Управление клиентской базой, основанное на данных - Выскребенцев Алексей Руководитель центра экспертизы решений
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Управление клиентской базой, основанное на данных Выскребенцев Алексей Руководитель центра экспертизы решений Alexey.Vyskrebentsev@fsight.ru 3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИ
CBM – УПРАВЛЕНИЕ КЛИЕНТСКОЙ БАЗОЙ
Вовлечение Развитие Сотрудничество Удержание и
возврат
Предотвращение
Welcome- Стимулирование Сross-upsell
оттока/Возврат
кампании потребления кампании
клиентов
Тестовое Увеличение Промо-акции/
Стимулирование
подключение прибыльности Предложения
неактивных
услуг набора продуктов партнеров
Стимулирование Сглаживание
Кредиты доверия Бонусы
оплаты негатива
Новые абоненты Активные абоненты Лояльные абоненты Нелояльные абоненты
2
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИ
КЕЙС №1 ВНЕДРЕНИЕ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ
СИСТЕМЫ ДЛЯ ДОПРОДАЖ И КРОСС-ПРОДАЖ
Исходная постановка:
Большая клиентская база заказчиков
Снижение ARPU и LTV
Есть множество своих и партнерских сервисов
Есть существующие каналы массового продвижения сервисов
Задача:
Необходимо предложить эффективный механизм формирования выборок
клиентов для продвижения своих и партнерских сервисов
3
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИКЕЙС №1 РЕШЕНИЕ
Было предложено и реализовано у Заказчика внедрение гибридной рекомендательной системы.
На первом шаге на основе коэффициента Танимото (мера Жаккара) выделяли клиентов со
схожими предпочтениями
На втором этапе с помощью алгоритмов машинного обучения строили модель прогнозирования
отклика на маркетинговую кампанию по результатам предыдущих кампаний.
4
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИКЕЙС №1 РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТОВЫХ КАМПАНИЙ
Продукт Конверсия до внедрения Конверсия после Прирост конверсии,
(на основе ручных выборок) внедрения в%
Продукт 1 1,6% 3,4% 112%
Продукт 2 1,8% 2,1% 15%
Продукт 3 5,0% 7,6% 51%
5
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИКЕЙС №2 ОПТИМИЗАЦИЯ КОЛ-ЦЕНТРА НА ОСНОВЕ
АЛГОРИТМОВ TEXT MINING
Исходная постановка:
Есть собственный контакт центр
Есть большая потенциальная база клиентов
Отсутствуют жесткие речевые скрипты или есть сомнения в их эффективности
Эффективность операторов разная
Есть группа контроля, но она может охватить объем меньше 1% от состоявшихся контактов
Задача:
Необходимо разработать рекомендации по увеличению эффективности
скриптов на основе анализа транскрибированных текстов
6
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИКЕЙС №2 РЕШЕНИЕ
Транскрибированная Предобработка Ручная Подготовлена витрина с Сегментация операторов/
дорожка оператора тектов и выделение интерпретация обучающим Data Set-ом Ассоциативные правила
из ПО топиков из текста на выделенных топиков обогащенная метриками (какие топики
основе LDA - Latent эффективности диалогов встречаются вместе в
Dirichlet allocation) диалоге )
Рекомендации как необходимо
перестроить скрипты для
увеличения эффективности
7
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИКЕЙС №2 РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТОВЫХ КАМПАНИЙ
Показатель Контрольная Пилотная Абс. прирост Отн. прирост
группа группа пилотной пилотной
группы группы
Конверсия, % 8,0% 9,5% 1,5% 18%
Средняя сумма на 1 550 998 448 81%
состоявшийся звонок,
руб.
8
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИФУНКЦИОНАЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА Каналы коммуникации
Персональные
рекомендации в
мобильном
Персональные приложении
ситуационные Управление внешними
Рекомендации
личными кабинетами/LP
Передача на каналы
Отчетность Аналитика, скоринг и тригеры
Продвижение
Администрирование
и конфигурация
Обезличенная
Витрины
витрина
покупок
клиентов
Единое хранилище
Партнерские сервисы
Внутренние источники Данные о транзакциях
В мобильном ЛК/LP
2 9
3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИСпасибо за внимание! 3 АПРЕЛЯ, МОСКВА, ЦЕНТР МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИ
Вы также можете почитать
