Кейс RetouchMe: +17% продажів із предиктивною сегментацією

Про проект

RetouchMe, мобільний додаток для обробки фотографій, вийшов на ринок у 2014 році і швидко здобув популярність. Людям сподобався цей сервіс, оскільки менш ніж за 15 хвилин вони отримували свої фотографії, відредаговані командою професіоналів.

Завдання

У 2017 році кількість користувачів почала стрімко зростати. При цьому 50% виручки компанії припадало тільки на 2% клієнтів. Наплив замовлень збільшив завантаженість дизайнерів, що сповільнило виконання замовлень і погіршило якість обслуговування. Компанія почала втрачати клієнтів і шукала спосіб оптимізувати робочий процес, щоб підвищити лояльність і LTV.

Перед командою RetouchMe, мобільного додатка із понад 1 мільйоном завантажень, постало завдання сегментації бази клієнтів і збільшення LTV.

Замість того, щоб намагатися утримати кожного, треба було підвищити лояльність найцінніших клієнтів. Але при цьому не втратити й тих, хто в майбутньому може стати VIP-ом.

Рішення

Команда інженерів машинного навчання eSputnik розробила кастомне рішення – алгоритм, який ідентифікує потенційних VIP-клієнтів протягом семи днів після першого замовлення. Це надає можливість приділити їхньому обслуговуванню особливу увагу. Весь процес має такий вигляд:

• Штучний інтелект ідентифікує потенційних VIP-клієнтів із точністю 99%. Він сегментує клієнтів b2c на основі вагомих параметрів, таких як частота замовлень протягом першого тижня після встановлення додатка, вподобання щодо обробки фото, інтерес до знижок, задоволеність результатом та ін.

• Алгоритм прогнозує, коли клієнт зробить наступне замовлення, і оцінює, наскільки швидко воно має бути оброблено. Замовлення, зроблені VIP-клієнтами, обробляються протягом 3 хвилин 30 секунд.

• ШІ аналізує поведінку наявних VIP-клієнтів, щоб іще точніше визначати потенційних.

Результати

Сегментація VIP-клієнтів із використанням алгоритмів ШІ дозволила отримати такі результати:

• Раннє виявлення сегмента, до якого належить клієнт.

• Методи залучення VIP-клієнтів (пріоритизація обробки замовлень).

• Покрокове стимулювання клієнтів до переходу у VIP-сегмент (персональні пропозиції та знижки, реклама додаткової функціональності).

• Рекомендації щодо оптимальних термінів обробки замовлень клієнтів із різних сегментів.

• Оптимізація системи тригерів.

• Персоналізовані методи реактивації.

Використання всіх цих рішень зумовило щоквартальне збільшення кількості VIP-клієнтів на 35% і зростання прибутку компанії на 17%.

Висновки

• Аналіз бізнес-даних за допомогою алгоритмів ШІ виявляє ключові критерії для оптимізації робочих процесів.

• Ідентифікація VIP-клієнтів на ранніх етапах їхнього життєвого циклу допомагає підвищити лояльність і збільшити прибутки від продажів.

Продвинуті можливості сегментації в eSputnik допоможуть досягти глибокого розуміння вашого бізнесу та потреб кожного клієнта. Персоналізована комунікація збільшує продажі в рази – спробуйте і переконайтеся самі!