AI - zwiększenie skuteczności działań sprzedażowych B2B i B2C poprzez optymalizację polityki rabatowej

21 Maj 2024
Aktualności |
Porady biznesowe |
E-commerce |
AI

Przyszłość przedsiębiorstw już nierozerwalnie wiąże się z wykorzystanie sztucznej inteligencji a firmy widzą AI jako klucz do sukcesu.

 

AI jako przewaga konkurencyjna

W dynamicznie zmieniającym się świecie biznesu, sztuczna inteligencja (AI) staje się nieodzownym narzędziem, które może przynieść przewagę konkurencyjną. Dla właścicieli firm szukających sposobów na zwiększenie efektywności operacyjnej i zyskowności, AI oferuje szeroki wachlarz możliwości.

W tym artykule omówimy dwa kluczowe obszary, w których AI może znacząco wpłynąć na sukces przedsiębiorstwa: optymalizacja polityki rabatowej oraz przydzielanie kodów rabatowych. Są to dwa aspekty, które mogą zwiększyć skuteczność w zakresie posiadanych już platform sprzedaży w kanałach B2B i B2C.

W ramach tego artykułu, chciałbym opisać dwa projekty realizowane na rzecz naszych Klientów, które finalnie generują następujące korzyści:

 Optymalizacja przychodów

 Zwiększona konwersja sprzedaży

 Zwiększona lojalność klientów

 Szybka adaptacja do zmian rynkowych

W ramach działań projektowych AI zdefiniowaliśmy dwa zadania.

Zadanie 1: Optymalna polityka rabatowa

Dane wejściowe

Zebraliśmy dane o historii zachowań klientów - informacje o przydzielanych rabatach, profilu, dynamice i charakterystyce zakupów, które przechowywane były w ramach infrastruktury Klienta. Pozyskaliśmy także dane z Google BigQuery.

Rozwiązanie

1. Wyznaczyliśmy elastyczność cenową klientów. Wykonaliśmy analizę danych historycznych przy użyciu algorytmów AI, która pozwoliła nam zrozumieć, jak różne poziomy rabatów wpływają na zakupy poszczególnych klientów. Dzięki temu uzyskaliśmy możliwość precyzyjnego dostosowania polityki rabatowej.

2. Scoring klientów na początku miesiąca. Stworzyliśmy model scoringowy oparty na machine learning (ML) ocenia klientów na podstawie ich profilu i historii zakupów, określając optymalny poziom upustu.

3. Połączenie wiedzy biznesowej z algorytmami AI:

Zestaw reguł decyzyjnych (format JSON): Wiedza ekspercka została przekształcona w reguły decyzyjne, kierujące polityką rabatową.

• Algorytmy ML (scoring): Algorytmy ML umożliwiają ciągłą ocenę i klasyfikację klientów.

Reinforcement Learning (Multi-Armed Bandit): Algorytmy uczące się, które w czasie rzeczywistym dostosowują poziom rabatów, w oparciu o zmieniające się zachowania klientów, zapewniając ciągłe doskonalenie polityki rabatowej.

Korzyści dla właścicieli firm

Zwiększona lojalność klientów: Precyzyjnie dopasowane rabaty zwiększają satysfakcję i lojalność klientów.

• Optymalizacja przychodów: Elastyczna polityka rabatowa pozwala maksymalizować przychody poprzez inteligentne zarządzanie rabatami.

• Szybka adaptacja do zmian rynkowych: Algorytmy AI umożliwiają szybkie dostosowanie strategii rabatowej do zmieniających się warunków rynkowych.

Zadanie 2: Optymalna polityka przydzielania kodów rabatowych

Dane wejściowe

Oprócz zebranych danych wskazanych w zadaniu nr 1 zebraliśmy także informację na temat zachowania klienta na stronie - aktualna sesja oraz wcześniejsze sesje dla ustalonego okna czasowego.

Rozwiązanie

1. Identyfikacja wrażliwości cenowej klientów: Stworzyliśmy analizę zachowań klientów na stronie internetowej przy użyciu algorytmów AI, które pozwalają na identyfikację ich wrażliwości cenowej na określone produkty.

2. Strumieniowe przetwarzanie eventów w czasie rzeczywistym:

• Complex Event Processing (Kafka Rest Proxy, Kafka, Apache Beam): Wykorzystaliśmy technologie przetwarzania strumieniowego, które umożliwiają analizę zachowań klientów w czasie rzeczywistym.

3. Contextual Bandit (Algorytmy ML + Reinforcement Learning): Algorytmy kontekstowe dostosowują przydzielanie kodów rabatowych do bieżącego kontekstu użytkownika, zwiększając skuteczność promocji. Dzięki nim użytkownik otrzyma indywidualny rabat, dzięki któremu z jak największym prawdopodobieństwem dokona zakupu.

Korzyści dla właścicieli firm

• Zwiększona konwersja sprzedaży: Precyzyjne przydzielanie kodów rabatowych zwiększa prawdopodobieństwo dokonania zakupu.

• Redukcja kosztów marketingowych: Skuteczniejsza polityka rabatowa pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie budżetu marketingowego.

• Personalizacja oferty: Personalizowane kody rabatowe zwiększają zaangażowanie klientów i ich satysfakcję.

Podsumowanie 

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w optymalizacji polityki rabatowej oraz przydzielaniu kodów rabatowych to klucz do zdobycia przewagi konkurencyjnej. AI umożliwia precyzyjne dostosowanie ofert do potrzeb klientów, co przekłada się na zwiększenie przychodów i satysfakcji klientów. Dla właścicieli firm, wdrożenie rozwiązań opartych na AI to inwestycja w przyszłość, która zapewni większą efektywność operacyjną i zyskowność. Daje pewność, że jego oferta będzie adekwatna do oczekiwań klienta i otoczenia konkurencyjnego, przy zachowaniu bezpieczeństwa marżowego.

 

Autor:

Mariusz Kokoszkiewicz, CEO Omega Code

Arkadiusz Zięba 

Warto też przeczytać

Skontaktuj się


Rozpocznij transformację cyfrową z zaufanym partnerem

Więcej możliwości

Preferujesz kontakt telefoniczny
lub spotkanie na żywo? My również!

Poznaj nas
logoPerson1
Olga Jacek
Członkini Zarządu i współzałożycielka

Olga jest współodpowiedzialna za budowanie i implementację strategii Omega Code. Ponadto jest ekspertką w dziedzinie ubezpieczeń i pośrednictwa finansowego.

logoPerson2
Mariusz Kokoszkiewicz
Prezes i współzałożyciel

Mariusz, jako prezes i współzałożyciel Omega Code, odpowiada za strategię i implementację rozwoju organizacji, zespołów oraz obszaru technologii.

logoPerson3
Mariola Pruchińska
Dyrektor Zespołów Realizacji

Manager z ponad 30-letnim doświadczeniem w branży IT. Od kilkunastu lat kieruje zespołami zajmującymi się m.in. wdrożeniami systemów ERP, CRM oraz dedykowanych.

logoPerson4
Tomasz Michałowski
CTO/COO

Specjalista IT z 15-letnim doświadczeniem komercyjnym w branży IT.