Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.
Получение бизнес-инсайтов и повышение эффективности бизнеса на основе имеющихся данных
AI Consulting
Машинное обучение для вашего бизнеса
Снижение складских запасов
эффект от внедрения ML -модели
Снижение себестоимости
эффект от внедрения ML в нефтедобыче
-10%
Oil & Gas
-3%
Ритейл
Внедрение технологий машинного обучения позволяет бизнесу находить и реализовывать точки роста доходов и сокращения издержек
До 40%
Автоматизация рутинных процессов
рост эффективности бизнеса
Прогнозирование и поиск инсайтов
Оперативное реагирование
Выявление мошенничества
+
... и другие возможности
Другие кейсы
Как мы работаем
Наша команда может реализовать как весь спектр работ, так и подключиться на одном из этапов
Исследование бизнеса
1 этап
Анализ бизнес-процессов и формирование прикладных гипотез для покрытия потребностей компании
Сбор данных
2 этап
Анализ накопленных данных компании и обеспечение сбора данных. Извлечение бизнес-инсайтов
Разработка ML-модели
3 этап
Разработка и тестирование ML-решения под бизнес-задачу, в т. ч. с использованием NovaML
Внедрение и сопровождение
4 этап
Внедрение, сопровождение и корректировка модели по первым результатам для максимизации эффекта
Мы нацелены на ощутимый бизнес-эффект для вашего бизнеса, поэтому вы платите только при условии достижения поставленных целей
Оплата за результат
Кейсы внедрения ML
Прогнозирование складских запасов
Система управления цепочками поставок на базе AI: рассчитывает спрос на продукт с учетом исторических продаж, местоположения, погоды, акций и других параметров. ML-решение оптимизирует расходы (место на складе, продажа скоропортящихся продуктов) и увеличивает продажи.
-10%
снижение расходов на склады
рост маржинальности продаж
Эффект
+0.5%
Другие кейсы
Рекомендательная система в онлайн-магазине
Система персонализации поисковой выдачи на базе AI-анализа потребительского поведения. С помощью ранжирования товаров и корректировки ошибок при поиском запросе ML-модель позволяет улучшить качество поиска товаров по сайту. Решение позволяет повысить лояльность клиентов и их готовность к покупке за счет высокой релевантности поисковой выдачи.
+1%
рост конверсии в продажи
рост качества поисковой выдачи
Эффект
+15 п.п.
Другие кейсы
Прогнозирование сроков прибытия грузовых вагонов
ML-модель отслеживает движение вагонов, прогнозирует время простоя подвижного состава на станциях, контролирует техническое обслуживание и ремонт поездов, определяет лучшее распределение грузового парка. ML-решение позволяет оптимизировать логистические схемы и снижать издержки за счет оптимального распределения грузового состава.
снижение логистических издержек
Эффект
-7%
Другие кейсы
Оптимизация режимов работы нефтеперерабатывающего завода
ML-модель позволяет рассчитать влияние свойств сырья и параметров используемого оборудования на качество производимых продуктов. Решение дает возможность снизить стоимость производства конечного продукта за счет оптимизации режимов работы техники и расхода энергоемких ресурсов.
-3%
снижение себестоимости нефтепродуктов
снижение количества «разладок» процесса
Эффект
-20%
Другие кейсы
Оптимизация коммуникации с клиентами
ML-модель помогает автоматизировать отправку продуктовых предложений клиентам при помощи цифровых каналов. Используя сегментацию и анализ целевой аудитории, система определяет наиболее подходящую коммуникацию для каждого типа клиента. ML-решение позволяет улучшить эффективность коммуникации с клиентами и, как следствие, увеличить конверсию в продажи.
Другие кейсы
рост конверсии в продажи
Эффект
+8%
Таргетирование клиентов по банковским транзакциям
ML-модель на основе многофакторного анализа и данных о транзакциях сегментирует банковских клиентов на группы по схожим покупательским привычкам. Используя полученную кластеризацию, модель сопоставляет клиентов с клиентскими сегментами, что позволяет определить наиболее эффективное рекламное предложение для каждого отдельного случая.
Другие кейсы
+10%
рост конверсии в покупку банковских продуктов
улучшение рекламного таргетирования
Эффект
+7%
