+13% до середнього чеку: AI-рішення для лідера українського ритейлу

Час, коли глибока аналітика споживчої поведінки була прерогативою лише західних гігантів, безповоротно минув. Сьогодні на українському роздрібному ринку спостерігається стрімке зростання попиту на інструменти, що дають змогу ритейлерам ухвалювати рішення, спираючись не на інтуїцію, а на точні дані. Одним з яскравих прикладів такого підходу є платформа Num8erz.Customer Insights, яка активно завойовує як локальні, так і міжнародні ринки.

Що являє собою платформа на основі штучного інтелекту Num8erz.Customer Insights

Це рішення для цілей предиктивної аналітики на основі ШІ та машинного навчання, яке дає змогу провести глибокий і всебічний аналіз продажів і поведінки клієнтів. Рішення створено спеціально для ритейлерів і компаній сектора CPG. Його мета — трансформувати масиви даних продажів у виявлені закономірності та допомогти покупцеві отримати релевантні пропозиції, а бізнесу — істотно збільшити дохід.

Компанії Consulting4Retail і Num8erz, які входять до Atriny Group, супроводжують впровадження цього рішення і мають безліч успішних кейсів співпраці з провідними українськими ритейлерами. 

Застосування на практиці 

Перший етап — впровадження аналітичної моделі «Часто купують разом»

У 2024 році було реалізовано першу частину проєкту для одного з лідерів українського ритейлу, пов’язану з виявленням товарів, які клієнти часто купують разом (Frequently Bought Together). 

Мета полягала в тому, щоб ідентифікувати пари/групи товарів, які мають найвищу частоту спільного придбання, і рекомендувати додатковий продукт клієнтам, які купують лише один товар із пари. 

Надання таких персоналізованих рекомендацій дало змогу ритейлеру розширити можливості перехресних продажів і збільшити кошик покупця та вагу власних ТМ, водночас нарощуючи дохід і покращуючи взаємодію з клієнтом.

Наведемо трохи деталей щодо реалізації цього підходу:

1. Отримання та аналіз історичних даних і транзакцій для виявлення надійних асоціативних правил.
2. Ідентифікація лояльних клієнтів, які купують лише один товар із потенційної пари.
3. Формування для кожного клієнта ідеальної пари для товару, який вже є в кошику.
4. Інтеграція з користувацькими інтерфейсами та перевірка ефективності, наприклад, на основі А/B тестування.
5. Масштабування рекомендацій на ширшу клієнтську базу.

Результати пілотного проєкту:

• Збільшення кількості візитів до рекомендованого товарного сету в 1,3-1,5 раза.
• Розширення середнього споживчого кошика на 13% у тих покупців, які отримали персональні рекомендації.

Наступний етап — розширення можливостей персоналізованого маркетингу

Наразі триває підготовка другої частини проєкту, що передбачає глибоку сегментацію клієнтів на основі їхньої поведінки, структури чеків і регулярності покупок. Це дасть змогу створити персоналізовані пропозиції, які враховуватимуть:

• релевантність товарів,
• сезонність,
• наявність товару на складі,
• чинні акції,
• пріоритетність ВТМ.

Модель автоматично навчається на нових даних і вдосконалюється відповідно до змін у поведінці клієнтів. 

Ця частина проєкту також передбачає проведення A/B тестувань із контролем результативності за низкою ключових метрик.

Підбиваючи підсумки

У сучасному ритейлі використання інструментів, таких як Num8erz.Customer Insights, є надзвичайно важливим для компаній, які прагнуть працювати з даними системно.

Вони не тільки допомагають ефективніше управляти асортиментом і промоакціями, а й створюють основу для персонального підходу до кожного покупця, що особливо суттєво в умовах високої конкуренції та зростання очікувань споживачів.

Щоб дізнатися більше про можливості цієї платформи, яка допомагає передбачати та задовольняти потреби клієнтів, звертайтеся до фахівців компанії Consulting4Retail.