Решение основано на комплексе предиктивных моделей UpLift и моделей, прогнозирующих средний чек в рамках акции для каждой кампании. Они учитывают более 200 атрибутов по клиенту и рассчитывают будущую доходность, поэтому прогнозный результат позволяет подобрать лучшее предложение на текущий момент и увеличить эффективность коммуникации с клиентом.
Внедрение, реализованное при поддержке GlowByte Consulting, проходило в два этапа: автоматизация запуска кампаний и реализация решения, которое отправляет клиенту наиболее ценное для него предложение. Модели, ранее запускаемые по отдельности, теперь загружены в единую систему, на выходе из которой формируется оптимальный список «один клиент – одно предложение». Основным критерием для сравнения двух сценариев была метрика прироста среднего оборота в период акции на участника.
Как комментирует Екатерина Михайлова, руководитель управления монетизации клиентской базы торговой сети «Перекресток», в этом году была поставлена амбициозная цель – автоматизировать до 80% целевых маркетинговых кампаний, а также запустить более пятидесяти регулярных кампаний, отбор которых осуществляется на основе предиктивных моделей. Ожидается, что SAS Marketing Optimization поможет автоматизировать процесс запуска и увеличить выручку от маркетинговых кампаний.
Цель «Перекрестка» - внедрение системы автоматического выбора предложений для каждого клиента к концу 2019 года и запуск SAS MO на большем объеме клиентов. Также торговая сеть планирует расширять список маркетинговых предложений для выбора в системе. Дальнейшими шагами станет добавление в систему новых типов коммуникаций.