BusinessML Solutions

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.

Дивитись моделі Залишити запит

Моделі, які ми «продаємо»

Шість моделей для ритейлу та eCommerce: прогноз попиту, відтік, рекомендації, сегментація клієнтів і точок, uplift. Натисніть картку, щоб відкрити умови та етапи запуску.

Окрема сторінка про моделі

Усі шість моделей — на окремій сторінці: зручніше переглядати з телефону.

Каталог моделей

Як ми впроваджуємо ML у бізнес

Від аудиту даних до масштабування — прозорий шлях без зайвої складності.

Аудит даних

Аналізуємо ваші дані, бізнес-проблему та знаходимо точки втрат.

  • Джерела даних
  • Точки втрат

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.

Зв'язок / заявка

Оберіть канал: Telegram відкриється у браузері, email — форма нижче.

Use-case

Три приклади застосування готових моделей у реальних бізнес-задачах.

Retail

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
eCommerce

Гібридна рекомендаційна система для магазину косметики та догляду

780 тис. чеків, низька ефективність блоку «рекомендуємо», підбірки збиралися вручну. Поєднали association rules, collaborative filtering і бізнес-правила для cross-sell, upsell, кошика, пост-покупки та email-ланцюжків.

Результати
  • ↗ вищий CTR блоку рекомендацій
  • ↗ більший середній чек у сеансах із рекомендаціями
  • ↗ більше замовлень із кількома категоріями
Marketing

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

Усі кейси