Связаться с нами
Укажите свои данные и мы свяжемся с вами
Отправляя форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.
Оптимизация ценообразования
ML-модель определяет оптимальную стоимость продукта на основе данных о спросе и его эластичности, сроке годности товара, объеме закупок, цен конкурентов и др. параметров.
Решение позволяет увеличить маржинальность продаж и уменьшить расходы, связанные со списанием и утилизацией продуктов.
Решение позволяет увеличить маржинальность продаж и уменьшить расходы, связанные со списанием и утилизацией продуктов.
Эффект
до 10%
Рост среднего чека
Рост выручки
до 5%
Рекомендательная система
ML-модель прогнозирует какой товар, услуга или рекламное предложение будут интересны клиенту.
Решение учитывает данные о клиентах и их продуктовых предпочтениях (история заказов, средний чек покупки, вовлеченность и др.) и сопоставляет с данными о других пользователях для формирования прогноза.
Модель способствует росту выручки компании и лояльности клиентов за счет высокого уровня персонализации.
Решение учитывает данные о клиентах и их продуктовых предпочтениях (история заказов, средний чек покупки, вовлеченность и др.) и сопоставляет с данными о других пользователях для формирования прогноза.
Модель способствует росту выручки компании и лояльности клиентов за счет высокого уровня персонализации.
Эффект
до 25%
Рост конверсии в покупку
до 10%
Рост среднего чека
Рост новых товаров в корзине
до 35%
Система прогнозирования спроса и складских запасов
ML-модель рассчитывает спрос на продукт с учетом истории продаж, цен на товары, акций, местоположения, погоды и других параметров. Также для прогноза времени заказа товара на склад, система проводит оценку качества работы поставщиков (не срывают ли сроки и пр.).
ML-решение позволяет снизить расходы на склады, повысить доступность ассортимента, оптимизировать товарный запас и уровень сервиса, а также улучшить качество взаимодействия с поставщиками.
ML-решение позволяет снизить расходы на склады, повысить доступность ассортимента, оптимизировать товарный запас и уровень сервиса, а также улучшить качество взаимодействия с поставщиками.
Эффект
до 10%
Снижение расходов на склады
до 4%
Рост выручки
Снижение расходов на утилизацию продукции
до 20%
Планирование промоакций
Решение на базе машинного обучения проводит анализ ключевых параметров предыдущих промоакций и прогнозирует результаты будущих. Для формирования прогноза система учитывает данные по схожим акциям: категории товаров, периоды проведения акций, глубину скидок и др. Для онлайн продаж система также учитывает профиль пользователя для персонализации рекламного предложения.
Данное решение позволяет увеличить средний чек и сократить товарные остатки.
Данное решение позволяет увеличить средний чек и сократить товарные остатки.
Эффект
до 10%
Рост среднего чека
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 10 п.п.
Рост NPS
до 15%
Рост кол-ва заказов
Система персональных маркетинговых коммуникаций
Модель машинного обучения позволяет скорректировать коммуникации под каждого клиента: выбрать рекламный канал и подобрать формат коммуникации (e-mail, push-уведомления, SMS- сообщения, мессенджеры и пр.)
При обучении решение учитывает основные данные о клиенте, историю его покупок, тип и цели коммуникации, ограничения бюджета, прошлые взаимодействия с рассылками, их формат и пр.
Модель способствует росту уровня конверсии в покупку и оптимизации маркетинговых расходов.
При обучении решение учитывает основные данные о клиенте, историю его покупок, тип и цели коммуникации, ограничения бюджета, прошлые взаимодействия с рассылками, их формат и пр.
Модель способствует росту уровня конверсии в покупку и оптимизации маркетинговых расходов.
Эффект
до 7%
рост выручки
до 15%
Рост уровня конверсии
Оптимизация маршрутов в режиме реального времени
Система на базе машинного обучения позволяет корректировать маршруты курьеров и водителей грузовых авто в режиме реального времени. Решение учитывает время суток, погодные условия, пробки, особенности местности, характеристики товара. особенности транспорта и пр. В результате система корректирует маршрут водителя с учетом всех скрытых ограничений.
Внедрение данного инструмента способствует снижению времени доставки, что снижает риски дефицита для торговых предприятий.
Внедрение данного инструмента способствует снижению времени доставки, что снижает риски дефицита для торговых предприятий.
Эффект
до 20%
Снижение времени доставки
Предсказательная система оттока персонала
Решение на базе машинного обучения сравнивает накопленные данные о текущих и уволившихся сотрудниках (например, данные об активности во внутренних и внешних рабочих сетях, данные о режиме работы и пр.) для прогнозирования вероятности ухода сотрудника из компании.
Модель машинного обучения дает возможность компаниям предпринять точечные меры по удержанию сотрудников, повысить производительность и снизить
расходы на найм.
Модель машинного обучения дает возможность компаниям предпринять точечные меры по удержанию сотрудников, повысить производительность и снизить
расходы на найм.
Эффект
до 20%
Снижение текучести кадров
ООО "Диджитал Консалтинг Солюшнс"
ИНН 7724354857
