Аналитика с помощью ML

Ramax
Направления
Маркетинг и аналитика продаж с помощью ML
Аналитика с помощью ML

Анализ данных компании о продажах и поведении клиентов на базе алгоритмов машинного обучения выводит бизнес на новый уровень

Рост лояльности клиентов за счет эффективного целевого маркетинга

Удержание клиентов и увеличение клиентской базы

Точные прогнозирование поведения клиентов и объемов продаж

Получите консультацию по аналитике с помощью ML

Отправить запрос

Клиентская аналитика

Клиентская аналитика — это системный подход к анализу данных о целевой аудитории компании и ее поведении, а также возможность принятия верных бизнес-решений на основании полученных результатов

Цели клиентской аналитики

Сохранить и качественно увеличить клиентскую базу
Повысить прибыльность бизнеса
Получить глубокое понимание поведения и мотивов клиентов

Система клиентской аналитики базируется на платформе, которая позволяет выполнять глубинный анализ исторических данных и строить предиктивные модели с помощью методов машинного обучения.

Возможности

Сегментация клиентов — позволяет четко понимать целевую аудиторию и создавать для нее персонализированные предложения
Cross-sell и Up-sell — анализ потребительской корзины клиентов для формирования наиболее релевантных предложений, повышения среднего чека или кросс-продаж
Динамическое ценообразование — прогнозирование оптимальной начальной цены, автоматическая индексация цен на товары в зависимости от спроса и цен конкурентов
Прогнозирование оттока — анализ данных о поведении и выявление скрытых факторов потери лояльности клиентов
Прогнозирование отклика — построение ML-моделей для оценки вероятности того, что конкретный клиент примет определенное предложение

Преимущества использования ML-решений

Анализ данных о клиентах вручную занимает много времени и учитывает ограниченное число факторов. Аналитика с применением инструментов ML устраняет эти ограничения

Решения на базе ML умеют предугадывать поведение клиентов и принимать логические решения почти как люди, но значительно быстрее

Данные о поведении клиентов меняются очень быстро и постоянно увеличиваются в объеме — решения на базе ML позволяют оперативно реагировать на изменения

Функциональные возможности системы аналитики с помощью ML

Управление данными и подготовка к анализу
Разведочный анализ данных
Построение моделей ML и их тестирование
Интерпретация и сравнение моделей
Публикация моделей и их применение
Мониторинг качества моделей и визуализация данных
Управление жизненным циклом моделей и переобучение на новых данных

Получите консультацию по аналитике с помощью ML

Отправить запрос

Этапы развертывания системы аналитики

Оценка зрелости текущей системы аналитики. Аудит источников и модели данных для определения их качества

Проектирование и внедрение модели данных, построение хранилища DWH и/или Data Lake в зависимости от решаемых задач

Определение совместно с бизнесом основных задач и целевых показателей. Подбор оптимальных аналитических инструментов

Построение прогнозных моделей и внедрение системы непрерывного мониторинга качества данных и моделей, проведение A/B тестирования

Технологические партнёры

Преимущества работы с RAMAX

Подтвержденный опыт реализации проектов с использованием технологий ML в различных индустриях
Собственные разработки в области прогнозирования
Авторизованный партнер Polymatica — одним из ведущих российских разработчиков аналитических ML решений.
Реализация проектов по клиентской аналитике «под ключ»: от бизнес-консалтинга и построения моделей до сопровождения

Получите консультацию по аналитике с помощью ML

Отправить запрос