Как да увеличите продажбите в ерата на AI: опит на търговец на потребителска електроника

Фокстрот е първата украинска верига за електроника и домакински уреди. Днес те са един от най-големите омниканални търговци в страната, които непрекъснато развиват персонализация на потребителското изживяване за 13 милиона клиенти и внедряват нови инструменти и механики.

Преди повече от 11 години, Фокстрот укрепи тази насока, като избра Yespo като надежден маркетингов партньор, с който е удобно да се развиват и всяка идея получава бързо внедряване.

По време на последното експо събитие на Асоциацията на търговците на дребно на Украйна, Олег Николски, CMO на „Фокстрот“, и Олег Лесов, CPO на Yespo, споделиха своя опит за успешното сътрудничество между търговеца и платформата за клиентски данни. Те обясниха как иновациите в персонализацията и продуктови препоръки са допринесли за растежа на продажбите и са помогнали за задържането на клиентите и поддържането на лоялност.

В тази статия събрахме ключови моменти, от първите имейл кампании до напреднали AI решения и бъдещи планове.

Как започна сътрудничеството между Фокстрот и Yespo CDP

От 2014 г. Фокстрот развива персонализиран маркетинг в партньорство с Yespo—партньор, който може да подкрепи мащаба и целите на търговеца. По това време те внедриха първия комуникационен канал—имейл, който бързо доказа своята ефективност. По-късно Фокстрот разшири взаимодействието с клиентите, добавяйки нови канали и функционалности:

През повече от 11 години съвместна работа с Yespo, Фокстрот:

• интегрира 8 комуникационни канала (Имейл, Джаджи, Уеб пуш, Мобилен пуш, App Inbox, В приложението, Вайбър, Телеграм);
• настрой 77+ тригери, 15 от които са персонализирани, адаптирани към уникалните нужди на търговеца;
• внедри персонализирани продуктови препоръки на уебсайта и ги разшири до директни канали, офлайн и кол център.

По този начин търговецът осигури качествено персонализирано изживяване на милиони клиенти и не планира да спира на постигнатото.

„Yespo CDP е изключително професионален екип, където имаме личен мениджър за успех на клиента, безупречна аналитика и отчетност, включително и за нашите персонализирани решения. От идея до разработка, тестване и внедряване—ние имаме пълно изпълнение,“ подчертава Олег Николски, CMO на Фокстрот.

Единен поглед върху клиента

Единичен профил на клиента в CDPе не просто списък с покупки и контактни данни. Това е пълна хронология на взаимодействието с бранда, събрана на едно място. Именно този профил помага на Foxtrot да персонализира комуникацията за всеки клиент.

В единна контактна карта, системата комбинира данни за:

• взаимодействие с кампании: доставка на съобщения, отваряния, кликвания, откази от абонамент, оплаквания за спам;
• поведение на уебсайта и мобилното приложение (продължителност на сесията, прегледи, търсения, добавяне в кошницата), офлайн данни от CRM (покупки, обаждания в кол центъра, параметри на поръчка);
• демография: възраст, пол, град и др.

Единният поглед върху клиента осигурява релевантност и коректност на бизнес комуникациите с потребителя. Например, Якоб разглежда таблети на уебсайта—CDP знае следните данни за него:

• демографска информация—39 години, Мюнхен и др.;
• историческа информация—преди два месеца купил телефон;
• поведенчески данни—последно посещение на уебсайта от промоционален имейл; разгледани продукти от категория Х.

Системата разбира, че Якоб е разглеждал таблети от конкретен производител в средния ценови сегмент, затова му предлага да обмисли определени модели, които вероятно не би открил самостоятелно, но които вероятно ще го заинтересуват, тъй като съответстват на неговите изисквания. Тъй като клиентът добре взаимодейства с канала за електронна поща, по-нататъшната комуникация ще бъде предимно чрез този канал.

Благодарение на CDP, който обединява всички канали, се създава безпроблемно изживяване за клиента на всички точки на взаимодействие. Този подход помага на Foxtrot не само да увеличи продажбите, но и да изгради дългосрочна лоялност на клиентите.

Тригери—Автоматизирана Лична Поддръжка за Клиенти

360-градусово разбиране на клиента позволява на бизнеса да изпраща съобщения в правилния момент и през правилния канал (имейл, Viber, push, App Inbox), за да върне клиента и стимулира покупка. За автоматизиране на точното взаимодействие с милиони клиенти, търговецът разви обширна карта на тригери, където конкретен сценарий се активира, когато клиентът извърши определено действие.

Всеки от използваните PRO тригери играе важна роля за търговеца, и най-ефективните от тях са:

По CTR—група за намаление на цената. Най-голямата част от успеха на тези тригери зависи от екипа на Foxtrot, който настройва намаления, постоянно ги актуализира и добавя логика с промо кодове. Това в съчетание с автоматизацията води до добър CTR.

По конверсия:

• Изоставена категория: напомняне за прегледани продукти.
• Намаление на цената на артикулите в кошницата: уведомления за промоции на артикулите в кошницата.
• Изоставена кошница: покана за завършване на покупката.

Както виждаме, различните тригери показват най-добрите резултати по CTR и CR. Това зависи от насоката им, тъй като някои сценарии работят за увеличаване на уеб трафика, а други—за увеличаване на покупките.

"Най-добрите резултати идват от комплексна система: на всички етапи на продажбената фуния, използвайте съответните вериги в различни комуникационни канали,"—Олег Лесов, CPO Yespo.

Продуктови препоръки 2.0: Трансформър модел + LLM

Преди две години, Yespo направи пробив в продуктовите препоръки, като премина към трансформър модел, подобрен с големи езикови модели (LLM). Този подход основно промени персонализацията в сравнение с предходните алгоритми и донесе значителен растеж в ключови метрики.

Как работеха препоръките преди?

До 2019 г., Foxtrot използваше колаборативно филтриране, което се основаваше на сходството между продукти и потребителско поведение. Например, ако клиент купи телевизор, системата би препоръчала аксесоари (като саундбар) или сходни модели, които често се купуват заедно с този продукт. Алгоритъмът анализираше исторически данни: ако два продукта често се кликаха или купуваха заедно, те се считаха за свързани. Обаче, този подход имаше ограничения: не вземаше предвид контекста на клиентските действия и не можеше ефективно да обработва нови продукти без история на продажбите.

Как работи трансформър моделът?

През 2019–2020 г., Yespo внедри трансформър модел, който анализира последователността на клиентските действия—от прегледи и търсения до добавяне в кошницата, покупки, както онлайн, така и офлайн. Тази архитектура на дълбоко учене позволява на системата да “разбира” не само отделни действия, но и техния контекст и връзки.

От 2024 г., големите езикови модели (LLM) улучшиха трансформър модела, добавяйки на AI възможността да анализира характеристиките на продуктите: категории, марки, цени, описания.

Новият модел позволява създаването на препоръки, които разбират същността на продукта, а не само неговия ID.

Преди, машината само наблюдаваше потребителското поведение: ако два продукта често бяха кликвани заедно, се считаха за сходни. Но сега, AI разбира какво е продуктът, неговата същност, и избира по-точни препоръки.

Ключови предимства на Transformer модел + LLM:

• Анализ на последователността: взема под внимание реда и продължителността на взаимодействията.
• Контекстуално разбиране: определя дали клиентът търси промоционални или премиум продукти.
• Дълбоки връзки: предлага съвместими продукти (капсули за кафемашини, саундбари за телевизори).
• Работа с нови продукти: системата може да препоръчва продукти, наскоро добавени в каталога.
• Работа с минимални данни: AI избира препоръки за продукти без история на покупка чрез анализ на характеристики.
• Замяна на релевантни продукти: избор на максимално аналогични продукти за тези, които са изчерпани.

Как изглежда това на практика?

Клиент разглежда игрова конзола, след това търси геймпадове и по-рано се е интересувал от VR очила. Съвместното филтриране може да предложи популярна игра, която е била купена заедно с конзолата. Моделът на трансформатор би регистрирал интерес към интерактивно забавление и би предложил специализиран VR контролер, дори ако такива комбинации не са били купувани преди. Благодарение на LLM, който допълнително анализира описанията на продукти, системата може да предлага нови артикули без история на продажбите, решавайки проблема със студен старт.

Резултати от актуализация на алгоритъма

Комбинацията от трансформаторен модел + LLM даде дори по-добри резултати:

• +33% - ръст в CTR на препоръчителните блокове.
• ×2.08 увеличение на трафика - за блока „Лично за вас“.

„Трябва да се отбележи, че това не беше студен старт - препоръките във Фокстрот работят от 8 години: системата отдавна обработва огромни количества данни за поведението на клиентите. Същевременно, алгоритъмът значително подобри потребителското изживяване,“ подчертава Олег Лесов.

Препоръки за продукти 3.0: Интелигентна категоризация на продукти

Изглеждаше, че препоръките вече работят много добре, но екипът на Yespo забеляза, че търговецът губи възможности заради твърде общи продуктови категории. Преди това, AI просто не избираше продукти от същата категория, за да избегне дублиране в препоръките. Това ограничаваше кръстосаните продажби, когато функционално различни продукти в една категория имаха смисъл за съвместно използване. За да реши това, Yespo внедри LLM модел, който самостоятелно прецизира продуктови подкатегории и формира по-точни, релевантни препоръки.

Как работи това?

Моделът LLM анализира категоричното дърво (десетки хиляди продукти) и определя функционалните връзки. Моделът прецизира подкатегориите и предлага съвместими или допълващи продукти. Това автоматизира избора, подобно на работата на мениджър на категория.

Например, в категорията “Четки за зъби” има различни продукти: четки, аксесоари за грижа, накрайници, стойки, пътни калъфи и т.н. В класическата логика на блока “Закупени заедно”, системата не препоръчва продукти от същата категория, за да избегне нерелевантни двойки (например две идентични четки).

Благодарение на рекатегоризацията, сега на клиента могат да бъдат предложени логични допълнения към покупката: например накрайник или калъф. Системата формира релевантни продуктови двойки дори от една и съща обща категория, подобрявайки качеството на персонализация и кръстосаните продажби.

Резултати от блока “Често закупувани заедно” (март-май 2025):

• +39% увеличение на CTR.
• 1.5 пъти ръст в продажбите на аксесоари.

За резултатите от сътрудничеството

“Много сме доволни от сътрудничеството. Този модел LLM добавя огромна стойност към нашите предложения. Увеличихме LTV, приходите, намалихме използването на маркетинговия бюджет и работните ресурси. Повишихме задържането, броя на повторните продажби, удвоихме конверсията на определени тригери. Yespo е наш стратегически партньор в задържането и с удоволствие се срещаме на половината път.”—Олег Николски.

Какво предстои?

Foxtrot планира да максимизира персонализацията на потребителския опит. Основни направления:

• Разработване на тригерна карта: продължаващо създаване на детайлни сценарии за всички етапи на клиентското пътуване.
• Предсказателна сегментация: прогнозиране на нуждите на клиентите с помощта на AI, например вероятност за покупка на определена категория.
• Подобряване на препоръките: усъвършенстване на моделите, като се вземат предвид сезонността и тенденциите.
• Разширяване на мобилното приложение: по-персонализирани предложения в приложението, където клиентите прекарват значително време.

Още случаи и полезни прозрения—на нашия канал в YouTube!

Резюме

Сътрудничеството между Foxtrot и Yespo е ясен пример за това как стратегическото партньорство и напредналите технологии могат да осигурят качествен маркетинг в ритейла. През 11-годишното си сътрудничество, търговецът преминава от имейл кампании към ново ниво на персонализация. Въпреки че Foxtrot разполага с всички възможности за самостоятелно разработване на всякаква функционалност, ритейлърът избира Yespo като готово решение. Сътрудничеството с CDP спестява време и ресурси на компанията, а всички идеи на търговеца се разработват и реализират от опитния екип на платформата.

Благодарение на съвместната работа между търговеца и Yespo, е осигурен единен изглед на 13 милиона клиенти, качествена клиентска поддръжка чрез тригери и иновативни алгоритми за продуктови препоръки.

Представените успешни случаи на внедряване на трансформаторен модел + LLM и след това рекатегоризация, демонстрират как развитието на AI технологиите в комбинация с Yespo CDP позволява на ритейлърите да увеличат продажбите и ангажираността на клиентите.

Yespo стана за Foxtrot не просто платформа, а партньор, който предлага решения по поръчка на клиента, предоставя анализи и постоянна подкрепа от идеята до внедряването и измерването на резултатите. В плановете на търговеца е още по-дълбока интеграция на AI за прогнозиране на сегментацията и разширяване на персонализацията в мобилното приложение, отваряйки нови хоризонти за растеж.

Искате ли да мащабирате своя маркетинг и да постигнете значителни резултати като Foxtrot? Резервирайте консултация с експерти от Yespo, които ще ви помогнат да трансформирате данните си в печалба и лоялност на клиентите.

Специална заявка в пълен обхват