Навигация

Последние авторы
1 (% class="box" %)
2 (((
3 **Содержание:**
4
5 {{toc depth="5" start="3"/}}
6 )))
7
8 С целью увеличения лояльности Участников Программы лояльности (ПЛ), а также для выстраивания стратегии по удержанию, возврату и уменьшению оттока клиентов Партнеры могут использовать различные рекомендательные системы, которые помогают формировать [[персональные предложения >>doc:Main.General_information.Loymax_Loyalty.Offers.Individual_offers_in_LP.Personal_offers.WebHome]]для каждого Участника Программы лояльности и производить рассылку по наиболее эффективному для данного Участника ПЛ [[каналу коммуникации>>doc:Main.Using.Communications_ways.WebHome]].
9
10 === Принцип работы рекомендательной системы ===
11
12 Рекомендательные системы собирают данные и обновляют их по мере изменений предпочтений клиентов, а так же анализируют имеющиеся исторические данные. При сборе и анализе данных учитываются следующие группы параметров:
13
14 * анкетные данные Участников ПЛ (например, пол, возраст, наличие и возраст детей и др.);
15 * покупательская способность (например, количество и частота покупок, сумма и длина чека, предпочтения по производителям, акционная чувствительность и чувствительность к каналам коммуникации, и др.);
16 * товары и категории товара (например, количество и частота покупок, атрибуты товаров, ценовая ниша, присутствие категорий в чеке и др.);
17 * торговые точки (например, атрибуты торговых точек, ценовой сегмент покупателей и товаров, наличие производителей и др.);
18 * календарь и сезонные факторы (зависимость покупок от сезона, времени года, дня недели, праздников и пр.).
19
20 Результаты сбора и анализа данных обрабатываются, после чего происходит выборка оптимальной для данного персонального предложения модели. В результате Участник ПЛ получает уникальные предложения по оптимальному для него каналу коммуникации.
21
22 === Интеграция Loymax Loyalty с рекомендательной системой ===
23
24 С целью автоматизации процессов и высвобождения ресурсов команды маркетологов любую рекомендательную систему можно интегрировать с модулем **Loymax Loyalty**. Это позволит оптимизировать подход к заведению акций с учетом персонализации предложений, снизить нагрузку на расчет акций, давать мгновенный ответ Системы даже при наличии сложных правил в акции, исключать задержки и т. д.
25
26 Для интеграции рекомендательной системы с **Loymax Loyalty** необходимо выполнить следующие настройки:
27
28 |(% style="border-color:#ffffff; text-align:center" %)[[image:attach:Intergration_steps.png]]
29
30 ==== Интеграции ====
31
32 На начальном этапе Партнер совместно с представителями Loymax проводят предварительные настройки системы, которые включают [[интеграцию с ERP-системой>>doc:Main.Integration.Loading_data_into_the_system.ERP_system_integration.WebHome]] Партнера, т. е. происходит загрузка товарного каталога со всеми атрибутами товаров. Проводится проверка полноты интеграции [[кассового протокола>>doc:Main.Integration.Cash_register_integration.Integration_methods.Exchange_protocol_with_cash_register.WebHome]], вывода сообщений на чек и кассиру.
33
34 ==== Сбор данных ====
35
36 Информация для аналитики и формирования Персональных предложений выгружается из хранилища данных (DWH). Также происходят прямые выгрузки данных из базы данных Партнера.
37
38 ==== Загрузка персональных предложений и выбор каналов коммуникации ====
39
40 На данном этапе происходит интеграция внешней рекомендательной системы (через специальный загрузчик на стороне Партнера), используя **методы API Loymax Loyalty**. Этот этап включает создание и загрузку атрибутов клиентов, загрузку списков целевых аудиторий, а также настройку всех основных параметров и ограничений для заведения акций, согласование используемых механик и т. д. Например, в случае использования модуля **Loymax ML** в качестве рекомендательной системы, можно выбрать до 8 [[механик для формирования персональных предложений>>doc:Main.Installation_and_configuration.Extra_modules.CommunicationService_ML.WebHome]]:
41
42 1. Скидка, % на чек,
43 1. Баллы, % на чек,
44 1. Скидка, % на чек от суммы чека,
45 1. Баллы, % на чек от суммы чека,
46 1. Скидка, % на категорию,
47 1. Баллы, % на категорию,
48 1. Скидка, % на товар,
49 1. Баллы, % на товар.
50
51 ==== Минимальные шаги для загрузки Персональных предложений ====
52
53 |(% style="border-color:#ffffff; text-align:center" %){{lightbox image="PP_uploading.png" width="800"/}}
54
55 Для загрузки персональных предложений в атрибут клиента прежде необходимо создать этот атрибут. Тип атрибута для персональных предложений должен быть JSON. В зависимости от реализуемой механики структура атрибутов может отличаться. Подробнее о [[создании и загрузке атрибутов клиентов>>doc:Main.Using.MMP.Marketing.Offers.Iterator.Attributes_update.WebHome]] и [[загрузке персональных предложений>>doc:Main.Integration.Ways_to_use_API.System_Api_Methods.Sapi_examples.Batch_update_of_customer_attributes.Personal_offers.WebHome]] можно прочитать в соответствующих статьях. Далее необходимо провести [[пакетную загрузку атрибутов>>doc:Main.Using.MMP.CRM.Load_client_attributes.WebHome]] Участникам ПЛ и [[импортировать шаблоны акции>>doc:Main.Integration.Loading_data_into_the_system.Importing_offers_API.WebHome]] с нужной механикой для созданного атрибута.
56
57 Также, если используется специальный модуль **Loymax Loyalty**, на этом этапе выбираются и настраиваются [[каналы коммуникаций>>doc:Main.Using.BI-analytics.Reports_Excel.BI-analytics_Reports_Excel_2022.Communications.WebHome]] с клиентами, происходит формирование шаблонов рассылок.
58
59 ==== Дополнительно ====
60
61 Результаты расчетов с персональными рекомендациями передаются в модуль **Loymax** **Loyalty** ([[процессинг Loymax>>doc:Main.General_information.Loymax_Loyalty.Processing.WebHome]]), где происходит:
62
63 * [[создание акций>>doc:Main.Using.MMP.Marketing.Offers.General_information.Offers_life_cycle.Creating_offers.WebHome]] и [[рассылок>>doc:Main.Using.MMP.Communications.Mailings.Mailing_creating.WebHome]] из шаблонов,
64 * формирование [[целевых аудиторий>>doc:Main.Using.MMP.CRM.Target_groups.WebHome]] (если в акции/кампании участвует контрольная группа),
65 * [[создание счетчиков>>doc:Main.Using.MMP.Marketing.Counters.Counter_creation.WebHome]] для учета количества срабатываний предложений при использовании механики с ограничением,
66 * расчет и предоставление преференций ([[расчет прямых скидок>>doc:Main.General_information.Loymax_Loyalty.Processing.Typical_processes.Discount_in_LP.WebHome]], расчет и начисление бонусов, списание бонусов).
67
68 Результаты процессинга в дальнейшем могут использоваться рекомендательной системой для учета при формировании новых персональных предложений.
69
70 (% class="box" %)
71 (((
72 **Читайте также:**
73
74 * [[Персональные предложения с использованием механик Machine Learning>>doc:Main.Installation_and_configuration.Extra_modules.CommunicationService_ML.WebHome]]
75 * [[ML Отчет по эффективности персональных промопредложений>>doc:Main.Using.BI-analytics.Dynamic_reports_Power_BI.Version_2022.ML_Personal_Promo.WebHome]]
76 * [[Загрузка атрибутов клиентов>>doc:Main.Using.MMP.CRM.Load_client_attributes.WebHome]]
77 * [[Примеры загрузки персональных предложений>>doc:Main.Integration.Ways_to_use_API.System_Api_Methods.Sapi_examples.Batch_update_of_customer_attributes.Personal_offers.WebHome]]
78 )))
Создано 05/12/2023 11:25
Отредактировано 06/05/2024 10:39

Новости
Обновления
Облако тегов
Словарь
Наш блог
YouTube
Telegram