LifeStyle Segmentation

Подсистема LifeStyle Segmentation - подсистема выявления прибыльных сегментов покупателей, оптимальных предложений и ситуаций для адресного воздействия.

Ключевая идея состоит в том, что стиль жизни покупателя оставляет отпечаток на многих измеримых параметрах поведения, включая состав и время покупок, данные анкет и любую другую информацию. Например, в проекте рекомендаций для сети алкоголя портрет одного из сегментов прибыльных покупателей джина «Вереск» включал покупку товаров со словом «ТОНИК» более чем на 28 рублей.

Поскольку целевое поведение формируется под влиянием тех же привычек и образцов поведения, что и известное поведение в прошлом, то портрет покупателя для персональных предложений будет актуален и в будущем.

Чтобы получаемые портреты покупателей были максимально практически полезными, они должны быть напрямую применимы для конкретной акции, при этом максимизируется финансовый результат каждой акции. Для этого на первом этапе задаются финансовые модели планируемых акций, а на втором - алгоритм моделирует поведение покупателей в отношении каждой акции и находит наборы параметров поведения, позволяющие отделить прибыльных покупателей от убыточных.

Выделение потенциально прибыльных покупателей может проходить как по существующим покупателям (по результатам похожей, возможно - неадресной акции или обычной рекламы), так и по фактическим результатам целевой акции.

По фактическим результатам на фоне контрольной группы

В этом случае определяется прибыльность покупателей, участвовавших и не участвовавших в акции, по целевому поведению, а также все другие известные параметры этих покупателей на основании истории покупок, анкетных данных, истории посещения сайтов и другой известной информации.

Для одного покупателя может быть сделано несколько наблюдений, что позволяет учесть изменение привычек покупателей во времени.

В итоге выделяются сегменты, в которых в наибольшей мере возросла рентабельность покупателей по сравнению с контрольной группой, и именно на эти сегменты нужно нацеливать акцию в будущем.

По моделируемой акции

Если акция не проводилась, но возникают ситуации, похожие на планируемую акцию, то можно смоделировать отличия поведения покупателей в планируемой акции.

На основании этой модели, для каждого покупателя до начала акции делается оценка: насколько прибыльна была бы акция по отношению к покупателю, похожему на рассматриваемого, и строится портрет отличий потенциально прибыльных покупателей от потенциально убыточных.

В обоих случаях, результат - набор сегментов потенциально прибыльных покупателей для каждой акции, который можно непосредственно использовать для ее проведения как на платформах LifeStyle Point, LifeStyle Club или LifeStyle Gift, так и с использованием других технических решений (см. также кейсы: Видеофильмы, Супермаркет, Поверхности).

Патентование

02.11.2012 ФИПС принял решение о выдаче по заявке компании LifeStyle Marketing патента № RU2480828 на «Способ прогноза целевого показателя событий по неограниченному количеству характеристик», на котором построена технология LifeStyle Segmentation. В соответствии с ст. 1350 ГК РФ, это означает новизну, изобретательский уровень и промышленную применимость на уровне мировых стандартов. 19 апреля 2013 г. заявка переведана в международную фазу под номером WO2013055257.

Ближайшим аналогом определен патент США US6839682, в котором раскрыт способ предсказания финансовой активности покупателей. Однако в этом способе для прогноза не учитываются никакие знания о покупателях, кроме объемов покупок в фиксированном количестве сегментов торговли. В других известных способах прогноза покупательского поведения история покупок так же должна быть предварительно сведена к векторам фиксированной размерности, чтобы уместиться в оперативной памяти.

LifeStyle Segmentation позволяет автоматически и статистически достоверно использовать для прогноза до 4 миллиардов различных характеристик, на которые не накладывается ограничений в процессе подготовки: они могут быть заполнены только в редких случаях, быть зависимы между собой или неравномерно распределены. При этом объем анализируемой информации о покупательском поведении ограничен только объемом места на дисках обычного персонального компьютера.

Примеры автоматически формируемых и анализируемых системой характеристик покупателей: «Сумма покупок со словом ‘МАРТИНИ’ ‘по пятницам’», «Количество товаров со словом ‘ПАМПЕРС’ ‘днем’», «Количество покупок в магазинах с со словом ‘ЯПОНСКИЙ’ в названии» и т.д. При ассортименте торговых сетей до 200 тысяч и более наименований, в реальных проектах количество анализируемых характеристик превышает миллион.

Задать вопросы по LifeStyle Segmentation можно на странице Контакты.

Статьи:

Портрет покупателя: LifeStyle Segmentation по журналу продаж, Максим Дробышев, журнал LOYALTY.INFO 5(31) сентябрь-октябрь 2009г.