Представьте ситуацию: вы недавно приобрели товар, а спустя короткое время получаете скидку на тот же продукт или даже на те вещи, которые никогда не собирались покупать. Знакомая история, не правда ли? Компании тратят огромные суммы на подобные акции, однако зачастую эти рекламные кампании оказываются неэффективными.

ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ: ПОЧЕМУ ОНИ НЕ РАБОТАЮТ?

Сегодня многие крупные сети используют стандартные методы сегментации покупателей, разделяя их на категории вроде «семьи с детьми» или «любители кофе». Однако такие обобщённые подходы редко учитывают индивидуальные особенности каждого потребителя. Например, покупка молока, яиц и хлеба может быть связана с простым утренним перекусом или внезапно возникшей необходимостью приготовить еду в последний момент.

Подобные упрощённые сценарии приводят к тому, что компании массово предлагают скидки на продукты, которые клиенты уже регулярно приобретают. Это похоже на попытку продать рыбе велосипед — выглядит благородно, но пользы никакой.

ИННОВАЦИОННЫЙ ПОДХОД LENTA TECH: СОЗДАНИЕ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА КЛИЕНТА

Команда Lenta Tech разработала уникальный метод персонализации, основанный на создании цифрового профиля каждого клиента. Вместо стандартных статистических моделей они проанализировали историю покупок за последние три месяца, учитывая множество факторов: время приобретения товаров, их сочетание друг с другом, предпочтения в ценовых категориях и многое другое.

Результат оказался впечатляющим: отклик на маркетинговые сообщения увеличился на 30%, а маржинальность выросла на 11%. Такой подход позволил маркетологам получать точные профили потребителей, содержащие детальную информацию о предпочтениях и мотивах их покупок.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ И БЕЗОПАСНОСТЬ ДАННЫХ

Для реализации столь сложного подхода компания использовала облачную инфраструктуру VK Cloud, предоставляющую мощные вычислительные ресурсы без необходимости приобретать собственное дорогостоящее оборудование. Это позволило эффективно обрабатывать большие объёмы данных и адаптировать мощность системы по мере роста клиентской базы.

Особое внимание уделено безопасности персональных данных. Информация о покупках анонимизируется перед попаданием в модель, обеспечивая защиту конфиденциальности пользователей.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РИТЕЙЛА БУДУЩЕГО

На практике пилотный проект показал рост товарооборота на 15% и увеличение маржинальности на 11%. Более того, было создано свыше тысячи персонализированных предложений, которые успешно использовались в рекламных кампаниях.

Важно подчеркнуть, что использование больших языковых моделей не заменяет существующие аналитические инструменты, а дополняет их, повышая эффективность существующих механизмов персонализации.

Таким образом, цифровая персонализация открывает новые горизонты для ритейлеров, позволяя создавать более человечные и эффективные коммуникации в условиях нарастающего цифрового шума.

Как вы считаете, готовы ли вы довериться технологиям, чтобы получить персонализированные предложения, соответствующие вашим реальным потребностям?

По материалам: Dzen.ru