Аудит даних
Аналізуємо ваші дані, бізнес-проблему та знаходимо точки втрат.
- Джерела даних
- Точки втрат
ML-продукти під ключ: від даних до звітів
Ми впроваджуємо готові моделі машинного навчання у ваш бізнес: після передачі даних автоматично генеруємо звіти, дашборди та оновлення прогнозів.
Доступні рішення
Натисніть картку, щоб відкрити умови та етапи запуску.
Як ми впроваджуємо ML у бізнес
Від аудиту даних до масштабування — прозорий шлях без зайвої складності.
Пілотний запуск
Тестуємо готову модель на ваших даних і перевіряємо результат у безпечному sandbox-режимі.
- Точність моделі
- Sandbox
Інтеграція у бізнес
Автоматизуємо процеси, додаємо dashboard, alerts, reports і інтеграцію у ваші робочі сценарії.
- Reports
- Dashboard
Автооновлення та масштабування
Оновлюємо модель, покращуємо результат і масштабуємо рішення під нові задачі.
- Retraining
- Updates
швидкий запуск
стабільний uptime
точніший прогноз
масштабування без перебудови процесу
Фокус — швидкий запуск: готові алгоритми, адаптація під ваші процеси, прозорі артефакти (Excel, BI, PDF) та підтримка оновлень.
01
Інтеграція даних
Підключаємо історію продажів, акції, залишки, довідники — у зручному для вас форматі.
02
Автозвіти
Після кожного оновлення даних формуємо зведення для керівництва та операційних команд.
03
Моніторинг якості
Перевіряємо дрейф, узгодженість метрик і зрозумілість результатів для бізнес-користувачів.
Use-case
Три приклади застосування готових моделей у реальних бізнес-задачах.
Прогноз акційного та базового попиту для мережі магазинів біля дому
Регіональна мережа на 18 магазинів і ~4 200 SKU із замовленнями «по відчуттю». Побудували окремі контури baseline-попиту, акційного попиту і promo uplift на гранулярності SKU × магазин × день із корекцією на stock-out.
Результати
- ↘ помітно нижчий WAPE по топ-SKU за час пілоту
- ↘ менше дефіциту по акційних SKU
- ↘ менше надлишкових залишків у повільних категоріях
Uplift-модель для оцінки email/SMS-кампаній у eCommerce
Команда запускала масові комунікації без control-груп і не могла відокремити реальний інкрементальний ефект від «клієнт і так би купив». Побудували uplift-ранжування на target/control даних кампаній із deciles-звітом.
Результати
- ↗ сильніша інкрементальна конверсія у top-uplift сегменті проти стандартного таргетингу
- ↘ менше безрезультатних контактів
- ↗ ROMI окремих хвиль виріс без збільшення бюджету
Прогноз відтоку клієнтів для FMCG-магазину
Онлайн-магазин повсякденного попиту, база ~160 тис. клієнтів. Побудували churn-модель на горизонт 30/60 днів із 70+ ознаками: RFM, discount sensitivity, category drift, дельти по останніх 3 періодах, reason codes для CRM.
Результати
- ◎ top-ризиковий сегмент покриває помітну частину майбутнього відтоку
- ↗ більше повторних покупок у реактиваційній кампанії проти масової вибірки
- ↘ менше витрат на безцільні комунікації