Декоративное изображение
9 263

Поделиться

Big Data приносит более 20% оборота мобильного приложения «М.Видео»

Группа «М.Видео-Эльдорадо» оценила эффект рекомендательных сервисов в мобильном приложении «М.Видео».

Модели на машинном обучении используют аналитику данных и с высокой долей точности рекомендуют пользователям подходящие устройства, сопутствующие товары и аксессуары. На товары из «умных» подборок приходится до 20% оборота приложения и четверть покупок.

Сервисы персонализации реализованы во всех точках контакта бренда «М.Видео с покупателями — сайт, мобильное приложение клиента, приложение консультанта в розничных магазинах. Рекомендательные модели помогают сделать выбор среди популярных устройств и новинок, а также подобрать аксессуары и сопутствующие товары. Товарные рекомендации приносят 20% оборота клиентского приложения и инициируют четверть всех покупок.

Разработанные группой решения анализируют взаимодействие авторизованных клиентов с каталогом, историю просмотров, поиска, покупок и брошенных корзин. Собранные данные используют для формирования персональных товарных рекомендаций. Так ритейлер может определить склонность пользователей к покупке, потребность в различных категориях техники, предпочтения в ценовых сегментах и брендах. Модели на основе машинного обучения автоматически прогнозируют различные сценарии поведения пользователей и рекомендуют для каждого из них наиболее предпочтительные предложения. Товарные рекомендации реализованы на всех основных этапах пути к покупке: главная страница, поиск, карточка товара, корзина покупателя по нескольким основным сценариям: «хиты», «новинки», «в тренде», аксессуары, похожие и сопутствующие товары.

Так, модель предлагает варианты устройств по сценариям «хиты», «новинки», «в тренде» на основе поведения пользователей. Каждая из полок имеет ряд ограничений — на неё попадают либо новинки, чьи продажи начались в последние два месяца, либо наиболее покупаемые устройства в каждом из городов за 3–6 месяцев. Эти списки товаров модель делит на так называемые стратегии, и в произвольном порядке выдаёт одну их них пользователям на фронте (в приложении или на сайте). По мере взаимодействия клиентов с каждой из стратегий, наиболее популярные из них получают больший вес и с большей долей вероятности будут показаны вновь. Параллельно внутри каждой группы ранжируются и модели товаров — выше поднимаются те, которыми чаще интересовались.

Другие модели рекомендуют популярные аксессуары и сопутствующие товары, а также предлагают альтернативы, если выбранного устройства нет в наличии или доставка занимает слишком долгое время. Отдельно разработали алгоритм, способствующий увеличению оборота — он показывает технику в чуть более дорогом сегменте, но выделяет топ характеристик, по которым покупатели сделали выбор в её пользу.

«„М.Видео-Эльдорадо“ реализует уникальную на рынке стратегию гибридного шопинга на мобильной платформе OneRetail. Она объединяет онлайн и офлайн и предлагает лучший персонализированный покупательский опыт, основанный на анализе данных. По нашим оценкам, каждый третий пользователь приложения взаимодействует с товарами, предложенными „умными“ алгоритмами. Чем больше клиентов взаимодействуют с сервисами персонализации, тем лучше мы можем обучить модели и тем выше будет точность их рекомендаций», — рассказал директор по маркетингу и цифровому опыту клиента «М.Видео-Эльдорадо» Владислав Свириденко.

За 9 месяцев 2021 года оборот мобильной платформы вырос на 100,4% до 180,4 млрд рублей и составил 66,9% от общих онлайн-продаж. Установки мобильных приложений «М.Видео» и «Эльдорадо» превысили 21 миллион, увеличившись в 4,3 раза к прошлому году.

«М.Видео-Эльдорадо»: виниловые проигрыватели становятся товарами массового спроса.

Кроме того, «М.Видео» и Xiaomi открывают кобрендинговые шоурумы.

Retail.ru

Интервью

Декоративное изображение

Игорь Стоянов, «Персона»: «Нам интересно делить площади с торговыми сетями»

Бьюти-парки объединяют розничный магазин, салон, фитнес-зал, SPA и прочие услуги – в чем смысл коллаборации?

Декоративное изображение
Декоративное изображение
Retail.ru использует файлы cookie для хранения данных.
Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на работу с этими файлами