В ходе проекта аналитики и ИТ-специалисты торговой сети "Пятерочка" и компании Glowbyte Consulting разработали решение для кастомизации акций и спецпредложений с помощью RL. Система автоматически подбирает предложения, наиболее актуальные для покупателей, на основе обезличенных данных о прошедших акциях.
Аудиторией пилота стало два миллиона покупателей "Пятерочки", которые участвуют в программе лояльности торговой сети. Все клиенты были разделены на 27 групп в зависимости от истории их покупок. Система анализировала, как целевые группы клиентов откликаются на акцию, как меняется объем продаж и насколько прибыльно спецпредложение. Затем это предложение получала более широкая аудитория.
В результате пилота проектная команда определила наиболее прибыльные механики акций и коммуникаций "Пятерочки". Маржинальность отдельных предложений была вдвое выше среднего показателя до автоматизации этой функции.
Директор департамента маркетинга торговой сети "Пятерочка" Александра Калюкина:
"Для нас цифровое взаимодействие с покупателем крайне важно, так как мы хотим не просто отвечать его запросам, но и опережать их. Поэтому персонализация подхода к каждому клиенту среди приоритетных направлений развития торговой сети, и технология Reinforcement learning - один из важных инструментов для реализации этой задачи. Мы высоко оцениваем результаты пилотного проекта в области машинного обучения и не планируем останавливаться на этом. В ближайшее время покупателей "Пятерочки" ждет еще множество уникальных предложений, которые будут основаны на глубоком понимании их потребностей и интересов".