Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.

E-commerce

Кейсы внедрения ML
Предсказание оттока
Оптимизация логистики
Управление ценообразованием
Next Best
Offer
Управление запасами

Предсказание оттока клиентов

ML-модель агрегирует и сопоставляет признаки текущих и ушедших клиентах, что дает возможность спрогнозировать на ранних этапах, какие клиенты и с какой вероятностью могут прекратить пользоваться продуктом. Решение помогает определить вероятность оттока клиентов, что позволит предпринять активные шаги для их удержания и улучшения качества обслуживания. Благодаря полученным данным компании могут снижать уровень оттока и эффективнее выстраивать коммуникации с клиентами.

Эффект

до 7%
рост выручки
до 90%
выявляет модель
склонных к оттоку клиентов

Определение зон высокого спроса на доставку заказов

ML-модель на основе исторических данных о количестве и размере заказов по различным районам города прогнозирует пиковые периоды высокого спроса на доставку заказов. ML-модель позволяет эффективно распределить курьеров в разные районы города в зависимости от уровня спроса. Данное решение позволяет повысить уровень сервиса и доходы курьеров, сохраняя высокую скорость доставки даже в пиковые периоды.

Эффект

до 8 п.п.
Рост NPS
до 10%
Рост кол-ва заказов

Прогноз складских запасов

ML- модель рассчитывает спрос на конкретный продукт с учетом исторических данных о продажах, ценах на товары, акциях, местоположении и других параметрах. Решение способствует оптимизации складских запасов с учетом спроса на отдельные товары. Так, ML-решение позволяет снизить расходы на склады, повысить доступность ассортимента в торговых точках, оптимизировать товарный запас, обеспечить высокий уровень сервиса, а также улучшить качество и скорость взаимодействия с поставщиками.

Эффект

до 10%
Снижение расходов на склады
до 5%
Рост выручки

Next Best Offer

Модель учитывает данные о клиентах, их действиях на сайте, продуктовых предпочтениях (типовой и текущей корзине, ценовых предпочтениях, характеристиках выбранных товаров, чувствительности к промоакциям и др.) и сопоставляет с предпочтениями других пользователей с похожими вкусами. В результате решение с высокой точностью прогнозирует, какие товары или услуги будут интересны клиенту. ML-модель способствует росту выручки компании за счет роста вовлеченности клиентов и продажи комплементарных товаров и услуг.

Эффект

до 12%
Рост новых товаров в корзине
до 10%
Рост ARPU

Оптимизация ценообразования

ML-модель учитывает историю продаж, срок годности товара, цены конкурентов, объем закупок и многие другие внешние и внутренние факторы для прогнозирования оптимальной стоимости товаров. Решение позволяет компании предложить своим клиентам конкурентоспособные цены, одновременно увеличивая выручку и прибыль.

Эффект

до 5%
рост среднего чека