Закуповуємо на відчуття: то дефіцит, то повні склади
Будуємо прогноз попиту по товарах і тижнях з урахуванням сезонності, акцій і свят. Ви бачите прогноз поруч із фактом і розумієте, де модель помиляється.
Прогноз попиту, відтоку й рекомендацій на ваших даних
Ми будуємо моделі машинного навчання (програми, що знаходять закономірності в історії продажів і поведінки клієнтів). Вони підказують, скільки товару закупити, кого з клієнтів ви втрачаєте і що їм запропонувати.
Кошторис і строки після брифу
Кому підходить
- Інтернет-магазини й роздріб, де складські залишки з'їдають гроші
- Підписки, сервіси й B2B з регулярними платежами та відтоком клієнтів
- Бізнеси з каталогом від кількох сотень товарів, де потрібні рекомендації
- Компанії, що вже кілька років ведуть CRM або облік і хочуть використати цю історію
Які задачі вирішуємо
Клієнти йдуть тихо, і ми дізнаємось про це запізно
Модель відтоку оцінює для кожного клієнта ймовірність піти. Список ризикових клієнтів потрапляє в CRM, і менеджер або ШІ-агент пише їм першим.
Усім показуємо однакові товари, а покупок мало
Рекомендації «з цим купують» і «вам може підійти» вбудовуємо в картку товару, листи та месенджери. Ефект перевіряємо на частині відвідувачів проти звичайної вітрини.
Є дані, але незрозуміло, чи вони взагалі придатні
Починаємо з короткого аудиту даних. Якщо історії замало або вона брудна, скажемо про це до початку розробки, а не після.
Що входить у роботу
- Аудит даних: звідки беруться, які поля, які прогалини й дублі
- Чистка й підготовка даних (дублікати, пропуски, помилки в датах і сумах)
- Вибір метрики успіху й базового рівня: з чим саме порівнюємо модель (наприклад, із вашим поточним способом планування)
- Побудова моделей на Python: градієнтний бустинг (CatBoost, LightGBM), моделі часових рядів, колаборативна фільтрація для рекомендацій
- Перевірка на історії, яку модель не бачила, щоб оцінка була чесною
- Пояснення прогнозу: які чинники вплинули на результат
- Інтеграція: результат лягає в CRM, Google Sheets, адмінку магазину або ваш BI-звіт (панель із графіками)
- Автоматичне щотижневе чи щоденне оновлення прогнозу
- Пілот на реальних даних із виміряним KPI
- Документація й передача: код, моделі та доступи у вашому акаунті
Оберіть обсяг роботи
Пакет допомагає описати задачу. Кошторис і строки погоджуємо після брифу та уточнення вимог.
01
Пілот-прогноз
Хочете перевірити ідею на одній задачі до більших вкладень
- Аудит даних і вибір KPI
- Одна модель: попит або відтік
- Перевірка на історичних даних
- Звіт із порівнянням до вашого поточного методу
02
Модель у роботі
Пілот показав користь і прогноз має щодня потрапляти в робочі інструменти
- Доопрацювання моделі на свіжих даних
- Інтеграція з CRM, обліком або магазином
- Автоматичне оновлення за розкладом
- Панель із прогнозом і поясненнями
- Навчання вашої команди
03
Рекомендації та кілька моделей
Великий каталог або кілька задач одночасно: попит, відтік, персональні добірки
- Рекомендаційна система для сайту й розсилок
- Дві-три моделі в одному конвеєрі
- A/B-тест (порівняння на двох групах відвідувачів)
- Зв'язок із ШІ-агентом чи автоматизаціями
- Моніторинг якості після запуску
Як працюємо
Бриф і вимоги
Ви описуєте задачу й поточний процес. Уточнюємо вимоги, обираємо перший етап і готуємо кошторис.
Аудит даних
Дивимось вашу історію продажів, клієнтів чи подій. Фіксуємо KPI і чесно кажемо, чи вистачає даних.
Пілот
Будуємо першу модель і перевіряємо її на даних, яких вона не бачила. Порівнюємо з тим, як ви рахуєте зараз.
Інтеграція
Підключаємо прогноз до CRM, обліку чи сайту. Результат має опинитись там, де працюють ваші люди.
Запуск і супровід
Стежимо за якістю, бо дані й поведінка клієнтів змінюються. Передаємо код, моделі й доступи, які належать вам іза погодженими умовами.
Межі роботи
- Не обіцяємо точного прогнозу: він знижує невизначеність, але не прибирає її. Різкі події (війна, блекаут, зміна закону) модель не передбачить.
- Не беремося за задачу, якщо даних замало. Для відтоку та попиту зазвичай потрібна історія хоча б у кілька сезонів, інакше краще почати зі збору даних.
- Не продаємо ШІ заради ШІ: якщо задачу вирішує проста таблиця чи правило, так і скажемо.
Часті питання
Скільки даних потрібно?
Для прогнозу попиту бажано від одного-двох років історії продажів по днях чи тижнях. Для відтоку потрібні сотні клієнтів і відомо, хто пішов, а хто залишився. Точну відповідь дамо після аудиту, він входить у пілот.
Це те саме, що ChatGPT?
Ні. Великі мовні моделі працюють із текстом. Для прогнозів цифр і поведінки частіше підходять класичні моделі на таблицях. Мовну модель підключаємо там, де вона справді потрібна, наприклад щоб пояснити прогноз простими словами.
Як ви вимірюєте успіх?
Разом із вами обираємо KPI до старту. Наприклад, наскільки прогноз точніший за ваш нинішній план або скільки ризикових клієнтів вдалося повернути. Без базового порівняння результат не оцінити.
Хто володіє моделлю й даними?
Ви. Код, навчені моделі, акаунти та доступи оформлюємо на вас іза погодженими умовами. Ми не тримаємо вас на своїй інфраструктурі.
Де зберігаються мої дані?
У вашому сховищі або хмарному акаунті, який ви створюєте. Ми працюємо з доступом, який ви надаєте, і за потреби прибираємо персональні дані ще до навчання моделі.
Як оплачується проєкт?
Порядок оплати погоджуємо разом із кошторисом до старту. Якщо проєкт має кілька етапів, описуємо результат і умови приймання для кожного. Підтримку та зовнішні сервіси враховуємо окремо.
Почнемо з вашої задачі
Опишіть бізнес, бажаний результат і поточний процес. Після брифу уточнимо вимоги та підготуємо кошторис.