Сервис персональных рекомендаций ClearFuture: не угадывать, а прогнозировать

Теги:

ритейл статьи омниканальность персонифицированное предложение

О новом сервисе персональных рекомендаций клиентам торговых розничных компаний, построенном на использовании метода предиктивной аналитики от компании «Ланит Омни» рассказывают управляющий партнер «Ланит Омни» Максим Захир и коммерческий директор компании Дмитрий Зеленко.

От сегментации – к кластеризации покупателей

Предиктивная, или прогнозная, аналитика (Predictive analytics) представляет собой метод анализа текущих и исторических данных или событий для прогноза данных или событий в будущем.

Наиболее распространенный способ использования предиктивной аналитики – применение скоринговых моделей для оценки платежеспособности клиента при выдаче кредитов в банке. Любая скоринговая модель строится на исторических данных, и если человек по каким-либо параметрам похож на тех, кто несвоевременно вернул кредит банку, то вероятность отказа ему достаточно высока. Это может быть сочетание нескольких факторов – например, частая смена мест работы и номеров телефонов и т.д.

Однако этим области применения предиктивной аналитики не ограничиваются: ее можно использовать для разработки продуктов, при выборе потенциальной аудитории либо следующего продукта, который можно предложить клиенту (Next Best Offer). Именно от этой модели использования предиктивной аналитики в интересах розничной торговли мы отталкивались, когда решили расширить линейку своих продуктов и кроме программы лояльности RightWay предложить своим клиентам инновационную систему подготовки персональных рекомендаций покупателям.