Рост частоты покупок и среднего чека через AI-персонализацию

YVES ROCHER

Задача:

Рост частоты покупок при сохранении и увеличении среднего чека

Инструменты:

Programmatic

Вызов

Категория высокопереключаемая, пользователь может собирать свою систему ухода из разных брендов и переключаться на разные бренды в рамках одного продукта
Потребление у пользователя нелинейное

Задачи

Увеличить частоту покупок
Сохранить и увеличить средний чек

Решение

Перешли от классического ретаргетинга, при котором мы догоняем пользователя, к управлению его следующей покупкой. Мы стали предсказывать его следующую покупку и управлять последовательностью его потребления.

Как это реализовано

В Data-архитектуре нашей кампании мы использовали два источника данных:

Поведение пользователя в приложении (AppMetrica)
Данные из CRM клиента

Далее данные из MMP объединялись с данными из CRM клиента в нашей DMP, где формировалось большое количество аудиторных сегментов. Затем они по API передавались в Яндекс для запуска кампаний.

В результате каждый пользователь стал прогнозируемымСегментация строилась на
2 параметрах:

Вероятность повторной покупки

Удержание пользователя и своевременное напоминание о том, какие товары необходимо приобрести для продолжения ухода.

Next Best Product

Расширение корзины за счет рекомендации продукта, который пользователь с высокой вероятностью купит следующим.

Про ИИ-агентов

В рамках данной кампании мы подключили собственный каскад ИИ-агентов, который отвечал за разработку креативной матрицы, поскольку количество сегментов и сообщений было очень большим. На выходе мы получали креативную матрицу с набором сегментов и рекомендациями по креативу для каждого сегмента и продукта: персональным оффером, текстом и визуалом.