Yapay Zeka Destekli Sadakat Programı Optimizasyonu
Geniş segmentler yerine tahmin edilen yanıt ve kâr marjına göre yürütülen teklif hedefleme; böylece ödüller gerçekten davranışı değiştirdiği yere gidiyor.
Öne çıkanlar
Örnek senaryo. Ölçüler bu ölçekte bir kurumda hedeflenebilecek sonuçları gösterir; tamamlanmış bir projenin raporu değildir.
Karşılaşılan ihtiyaç
Sadakat teklifleri geniş segmentlere gönderildiğinde kullanım oranları iyi görünür ve program çalışıyor izlenimi verir; ancak indirimin önemli bir kısmı zaten satın alacak müşterilere ulaşır. Program, bir kararı değiştiren ödülü mevcut alışkanlığı sübvanse eden ödülden ayırt edemez.
Önerdiğimiz çözüm
Müşteri bazında kayıp riski ve teklif yanıtı modelleri kurar, bunları kâr marjı verisiyle birleştirerek en yüksek beklenen getiriyi sağlayan teklifi seçeriz; hiçbir teklif değmiyorsa hiçbir şey gönderilmez. Göndermemek, kaçırılmış bir fırsat değil desteklenen bir sonuç olur.
Nasıl hayata geçiririz
- 01 Sinyaller İşlem ve etkileşim geçmişinden kayıp riski ve teklif yanıtı modelleri kurulur.
- 02 Marj Ürün marjı eklenir; teklif değeri kullanım oranı değil getiri üzerinden değerlendirilir.
- 03 Seçim Müşteri başına en yüksek beklenen getirili teklif seçilir; hiçbir şey göndermemek de dahil.
- 04 Ölçüm Performans manşet kullanım oranı yerine segment ve marj bandı bazında raporlanır.
Hedeflenen sonuç
-
✓İndirim bütçesi davranışı değiştirdiği müşterilere kayar
-
✓Müşteri kaybı, gerçekleşmeden önce ele alınabilir
-
✓Teklif performansı segment ve marj bazında ölçülür
Kullanılabilecek teknolojiler
- Eğilim modelleme
- Kayıp tahmini
- CRM entegrasyonu
- Marj analitiği
- Kampanya otomasyonu