Проблематика

Эффективность традиционных программ лояльности значительно снизилась, розничный ритейл находится в поиске новых инструментов персонализации предложений и повышения продаж. В отличие от онлайн-ритейла, знания о поведении и предпочтениях клиентов зачастую не фиксируются и не используются, продавец не видит историю покупок и не может сразу сделать наиболее подходящее клиенту предложение.

Решение

Рекомендательная система на базе видеоаналитики, позволяющая «узнавать клиента в лицо», понимать его историю покупок, предлагать наиболее подходящий и релевантный товар, обслуживать исходя из предпочтений. Решение интегрируется с программой лояльности и позволяет строить более сложные модели взаимодействия на основе искусственного интеллекта.

Результат

• Увеличение объема продаж на 5-15%.
• Увеличение среднего чека на 10-20% за счет upsale.
• Повышение NPS от 7% и более.

Этапы внедрения

ПРОЕКТ

Демонстрация решения, обсуждение возможных сценариев применения (1 день)

СЦЕНАРИЙ

Коммерческая оценка с учетом собранных потребностей (1-3 дня)

ЗАПУСК ПИЛОТА

Пилотирование решения (1-3 месяца)

МАСШТАБИРОВАНИЕ

Масштабирование