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

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

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
- Управление данными и подготовка к анализу
- Разведочный анализ данных
- Построение моделей ML и их тестировани
- 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
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







Получите консультацию по аналитике с помощью ML
Хотите узнать больше о наших проектах и экспертизе?
Обсудить ваш проект?
