ML-модели
Machine learning — это не «внедрить нейросеть», а обучить модель на ваших продажах, остатках и клиентах, чтобы она предсказывала спрос, отток и поведение точнее ручных правил. Обучаем на вашем стеке, проверяем на исторических данных и выводим в работу поэтапно.
- Прогноз спроса и остатков: сколько и чего закупать, чтобы не было ни дефицита, ни залежей
- Скоринг и сегментация клиентов: кто купит снова, кто вот-вот уйдёт, кому что предложить
- Персональные рекомендации и допродажи на сайте и в рассылках
- Обучение на ваших данных, проверка на истории, вывод по договору поэтапно
Как это выглядит у вас: симптомы, что прогнозы делаются на глаз
Что берёт на себя ML
Модель учится на вашей истории продаж, сезонности и акциях и прогнозирует спрос по позициям и складам. На выходе — рекомендации по закупке и распределению, а не догадки по прошлому месяцу.
По поведению клиента — частоте, среднему чеку, паузам между заказами — модель отмечает тех, кто вот-вот перестанет покупать, чтобы вернуть их до, а не после ухода.
Разбиваем базу не по возрасту и городу, а по вероятности покупки, оттока и отклика на предложение — RFM и ML-сегменты, по которым реально настраивать маркетинг.
Персональные подборки товаров под конкретного покупателя для сайта, писем и мессенджеров — на основе того, что и как покупают похожие клиенты.
Модель обучается на выгрузках из RetailCRM, 1С и МойСклада. Где данные нельзя выносить наружу — обучаем и считаем в российском контуре на YandexGPT/GigaChat и open-source моделях.
Прогнозы и сегменты не остаются в отчёте: возвращаем их в CRM и учёт — в триггеры, сегменты рассылок, задачи закупок, — чтобы моделью пользовались, а не любовались.
Как внедряем
01
Разбор задачи
Выбираем одну задачу с понятной пользой — прогноз спроса, отток или рекомендации — и заранее договариваемся, как измерим результат.
02
Аудит данных
Смотрим, какие данные есть и в каком они состоянии: истории продаж, остатков, клиентов — хватит ли модели, из чего учиться.
03
Обучение и валидация
Обучаем модель на исторических данных и проверяем на отложенном периоде: сравниваем прогноз с тем, что случилось на самом деле.
04
Пилот в бою
Запускаем на реальном потоке под контролем, сравниваем с текущим ручным подходом, донастраиваем.
05
Вывод и масштабирование
Встраиваем в процессы и расширяем на соседние задачи и категории.
Часть направления «AI-агенты»
ML-модели работают в связке с нашими AI-агентами: агент разбирает и обогащает данные, а обученная на этих данных модель прогнозирует и рекомендует. Начать можно с любой стороны.
Сделаем за вас — или научим вашу команду
Два способа получить результат — выбираете вы
Делаем сами, от начала до конца. Вы получаете готовый результат — настроенную систему, интеграцию, процесс, — а всю техническую часть берём на себя.
Разворачиваем безопасный контур (права, песочницы, регламенты), обучаем команду работать в нём с AI — и остаёмся на надзоре по подписке.
Подробнее про AI-контур →Частые вопросы
Сколько данных нужно, чтобы обучить модель?
Зависит от задачи. Для прогноза спроса обычно нужна история продаж хотя бы за год-полтора, чтобы модель увидела сезонность; для оттока и скоринга — накопленное поведение клиентов. На аудите данных честно говорим, хватает ли того, что есть, или сначала стоит подкопить.
Чем ML отличается от обычных отчётов и правил?
Отчёты и правила показывают, что было. ML на тех же данных предсказывает, что будет: какой спрос, кто уйдёт, кто купит. Там, где ручное правило («не покупал 90 дней — значит отток») грубое, модель учитывает десятки факторов сразу.
Наши данные не уйдут на сторону?
Модель обучаем под ваши требования к безопасности. Чувствительные данные наружу не выносим — обучение и расчёты идут в российском контуре на отечественных и open-source моделях. Что где обрабатывается, фиксируем в договоре.
На каких системах это работает?
На вашем стеке. Автоматизируем бизнес с 2014 года, работаем с RetailCRM с 2015-го, с МойСкладом — с 2016-го, плюс 1С и Битрикс24 — модель учится на выгрузках из того, что у вас уже стоит, а прогнозы возвращаются обратно в CRM и учёт. Отдельную систему ради ML покупать не нужно.
Эту задачу можно решить точечно — а можно навести порядок во всём контуре сразу
Если ломается здесь, обычно «протекает» и на соседних стыках: сайт, CRM, 1С, склад, кассы, доставка, маркетплейсы. Мы закроем конкретную проблему — или соберём весь контур вашей торговой или производственной компании в единую систему, за которую отвечает одна команда.
Обсудим вашу задачу
Расскажите, где сейчас решаете на глаз — закупки, удержание, рекомендации, — и мы подскажем, есть ли в ваших данных, из чего обучить модель. Разбор бесплатный.
