Chaque jour, votre entreprise génère des gigaoctets d'informations : transactions dans le CRM, clics sur le site, visites des canaux publicitaires, stocks en entrepôt. Mais pour la plupart des entreprises, ces données restent un poids mort dans des tableaux Excel dispersés. Vous prenez des décisions clés fondées sur l'intuition, en perdant de la marge sur les surplus de stock ou en manquant des clients à cause d'une attrition non détectée à temps.
L'analytique IA par STARCODE, c'est le passage de la constatation des faits passés à la prédiction des événements futurs. Nous développons et intégrons des modèles mathématiques d'apprentissage automatique (Machine Learning) qui analysent vos séries de données historiques, trouvent des corrélations cachées, prédisent la demande en tenant compte de la saisonnalité et des promotions, segmentent automatiquement les clients par LTV et signalent les anomalies en temps réel.
Précision maximale des prédictions de ventes de nos modèles ML après calibrage
L'IA trouve les anomalies et génère des rapports plus rapidement par rapport au travail manuel d'un analyste
Réduction des stocks excédentaires grâce à une planification précise des approvisionnements
Surveillance automatique des anomalies (alertes dans Telegram en cas de changements brusques des métriques)
Notre objectif n'est pas simplement de dessiner de beaux graphiques colorés. Nous créons un outil pour la prise de décisions de gestion. Vous saurez exactement quel produit générera des profits le mois prochain et quel client est sur le point de partir chez la concurrence.
Nous construisons des systèmes de bout en bout qui transforment le chaos des tableaux disparates en insights commerciaux clairs.
La plupart des rapports ne montrent que l'historique : ce qui s'est passé le mois dernier. Nous entraînons des algorithmes d'apprentissage automatique sur vos données historiques pour regarder vers l'avenir. Les scripts prédisent les ventes avec une précision allant jusqu'à des catégories de produits spécifiques.
Avant le lancement, nous effectuons toujours un backtesting — nous vérifions l'exactitude des prévisions du modèle sur les périodes passées.
Segmenter les clients manuellement par sexe et âge est peu efficace. L'IA regroupe l'audience selon des modèles comportementaux : fréquence d'achat, panier moyen, cycle de vie (LTV), probabilité de désabonnement et sensibilité aux remises.
Cela permet à votre département marketing de faire des offres ciblées qui sont rentables bien mieux que les mailings standard.
Pour que l'analytique fonctionne de manière stable, nous construisons un entrepôt de données centralisé (Data Warehouse). Nous écrivons des pipelines ETL (scripts de collecte de données) qui collectent et nettoient automatiquement les informations du CRM, 1C, Metrika et des bases SQL.
Toutes les données sont stockées au même endroit dans un format optimisé, ce qui accélère la création de tous les rapports par 100.
Processus cohérent de conception et d'entraînement de modèles pour atteindre une précision de données garantie.
Nous examinons les systèmes que vous utilisez (CRM, 1C, ERP, bases de données SQL, trackers). Nous évaluons la qualité des informations accumulées, la structure des tables et identifions les données « impures ».
Nous développons l'architecture de la base de données (DWH) sur ClickHouse. Nous écrivons des scripts Python pour la collecte, le nettoyage, le filtrage et la fusion automatiques des données provenant de toutes les sources.
Nous choisissons des algorithmes mathématiques adaptés à la tâche (XGBoost, Prophet, réseaux de neurones). Nous entraînons les modèles sur les données historiques de l'entreprise, ajustons les poids et prenons en compte les facteurs externes.
Nous créons des panneaux interactifs compréhensibles dans Google Looker Studio ou Power BI. Nous configurons les métriques métier clés (CAC, LTV, ROI, ROMI, Churn) avec filtrage par période.
Nous comparons les prévisions des modèles avec les résultats historiques réels. Nous effectuons un calibrage des paramètres pour atteindre une convergence maximale des données et minimiser les erreurs.
Nous déployons le système en production. Nous configurons des bots Telegram/Slack pour l'envoi automatique de résumés quotidiens à la direction et d'alertes instantanées en cas d'anomalies.
Nous utilisons des outils modernes de machine learning, de bases de données et de visualisation.
Langage principal de développement des scripts analytiques. Pandas est utilisé pour le nettoyage rapide des tableaux, Scikit-Learn pour la classification et la segmentation des clients, Facebook Prophet pour la prévision de séries temporelles.
ClickHouse de Yandex est une base de données colonnaire ultra-rapide, optimisée pour le traitement de milliards de lignes de journaux analytiques. PostgreSQL sert de stockage fiable pour les structures métier.
Systèmes BI professionnels pour construire des rapports intuitifs et interactifs avec possibilité de filtrage par dates, gestionnaires, produits et campagnes publicitaires.
Le prix dépend du nombre de bases de données à fusionner et de la complexité des modèles mathématiques de prévision.
| Possibilités | Tableau de bord de base Pour visualiser les principaux indicateurs clés de l'entreprise 75 000 ₽ Délai : à partir de 10 jours Commander | Populaire Analyse prédictive Intégration de bases de données et prévision ML 140 000 ₽ Délai : à partir de 20 jours Commander | DWH clé en main Analyse de bout en bout pour les grandes entreprises à partir de 250 000 ₽ Délai : à partir de 35 jours Discuter |
|---|---|---|---|
| Sources de données intégrables | jusqu'à 3 sources (GA4, Metrica, CRM) | jusqu'à 6 sources (1C, bases SQL, publicité) | Toutes les bases de données de l'entreprise sans limite |
| Construction d'un entrepôt de données (DWH) | Base analytique locale | Stockage ClickHouse / BigQuery | |
| Modèles de prévision des ventes et de la demande | 1 modèle ML prédictif | Ensemble de modèles pour différents services | |
| Segmentation de la base client | Segmentation RFM selon la LTV | Segmentation comportementale en temps réel | |
| Suivi des anomalies et alertes | Rapports hebdomadaires par e-mail | Bot Telegram d'alertes (Real-time) | |
| Garantie de cohérence des données et du cahier des charges | 14 jours | 30 jours | 90 jours |
| Formation d'analystes et de marketeurs | Notice d'utilisation du tableau de bord | 1 webinar de formation | Cours complet + 1 mois de support |
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