LifeStyle Segmentation

Подсистема LifeStyle Segmentation - платформа моделирования поведения покупателей при проведении акций и выявления прибыльных сегментов 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.

Для каждой конкретной программы или акции, поведение покупателя можно разделить на два вида:

1. Целевое поведение, чаще всего - покупка конкретных товаров/услуг в одной или нескольких сетях;
2. Нецелевое поведение - все остальные известные данные о покупателе.

Поскольку оба вида данных формируются под влиянием одних и тех же привычек и образцов поведения, то можно построить портрет покупателя для целевого поведения по известному нецелевому поведению, например, потенциальный покупатель саженцев - это тот, кто раньше покупал товары со словом «садовый» или «садовая».

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 акции

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.

Можно задать несколько дат, по состоянию на которые будет оцениваться покупатель - чтобы учесть изменение привычек покупателей во времени. Каждое такое наблюдение покупателя будет рассматриваться как самостоятельный образец.

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 данным акции - прототипа

Если есть акция, похожая на планируемую, и известны ее результаты по конкретным покупателям, то можно построить модель отличий поведения покупателей в планируемой акции от акции - прототипа.

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

Заявка компании LifeStyle Marketing на патент «Способа прогноза целевого показателя событий по неограниченному количеству характеристик», на котором построена технология LifeStyle Segmentation, получила в ФИПС регистрационный номер 2011141635.

По результатам предварительного патентного поиска, способ показал новизну, изобретательский уровень и промышленную применимость на уровне мировых стандартов. 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.

Дистрибутив

LifeStyle Segmentation - самостоятельная подсистема на платформе Windows, не требующая установки СУБД или платных программных продуктов. Подсистему можно использовать для анализа поведения покупателей по уже имеющимся данным о покупках, собранным в рамках программы лояльности.

В дистрибутив входит несколько кейсов с результатами сегментации, а также небольшой набор данных, на котором можно проверить работу решения.

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.