Персональная рекомендательная система  i-profit

i-profit — это гарантированное повышение суммы продаж за счет роста среднего чека для Ваших клиентов.

Каждому клиенту, на основании алгоритмов работы программного комплекса, формируется персональное предложение по дополнительному заказу блюд.

Предложения основываются на алгоритмах, самообучаемых с каждым новым событием. При этом эффективность принятия предложения также растет с самообучением программного комплекса.

Все предложения формируются в реальном времени.
В процессе общения оператора колл-центра  или официанта ресторана во время оформления заказа.
Это позволяет сделать персональное предложение сразу после того как гость озвучил свои пожелания.

Таким образом, появляется возможность увеличивать продажи и повышать средний чек без дополнительных дорогостоящих затрат на рекламные и маркетинговые мероприятия.

Мы можем заставить работать данные вашей компании на Ваш бизнес более эффективно!

Инструменты анализа Big Data, использование современных способов обработки неструктурированной информации с помощью технологий машинного обучения, собственные эффективные математические алгоритмы, — все это позволяет получать практический материальный эффект.

Увеличение среднего чека до 50%
Высокий процент принятия рекомендаций – до 10%
Перераспределение доли заказов в пользу чеков с увеличенным количеством позиций блюд меню

Дополнительный положительный эффект использования персональных рекомендаций cвязан с рекламным эффектом регулярного персонального предложения. Ваш постоянный клиент, сделает следующий заказ самостоятельно уже с учетом регулярных персональных рекомендаций, за счет эффекта акцента внимания.

Мы предлагаем бесплатный тестовый период для оценки эффективности нашего сервиса!

При создании решений для задач ресторанных сетей мы используем широкий спектр направлений и методов Машинного Обучения (Machine Learning) — современной быстроразвивающейся научной дисциплины, созданной для решения задач на больших объёмах данных (Big Data).

Методы Регрессионного Анализа (Regression Analysis) используются для заполнения недостающих данных и исправления ошибочных данных.

Собственные алгоритмы, использующие методы Машинного Обучения, такие как Associative Rules, Collaborative Filtering, работают для построения прогноза (Forecasting) товаров, которые могут быть заказаны клиентом с наибольшей вероятностью.

Высоковероятное персональное предложение формируется прямо в момент заказа и работнику остается только озвучить его клиенту.

Наши инструменты позволят Вам существенно повысить качество предложений для клиентов без затрат на дополнительное обучение персонала.

Начните продавать по-новому, уже сегодня!