Для чего нужны ML-модели
- прогнозирование следующего лучшего предложения (Next best offer);
- выявление сегментов с риском оттока;
- автоматическая персонализация коммуникаций;
- оптимизация частоты и канала отправки сообщений;
- атрибуция дохода на рекламные кампании.
Каждая модель адаптируется под данные и задачи компании. Мы берем полный цикл: от подготовки данных до интеграции в CRM и ежемесячной отчетности.
Оставить заявку
Какие задачи решаем
Прогнозирование
- Next best offer
Релевантное предложение для клиента на основе моделей продаж и транзакций. - Next best action
Наиболее подходящие действия на основе моделей продаж и транзакций - Next best promotion
Персонализированные цены на данный продукт - Contact time
Наиболее подходящее время контакта с клиентом на основании взаимодействий
Глубокая сегментация
- Recency, Frequency and Monetary
Оценка давности, частоты и денежной стоимости на основе событий и транзакций - Customer lifetime value
Предсказание ценности клиента на основе профиля и моделей транзакций - Churn propensity
Оценка вероятности оттока клиента в указанный период времени - Fatigue segmentation
Классификация клиентов по усталости на основе профиля и уровня вовлеченности
Рекомендательные модели
- Channel recommender
Наиболее эффективный канал для каждого клиента на основе взаимодействий - Campaign recommender
Наиболее эффективная кампанию для каждого клиента на основе взаимодействий - Campaign revenue attribution
Анализ эффективности кампаний путем анализа точек соприкосновения
Скоринг целевых действий
- Contact lead scoring
Вероятность конверсии B2B-контактов на основе профиля и взаимодействия - Account lead scoring
Вероятность конверсии B2B-аккаунтов на основе профиля и взаимодействия - Product propensity
Оценка клиентов на основе их вероятности купить определенный продукт
Что может дать внедрение ML
+30% к выручке
доказанный результат роста выручки с помощью ML-модели в Pharma Retail
до -40% снижение оттока
Прогнозирование оттока позволяет вовремя включать удерживающие механики. Клиент получает релевантное предложение до того, как принял решение уйти.
×3 и выше LTV клиента
Персонализация на каждом этапе жизненного цикла удерживает клиента дольше и увеличивает его совокупную ценность для бизнеса.
Стоимость услуги
Стоимость услуги
Стоимость зависит от объёма данных, сложности модели и глубины интеграции.
Бюджет формируется на основе бизнес‑задач и включает подготовку данных, обучение и тестирование модели.
Кому нужна услуга
Проблема
- низкий процент повторных покупок;
- одинаковые предложения для всех сегментов;
- рост CAC при стагнации LTV.
Решение
- внедряем модели Next best offer для персонализации;
- сегментируем базу по RFM и поведению;
- автоматизируем коммуникации на каждом этапе воронки.
Проблема
- сложно предсказать момент, когда клиент готов к продукту;
- высокая стоимость привлечения нового клиента;
- отток в пользу конкурентов без предупреждения.
Решение
- прогнозируем поведение и запускаем своевременные офферы;
- выявляем сигналы риска оттока через анализ транзакций;
- персонализируем коммуникации под жизненную ситуацию клиента.
Проблема
- усталость аудитории от частых и нерелевантных сообщений;
- сложно оптимизировать момент и канал коммуникации;
- ручная работа с тарифными предложениями для сегментов.
Решение
- анализируем усталость аудитории и корректируем частоту;
- автоматизируем подбор канала и времени отправки;
- формируем персональные тарифные рекомендации на основе данных.
Проблема
- сложно выделить пациентов с высокой вероятностью повторного обращения;
- стандартные рассылки не учитывают медицинский контекст;
- низкая приверженность лечению снижает LTV.
Решение
- сегментируем пациентов по поведению и истории взаимодействий;
- выстраиваем персонализированные коммуникации для повышения приверженности;
- прогнозируем момент следующего обращения и готовим релевантный оффер.
Проблема
- высокий churn после первого расчетного периода;
- сложно определить, кто на грани отписки;
- реактивные меры удержания обходятся дорого.
Решение
- модель предсказывает отток за 2-4 недели до события;
- запускаем проактивные удерживающие кампании для группы риска;
- тестируем гипотезы на сегментах и масштабируем результативные.
Проблема
- длинный цикл сделки затрудняет коммуникацию в нужный момент;
- нет системы для выявления горячих лидов внутри базы;
- маркетинг и продажи работают с разными данными.
Решение
- прогнозируем готовность к сделке на основе поведенческих сигналов;
- автоматически передаем горячие лиды в CRM с приоритизацией;
- объединяем данные маркетинга и продаж в единую аналитическую систему.
Партнеры и технологии
Как работает технология
Формируем запрос от бизнеса
Собираем имеющиеся данные
Подготавливаем данные для работы
Загружаем данные в ML-модель
Обучаем модель через мат. алгоритмы
Получаем данные для предсказания
Формируем запрос от бизнеса
Собираем имеющиеся данные
Подготавливаем данные для работы
Загружаем данные в ML-модель
Обучаем модель через мат. алгоритмы
Получаем данные для предсказания
Что входит в услугу
Подготовка данных. Собираем и обрабатываем информацию из CRM и CDP Mindbox. Очищаем массив, устраняем дубли и формируем датасет, пригодный для обучения алгоритма.
Разработка и обучение модели. Создаем алгоритмы прогнозирования под задачи бизнеса: Next best offer, отток, усталость аудитории. Обучаем на реальных данных заказчика с помощью Python и TensorFlow.
Интеграция в CRM. Внедряем искусственный интеллект в существующую инфраструктуру клиента. Настраиваем автоматические триггеры и передачу сигналов модели в коммуникационные процессы.
A/B-тестирование гипотез. Запускаем тесты на целевых сегментах, сравниваем результаты контрольной и тестовой группы, фиксируем статистически значимый прирост выручки.
Аналитика и дашборды. Настраиваем отчетность по ключевым метрикам: рост выручки, снижение оттока, LTV, конверсия в целевые действия. Данные доступны в реальном времени.
Ежемесячная поддержка. Мониторим работу модели, дообучаем алгоритм на новых данных и готовим ежемесячный отчет с выводами и рекомендациями по оптимизации.
Закрываем весь комплекс вопросов
Одинаковые предложения для всех
Глубокая персонализация
Немного теории
Предиктивное моделирование
Это выявление закономерностей на основе прошлых данных для создания прогнозов о будущих событиях (покупках).
Машинное обучение
Это использование искусственного интеллекта для построения аналитических моделей, способных обучаться на данных.
Кейсы
Хотите также?
Оставьте заявку и наши менеджеры свяжутся с вами в течение рабочего дня
Почему мы
15 лет на рынке
150 сотрудников в штате
Кейсы с ROMI
от 400% до 10000%
>4 000+ проектов в портфеле за годы работы в CRM-маркетинге
Полный цикл ML-проекта — от подготовки данных до ежемесячной поддержки модели
Стратегический и креативный отдел в штате — маркетинговая экспертиза на всех этапах
Ежемесячная отчетность по всем метрикам: LTV, отток, конверсия, ROI кампаний
Бесплатный аудит CRM — покажем точки роста до 20% до старта проекта
Опыт в ритейле, финансах, телекоме и pharma — знаем специфику каждой отрасли
Воспользоваться экспертизой
Проведем анализ, подберем наиболее выгодный и результативный тариф
Награды и сертификаты
Лучший
email-маркетинг
Лучший
email-маркетинг 2
Победитель
Народного голосования
Промо-письмо года
за рассылку для Ecco
Best use of Direct
& CRM Marketing tools
Best use of Direct & CRM Marketing tools
Наши клиенты
Что говорят о нас клиенты
Над проектом будут работать
Анна Мещерякова
Старший технический специалист
Дарья Ёрш
Ведущий аккаунт-менеджер
Яна Зиновьева
Ведущий аккаунт-менеджер
Ксения Говоркова
Ведущий аккаунт-менеджер
Виктория
Окунева
Ведущий менеджер по клиентской стратегии
Артем
Михайлов
Руководитель CRM-практики в индустриях e-grocery, FMCG, туризм
Валентина Мозерова
Руководитель CRM-практики индустрий Недвижимость, Фарма и Бьюти
Анастасия Шилова
Руководитель CRM-практики в индустриях фэшн, авто, товары для дома и ремонта
Елена Рязанова
Старший контент-маркетолог
Вера Ковалева
Старший контент-маркетолог
Ольга Володина
Руководитель группы
Егор Трушников
Директор по стратегическим продуктам и программам лояльности
Ирина Шандровская
Директор по клиентской стратегии и аналитике
Вадим Соловьев
Аккаунт-директор
F.A.Q.
Что происходит с моделью после запуска — нужна ли дальнейшая поддержка?
Сколько времени занимает запуск ML-модели от старта до результата?
Как агентство по внедрению ML-моделей подтверждает результат?
Какие данные нужны для запуска предиктивной аналитики в маркетинге?
Можно ли интегрировать искусственный интеллект в уже существующую CRM-систему?
Что включает внедрение ML в маркетинг и с чего начинается процесс?
Другие услуги
Email-маркетинг
Разработаем стратегию для запуска рассылки с нуля: настроим платформу, загрузим базу контактов.
Аудит коммуникаций
Анализируем CRM-стратегии, каналы взаимодействия с клиентами и качество данных. Выявляем, где вы теряете деньги, и показываем, как увеличить выручку с текущей базы до 20%.
Программы лояльности
Создание и внедрение программы лояльности с 0 до результата
Дашборды
Проектируем, автоматизируем и запускаем дашборды — от разработки до внедрения и поддержки.
Контент-маркетинг
Разработаем и запустим контентную стратегию для 4 каналов
Дизайн
Разработка дизайна лендингов, приложений, баннеров и логотипов
Игровые механики
Превращаем рутинные бизнес-процессы в вовлекающий опыт — для роста продаж, лояльности клиентов и мотивации команды.
