Sustav koristi statističke modele i algoritme strojnog učenja za izgradnju individualnog profila ponašanja za svakog kupca svakog trgovca. Ulazi uključuju učestalost kupnje, vrijednost košarice, vrijeme između posjeta, učestalost, obrasce odgovora na prethodno dodijeljene nagrade i kontekst transakcije specifičan za trgovca.

​

​Za svaku transakciju, umjetna inteligencija izračunava personalizirani bonus (popust) koji je:

​

​1. Relevantan za tog određenog kupca — dovoljno velik da mu se čini značajnim s obzirom na njegovu osobnu povijest, a ne fiksni postotak koji ne znači ništa velikom potrošaču i odricanje od marže za malog potrošača.

2. Matematički održiv za poduzetnika — kalibriran prema projiciranoj budućoj vrijednosti kupca za to poslovanje, tako da prihod poduzetnika raste, a ne da opada.

3. Optimizirano za sljedeću kupnju — struktura nagrađivanja osmišljena je kako bi motivirala sljedeći posjet, a zatim i onaj nakon njega, što se pretvara u dugoročno zadržavanje kupaca.

​

Trgovac zadržava potpunu kontrolu nad ukupnim proračunom za popuste; umjetna inteligencija odlučuje kako se taj proračun najbolje raspoređuje po bazi kupaca na individualnoj osnovi. Ovo je ista klasa personalizacije koju velike B2C tvrtke koriste interno — demokratizirana za tvrtke bez tima za znanost o podacima i bez proračuna za napredne CRM sustave.

​

​Zašto je ovo važno za rast poslovanja

​​

Tradicionalni programi vjernosti tretiraju sve kupce identično: isti žigovi, isti prag, ista nagrada. To je operativno jednostavno ali ekonomski primitivno — preplaćuje vjerne kupce (jer se ionako vraćaju), a premalo plaća neodlučne kupce (koji bi se mogli pridobiti malo većim poticajem).

​

AI Loyalty App izravno se bavi ovim:

​

- Rast prihoda: Budući da se popust kalibrira po kupcu, sustav postupno dodaje posjete i postupno povećava vrijednost košarice od kupaca koji bi inače odustali ili potrošili manje. Prihod trgovca raste brže od troška dodijeljenih popusta.

- Smanjenje odljeva kupaca: Kupci u riziku (produljenje razmaka između posjeta, smanjenje vrijednosti košarice) dobivaju jače poticaje upravo kada sustav otkrije rane znakove odustajanja, prije nego što odu.

- Kompresija troškova akvizicije: Zadržavanje postojećih kupaca jeftinije je od stjecanja novih. Personalizirane nagrade mjerljivo poboljšavaju zadržavanje, smanjujući ovisnost o plaćenoj akviziciji.

- Fleksibilnost cijena: Trgovci mogu prilagoditi cijene proizvoda ili usluga bez gubitka dobre volje kupaca, jer sloj popusta po kupcu apsorbira perceptivni utjecaj.

- Emocionalna privrženost brendu: Kupci doživljavaju nagradu kao osobnu i zarađenu, a ne generičku, što gradi vrstu emocionalne veze koju generičke kartice za žigove ne mogu stvoriti.

​

Slogan na web stranici — „Veći popust za kupce = veći prihod za poduzetnike“ — opisuje ovaj mehanizam. To nije paradoks. To je izravna posljedica personalizirane kalibracije nagrade:

​

Kupac pri svakom posjetu skuplja personalizirane nagrade (bodove), unutar financijski održivog proračuna. Potrebno je sakupiti 20 bodova (uvijek) kako bi se postigao prag. Nakon što kupac dosegne prag, može se iskoristiti ukupan iznos sakupljenih nagrada (bonus) kao popust prilikom plaćanja računa. Ako sakupljeni bonus nije dovoljan za korištenje maksimalnog popusta, kupac (ako on/ona to hoće) može nastaviti sakupljati personalizirani bonus kako bi dosegao maksimalni mogući popust.

​

​Kalibrirana učestalost, broj posjeta potreban za postizanje određenog praga, motivira kupca da se uvijek iznova vraća, što rezultira povećanjem ukupnih prihoda poduzetnika.

​

​