Закрыть Позвонить

Позвоните нам

+7 (495) 847-69-80
+7 (495) 744-75-89

Мы доступны для звонков и обсуждения проектов в рабочие дни с 10:00 до 19:00

Контактная информация

Оставьте свой контактный телефон и мы перезвоним в ближайшее рабочее время.

Отправить письмо

Отправить письмо

Решения
Решения Оборудование Интеграция Проекты Компания
Mail.Ru Group выпустила сервис клиентской аналитики для ритейла
15 Марта
Mail.Ru Group представила сервис, который позволит ритейлерам получить больше информации о своих клиентах, что в свою очередь, позволит увеличить их лояльность и повысить конверсию кросс-продаж на 20%.
По словам представителей разработки, сервис позволит ритейлерам лучше понимать свою аудиторию, чтобы проводить глубокую сегментацию, предсказывать потенциальный интерес к той или иной категории товаров, выбирать правильные каналы коммуникаций, прогнозировать вероятности оттока.

Кроме того, данные могут быть использованы для построения аудиторных сегментов интернет-пользователей для их последующего использования в рекламных кампаниях на различных интернет-площадках. Это даст ритейлерам возможность существенно повысить конверсию маркетинговых коммуникаций с существующими клиентами и привлекать новых, уверены в Mail.Ru Group.

Ядро нового сервиса составляют предиктивные математические модели, которые создаются технологиями машинного обучения и новыми методами обработки информации. Это направление работы с big data своих клиентов специалисты Mail.Ru Group в сфере data science развивают с 2016 года.

В рамках направления предоставляются услуги по созданию предиктивных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными. Это проекты, которые направлены на повышение эффективности процессов маркетинга и продаж, оптимизации производства, логистики, управления рисками, планирования, управления персоналом и другие рабочие процессы различных бизнесов.

В реализации используются как собственные технологии (например, NoSQL базы данных Tarantool), так и другие open source-решения (Apache Hadoop, Apache Spark). Для построения предиктивных математических моделей используются методы машинного обучения (Machine Learning), в том числе собственные разработки компании, например, алгоритм построения моделей Multiclass Look-alike, являющийся развитием метода PU Learning.

Роман Троицкий, руководитель отдела управления взаимоотношениями с клиентами и лояльностью компании «Эльдорадо»: Использование предиктивного сервиса Mail.Ru Group демонстрирует прекрасные результаты: конверсия проводимых кампаний выросла на 28%, оборот на 21%. По сравнению с другими инструментами персонализации контента сервис Mail.Ru Group обеспечивает нам наилучшие показатели по основным KPI. Кроме того, применение высоко персонализированных рассылок позволяет улучшить восприятие коммуникаций с клиентом.

Статья написана по материалам сайта www.sostav.ru.