Як предиктивна сегментація допомогла RetouchMe покращити LTV | Кейс | eSputnik Блог

Kateryna Milokhina

Technical Writer

Кейс RetouchMe: +17% продажів із предиктивною сегментацією

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.

Сегмент

Стратегія

VIP і потенційні VIP

Пріоритетні замовлення

VIP "у зоні ризику"

Високопріоритетні замовлення

Максимальна увага до якості

Спеціальні пропозиції

Втрачені VIP

Реактиваційна програма

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.

Last post

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

Алгоритм ідентифікує потенційних VIP-клієнтів протягом 7 днів

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.

Використовувати поглиблену сегментацію

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!

Special Request Inline

5.0 з 5 на основі 2 оцінок

Kateryna Milokhina

Technical Writer

Коментарі 0