Сеть АЗС РозаМира обеспечила прирост реализации топлива на 26% по клиентам, чей спрос падал

Сеть АЗС РозаМира обладает 13-ю станциями АЗС в Самаре и Самарской области. Ввиду ограниченности локального рынка, на первый план выходят задачи по удержанию уже существующей клиентской базы.

Обеспечение возврата потерянных клиентов за счет персональных цен на топливо, а также повышение их среднего чека через индивидуальные предложения на сопутствующие товары.

Подключение к платформе Megainsight и запуск нового мобильного приложения, позволяющего формировать индивидуальные ценовые предложения на топливо и товары, а также предоставлять расширенную аналитику по клиентам для формирования целевых групп.

Постоянный мониторинг состояния клиентов позволил давать низкую цену только ориентированным на неё клиентам и как следствие - удерживать достаточно высокие цены стелы. Такой подход сохраняет общую маржинальность без падения объёмов реализации.

Детальный анализ модели потребления каждого клиента позволил сформировать ряд параметров, на основании которых стало возможным создавать целевые группы по клиентам, чей спрос падает в данный момент. К тому же, среди них определялись наиболее востребованные клиенты по ежемесячному числу заправок, среднему чеку и другим параметрам. Это позволило выделить узкую группу, воздействуя на которую Компания сможет получить максимальный эффект. Далее для сформированной группы отправлялся купон в приложение с персональной ценой на бензин. Конверсия по таким купонам составила в среднем 20%, а вместо падения спроса по данным клиентам начался рост.

Как и в кейсе №1, первым делом формировались целевые группы по параметрам потребления. Однако, в этот раз определялись целевые группы клиентов по тем, кто ни разу не покупал кофейные напитки. Была принята гипотеза, что клиент, ориентированный на цену, не покупает кофе на АЗС. Для таких клиентов создавался купон на кофейные напитки со специальной персональной ценой, сниженной на 20-30%. В итоге, за 30 дней таким клиентам удалось продать около 600 чаше кофе. При этом для тех, кто ранее и так покупал кофе - цена не поменялась. Т.е. РозаМира за месяц продала на 600 чаше больше и это в летний период. Осенью-зимой предполагается, что объём продаж будет в 2-3 раза больше обычного.

В данном кейсе использовался функционал автоматического расчета рекомендаций для каждого клиента АЗС. Заранее был создан перечень купонов на наиболее популярные позиции товаров с заниженными на 10-15% ценами. Алгоритмы машинного обучения позволили для каждого клиента сформировать свой уникальный перечень купонов, основанный на истории покупок как самого клиента, так и других, похожих на него по модели потребления. Таким образом каждый клиент автоматически получает действительно персонализированный набор предложений, позволяющий увеличить конверсию до 40%.