Sostav продолжает рассказывать о серии мероприятий Effie Tech, посвященных будущему маркетинга. Участниками третьего семинара стали Роман Стятюгин, директор по развитию бизнеса Predict Mail.ru Group, и Элен Теванян, руководитель направления алгоритмического анализа X5 Retail Group. Модератор — главный редактор Sostav Александр Коптев. В этот раз разговор шел о том, с помощью каких инструментов можно повысить интерес пользователей к бренду и как увеличить конверсию из визитов в скачивания. Важный блок вопросов касался этапов персонализации в ритейле, инструментов Uplift-моделирования и темы market basket analysis.
Роман Стятюгин, директор по развитию бизнеса Predict Mail.ru Group, рассказал о целях персонализации — привлекать внимание, конвертировать, повышать лояльность аудитории. Он отметил важность анализа продукта, его сущности и точной формулировки ценностного предложения. Также эксперт поделился опытом проведения многоуровневой сегментации с помощью машинного обучения и выбора оптимального варианта коммуникации.
Спикер раскрыл, как был реализован проект Банка ВТБ с использованием машинного обучения, за счет чего удалось увеличить конверсию из визитов в скачивания, повысить узнаваемость и заинтересованность пользователей и представил три модели проекта. В их числе — предобученная модель, модель-классификатор, модель на основе технологии Look-Alike.
По приведенным данным, 56% аудитории узнали о Банке ВТБ из персонализированного сообщения и только 36% — из стандартного рекламного сообщения. Это, как подчеркнул эксперт Mail.ru Group, говорит о том, что персонализированный креатив в большей степени, чем обычные баннеры, вызывает желание узнать дополнительную информацию.
Элен Теванян, руководитель направления алгоритмического анализа X5 Retail Group, рассказала, как с помощью машинного обучения сделать более комфортным путь для своих клиентов. Один из ключевых факторов — многоканальность в общении с пользователем. Это предполагает использование sms, push, email, вкладка в корзине, слип-чек. И еще один важный фактор — наличие разных механик, включая предначисленные баллы, начисление баллов при выполнении условий, скидку на товар/группу товаров.
Спикер представила также тему Uplift-моделирования, основанного на учете разницы в поведении клиента при наличии взаимодействия и его отсутствии. С помощью Uplift-моделирования компания оценивает, сработает ли оффер — будет ли отклик потенциального клиента на оффер, который ему собираются сделать.