Предотвращение оттока клиентов и оптимизация предложений на основе данных чеков.
Приветствуем вас от команды Neural_City! Мы хотим поделиться с вами успешным опытом в решении одной из классических задач в машинном обучении — предотвращение оттока клиентов и создание персонализированных предложений.
Мы уже реализовали эту задачу и достигли значительных результатов, которые позволили бизнесу эффективно удерживать клиентов и повышать их лояльность.
Отток клиентов (или churn rate) — это важный показатель для любого бизнеса, и мы применили инновационные методы анализа данных, чтобы снизить вероятность ухода клиентов и оптимизировать предложения.
Задача заключалась в анализе покупательского поведения и прогнозировании того, кто из клиентов может прекратить свои покупки. Для этого мы использовали данные о покупках каждого клиента: товары, суммы, время и количество заказов, что позволило нам рассчитать вероятность оттока.
Мы разделили всех клиентов на три категории в зависимости от вероятности их оттока:
- Первая группа — это постоянные клиенты с минимальной вероятностью оттока (от 0 до 0,3).
- Вторая группа — клиенты с высокой вероятностью оттока (от 0,7 до 1), с которыми крайне трудно что-то изменить.
- И самая важная группа — это пользователи с вероятностью оттока от 0,3 до 0,7. Это те клиенты, с которыми можно работать, чтобы снизить вероятность их ухода.
В своей работе мы использовали градиентный бустинг, который показал отличные результаты в анализе данных и прогнозировании оттока клиентов.
Как мы решали задачу:
- Анализ данных. Мы объединили чеки всех клиентов и разделили их по временным рядам, что позволило точно определить, какие чеки принадлежат каким покупателям. Это стало основой для дальнейшего анализа.
- Поиск уходящих клиентов. После балансировки данных мы использовали модель машинного обучения для выявления клиентов с высокой вероятностью ухода. Модель анализировала частоту покупок и изменения в предпочтениях клиентов, что позволило нам точно выделить тех, кто мог бы перестать делать заказы.
- Предсказание момента оттока. Мы не только выявили потенциальных "уходящих" клиентов, но и предсказали, когда именно они могут прекратить свои покупки. Это дало нам возможность заранее предложить им персонализированные предложения, чтобы изменить их решение.
- Анализ предпочтений через NLP. Используя технологии обработки естественного языка (NLP), мы анализировали заказы клиентов и выявляли их предпочтения. Это позволило нам лучше понять, что нравится каждому клиенту, и создать более точные предложения.
- Создание персонализированных предложений. Мы добавили дополнительные данные о предпочтениях клиентов и пересчитали вероятность их оттока, создавая для них более персонализированные и подходящие предложения.
- Оптимизация времени предложения. Мы анализировали время, когда клиенты чаще всего делают заказы, и отправляли пуш-уведомления именно в эти моменты, чтобы увеличить вероятность успешной коммуникации и вовлечения клиента.
- Географическая сегментация. Также мы анализировали поведение клиентов в зависимости от их местоположения, чтобы предложить им актуальные скидки и акции, доступные в их районе.
Результаты:
Реализация этой системы позволила нам снизить отток клиентов на 15-20%. Персонализированные предложения, созданные на основе детального анализа предпочтений и покупательского поведения, сделали предложения более привлекательными для клиентов. К тому же, клиенты возвращались не только из-за скидок, но и потому, что предложения были адаптированы под их индивидуальные интересы и распорядок дня.
Мы уверены, что такой подход к анализу данных и прогнозированию оттока клиентов не только помогает удерживать клиентов, но и значительно улучшает их лояльность и увеличивает доходность бизнеса.
Спасибо, что ознакомились с нашим решением! Мы, команда Neural_City, гордимся тем, что можем помочь компаниям эффективно удерживать клиентов и развивать их бизнес через инновационные технологии.