Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
17:34, 18 Мая
«Банки и ритейл. Цифровая трансформация и взаимодействие» – круг спонсоров Ташкентского ПЛАС-Форума расширяется!
17:20, 18 Мая
DPD 18:00 пользуется успехом у представителей автомобилестроения
17:04, 18 Мая
К 2025 году 100% упаковки Unilever будет пригодно к переработке и вторичному использованию
17:01, 18 Мая
DNS открыла первые магазины сети за пределами России
16:01, 18 Мая
Россияне готовятся к лету: аналитика сервисов экосистемы Сбера
15:57, 18 Мая
СберЛогистика и Самокат запустили курьерскую доставку по запросу
15:20, 18 Мая
Data Insight исследовало доставку в пункты выдачи заказов и постаматы
15:08, 18 Мая
В витрине супермаркета Перекрёсток открылся арт-объект из пластика
14:44, 18 Мая
Поставщики предупредили ритейлеров о готовящемся подорожании черного чая
14:40, 18 Мая
Улыбка радуги запустила сервис гибкой занятости для персонала
27 Сентября 2016, 15:35

Сервис персональных рекомендаций ClearFuture: не угадывать, а прогнозировать

tild3565-6261-4766-b262-316635663835__2.jpg

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.

продолжение статьи.jpg

Источник: Retail & Loyalty

Подписывайтесь на наши группы,
чтобы быть в курсе событий отрасли.
Понравился материал? Поделись.