Персональные предложения


Персональные предложения — это особые преференции для определенных Участников ПЛ.

Информация о персональных предложениях отображается в Личном кабинете только тех Участников ПЛ, для которых действуют специальные условия.

Персональные предложения для целевой аудитории

Персональные предложения могут быть настроены для определенных сегментов клиентов. Для этого при настройке персонального предложения нужно указать Целевую аудиторию, для которой будут доступны особые преференции. Целевую аудиторию персонального предложения можно сформировать на основании клиентских данных, хранящихся в Системе. Так, например, можно создать целевую аудиторию на основании анкетных данных (по месяцу рождения, району проживания, наличию детей, автомобиля и т. д.).

Примеры целевых аудиторий:

  • Клиенты с днем рождения в феврале;
  • Родители детей до 1 года;
  • Жители Советского района;
  • Клиенты-автовладельцы;
  • и т. д.

В текущей версии Системы для персональных предложений доступны преференции в виде скидок и бонусов. Также можно ограничить действие акции с персональными предложениями, добавив фильтрацию по дням, магазинам, приобретаемым товарам и их количеству.

Примеры персональных предложений для целевых аудиторий:

  • Скидки 30% на торты для именинников февраля;
  • Дополнительные скидки родителям на детские товары;
  • Повышенные бонусы для жителей Советского района в гипермаркете "Советский".
  • Повышенные бонусы автовладельцам при покупке товаров для авто.

В АРМ есть возможность создания и настройки рекламных материалов, чтобы информация о Персональных предложениях отображалась в Личном кабинете Участников ПЛ, вошедших в Целевую аудиторию акции.

Подробнее о настройке механики Персональные предложения для целевой аудитории смотрите в специальной статье.

Персональные предложения из атрибутов Участников ПЛ

Персональные предложения можно настраивать, используя значения атрибутов Участников ПЛ. Так как значения атрибутов Участников ПЛ могут различаться, для каждого Участника ПЛ могут действовать разные персональные предложения.

Чтобы Участники ПЛ получали индивидуальные преференции при покупке товаров из персональных предложений, в Системе нужно загрузить атрибуты персональных предложений и настроить специальную акцию.

При подключенном модуле Machine Learning (ML) возможна настройка персональных предложений с помощью механик Machine Learning. Такие предложения могут быть отображены в Мобильном приложении.

Персональные предложения из атрибутов в клиентских сервисах

Участники ПЛ могут просматривать списки своих персональных предложений в клиентских сервисах (Личный кабинет и Мобильное приложение), а также в сторонних клиентских сервисах, интегрированных с Loymax. Для этого используется специальный метод публичного API.

Акцептование персональных предложений

В клиентских сервисах Участник может согласиться/не согласиться с участием в акции с персональными предложениями. Для этого также используется специальный метод публичного API.

Персональным предложениям, на участие в акции с которыми согласился Участник, присваивается специальный признак. Таким образом, Участник ПЛ получит преференции только при покупке товаров из тех персональных предложений, на участие в акции с которыми согласился.

Функциональность акцептования персональных предложений доступна для сторонних клиентских сервисов, интегрированных с Loymax. В типовых клиентских сервисах на настоящий момент такой функциональности нет.

Примеры персональных предложений из атрибутов

Сейчас можно настроить следующие механики персональных предложений из атрибутов Участников ПЛ:

МеханикаОписаниеПримеры акций
Скидка/бонусы на определенные товарыВ атрибут клиента записываются идентификаторы определенных товаров из товарного каталога. В качестве идентификаторов могут быть записаны коды товаров из ERP-системы (внешние идентификаторы) или идентификаторы, присвоенные системой Loymax при загрузке каталога (внутренние идентификаторы). Сроки действия могут быть указаны как для всего предложения в целом, так и для каждого товара в отдельности. Тип и размер преференций указываются для каждого товара в предложении.
  • Скидки любителям бренда PRADA: 50% на дамскую сумочку с 1 по 15 сентября и 30% на кошелек с 16 по 30 сентября.
Скидка/бонусы на категорию товаровВ атрибут клиента записываются идентификаторы узлов товарного каталога (категорий, включающих несколько номенклатурных единиц). В качестве идентификаторов могут быть записаны коды товарных категорий из ERP-системы (внешние идентификаторы) или идентификаторы, присвоенные системой Loymax при загрузке каталога (внутренние идентификаторы). Условия предложения распространяются на все товары, входящие в указанные категории. Сроки действия могут быть указаны как для всего предложения в целом, так и для каждой категории в отдельности. Тип и размер преференций указываются для каждой категории в предложении.
  • Скидка 20% на всю декоративную косметику с 1 по 10 марта.
Скидка/бонусы на группу товаровВ атрибут клиента записываются идентификаторы групп товаров, объединяющих разные товары из разных категорий. Условия предложения распространяются на все товары, входящие в группу. Сроки действия могут быть указаны как для всего предложения в целом, так и для каждой группы товаров в отдельности. Тип и размер преференций указываются для каждой группы товаров.
  • Бонусы 30% на товары из группы Все для школы с 20 по 31 августа.
Скидка/бонусы от определенной суммы чекаВ атрибут клиента записываются определенные значения суммы чека, тип и размер преференции. В одном атрибуте может быть указано несколько порогов суммы чека и соответствующие им преференции. Тип преференции (скидка или бонусы) задается для всех значений порогов в атрибуте. У каждого Участника ПЛ могут быть свои пороги сумм чека, тип и размер преференции.
  • Бонусы в зависимости от суммы чека: 10% за покупку от 1000 рублей, 20% за покупку от 3000 рублей.
  • Скидка в зависимости от суммы чека: 500 рублей при заказе от 1800 рублей, 1000 рублей при заказе от 3600 рублей.

 

Подробнее о настройке механики Персональные предложения с помощью атрибутов клиентов смотрите в специальной статье

Новости
Обновления
Облако тегов
Словарь
Наш блог
YouTube
Telegram