Diariamente su negocio genera gigabytes de información: transacciones en el CRM, clics en el sitio web, visitas desde canales publicitarios, existencias en almacenes. Pero para la mayoría de las empresas, estos datos son un peso muerto en tablas de Excel dispersas. Usted toma decisiones clave basadas en la intuición, perdiendo margen por exceso de stock o perdiendo clientes debido a una fuga no detectada a tiempo.
La analítica de IA de STARCODE es la transición de la constatación de hechos pasados a la predicción de eventos futuros. Desarrollamos e implementamos modelos matemáticos de aprendizaje automático (Machine Learning) que analizan sus series temporales históricas de datos, encuentran relaciones ocultas, predicen la demanda teniendo en cuenta la estacionalidad y las actividades promocionales, segmentan automáticamente a los clientes por LTV y alertan sobre anomalías en tiempo real.
Precisión máxima de pronósticos de ventas de nuestros modelos ML tras la calibración
La IA encuentra anomalías y elabora informes más rápido en comparación con el trabajo manual de un analista
Reducción del exceso de productos en almacenes mediante la planificación precisa de suministros
Monitoreo automático de anomalías (alertas en Telegram ante cambios bruscos de métricas)
Nuestro objetivo no es solo dibujar gráficos bonitos y de colores. Creamos una herramienta para tomar decisiones de gestión. Sabrá con certeza qué producto generará beneficios el próximo mes y qué cliente está a punto de irse con la competencia.
Construimos sistemas integrales que transforman el caos de tablas dispersas en conocimientos de negocio claros.
La mayoría de los informes solo muestran el historial: lo que ocurrió el mes pasado. Entrenamos algoritmos de aprendizaje automático con sus datos históricos para mirar hacia el futuro. Los scripts pronostican las ventas con precisión hasta categorías de productos específicas.
Antes del lanzamiento siempre realizamos pruebas retrospectivas (backtesting): verificamos la precisión del pronóstico del modelo en periodos anteriores.
Segmentar a los clientes manualmente por género y edad es poco eficaz. La IA agrupa a la audiencia según patrones de comportamiento: frecuencia de compra, ticket promedio, ciclo de vida (LTV), probabilidad de abandono y sensibilidad a los descuentos.
Esto permite que su departamento de marketing haga ofertas precisas que se amortizan muchas veces mejor que los envíos estándar.
Para que la analítica funcione de forma estable, construimos un almacén de datos centralizado (Data Warehouse). Escribimos pipelines ETL (scripts de recolección de datos) que recopilan y limpian automáticamente la información de CRM, 1C, Metrika y bases SQL.
Todos los datos se almacenan en un único lugar en un formato optimizado, lo que acelera la generación de cualquier informe 100 veces.
Proceso secuencial de diseño y entrenamiento de modelos para lograr una precisión de datos garantizada.
Investigamos qué sistemas utiliza (CRM, 1C, ERP, bases de datos SQL, trackers). Evaluamos la calidad de la información acumulada, la estructura de las tablas e identificamos datos «sucios».
Desarrollamos la arquitectura de la base de datos (DWH) en ClickHouse. Escribimos scripts de Python para la recopilación, limpieza, filtrado y unificación automática de datos de todas las fuentes.
Seleccionamos algoritmos matemáticos adaptados a la tarea (XGBoost, Prophet, redes neuronales). Entrenamos los modelos con los datos históricos de la empresa, ajustamos los pesos y tenemos en cuenta factores externos.
Creamos paneles interactivos claros en Google Looker Studio o Power BI. Configuramos métricas de negocio clave (CAC, LTV, ROI, ROMI, Churn) con filtrado por períodos.
Comparamos los pronósticos de los modelos con los resultados históricos reales. Realizamos la calibración de parámetros para lograr la máxima convergencia de datos y la minimización de errores.
Lanzamos el sistema en producción. Configuramos bots de Telegram/Slack para el envío automático de resúmenes diarios a la dirección y notificaciones instantáneas sobre anomalías.
Utilizamos herramientas modernas de aprendizaje automático, bases de datos y visualización.
El lenguaje principal de desarrollo de scripts analíticos. Pandas se utiliza para la limpieza rápida de tablas, Scikit-Learn para la clasificación y segmentación de clientes, y Facebook Prophet para la predicción de series temporales.
ClickHouse de Yandex es una base de datos orientada a columnas ultrarrápida, optimizada para procesar miles de millones de filas de registros analíticos. PostgreSQL sirve como un almacenamiento fiable de estructuras de negocio.
Sistemas BI profesionales para la creación de informes intuitivos e interactivos con opción de filtrado por fechas, gestores, productos y campañas publicitarias.
El precio depende de la cantidad de bases de datos a combinar y la complejidad de los modelos matemáticos de pronóstico.
| Funcionalidades | Dashboard básico Para visualizar las principales métricas del negocio 75 000 ₽ Plazo: desde 10 días Solicitar | Popular Análisis predictivo Integración de bases de datos y predicción con ML 140 000 ₽ Plazo: desde 20 días Solicitar | DWH llave en mano Analítica integral para grandes empresas desde 250 000 ₽ Plazo: desde 35 días Hablar |
|---|---|---|---|
| Fuentes de datos integrables | hasta 3 fuentes (GA4, Metrica, CRM) | hasta 6 fuentes (1C, bases SQL, publicidad) | Todas las bases de datos de la empresa sin límites |
| Construcción de un almacén de datos (DWH) | Base analítica local | Almacenamiento clickHouse / BigQuery | |
| Modelos de predicción de ventas y demanda | 1 modelo ML predictivo | Conjunto de modelos para diferentes departamentos | |
| Segmentación de la base de clientes | Segmentación RFM por LTV | Segmentación conductual en tiempo real | |
| Detección de anomalías y alertas | Informes semanales por correo electrónico | Bot de alertas de Telegram (Real-time) | |
| Garantía de convergencia de datos y especificaciones técnicas | 14 días | 30 días | 90 días |
| Formación de analistas y especialistas en marketing | Instrucciones del cuadro de mando | 1 seminario web de capacitación | Curso completo + soporte de 1 mes |
¿Tiene preguntas sobre cómo hacer que sus datos generen beneficios? Envíe una solicitud: nuestro analista principal realizará una evaluación exprés de sus bases de datos.
Envíe una solicitud y describa qué fuentes de datos tiene. Nuestro arquitecto principal de datos analizará la estructura de sus bases de datos y propondrá la solución óptima para crear analítica predictiva.
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