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.
Precisão máxima nas previsões de vendas dos nossos modelos de ML após a calibração
Mais rápido a IA encontra anomalias e gera relatórios em comparação com o trabalho manual do analista
Redução de excesso de produtos em estoque por meio do planejamento preciso de suprimentos
Monitoramento automático de anomalias (alertas no Telegram diante de mudanças bruscas nas métricas)
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.
Construímos sistemas de ponta a ponta que transformam o caos de planilhas dispersas em insights de negócios claros.
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
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.
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 sequencial de projeto e treinamento de modelos para alcançar a precisão de dados garantida.
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».
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.
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.
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.
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.
Lançamos o sistema em produção. Configuramos bots do Telegram/Slack para o envio automático de resumos diários à gerência e alertas instantâneos sobre anomalias.
Utilizamos ferramentas modernas de aprendizado de máquina, bancos de dados e visualização.
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.
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.
Sistemas de BI profissionais para construir relatórios intuitivos e interativos com possibilidade de filtrar por datas, gerentes, produtos e campanhas publicitárias.
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 |
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.
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.
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