Если ваш бизнес активно собирает данные о поведении пользователей и анализирует ключевые метрики, то рано или поздно ручной анализ и работа с простыми эвристиками становятся неэффективными. В этот момент на помощь приходят алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта. Они выявляют скрытые закономерности, находят инсайты, которые невозможно увидеть невооруженным взглядом, и помогают принимать более точные и обоснованные решения.
Мы обладаем богатым опытом внедрения ML-решений для e-commerce, ритейла и сервисных компаний, помогая им увеличивать выручку, снижать издержки и удерживать клиентов.
Какие задачи решает машинное обучение?
1
Рекомендательные системы
Персональные рекомендации товаров и услуг, которые повышают средний чек на 15–20%. Ваши клиенты увидят не просто случайные предложения, а действительно релевантные подборки: «Похожие товары», «С этим покупают», «Персональные рекомендации» и другие.
2
Предиктивные модели
Прогнозирование ключевых бизнес-показателей на основе исторических данных. Например, расчет LTV (Lifetime Value) — сколько клиент принесет компании за весь цикл жизни, или определение вероятности оттока (churn rate), что помогает вовремя удерживать пользователей.
3
Сегментирование клиентов
Стандартный подход «мужчины 25–30 лет» уже не работает? Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей и выявляют неочевидные сегменты, которые эффективнее реагируют на персонализированные предложения.
4
Выявление аномалий
Обнаружение подозрительных операций, мошенничества и нестандартного поведения пользователей в режиме реального времени.
5
Оптимизация бизнес-процессов
Машинное обучение не только улучшает клиентский опыт, но и помогает внутри компании: оптимизация логистики, прогнозирование спроса и управление складскими запасами сокращают издержки и делают бизнес эффективнее.
Мы не просто «обучаем модели» — мы превращаем ваши данные в прибыль. Каждое наше решение тестируется на исторических данных и оценивается по конкретным бизнес-метрикам: ROI, конверсия, средний чек.
Рассказываем, как мы помогли управлять оттоком клиентов подразделению о работе крупнейшего сайта частных объявлений и увеличить средний LTV в этом сегменте более чем на 10%.
Как увеличить продажи без увеличения объёма прозвонов и маркетинговых затрат? Один из крупнейших сайтов частных объявлений пришёл к нам с ровно такой задачей — и мы решили её с помощью умных алгоритмов поиска look-alike клиентов.