Система персонализированных предложений в крупных розничных сетях действует на основе сбора, анализа и использования данных о покупателях. 15

Некоторые способы сбора данных:

• Анализ покупок. 5 Собирается информация о том, какие товары покупает клиент, когда и в каких объёмах. 5
• Онлайн-активность. 15 Отслеживаются действия пользователя на сайтах и в мобильных приложениях: какие товары он искал, что добавлял в корзину, какие страницы смотрел. 1
• Опросы и анкеты. 5 Прямой способ узнать предпочтения клиентов. 5
• Программы лояльности. 15 Собирают информацию о предпочтениях клиентов через накопительные системы и карты лояльности. 5
• Социальные сети. 15 Анализируются посты, отзывы, комментарии и даже хэштеги, чтобы понять, какие товары в тренде. 1

Анализ данных помогает понять, что интересно конкретному клиенту, и какие предложения могут его заинтересовать. 5

Некоторые инструменты системы персонализированных предложений:

• Сегментация клиентов. 5 Клиенты делятся на группы по определённым признакам: возраст, пол, частота покупок, предпочтения по товарам и т. д.. 5
• Персонализированные email-рассылки. 5 Клиентам отправляются специальные предложения на основе их покупательской активности. 5
• Рекомендательные системы. 5 Анализируют поведение клиента на сайте или в приложении и предлагают товары, которые могут его заинтересовать. 5
• Умные ассистенты. 1 Чат-боты и голосовые помощники помогают клиенту выбрать товар, оформить заказ или задать вопросы. 1