного цикла клиента, повышение прибыльности через эффективное взаимодействие и анализ данных для непрерывного улучшения стратегий. Платформа CVM также способствует созданию более удовлетворительного клиентского опыта, что в конечном итоге содействует укреплению лояльности клиентов и достижению успеха в бизнесе.

Теги: Искусственный интеллект Машинное обучение Data Award

На ту же тему: