Manzana Predictive Analytics

Manzana Predictive Analytics – это аналитический модуль, который позволяет делить клиентов на группы по схожему поведению и потенциалу, а также создавать персональные предложения, выгодные для компании и интересные для клиента.

Модуль основан на алгоритмах предиктивной аналитики и машинного обучения, которые работают глубже, чем маркетинговый анализ.

Модуль позволяет на основе расширенной информацию о клиентах объединять их в группы, выявляя неочевидные закономерности и неявные связи. Например, в группы могут быть объединены «люди, которые склонны к импульсивным покупкам предлагаемых дополнительных товаров» или «охотники за выгодой».

Алгоритмы, используемые в решении Manzana Predictive Analytics, могут предсказывать поведение клиентов:

• Определять, кто в ближайшее время совершит покупку;

• Понимать, кто какие товары предпочитает;

• Подбирать покупателей под продвигаемые категории, бренды, товары;

• Предлагать персонализированные скидки, чтобы стимулировать покупки;

• Подбирать товары для покупателей для предотвращения оттока.

Основные возможности

• Очистка данных

Данные проверяются на наличие некорректных значений, затем из анализа удаляются выбросы, которые могут отрицательно повлиять на результат.

• Микросегментация

Обеспечивает гибкое деление клиентской базы на большое количество микросегментов под цели маркетинговых кампаний.

• Деление клиентов на группы

Позволяет выделить поведенческие группы клиентов для дальнейшей работы с ними. Производится расчет кластеров (выделение групп клиентов) с помощью метода кластеризации k-means и последующая расшифровка результатов кластеризации при помощи алгоритма «дерево принятия решений».

• Классификация целей

Позволяет выставить цели в разрезе каждого сегмента и создает признаковое описание акций и их механик.

• Подготовка акций

Позволяет сформировать предложения под каждого клиента с использованием входящей в этот блок рекомендательной модели и модели предсказания наиболее вероятного времени покупки.

• Оценка эффективности

Включает автоматическое формирование контрольной группы и автоматических отчетов для разных типов акций, а также коррекцию новых предложений с учетом отклика на прошедшие акции.

Бизнес-выгоды

• Снижение затрат на скидки

Часть акций, которые запускаются на всех клиентов можно перевести в персональные предложения для конкретных клиентов с персональными скидками, сократив затраты на стимулирование естественного отклика.

• Увеличение отклика на маркетинговые кампании

Самообучающиеся алгоритмы обрабатывают большие объемы данных, запоминают удачные и неудачные решения, используют эту информацию в дальнейших прогнозах при формировании персональных предложений для клиентов.

• Автоматизация процесса принятия решений по акциям

Настроенные алгоритмы позволяют сокращать время на разработку акций.

Точность модели зависит от качества исторических данных, на которых обучаются алгоритмы, а также от набора параметров для анализа. Специалисты Manzana Group помогут правильно отобрать данные для анализа, интерпретировать и оценить полученные результаты.

Документация содержит подробные инструкции по настройке и использованию всех функций. Используйте боковое меню или поиск, чтобы быстро найти нужный раздел.