Сервис способен проводить глубокую сегментацию аудитории, предсказывать потенциальный интерес к той или иной категории товаров, выбирать правильные каналы коммуникаций, прогнозировать вероятности оттока, выстраивать аудиторные сегменты интернет-пользователей для их дальнейшего использования в рекламных кампаниях.
Разработчики компании рассказали, что для создания ядра продукта — предиктивной математической модели — применялись технологии машинного обучения и новые методы обработки информации, созданные специалистами Mail.Ru Group в сфере data science, а также алгоритм построения моделей Multiclass Look-alike, являющийся развитием метода PU Learning.
«Благодаря предиктивным моделям торговые сети могут более качественно сегментировать своих покупателей, выделять тех, с кем нужно контактировать здесь и сейчас. Сервис позволяет значительно увеличить отклик на проводимые с клиентом коммуникации. При этом рост оборота и прибыли от кампаний, сформированных с использованием сервиса, составляет 20% и более», — рассказал директор по развитию бизнеса направления «Большие данные» компании Mail.Ru Group Роман Стятюгин.
По словам руководителя отдела управления взаимоотношениями с клиентами компании «Эльдорадо» Романа Троицкого, использование предиктивного сервиса Mail.Ru Group демонстрирует «прекрасные результаты»: конверсия проводимых кампаний выросла на 28%, оборот на 21%.
