Обсудим ваш проект?
Для улучшения работы сайта мы используем файлы cookie и системы аналитики. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных при помощи cookie–файлов.
OK
Увеличьте выручку своего бизнеса с предиктивными ML-моделями от Out of Cloud
Проектируем, обучаем и запускаем ML-модели — от сбора и подготовки данных до внедрения и поддержки
ML
Какие проблемы решает ML-модель?
Много ручной работы в коммуникациях
Автоматизированные коммуникации
Предсказание целевых действий еще до их совершения
Отсутствие четкого прогноза
Одинаковые предложения для всех
Глубокая персонализация
Предсказательные ML-модели
Предиктивное
моделирование —
моделирование —
это выявление закономерностей на основе прошлых данных для создания прогнозов о будущих событиях (покупках).
Машинное обучение (Machine Learning / ML) —
использование искусственного интеллекта для построения аналитических моделей, способных обучаться на данных.
Как работает технология?
Загружаем данные
в ML-модель
в ML-модель
Получаем данные
для предсказания
для предсказания
Обучаем модель
через мат. алгоритмы
через мат. алгоритмы
Собираем
имеющиеся данные
имеющиеся данные
Подготавливаем данные
для работы
для работы
Формируем запрос
от бизнеса
от бизнеса
Задачи, которые закрывает ML-модель
Наиболее подходящее время контакта с клиентом на основании взаимодействий
Contact time
Персонализированные цены на данный продукт
Next best promotion
Наиболее подходящие действия на основе моделей продаж и транзакций
Релевантное предложение для клиента на основе моделей продаж и транзакций
Next best offer
Next best action
Прогнозирование
Классификация клиентов по усталости на основе профиля и уровня вовлеченности
Fatigue segmentation
Оценка вероятности оттока клиента в указанный период времени
Churn propensity
Предсказание ценности клиента на основе профиля и моделей транзакций
Оценка давности, частоты и денежной стоимости на основе событий и транзакций
Recency, Frequency and Monetary
Customer lifetime value
Глубокая сегментация
Анализ эффективности кампаний путем анализа точек соприкосновения
Campaign revenue attribution
Наиболее эффективная кампанию для каждого клиента на основе взаимодействий
Наиболее эффективный канал для каждого клиента на основе взаимодействий
Channel recommender
Campaign recommender
Рекомендательные модели
Оценка клиентов на основе их вероятности купить определенный продукт
Product propensity
Вероятность конверсии B2B-аккаунтов на основе профиля и взаимодействия
Вероятность конверсии B2B-контактов на основе профиля и взаимодействия
Contact lead scoring
Account lead scoring
Скоринг целевых действий
Результаты внедрения ML-модели
Для какого бизнеса подходит
✓
✓
✓
✓
База от 100 тысяч клиентов
Есть данные о покупках за 2-3 года
Частота покупок не менее 1 за 3 месяца
CDP-система и каналы коммуникаций
Что нужно для запуска?
Почему мы
IT-компания с многолетним опытом работы в CRM-маркетинге. Мы разрабатываем инновационные решения для брендов, помогая общаться им со своими клиентами и превращать случайных покупателей в постоянных.
400%
400%
400%
целевой ROI на проектах
13
14
лет на рынке
100
100
100
сотрудников в штате
Работаем с компаниями из разных сфер
Какой результат принесет внедрение ML-модели
Оставьте заявку
С нас — точные вопросы, предложения и примерный план действий!
Или напишите в Telegram Егору Трушникову, директору по развитию и стратегическим продуктам Out of Cloud
Егор ответит на вопросы и расскажет, как ML-модели могут помочь вашему бизнесу