Amazon — одна из крупнейших отраслей электронной коммерции на рынке. Он должен гарантировать, что существующие клиенты продолжают покупать у них продукты. Вероятность того, что существующий клиент купит продукт, всегда выше, чем вероятность того, что новый клиент купит любой продукт. Чтобы гарантировать это, Amazon использует подход перекрестных продаж и дополнительных продаж. Давайте посмотрим глубже, что это значит.

  • Перекрестные продажи — это просто означает продажу дополнительных продуктов покупателю, убеждая их в ценности, которую они принесут к уже приобретенному товару.

Пример — если покупатель добавляет смартфон в корзину, то предлагает покупателю купить защитную пленку, заднюю крышку, наушники или любую другую вещь, которая может продаваться вместе со смартфоном.

  • Upselling — Upselling — это метод продаж, который компании используют, чтобы убедить клиентов покупать более дорогие товары, чем то, что клиент изначально хотел.

Пример — если покупатель ранее покупал какой-либо смартфон, порекомендуйте этому же покупателю телефон с лучшей памятью, процессором, временем автономной работы и другими общими лучшими характеристиками.

Кросс-продажи и дополнительные продажи помогают бизнесу увеличить прибыль, повысить лояльность клиентов к бренду, повысить рентабельность инвестиций, а также обеспечить удобство для клиентов. Однако нам нужен способ перекрестной продажи любого продукта в онлайн-транзакциях, поскольку физического взаимодействия нет. Здесь машинное обучение играет решающую роль. Давайте посмотрим, как машинное обучение помогает Amazon в перекрестных и дополнительных продажах своих продуктов.

  1. Построение рекомендательной модели. Машинное обучение помогает натренировать рекомендательную модель, чтобы предлагать клиентам релевантные товары на основе их прошлых покупок. Это приведет к увеличению продаж, поскольку модель рекомендаций настолько надежна, что большинство пользователей в конечном итоге покупают рекомендованные товары.
  2. Прогнозирование продаж. Многие методы регрессии, такие как линейная регрессия, регрессия по гребню/лассо, полиномиальная регрессия или модель дерева решений/ансамбля, могут использоваться для прогнозирования продаж продуктов на платформе Amazon. Прогнозирование продаж становится проще с помощью машинного обучения, и его можно использовать для поставки продуктов только в том количестве, в котором будет потребность, или немного больше, чем потребность.
  3. Анализ оттока. Преимущество машинного обучения заключается в том, что мы сможем предсказать вероятность того, что клиенты откажутся от услуги/продукта. Отток просто означает прекращение использования услуг или продуктов, предоставляемых конкретной компанией. Установлено, что затраты на привлечение новых клиентов в 16 раз превышают затраты на удержание существующих. Таким образом, анализ оттока поможет нам ориентироваться на клиентов, которые с большей вероятностью уйдут, и убедить их продолжать использовать продукты с различными преимуществами и вознаграждениями.

Допродажи можно проводить клиентам, которые с большей вероятностью уйдут, предоставляя им различные преимущества для новых продуктов, такие как вознаграждения, чтобы клиент был сохранен. Кросс-продажи и дополнительные продажи играют важную роль в Amazon, поскольку 30–35% прибыли Amazon получает с помощью этой методологии.