Предиктивная аналитика
для повышения лояльности покупателей
для повышения лояльности покупателей
FMCG-компания
Опыт AUXO: как мы помогли крупной FMCG-компании сохранить и преумножить аудиторию потребителей, построив систему принятия решений на основе предиктивной аналитики
Компания-производитель товаров повседневного спроса обратилась в AUXO для внедрения и разработки CRM-системы для отчетности. Эксперты AUXO дополнили своими разработками CRM-систему клиента в части продвинутой аналитики и отчетности покупательского поведения в рамках предоставления услуг в сфере BI. Однако уже в процессе внедрения AUXO предложил использовать собранные в CRM-системе данные, чтобы повышать лояльность потребителей клиента, построив модель прогнозирования.
- «Нашим основным преимуществом всегда было то, что мы всегда стараемся расширять знания и экспертизу, чтобы предоставлять заказчикам качественные решения. Так, наши эксперты не ограничились внедрением CRM-системы, а также нашли способ, благодаря которому клиент повысил лояльность своих покупателей на основании результатов работ наших специалистов (инженеров, аналитиков, data scientists) по работе с данными»Алексей ДекалоГенеральный директор AUXO
- «Для производителей в сфере FMCG лояльность потребителей – это один из главных критериев для развития бизнеса. Благодаря нашему высокому уровню выполнения задач по осуществлению цифровой трансформации, мы помогаем заказчику достигать его целей в этой области. Модель принятия решений на основе предиктивной аналитики, построенная экспертами AUXO, позволит нашему клиенту увеличить количество лояльных потребителей в 1,5 раза»Михаил ЛядовЗаместитель генерального директора AUXO
по коммерческой деятельности
Предугадать потенциальных отказников от производимых продуктов, и вернуть их к использованию производимых продуктов
При этом избежав: потенциальный отказ от продукции, выбор альтернатив, уход к конкуренту
Повысить лояльность покупателей
Модель прогнозирования для принятия решений на основе предиктивной ИТ-аналитики
Определение вероятности отказа от продукта конечным потребителем (B2C)
Модель прогнозирует возможность отказа, и предлагает действия во избежание (например, отправить промокод на приобретение).
Разные сценарии – разные варианты решения с использованием маркетинговых инструментов клиента
Разные сценарии – разные варианты решения с использованием маркетинговых инструментов клиента
Количество опрошенных, которые стали потребителями продукции клиента по результатам маркетинговых кампаний, составленных по результатам анализа модели предсказаний и рекомендаций, увеличилось с 60% до 91%
Количество лояльных потребителей от сделанных индивидуальных предложений увеличилось с 69% до 88%
Количество людей, отказавшихся от продукции клиента, несмотря на попытки сохранить их, уменьшилось с 27% до 12%
Количество лояльных потребителей FMCG-компании в течение 2022 года
в результате отправки индивидуальных предложений увеличилось почти в 1,5 раза, что соответствует прогнозам модели AUXO
в результате отправки индивидуальных предложений увеличилось почти в 1,5 раза, что соответствует прогнозам модели AUXO
Реализуйте возможности своего бизнеса
при помощи экспертизы AUXO
при помощи экспертизы AUXO
© ООО Атос Айти Солюшенс энд Сервисез 2023