Задачі
- Надавати персоналізовані рекомендації товарів кожному онлайн-покупцеві
- Збільшити дохід від електронної комерції та середній чек
- Підвищити залученість і лояльність клієнтів
- Впровадити персоналізацію на базі штучного інтелекту без створення власної платформи машинного навчання
- Створити масштабовану основу для майбутньої омніканальної взаємодії з клієнтами
Результати
- Зростання доходу від електронної комерції на 14%
- Зростання середньої вартості замовлення на 14%
- Зростання залученості клієнтів на 200% завдяки персоналізованим рекомендаціям
- Система рекомендацій на базі штучного інтелекту, реалізована за допомогою Amazon Personalize
- Створено фундамент для майбутніх ініціатив у сфері омніканальної персоналізації та штучного інтелекту
Про рішення
MonAmie — один із найбільших ритейлерів косметики та парфумерії в Казахстані, який управляє 29 магазинами та об'єднує понад 1 000 співробітників. Компанія пропонує продукцію сотень світових б'юті-брендів, включаючи Chanel, Bulgari та багатьох інших преміальних виробників.
Прагнучи забезпечити винятковий рівень обслуговування клієнтів як онлайн, так і в офлайн-магазинах, MonAmie постійно інвестує в цифрову трансформацію та інноваційні технології, які зміцнюють взаємодію з клієнтами та сприяють зростанню бізнесу.
Виклик
У міру розвитку висококонкурентного ринку б'юті-ритейлу Казахстану e-commerce платформа MonAmie продовжувала покладатися на традиційні алгоритми рекомендацій на основі жорстких правил. Кожен відвідувач отримував майже однакові пропозиції товарів незалежно від історії переглядів, покупок чи особистих вподобань.
Це обмежувало ефективність онлайн-мерчандайзингу, зменшувало можливості конверсії та ускладнювало формування довгострокової лояльності клієнтів.
Водночас MonAmie розробляла свій мобільний додаток і прагнула забезпечити в онлайні такий самий персоналізований підхід до покупців, який вони вже отримували у фізичних магазинах мережі.
Хоча компанія усвідомлювала цінність штучного інтелекту та машинного навчання, її внутрішній команді розробників бракувало експертизи для створення та підтримки рекомендаційної системи з нуля.
Щоб модернізувати свою e-commerce платформу, MonAmie об'єднала зусилля з AWS та Softprom для впровадження інтелектуального рішення рекомендацій на базі Amazon Personalize.
Рішення
Компанія Softprom, партнер AWS, тісно співпрацювала з MonAmie протягом усього проєкту, надаючи консалтинг, архітектурні рекомендації, підтримку під час впровадження та локальну технічну допомогу під час розгортання.
Оцінивши кілька хмарних платформ, MonAmie обрала AWS завдяки зрілим сервісам ШІ, простоті інтеграції та перевіреному досвіду створення персоналізованого клієнтського досвіду в глобальному масштабі.
Основою проєкту став Amazon Personalize — повністю керований сервіс машинного навчання, який дозволяє організаціям створювати високорелевантні товарні рекомендації з використанням технологій, розроблених для Amazon.com.
Профілі клієнтів, історія переглядів та дані про покупки з e-commerce платформи MonAmie були безпечно імпортовані в датасети Amazon Personalize для навчання моделей рекомендацій.
Впровадження включало дві основні стратегії рекомендацій:
- User-Personalization-v2, яка генерує індивідуальні рекомендації товарів на основі поведінки та інтересів кожного конкретного покупця.
- Item-Attribute-Affinity, яка визначає вподобання клієнтів щодо конкретних характеристик товарів і рекомендує аналогічну продукцію з різних категорій. Наприклад, клієнти, які купують парфуми з певним профілем аромату, отримують рекомендації інших продуктів із схожими характеристиками.
Протягом усього процесу впровадження фахівці AWS надавали найкращі практики та технічні рекомендації, тоді як Softprom відповідала за практичне розгортання, інтеграцію та координацію з технічною командою замовника.
Результатом стало створення рекомендаційної системи на базі ШІ, здатної генерувати персоналізовані пропозиції товарів майже в реальному часі, що суттєво покращило досвід онлайн-покупок.
Використані сервіси AWS
Amazon Personalize
Amazon Personalize — це повністю керований сервіс машинного навчання, який дозволяє компаніям створювати глибоко персоналізований клієнтський досвід без потреби мати глибокі знання у сфері ML. Використовуючи технології, розроблені для Amazon.com, він надає індивідуальні рекомендації майже в реальному часі на основі поведінки та вподобань клієнтів.
Amazon Rekognition (заплановано)
Успішно впровадивши Amazon Personalize, MonAmie планує розширити використання можливостей ШІ й на фізичні магазини за допомогою Amazon Rekognition. Ритейлер прагне розпізнавати постійних клієнтів і надавать продавцям-консультантам персоналізовані рекомендації під час візитів покупців до магазинів, створюючи безшовний омніканальний досвід.
Архітектура рішення
Рішення інтегрує e-commerce платформу MonAmie з Amazon Personalize для безперервної генерації персоналізованих рекомендацій на основі взаємодії з клієнтами.
Дані про поведінку покупців, історію покупок та каталог товарів безпечно синхронізуються з датасетами Amazon Personalize, де моделі машинного навчання аналізують вподобання користувачів і формують індивідуальні рекомендації.
Рекомендаційна система передає персоналізовані пропозиції товарів на сайт інтернет-магазину майже в реальному часі. Це дозволяє кожному клієнту отримувати контент, адаптований під його інтереси, а точність рекомендацій постійно підвищується в міру надходження нових даних про взаємодію.
Бізнес-переваги
Впровадження Amazon Personalize принесло вимірну цінність для бізнесу майже одразу.
Ритейлер досяг зростання виручки в e-commerce на 14%, одночасно збільшивши середній чек на 14%. Що ще важливіше, залученість клієнтів під час взаємодії з персоналізованими рекомендаціями зросла на 200%, що доводить ефективність персоналізації на базі ШІ.
Окрім цих вимірних показників, MonAmie створила масштабовану ШІ-платформу, яка підтримує майбутні інновації. Проєкт також прискорив внутрішнє освоєння технологій машинного навчання, допоміг технічним командам усвідомити комерційну цінність рішень на базі ШІ.
Спираючись на цей успіх, MonAmie планує вийти за межі e-commerce та впровадити можливості розпізнавання клієнтів і рекомендацій на базі ШІ у фізичних магазинах, створюючи дійсно єдиний омніканальний клієнтський досвід.
Відгук клієнта
"Коли починаєш впроваджувати щось нове, завжди стикаєшся з певним спротивом. Але коли ми почали використовувати Amazon Personalize, наша команда зрозуміла всі переваги та те, наскільки це просто. Після цього вони були просто в захопленні."