Cum să crești vânzările în era AI: experiența retailer-ului de electronice de consum

Foxtrot este primul lanț de retail de produse electronice și electrocasnice din Ucraina. Astăzi, sunt unul dintre cei mai mari retaileri omnicanal din țară, care dezvoltă constant personalizarea experienței clienților pentru 13 milioane de clienți și implementează noi instrumente și mecanisme.

Cu peste 11 ani în urmă, Foxtrot a consolidat această direcție alegând Yespo ca partener de marketing de încredere, alături de care este convenabil să crească și fiecare idee primește o implementare rapidă.

În cadrul recentului eveniment expozițional al Asociației Retailerilor din Ucraina, Oleg Nikolsky, CMO al „Foxtrot”, și Oleg Lesov, CPO al Yespo, și-au împărtășit experiența de colaborare reușită dintre retailer și platforma de date a clienților. Ei au explicat cum inovațiile în personalizare și recomandările de produse au contribuit la creșterea vânzărilor și au ajutat la păstrarea clienților și menținerea loialității.

În acest articol, am adunat punctele cheie, de la primele campanii de email până la soluțiile avansate AI și planurile de viitor.

Cum a început colaborarea între Foxtrot și Yespo CDP

Începând cu 2014, Foxtrot a dezvoltat marketingul personalizat în colaborare cu Yespo—un partener capabil să sprijine amploarea și obiectivele retailerului. La acel moment, au implementat primul canal de comunicare—email-ul, care și-a dovedit rapid eficiența. Mai târziu, Foxtrot a extins interacțiunea cu clienții adăugând noi canale și funcționalități:

În cei peste 11 ani de colaborare cu Yespo, Foxtrot a:

• integrat 8 canale de comunicare (Email, Widgets, Web push, Mobile push, App Inbox, In-App, Viber, Telegram);
• configurat 77+ declanșatoare, dintre care 15 sunt personalizate, adaptate nevoilor unice ale retailerului;
• implementat recomandări personalizate de produse pe site și le-a extins către canalele directe, offline și call center.

În acest fel, retailerul a oferit milioane de clienți o experiență personalizată de calitate și nu intenționează să se oprească aici.

„Yespo CDP este o echipă maxim de profesională în care avem un manager personal de succes al clienților, analize și raportări impecabile, inclusiv pentru soluțiile noastre personalizate. De la idee la dezvoltare, testare și implementare—avem o îndeplinire completă,” subliniază Oleg Nikolsky, CMO al Foxtrot.

Vedere unificată a clienților

Un profil de client unificat în CDP

nu este doar o listă de achiziții și date de contact. Este o cronologie completă a interacțiunii cu brandul, colectată într-un singur loc. Acesta este exact profilul care ajută Foxtrot să personalizeze comunicarea pentru fiecare client.

Într-o fișă de contact unificată, sistemul combină date despre:

• interacțiunea cu campaniile: livrarea mesajelor, deschideri, clicuri, dezabonări, plângeri de spam;
• comportamentul pe site și în aplicația mobilă (durata sesiunii, vizualizări, căutări, adăugarea în coș), date offline din CRM (achiziții, apeluri la centrul de contact, parametrii comenzii);
• demografie: vârstă, gen, oraș, etc.

O vedere unificată asupra clientului asigură relevanța și corectitudinea comunicațiilor de afaceri cu consumatorul. De exemplu, Jakob vizualizează tablete pe site—CDP știe următoarele date despre el:

• demografice—39 de ani, München, etc.;
• istorice—acum două luni a cumpărat un telefon;
• comportamentale—ultima vizită pe site dintr-un e-mail promoțional; a vizualizat categoria X de produse.

Sistemul înțelege că Jakob a vizualizat tablete de la un anumit producător în segmentul de preț mediu, așa că sugerează să ia în considerare anumite modele pe care poate nu le-ar fi găsit de unul singur, dar care probabil îl vor interesa fiindcă se potrivesc cu cerințele sale. Deoarece clientul interacționează bine cu canalul email, comunicarea ulterioară va fi în principal susținută prin acest canal.

Datorită CDP care unește toate canalele, se creează o experiență fără cusur pentru client la toate punctele de interacțiune. Această abordare ajută Foxtrot nu doar să crească vânzările, ci și să construiască loialitatea pe termen lung a clienților.

Triggere—Suport Automat Personalizat pentru Clienți

Înțelegerea de 360 de grade a clientului permite afacerii să trimită mesaje la momentul potrivit și prin canalul potrivit (email, Viber, push, App Inbox) pentru a readuce clientul și a stimula achiziția. Pentru a automatiza interacțiunea precisă cu milioane de clienți, retailerul a dezvoltat o hartă extinsă de trigg-uri, unde un scenariu specific se activează când clientul efectuează o anumită acțiune.

Fiecare dintre PRO trigg-urile utilizate joacă un rol important pentru retailer, iar cele mai eficiente dintre ele sunt:

Prin CTR—grupul de reduceri de preț. Cea mai mare parte a succesului acestor trigg-uri depinde de echipa Foxtrot, care configurează reducerile, le actualizează constant și adaugă logică cu coduri promoționale. Aceasta, combinată cu automatizarea, dă un bun CTR.

După conversie:

• Categorie abandonată: reamintire despre produsele vizualizate.
• Reducere de preț la articolele din coș: notificări despre promoții pentru articolele din coș.
• Coș abandonat: apel pentru a finaliza achiziția.

După cum putem observa, declanșatoarele diferite arată cele mai bune rezultate prin CTR și CR. Acest lucru depinde de direcția lor, deoarece unele scenarii funcționează pentru a crește traficul pe web, altele—pentru a stimula achizițiile.

"Cele mai bune rezultate provin dintr-un sistem cuprinzător: în toate etapele pâlniei de vânzări, utilizați lanțuri corespunzătoare în diferite canale de comunicare,"—Oleg Lesov, CPO Yespo.

Recomandări de produse 2.0: Model Transformer + LLM

Acum doi ani, Yespo a făcut un salt în recomandările de produse prin trecerea la un model transformer îmbunătățit cu modele mari de limbaj (LLM). Această abordare a schimbat fundamental personalizarea comparativ cu algoritmii anteriori și a adus o creștere semnificativă a indicatorilor cheie.

Cum funcționau recomandările înainte?

Până în 2019, Foxtrot folosea filtrarea colaborativă, bazată pe similitudinea între produse și comportamentul utilizatorului. De exemplu, dacă un client cumpăra un televizor, sistemul sugera accesorii (cum ar fi un soundbar) sau modele similare care erau adesea cumpărate împreună cu acest produs. Algoritmul analiza datele istorice: dacă două produse erau adesea accesate sau cumpărate împreună, erau considerate legate. Totuși, această abordare avea limitări: nu ținea cont de contextul acțiunilor clientului și nu putea gestiona eficient produsele noi fără istoric de vânzări.

Cum funcționează modelul transformer?

Între 2019 și 2020, Yespo a implementat un model transformer care analizează secvența acțiunilor clientului—de la vizualizări și căutări până la adăugarea în coș, achiziții, atât online, cât și offline. Această arhitectură de învățare profundă permite sistemului să “înțeleagă” nu doar acțiunile individuale, ci și contextul și relațiile acestora.

Din 2024, modelele mari de limbaj (LLM) au îmbunătățit modelul transformer, adăugând AI capacitatea de a analiza caracteristicile produselor: categorii, mărci, prețuri, descrieri.

Noul model permite crearea de recomandări care înțeleg esența produsului, nu doar ID-ul său.

Anterior, mașina doar observa comportamentul utilizatorului: dacă două produse erau adesea accesate împreună, erau considerate similare. Dar acum, AI înțelege ce este produsul, esența lui, și selectează recomandări mai precise.

Avantajele cheie ale modelului Transformer + LLM:

• Analiza secvenței: consideră ordinea și durata interacțiunilor.
• Înțelegerea contextuală: determină dacă clientul caută produse promoționale sau produse premium.
• Conexiuni profunde: sugerează produse compatibile (capsule pentru mașini de cafea, soundbar-uri pentru televizoare).
• Gestionarea produselor noi: sistemul poate recomanda produse adăugate recent în catalog.
• Lucrul cu date minime: AI selectează recomandări pentru produse fără istoric de achiziție prin analiza caracteristicilor.
• Înlocuirea produselor relevante: selecția maximă de produse analoge pentru cele care nu sunt în stoc.

Cum arată asta în practică?

Un client vizualizează o consolă de jocuri, apoi caută gamepad-uri și anterior a fost interesat de ochelari VR. Filtrarea colaborativă ar putea sugera un joc popular care a fost cumpărat împreună cu consola. Modelul transformer ar înregistra interesul pentru divertisment interactiv și ar sugera un controler VR specializat, chiar dacă astfel de combinații nu au fost cumpărate anterior. Datorită LLM, care analizează suplimentar descrierile produselor, sistemul poate sugera noutăți fără istoric de vânzări, rezolvând problema debutului la rece.

Rezultatele actualizării algoritmului

Combinația modelului transformer + LLM a oferit rezultate și mai bune:

• +33%—creștere CTR a blocurilor de recomandări.
• ×2.08 creștere a traficului—pentru blocul „Personal pentru tine”.

“Trebuie menționat că acesta nu a fost un debut la rece—recomandările la Foxtrot funcționează de 8 ani: sistemul lucrează de mult timp cu cantități mari de date despre comportamentul clienților. În același timp, algoritmul a îmbunătățit semnificativ experiența utilizatorului,” subliniază Oleg Lesov.

Recomandări de Produse 3.0: Categorisirea Inteligentă a Produselor

Părea că recomandările funcționau deja foarte bine, dar echipa Yespo a observat că retailerul pierdea oportunități prin categorii de produse prea largi. Anterior, AI pur și simplu nu selecta produse din aceeași categorie pentru a evita duplicările în recomandări. Acest lucru limita vânzările încrucișate atunci când produse funcțional diferite dintr-o categorie aveau sens pentru utilizarea împreună. Pentru a rezolva acest lucru, Yespo a implementat un model LLM care rafinează independent subcategoriile produselor și formează recomandări mai precise și relevante.

Cum funcționează asta?

Modelul LLM analizează arborele categorial (zeci de mii de produse) și determină conexiuni funcționale. Modelul rafinează subcategoriile și sugerează produse compatibile sau complementare. Acest lucru automatizează selecția, similar cu modul în care operează un manager de categorie.

De exemplu, în categoria „Periuțe de dinți” există diverse produse: perii, accesorii de îngrijire, atașamente, suporturi, carcase de călătorie, etc. În logica clasică a blocului „Cumpărate împreună”, sistemul nu recomandă produse din aceeași categorie pentru a evita perechi irelevante (două perii identice).

Datorită recategorisirii, acum pot fi sugerate clientului adăugiri logice la achiziție: un atașament sau o carcasă. Sistemul va forma perechi relevante de produse chiar și din aceeași categorie generală, îmbunătățind calitatea personalizării și a vânzărilor încrucișate.

Rezultatele blocului „Cumpărate frecvent împreună” (Martie-Mai 2025):

• +39% creștere a CTR.
• Creștere de 1.5 ori în vânzările de accesorii.

Despre Rezultatele Colaborării

„Suntem foarte mulțumiți de colaborare. Acest model LLM adaugă o valoare enormă ofertelor noastre. Am crescut LTV, veniturile, am redus utilizarea bugetului de marketing și resursele de lucru. Am crescut retenția, numărul de vânzări repetate, am dublat conversia pe anumiți declanșatori. Yespo este principalul nostru partener strategic în retenție, și ne întâlnim cu plăcere la jumătatea drumului”—Oleg Nikolsky.

Ce urmează?

Foxtrot plănuiește să maximizeze personalizarea experienței utilizatorului. Direcții cheie:

• Dezvoltarea hărții de declanșatori: continuarea creării de scenarii detaliate pentru toate etapele parcursului clientului.
• Segmentarea predictivă: prognozarea nevoilor clienților folosind AI, de exemplu, probabilitatea de achiziție a unei anumite categorii.
• Îmbunătățirea recomandărilor: perfecționarea modelelor ținând cont de sezonalitate și tendințe.
• Extinderea aplicației mobile: oferte mai personalizate în aplicația în care clienții petrec timp semnificativ.

Mai multe cazuri și informații utile—pe canalul nostru de YouTube!

Rezumat

Colaborarea dintre Foxtrot și Yespo este un exemplu clar de cum parteneriatul strategic și tehnologiile avansate pot asigura un marketing de calitate în retail. În cei peste 11 ani de colaborare, retailerul a trecut de la campanii de email la personalizare de un nou nivel. În ciuda faptului că Foxtrot dispune de toate capacitățile pentru dezvoltarea independentă a oricărei funcționalități, retailerul alege Yespo ca soluție gata. Întrucât colaborarea cu CDP economisește timp și resurse companiei, iar toate ideile retailerului sunt dezvoltate și implementate de echipa experimentată a platformei.

Datorită muncii comune între retailer și Yespo, se asigură o vedere unificată asupra a 13 milioane de clienți, asistare calitativă a clienților prin declanșatoare și algoritmi inovativi de recomandare a produselor.

Cazurile de implementare de succes prezentate, ale modelului transformator + LLM, și apoi recategorizarea, demonstrează cum dezvoltarea tehnologiei AI combinată cu Yespo CDP permite retailerilor să crească vânzările și implicarea clienților.

Yespo a devenit pentru Foxtrot nu doar o platformă, ci un partener care oferă soluții personalizate la cererea clientului, oferă analize și suport constant de la idee la implementare și măsurarea rezultatelor. În planurile retailerului, integrarea și mai profundă a AI pentru segmentare predictivă și extinderea personalizării în aplicația mobilă, deschizând noi orizonturi de creștere.

Dorești să îți scalezi marketingul și să obții rezultate semnificative ca Foxtrot? Programează o consultație cu experții Yespo care te vor ajuta să transformi datele tale în profit și loialitate a clienților.

Special Request Inline