Data-Driven

Pare de adivinhar. Comece a gerenciar o futuro com base em dados precisos

Diariamente, o seu negócio gera gigabytes de informação: transações no CRM, cliques no site, visitas através de canais publicitários, stocks em armazém. Mas, para a maioria das empresas, estes dados ficam parados em tabelas de Excel dispersas. Toma decisões essenciais com base na intuição, perdendo margem devido a excessos de stock ou perdendo clientes por causa de um churn não detetado a tempo.

A análise de IA da STARCODE é a transição de constatar fatos passados para prever eventos futuros. Desenvolvemos e implementamos modelos matemáticos de aprendizado de máquina (Machine Learning) que analisam suas séries temporais históricas, encontram conexões ocultas, preveem a demanda levando em conta a sazonalidade e ações promocionais, segmentam clientes automaticamente por LTV e sinalizam anomalias em tempo real.

  • Previsão de demanda e vendas com base em modelos ML (XGBoost, Prophet)
  • Análise de coorte e previsão de cancelamento de clientes (Churn Rate)
  • Clusterização automática da base de clientes (análise RFM, modelagem LTV)
  • Coleta de dados de diferentes fontes em um único armazenamento (DWH no ClickHouse)
  • Desenvolvimento de dashboards interativos no Looker Studio com atualização automática via API

98%

Precisão máxima nas previsões de vendas dos nossos modelos de ML após a calibração

x100

Mais rápido a IA encontra anomalias e gera relatórios em comparação com o trabalho manual do analista

-30%

Redução de excesso de produtos em estoque por meio do planejamento preciso de suprimentos

24/7

Monitoramento automático de anomalias (alertas no Telegram diante de mudanças bruscas nas métricas)

Os dados são o novo petróleo do seu negócio

Nosso objetivo não é apenas desenhar gráficos bonitos e coloridos. Criamos uma ferramenta para tomada de decisões gerenciais. Você saberá exatamente qual produto trará lucro no próximo mês e qual cliente está prestes a migrar para a concorrência.

Nossa abordagem

Três pilares da análise de IA moderna

Construímos sistemas de ponta a ponta que transformam o caos de planilhas dispersas em insights de negócios claros.

Modelagem preditiva

A maioria dos relatórios mostra apenas o histórico: o que aconteceu no mês passado. Treinamos algoritmos de aprendizado de máquina com seus dados históricos para prever o futuro. Os scripts preveem vendas com precisão até categorias específicas de produtos.

Antes do lançamento de um novo site

Clusterização da base de clientes

Segmentar clientes manualmente por gênero e idade é pouco eficaz. A IA agrupa o público por padrões comportamentais: frequência de compras, ticket médio, ciclo de vida (LTV), probabilidade de abandono e sensibilidade a descontos.

Isso permite que seu departamento de marketing faça ofertas precisas, que se pagam muito melhor do que os e-mails padrão.

Repositório único (DWH)

Para que a análise funcione de forma estável, construímos um data warehouse centralizado. Escrevemos pipelines ETL (scripts de coleta de dados) que coletam e limpam automaticamente as informações de CRM, 1C, Yandex Metrica e bancos de dados SQL.

Todos os dados são armazenados num único local num formato otimizado, o que acelera a criação de qualquer relatório em 100 vezes.

Processo

Etapas de implementação de análise

Processo sequencial de projeto e treinamento de modelos para alcançar a precisão de dados garantida.

01

Auditoria de fontes de dados

Analisamos quais sistemas você utiliza (CRM, 1C, ERP, bancos de dados SQL, rastreadores). Avaliamos a qualidade das informações acumuladas, a estrutura das tabelas e identificamos dados «sujos».

02

Arquitetura e pipelines ETL

Desenvolvemos a arquitetura de banco de dados (DWH) no ClickHouse. Escrevemos scripts em Python para coleta automática, limpeza, filtragem e mesclagem de dados de todas as fontes.

03

Treinamento de modelos de ML

Selecionamos algoritmos matemáticos para a tarefa (XGBoost, Prophet, redes neurais). Treinamos os modelos com dados históricos da empresa, ajustamos pesos e levamos em consideração fatores externos.

04

Desenvolvimento de dashboards

Criamos painéis interativos claros no Google Looker Studio ou Power BI. Configuramos as principais métricas de negócio (CAC, LTV, ROI, ROMI, Churn) com filtragem por períodos.

05

Testes e backtesting

Confrontamos as previsões dos modelos com os resultados históricos reais. Realizamos a calibração de parâmetros para alcançar a máxima convergência de dados e minimizar erros.

06

Lançamento e configuração de alertas

Lançamos o sistema em produção. Configuramos bots do Telegram/Slack para o envio automático de resumos diários à gerência e alertas instantâneos sobre anomalias.

Stack de analista

Tecnologias de análise de Big Data

Utilizamos ferramentas modernas de aprendizado de máquina, bancos de dados e visualização.

Python: Pandas, Scikit-Learn & Prophet

A principal linguagem de desenvolvimento de scripts analíticos. O Pandas é usado para limpeza rápida de tabelas, o Scikit-Learn — para classificação e segmentação de clientes, e o Facebook Prophet — para previsão de séries temporais.

ClickHouse & PostgreSQL

O ClickHouse da Yandex é um banco de dados colunar ultrarrápido, otimizado para processar bilhões de linhas de logs analíticos. O PostgreSQL serve como um repositório confiável para estruturas de negócios.

Looker Studio / Power BI

Sistemas de BI profissionais para construir relatórios intuitivos e interativos com possibilidade de filtrar por datas, gerentes, produtos e campanhas publicitárias.

Custo

Tarifas de análise de IA

O preço depende do número de bases de dados a serem combinadas e da complexidade dos modelos matemáticos de previsão.

Recursos Dashboard básico Para visualização das principais métricas do negócio 75 000 ₽ Prazo: a partir de 10 dias Solicitar Popular Análise preditiva Integração de bancos de dados e previsão por ML 140 000 ₽ Prazo: a partir de 20 dias Solicitar DWH chave na mão Análise de ponta a ponta para grandes empresas a partir de 250 000 ₽ Prazo: a partir de 35 dias Discutir
Fontes de dados integráveis até 3 fontes (GA4, Yandex Metrica, CRM) até 6 fontes (1C, bancos de dados SQL, publicidade) Todos os bancos de dados da empresa sem limites
Construção de Data Warehouse (DWH) Base analítica local Armazenamento ClickHouse / BigQuery
Modelos de previsão de vendas e demanda 1 modelo preditivo de ML Conjunto de modelos para diferentes departamentos
Segmentação da base de clientes Clusterização RFM por LTV Segmentação comportamental em tempo real
Rastreamento de anomalias e alertas Relatórios semanais por e-mail Bot do Telegram de alertas (Real-time)
Garantia de convergência de dados e ET 14 dias 30 dias 90 dias
Treinamento de analistas e profissionais de marketing Manual do dashboard 1 webinar educativo Curso completo + suporte de 1 mês
FAQ

Perguntas frequentes sobre análise de IA

Ainda tem dúvidas sobre como fazer seus dados gerarem lucro? Faça a sua solicitação — nosso principal analista fará uma avaliação expressa dos seus bancos de dados.

  • Qual é a diferença entre um relatório comum e a análise com IA?

    Um relatório comum no Excel ou Google Analytics mostra uma retrospectiva: o que aconteceu no passado (quantos cliques, vendas, qual o faturamento). A análise de IA usa métodos de aprendizado de máquina para encontrar padrões e fazer previsões: quantos produtos serão comprados no próximo mês levando em consideração feriados e clima, quais categorias trarão o máximo de lucro e quem entre os clientes atuais provavelmente deixará de comprar nas próximas 2 semanas. É uma ferramenta para tomar decisões proativas.
  • Quão segura é a integração dos nossos bancos de dados com os seus scripts?

    Não transferimos seus dados brutos para nuvens públicas externas ou redes neurais. Todo o processamento, limpeza e cálculos de modelos ML ocorrem em seus servidores seguros ou no circuito de nuvem privado da sua empresa (VPS dedicado). Os acessos aos dados são regulados por um rigoroso acordo de confidencialidade (NDA). Para painéis externos (Looker Studio), são exibidos apenas indicadores agregados e anonimizados.
  • Qual é a precisão das previsões dos seus modelos matemáticos?

    A precisão da previsão depende diretamente do volume e da qualidade do histórico de vendas acumulado, bem como da estabilidade do mercado. Em média, em séries históricas de dados limpas de 2–3 anos, a precisão da previsão de demanda e vendas pelos nossos modelos varia de 85% a 98%. Para verificar a precisão, usamos backtesting — construímos uma previsão para um período passado e a comparamos com as vendas reais que já são conhecidas.
  • É possível integrar a analítica com o 1C e um sistema CRM personalizado?

    Sim. Escrevemos conectores personalizados (scripts ETL) em Python, capazes de extrair dados de quaisquer interfaces API, bancos de dados (PostgreSQL, MS SQL, MySQL, ClickHouse) e 1C (via serviços web SOAP/REST ou exportações XML/JSON). Toda a informação é coletada, normalizada (unificada em formatos padrão) e vinculada por identificadores de clientes.
Gerenciamento de dados

Deseja tomar decisões com base em previsões reais?

Envie uma solicitação e descreva quais fontes de dados você possui. Nosso arquiteto principal de dados analisará a estrutura dos seus bancos de dados e proporá a solução ideal para a construção de análise preditiva.

Solicitar análise de IA