Күн сайын сіздің бизнесіңіз гигабайттаған ақпарат генерирациялайды: CRM-дегі транзакциялар, сайттағы басулар, жарнама арналарына кірулер, қоймадағы қалдықтар. Бұған қарамастан, компаниялардың көпшілігі үшін бұл деректер әртүрлі Excel кестелерінде пайдаланылмай жатады. Сіз негізгі шешімдерді түйсікке сүйеніп қабылдайсыз, қоймалардың артықтығынан маржиналдылықты жоғалтасыз немесе уақытында байқалмаған кету себебінен клиенттерді жіберіп аласыз.
STARCODE ұсынған ЖИ-аналитика — бұл өткен фактілерді тіркеуден болашақ оқиғаларды болжауға өту. Біз сіздің тарихи деректер қатарларыңызды талдайтын, жасырын байланыстарды табатын, маусымдылық пен промо-белсенділіктерді ескере отырып сұранысты болжайтын, LTV бойынша клиенттерді автоматты түрде сегменттейтін және нақты уақыт режимінде аномалиялар туралы белгі беретін машиналық оқытудың (Machine Learning) математикалық модельдерін әзірлейміз және енгіземіз.
Калибрлеуден кейінгі ML-модельдеріміздің сату болжамдарының максималды дәлдігі
Сарапшының қолмен атқаратын жұмысымен салыстырғанда ЖИ аномалияларды жылдамырақ табады және есептерді жылдамырақ құрастырады
Жеткізулерді дәл жоспарлау арқылы қоймадағы тауарлардың артықшылығын азайту
Аномалияларды автоматты мониторингтеу (метрикалардың күрт өзгерген кезінде Telegram-дағы алертер)
Біздің мақсатымыз — жай ғана әдемі түрлі-түсті графиктер салу емес. Біз басқарушылық шешімдер қабылдауға арналған құрал жасаймыз. Сіз келесі айда қай тауардың пайда әкелетінін және қай клиенттің бәсекелестерге кету алдында тұрғанын нақты білесіз.
Біз шашыраңқы кестелер хаосын түсінікті бизнес-инсайттарға айналдыратын сквозды жүйелер тұрғызамыз.
Есептердің көбі тек тарихты көрсетеді: өткен айда не болғанын. Біз болашаққа көз жүгірту үшін тарихи деректеріңізде машиналық оқыту алгоритмдерін үйретеміз. Скрипттер сатуды тауарлардың нақты санаттарына дейінгі дәлдікпен болжайды.
Іске қоспас бұрын біз әрқашан бэктестинг (backtesting) жүргіземіз — модель болжамының дәлдігін өткен кезеңдерде тексереміз.
Клиенттерді жынысы мен жасына қарай қолмен сегментациялау — тиімсіз. ИИ аудиторияны мінез-құлық үлгілері бойынша топтастырады: сатып алу жиілігі, орташа чек, өмірлік цикл (LTV), кету ықтималдығы және жеңілдіктерге сезімталдық.
Бұл маркетинг бөліміне стандартты таратылымдарға қарағанда әлдеқайда жақсы нәтиже беретін нақты ұсыныстар жасауға мүмкіндік береді.
Аналитика тұрақты жұмыс істеуі үшін біз орталықтандырылған деректер қоймасын (Data Warehouse) саламыз. Біз CRM, 1С, Метрика және SQL-дерекқорларынан ақпаратты автоматты түрде жинайтын және тазартатын ETL-пайплайндарды (деректер жинау скрипттерін) жазамыз.
Барлық деректер оңтайландырылған форматта бір жерде сақталады, бұл кез келген есептерді құрастыруды 100 есе жылдамдатады.
Деректердің кепілді дәлдігіне қол жеткізу үшін модельдерді жобалау және оқытудың дәйекті процесі.
Қандай жүйелерді (CRM, 1С, ERP, SQL-базалар, трекерлер) пайдаланатыныңызды зерттейміз. Жиналған ақпараттың сапасын, кестелердің құрылымын бағалаймыз және «ластаған» деректерді анықтаймыз.
ClickHouse деректер базасының (DWH) архитектурасын әзірлейміз. Барлық дереккөздерден деректерді автоматты түрде жинау, тазарту, сүзу және біріктіру үшін Python-скрипттерін жазамыз.
Міндетке сәйкес математикалық алгоритмдерді таңдаймыз (XGBoost, Prophet, нейрожелілер). Модельдерді компанияның тарихи деректеріне үйретеміз, салмақтарды баптаймыз және сыртқы факторларды ескереміз.
Google Looker Studio немесе Power BI-да түсінікті интерактивті панельдер жасаймыз. Негізгі бизнес-метрикаларды (CAC, LTV, ROI, ROMI, Churn) кезеңдер бойынша сүзу арқылы баптаймыз.
Модель болжамдарын нақты тарихи нәтижелермен салыстырамыз. Деректердің максималды сәйкестігіне қол жеткізу және қателіктерді азайту үшін параметрлерді калибрлейміз.
Жүйені өнімділікке іске қосамыз. Басшылыққа күнделікті жиынтықтарды және аномалиялар туралы лезде хабарландыруларды автоматты түрде жіберу үшін Telegram/Slack-боттарды баптаймыз.
Біз машиналық оқытудың, дерекқорлардың және визуализацияның заманауи құралдарын қолданамыз.
Аналитикалық скрипттерді әзірлеудің негізгі тілі. Pandas кестелерді жылдам тазалау үшін, Scikit-Learn клиенттерді классификациялау және сегменттеу үшін, ал Facebook Prophet уақытша қатарларды болжау үшін қолданылады.
Yandex ұсынған ClickHouse — миллиардтаған аналитикалық лог жолдарын өңдеуге оңтайландырылған өте жылдам бағандық дерекқор. PostgreSQL бизнес-құрылымдардың сенімді қоймасы болып табылады.
Күндер, менеджерлер, тауарлар және жарнамалық науқандар бойынша сүзгіден өткізу мүмкіндігі бар интуитивті, интерактивті есептерді құруға арналған кәсіби BI-жүйелер.
Бағасы біріктірілетін дерекқорлар санына және болжаудың математикалық модельдерінің күрделілігіне байланысты.
| Мүмкіндіктер | Базалық дашборд Бизнестің негізгі метрикаларын визуализациялау үшін 75 000 ₽ Мерзімі: 10 күннен бастап Тапсырыс беру | Танымал Предиктивтік талдау Дерекқорларды интеграциялау және ML-болжау 140 000 ₽ Мерзімі: 20 күннен бастап Тапсырыс беру | DWH кілтпен Ірі компаниялар үшін сквозная аналитика 250 000 ₽-ден бастап Мерзімі: 35 күннен бастап Талқылау |
|---|---|---|---|
| Интеграцияланатын деректер көздері | 3 дереккөзге дейін (GA4, Metrica, CRM) | 6 дереккөзге дейін (1С, SQL-дерекқорлары, жарнама) | Лимитсіз компанияның барлық деректер базасы |
| Деректер қоймасын (DWH) құру | Жергілікті аналитикалық база | clickHouse / BigQuery қоймасы | |
| Сатылым мен сұранысты болжау модельдері | 1 предиктивті ML-моделі | Әртүрлі бөлімдерге арналған модельдер кешені | |
| Клиенттер базасын сегментациялау | LTV бойынша RFM-кластерлеу | Нақты уақыттағы мінез-құлық сегментациясы | |
| Аномалияларды бақылау және ескертулер | Поштаға апта сайынғы есептер | Алерттердің Telegram-боты (Real-time) | |
| Деректердің және ТЗ сәйкестігіне кепілдік | 14 күн | 30 күн | 90 күн |
| Талдаушылар мен маркетологтарды оқыту | Дашбордқа арналған нұсқаулық | 1 оқыту вебинары | Толыққанды курс + 1 ай қолдау |
Деректеріңізді пайдаға қалай жұмыс істету керектігі туралы сұрақтар бар ма? Өтінім қалдырыңыз — біздің жетекші аналитигіміз дерекқорларыңызға экспресс-бағалау жүргізеді.
Өтінім қалдырып, қандай дереккөздеріңіз бар екенін сипаттаңыз. Біздің жетекші деректер сәулетшіміз дерекқорларыңыздың құрылымын талдап, предиктивті аналитика құру үшін оңтайлы шешім ұсынады.
ЖИ-аналитикаға тапсырыс беру