В ходе проекта аналитики и ИТ-специалисты торговой сети «Пятерочка» и компании Glowbyte Consulting разработали решение для кастомизации акций и спецпредложений с помощью RL. Система автоматически подбирает предложения, наиболее актуальные для покупателей, на основе обезличенных данных о прошедших акциях.
Аудиторией пилота стало два миллиона покупателей «Пятерочки», которые участвуют в программе лояльности торговой сети. Все клиенты были разделены на 27 групп в зависимости от истории их покупок. Система анализировала, как целевые группы клиентов откликаются на акцию, как меняется объем продаж и насколько прибыльно спецпредложение. Затем это предложение получала более широкая аудитория.
В результате проекта определились наиболее прибыльные механики акций и коммуникаций «Пятерочки». Маржинальность отдельных предложений была вдвое выше среднего показателя до автоматизации этой функции.
Как сообщила директор департамента маркетинга торговой сети «Пятерочка» Александра Калюкина, персонализация подхода к каждому клиенту — среди приоритетных направлений развития торговой сети, и технология Reinforcement learning — один из важных инструментов для реализации этой задачи. В ближайшее время покупателей «Пятерочки» ждет еще множество уникальных предложений, которые будут основаны на глубоком понимании их потребностей и интересов.
Подробнее об «Обучении с подкреплением» (Reinforcement Learning, RL) можно прочитать статье «Машинное обучение: методы и способы»