Рекомендательная система торговых предложений

Последствия отсутствия рекомендательной системы
 

⦿ Оборот

Клиенты получают предложения без учёта своей истории закупок. Им предлагают либо одно и то же, либо то, что удобно продать менеджеру, а не то, что действительно нужно клиенту.
 

⦿ Прибыль

Цены формируются несистемно. Один менеджер может дать скидку, другой — нет, третий — поставить цену «по ощущениям». В итоге компания не понимает, где она зарабатывает, а где теряет деньги.
 

⦿ Время

Менеджеры перегружены ручной работой: анализируют историю, подбирают товары, формируют коммерческие предложения вручную. Это снижает скорость и качество работы.
 

⦿ Стабильность

Бизнес становится зависимым от конкретных людей. Если уходит опытный менеджер, вместе с ним уходит и его логика продаж.
 

✔ Клиенты получают однотипные предложения, не учитывающие их историю и потребности

✔ Менеджеры действуют «по опыту» и интуиции, а не по данным

✔ Цены формируются несистемно и не отражают реальную ценность товара для клиента

✔ Компания теряет выручку на повторных продажах и допродажах

✔ Невозможно масштабировать успешную стратегию продаж

Возможности и функции рекомендательной системы

Какие данные используются
 

Система видит клиента не как строку в таблице, а как историю взаимодействия с ассортиментом.
 

✔ Данные о клиентах: история заказов, периодичность покупок, статус активности, сегмент клиента.
 

✔ Данные о товарах: товарная матрица, принадлежность к товарным группам, текущие и исторические цены.
 

✔ Бизнес-логика: правила повышения и понижения цен, приоритеты товаров, правила работы с возвратом клиентов.

Как формируется рекомендация

Система не выдаёт рекомендацию сразу. Она последовательно проходит несколько шагов.

✔ Сначала анализирует данные о клиенте и товарах: что покупал, как часто, какие товары доступны.
 

✔ Затем рассчитывает базовую цену — на основе медианных значений и отклонений.
 

✔ После этого применяются бизнес-правила: повышение или понижение цены, правила возврата клиентов, приоритеты товаров.
 

✔ Далее система ранжирует товары по приоритету. И в итоге формирует список позиций, которые рекомендуется предложить клиенту.
 

Правила
 

В основе системы лежит не только алгоритм, но и управляемые бизнес-правила.
 

✔ Ценовые правила: повышение цены при росте спроса, понижение цены для стимуляции покупки, ограничения минимальной и максимальной цены.
 

✔ Клиентские правила: специальные условия для клиентов на «возврате», отдельные стратегии для активных клиентов, правила для новых клиентов.
 

✔ Товарные правила: приоритеты по товарным группам, продвижение конкретных позиций, ограничения по ассортименту.

Сегментация
 

Система автоматически определяет сегмент клиента и применяет соответствующие правила.
 

✔ Поведение клиента: частоту покупок, давность последнего заказа, стабильность заказов.
 

✔ Тип клиента: новый, активный, «на возврате».
 

✔ Контекст продаж: товарное направление, категория продукции, бизнес-сценарий.
 

Интерфейс
 

Вся логика — внутри системы, менеджеру остаётся решение и коммуникация с клиентом.
 

✔ Интерфейс решает две ключевые задачи:
 

• показывает, что именно система рекомендует;
• позволяет быстро превратить это в предложение

✔ Менеджер:
 

• не ищет данные в разных системах;
• не подбирает товары вручную;
• не считает цены в Excel.

Он получает готовый набор вариантов и выбирает оптимальный сценарий общения с клиентом.
 

Генерация коммерческого предложения
 

После того как система рассчитала рекомендации, менеджер может сразу сформировать коммерческое предложение.



✔ Система решает задачу, которая обычно занимает у менеджера много времени. Система сама:
 

• выбирает наиболее подходящие товары;
• подставляет рассчитанные цены;
• оформляет это в текст по заданному шаблону.


✔ В результате менеджер получает не набор цифр, а готовое предложение, которое можно:
 

• отправить клиенту;
• обсудить по телефону;
• доработать под конкретный случай.

Гибкая архитектура внедрения

Система спроектирована как отдельный сервис, который можно подключить к существующим системам компании.
 

✔ Поддерживаются сценарии:

 

• получение данных о клиентах и товарах
• передача рекомендаций и цен
• приём приоритетов и правил извне
• встраивание в пользовательские интерфейсы

✔ Интеграция возможна: через API; через шины данных, через файловый обмен.
 

✔ Система может получать данные из: существующей ERP, CRM для менеджеров, BI, торгового портала или мобильного приложения.