您的业务每天都在生成数 GB 的信息：CRM 中的交易、网站点击、广告渠道访问、库存余量。但对大多数公司而言，这些数据沉寂在零散的 Excel 表格中。您凭直觉做出关键决策，因库存过剩而损失利润率，或因未及时察觉客户流失而失去客户。
STARCODE 的 AI 分析是从陈述既往事实向预测未来事件的转变。我们开发并实施机器学习（Machine Learning）数学模型，分析您的历史时间序列数据，发现潜在的相互联系，结合季节性和促销活动预测需求，根据 LTV 自动对客户进行分群，并实时发出异常警报。
经过校准后，我们的ML模型销售预测的最大准确性
与分析师的手动工作相比，AI 发现异常和生成报告的速度更快
通过精准的供应计划减少仓库中的库存过剩
异常自动监控（指标剧烈变化时在 Telegram 中提醒）
我们的目标不仅仅是绘制漂亮的彩色图表。我们创造的是用于管理决策的工具。您将准确知道下个月哪些产品会带来利润，哪些客户处于流失边缘。
我们构建端到端的系统，将碎片化表格的混乱状态转化为清晰的业务洞察。
大多数报告仅展示历史情况：上个月发生了什么。我们在您的历史数据上训练机器学习算法，以便展望未来。脚本可以预测销售额，精确到具体的商品类别。
在启动前，我们始终进行回测（backtesting）——检查模型在过去期间的预测准确性。
手动按性别和年龄细分客户效率低下。AI 根据行为模式（购买频率、平均客单价、生命周期 (LTV)、流失概率和折扣敏感度）对受众进行分组。
这使您的营销部门能够做出精准的报价，其回报率远高于标准通讯。
为了确保分析运行稳定，我们构建了一个集中式数据仓库（Data Warehouse）。我们编写ETL流水线（数据收集脚本），自动从CRM、1C、Yandex.Metrica和SQL数据库中收集并清洗信息。
所有数据均以优化后的格式集中存储在一个地方，从而将生成任何报告的速度提高 100 倍。
为实现保证的数据准确性而进行模型设计和训练的连续过程。
调查您正在使用的系统（CRM、1C、ERP、SQL 数据库、追踪工具）。评估积累数据的质量、数据表结构，并识别“垃圾数据”。
开发基于 ClickHouse 的数据库架构 (DWH)。编写 Python 脚本以自动收集、清理、过滤和合并来自所有来源的数据。
根据任务选择数学算法（XGBoost、Prophet、神经网络）。使用公司的历史数据训练模型，调整权重并考虑外部因素。
在 Google Looker Studio 或 Power BI 中创建清晰的交互式仪表板。设置关键业务指标（CAC、LTV、ROI、ROMI、Churn），并按期间进行过滤。
将模型预测与实际历史结果进行核对。校准参数以实现数据最大程度的收敛并最大限度地减少误差。
将系统推向生产环境。配置 Telegram/Slack 机器人，向管理层自动发送每日摘要并提供异常实时警报。
我们使用现代机器学习、数据库和可视化工具。
分析脚本开发的主要语言。Pandas用于快速清洗表格，Scikit-Learn用于客户分类和细分，Facebook Prophet用于时间序列预测。
来自Yandex的ClickHouse是一款超高速列式数据库，专为处理数十亿行分析日志而优化。PostgreSQL则作为业务结构的可靠存储。
专业的 BI 系统，用于构建直观、交互式的报告，支持按日期、经理、商品及广告活动进行筛选。
价格取决于合并数据库的数量及预测数学模型的复杂度。
| 功能与特性 | 基础仪表盘 用于可视化核心业务指标 75 000 ₽ 期限：10 天起 订购 | 热门 预测分析 数据库集成与 ML 预测 140 000 ₽ 期限：20天起 订购 | 一站式DWH（数据仓库） 针对大型企业的端到端分析 250 000 ₽ 起 期限：35天起 讨论 |
|---|---|---|---|
| 可集成的数据源 | 最多 3 个数据源（GA4、Metrica、CRM） | 最多 6 个数据源（1C、SQL 数据库、广告） | 无限制的公司所有数据库 |
| 数据仓库（DWH）构建 | 本地分析数据库 | ClickHouse / BigQuery 存储 | |
| 销售和需求预测模型 | 1 个预测性 ML 模型 | 面向不同部门的综合模型套件 | |
| 客户群细分 | 按 LTV 进行 RFM 聚类 | 实时行为细分 | |
| 异常检测与预警 | 每周邮件报告 | Telegram 警报机器人 (Real-time) | |
| 数据一致性与技术规范保障 | 14 天 | 30 天 | 90 天 |
| 分析师和营销人员培训 | 仪表盘使用说明 | 1 场培训网络研讨会 | 完整课程 + 1个月支持 |