Eugene Skrynnyk
Это вопрос не ко мне.
Все не так просто. Во-первых, если заведение кофейня, то там много видов кофе. И разные люди пьют разный кофе. Гораздо эффективнее предлагать каждому гостю акцию на его любимый кофе, чем на кофе вообще. Отклик при более персонализированной коммуникации выше в несколько раз. Именно в этом сила алгоритмов.
Но, конечно, можно давать скидку на кофе 50%, можно давать скидку на все 50%. Это не очень эффективный вариант, потому что там и отклик похуже, и средний чек сильно понижается.А если скидка постоянная - то это убивает общую ценность бренда. Много заведений закрылось после того, как стали играть на купонных сайтах.
Одна из наших метрик, к примеру, учитывает "заспамленность" гостей. Т.е. мы учитываем сколько гость получал скидок, какой их размер и сколько коммуникаций ему было. Один из аналитических "инсайтов" заключается в том, что при неконтролируемой раздаче скидок чувствительность аудитории к возврату сильно падает. И это было видно при A/A тестах.
Как результат получаем практически неуправляемый отток и снижение выручки. Люди просто привыкают к скидкам и по факту. Персональные скидки с обоснованным ограничением по времени гораздо эффективнее.
Есть смысл разделять алгоритмы машинного обучения, на которых работает движок и приложение. Алгоритмы опираются на данные авторизованных заказов. Авторизация (или чекин) может быть осуществлена с помощью: карты лояльности, номера телефона, приложения, карты из wallet и др. методами.
Plazius - это гораздо больше, чем приложение.
Алгоритмы доказали свою эффективность. Мы очень тщательно проверяли все этапы: сегментацию, способы выделения важных свойств, построение шаблонных акций на базе этих свойств, коммуникацию.
У нас есть контрольная группа, которая учитывает органический возврат гостей и это большая редкость в нашей стране. Мы очень честно измеряем экстра возврат и полученную экстра прибыль. Даже это уже многое говорит о ценностях компании.
Реальность включает в себя разных людей и не стоит ее описывать по одной истории. Большие данные - это то, что позволяет убрать какие-то отдельные случаи из обзора и сфокусироваться на глобальных тенденциях, которые серьезно влияют на прибыль. Как я уже упоминал, созданный алгоритм работает вне зависимости от приложения и вполне доступен для работы даже только с аудиторией гостей с картами лояльности.
точно, через "ответ" удобнее) очень круто)
Смысловое объяснение уже дано в статье.
Алгоритмы работают для любых методов авторизации, как приложения, так и карт. Случаев, когда гость снес приложения и перестал пользоваться картой, но посещает кафе очень мало. Безусловно, они вносят погрешность, но даже в этом случае, если гость захочет воспользоваться акцией, то он скачает приложение / восстановит карту. А значит - снова будет вовлечен в программу лояльности. И это тоже хорошо.
Айдар, я отвечаю за этот проект в Plazius. Скрипты - это просто инструменты. Приводить их в маркетинговой статье нецелесообразно. Здесь важно дать смысловое объяснение как они работают. Кому будет интересно можем показать их работу в офисе, но пересылать ни скрипты, ни данные не будем - это интеллектуальная собственность Plazius.
Отмечу, что там много чего лежит "под ковром". Например, нормализация названий меню из разных касс вида "капуч.", "кап.450", "капуч. ст." и т.д. к единому "капучино".
400 параметров набрать из истории заказов элементарно. Главное понимать по какому принципу их искать. Простой пример: время заказа. По сути это: день, месяц, время дня (обед, вечер..), день недели и так далее. Поверьте, это даже не так много, как может показаться на первый взгляд, но достаточно для работы алгоритмов. Кстати, сами алгоритмы уже умеют работать с разными меню.
Простые слова о сути может рассказать только тот, кто понимает всю глубину. Супер-интервью!
Модель показывает сколько потрачено баллов на программу лояльности. Но где увидеть,что программа лояльности доказано принесла прибыль, а не просто сожрала денег на скидки(баллы)?