ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ
-
Бизнес-задача
Увеличение среднего чека за счет адресных предложений покупателю.
-
ИТ-задача
Разработка и внедрение ML-системы для рекомендаций на кассе.
РЕАЛИЗАЦИЯ
Специалисты «Инфосистемы Джет» разработали и внедрили для сети аптек «ВЕК ЖИВИ» систему на базе искусственного интеллекта, анализирующую данные о покупках клиента с помощью модели машинного обучения. В результате анализа сервис отправляет кассиру три товара, которые клиент с высокой вероятностью добавит к своим покупкам при предоставлении квалифицированной рекомендации. Товарные позиции предлагаются с точностью до артикула (SKU) и формируются из 27 тысяч наименований парафармацевтической продукции.
В рамках решения поставленной задачи был использован целый комплекс методов Machine Learning, а обучение математической модели происходило на многолетнем массиве данных из чекового хранилища. Для составления персонального предложения система анализирует сразу несколько параметров: структуру чека, список приобретенных товаров и цены по каждому из них.
Таким образом, на основе обширного анализа ранее совершенных покупок ML-алгоритм помогает выявлять скрытые потребности покупателей с достаточно высокой точностью предлагать дополнительные медикаменты по любому чеку, проходящему через систему.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Подобные ML-системы сегодня получают широкое распространение в ритейле, в том числе в торговых сетях и интернет-магазинах. На текущий момент специалисты «Инфосистемы Джет» реализовали более 50 проектов с применением технологий Machine Learning в банках, ритейле, промышленности, страховании и других отраслях.