AI-анализ данных и прогнозирование

Нам подойдут исторические данные в любом формате: CSV, Excel, базы данных, API. Для E-commerce это могут быть продажи, поведение клиентов, товарные остатки; для SaaS — метрики использования, churn, LTV. Минимум 6-12 месяцев данных обычно даёт хорошую основу для построения надёжных ML-моделей и точных прогнозов.

Отчёт включает визуализацию ключевых паттернов, прогнозы по вашим метрикам (выручка, спрос, текучка) и конкретные actionable рекомендации. Например, для ритейла это может быть оптимизация товарных остатков или прогноз сезонного спроса; для SaaS — предсказание уходящих клиентов и факторы удержания. Все выводы подкреплены данными и легко внедряются в работу.

Мы работаем под ключ — от подготовки данных до интеграции прогнозов в ваши процессы. Если у вас уже есть техническая команда, мы можем обучить её работе с моделями и дашбордами, чтобы она могла их поддерживать. Включена также техническая поддержка на период внедрения и период после запуска.

Прогнозы можно интегрировать в вашу систему — от API до автоматических дашбордов, которые обновляются по расписанию. Например, модель может автоматически подавать сигнал о риске дефицита товара или вероятности оттока клиента. Мы создадим решение, которое работает с вашей текущей инфраструктурой (CRM, BI-системы, маркетинг-платформы).

Мы тестируем каждую ML-модель на исторических данных и выбираем самую точную для вашего сценария. Честно говорим о допустимой погрешности — 100% точность невозможна, но мы ориентируемся на точность 85%+ в зависимости от предметной области. Если после внедрения результаты не устраивают, мы дорабатываем модель или добавляем новые факторы без дополнительной платы в первый месяц.

Стоимость зависит от сложности задачи, объёма данных и количества моделей — от 150 тыс. до 500+ тыс. рублей. Простой прогноз выручки обойдётся дешевле, чем многоуровневая система предсказания поведения клиентов. Предложу точный расчёт после обсуждения ваших целей и сложности анализа.