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

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

Этапы развертывания системы аналитики
1

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

2

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

3

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

4

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
* — заполните обязательно
Отправить запрос
* — заполните обязательно
Отправить запрос
* — заполните обязательно
Отправить запрос
* — заполните обязательно