Машинное обучение (ML) и прогнозная аналитика для бизнеса
Продаём предсказуемость: модель учится на истории продаж и подсказывает, сколько товара завезти в регион, какую поставить цену и кто из клиентов готов уйти.
- Прогноз спроса
Сколько товара нужно на складе в каждом регионе.
- Динамические цены
Цена реагирует на спрос, остатки и конкурентов.
- Отток клиентов
Видно, кто готов уйти, — до того как ушёл.
- Аномалии
Подозрительные операции и сбои — сигналом, а не в отчёте.
Сколько стоит
Скоринг клиентов и лидов
от 200 000 ₽- Модель на истории сделок
- Оценка в CRM
- Проверка качества на новых данных
Динамическое ценообразование
от 350 000 ₽- Учёт спроса, остатков и конкурентов
- Правила и ограничения цен
- Выгрузка цен в 1С и на сайт
Предиктивная аналитика складов
от 500 000 ₽- Прогноз спроса по регионам
- Рекомендации по закупкам
- Дашборд для руководителя
Этапы работы
- 01Аудит
Разбираем процессы, находим ручную работу и потери. Бесплатно.
- 02План оцифровки
Собираем связку из наработок и доработок, фиксируем сроки и бюджет.
- 03Внедрение
Запускаем сайт, CRM, 1С и агентов, переносим данные, обучаем команду.
- 04Рост
SEO и реклама приводят клиентов, дашборд показывает, что приносит деньги.
Предсказуемость вместо интуиции
Закупщик заказывает «как в прошлом году плюс немного», цены меняются раз в квартал, а об уходе крупного клиента узнают из отчёта. Прогнозирование спроса и другие ML-модели учатся на истории продаж за несколько лет и подсказывают, сколько единиц товара нужно в конкретный регион к следующему месяцу, какую цену поставить и кому из клиентов пора позвонить.
Кому подходит
| Отрасль | Задача | Что даёт модель |
|---|---|---|
| Ритейл и дистрибуция | Закупки и остатки по регионам | Прогноз спроса по товарам и складам |
| E-commerce | Цены на тысячи позиций | Динамическое ценообразование |
| Финансы и подписки | Удержание клиентов | Прогноз оттока (churn) |
| Логистика | Сбои и потери | Выявление аномалий |
Данные
Собираем историю из 1С, CRM и складских систем, чистим и добавляем внешние факторы: праздники, акции, сезонность.
Внедрение
Прогнозы и рекомендации выгружаются туда, где принимают решения: в 1С, CRM и дашборд руководителя. Модель регулярно переобучается на новых данных.
Если нужен помощник менеджеру внутри CRM, а не прогноз по истории, — ИИ в отделе продаж.
Смотрите также: ИИ-боты (RAG), голосовые агенты, компьютерное зрение, локальные LLM. Все форматы и цены — ИИ в ваш продукт.
Частые вопросы
Сколько данных нужно для прогноза?
Чем длиннее история, тем точнее модель видит сезонность и тренды. Обычно хватает нескольких лет продаж из 1С; если истории мало, начинаем с более простых моделей и добавляем внешние данные.
Чем ML отличается от ChatGPT?
Языковые модели работают с текстом. Машинное обучение здесь — это математические модели на ваших цифрах: продажи, цены, остатки, поведение клиентов. Они не пишут тексты, а считают прогнозы.
Как понять, что прогноз точный?
Проверяем модель на периоде, которого она не видела при обучении, и сравниваем с тем, как вы планируете сейчас. Внедряем, только если модель заметно лучше текущего способа.
Чем скоринг здесь отличается от ИИ в CRM?
Здесь — отдельная модель, обученная на истории ваших сделок и клиентов. В «ИИ в отделе продаж» нейросеть помогает менеджеру внутри CRM: расшифровывает звонки, пишет КП.
Где будут работать модели?
На вашем сервере или в российском облаке, с выгрузкой результатов в 1С, CRM и дашборды.
Расскажите, что нужно сделать
Оставьте контакты или напишите в мессенджер: разберём задачу и предложим решение.
Телефон для связи8 (967) 858-85-55