Предиктивная аналитика

Минимально нужна история продаж за 12-24 месяца с датами транзакций и объёмами. Чем больше дополнительных данных — маркетинговые кампании, сезонность, цены конкурентов, погода — тем точнее будет прогноз. Мы проведём анализ ваших данных и скажем, какие источники информации дадут наибольший прирост точности модели.

Модель автоматически переобучается раз в неделю или месяц на новых данных, чтобы учитывать изменения рынка. Мониторинг — это постоянная проверка качества прогнозов: мы сравниваем прогноз с фактическими результатами и алертим вас, если точность падает ниже критического уровня. Это гарантирует, что ML-прогноз остаётся надёжным инструментом.

Мы предоставляем REST API, через который ваша система может запрашивать прогнозы в реальном времени. Интеграция настраивается под вашу инфраструктуру — прогнозы могут попадать в CRM, BI-системы или автоматизировать процессы. Обычно такая интеграция занимает 2-3 дня работы.

Да, e-commerce и ритейл — одни из основных сценариев применения. Предиктивная аналитика помогает спрогнозировать спрос по товарам, оптимизировать логистику, предсказать отток покупателей и повысить LTV. Мы работаем и с другими направлениями: подписочные сервисы, финтех, логистика — опыт есть.

Начальная точность прогнозов обычно 85-92%, но часто её можно поднять анализом новых признаков (Feature engineering). Если модель ошибается систематически, мы ищем скрытые закономерности или добавляем дополнительные данные. Каждый проект уникален — мы работаем с вами до достижения целевого уровня точности.

Цена включает все этапы: анализ, feature engineering, разработку модели, API и первые три месяца поддержки с мониторингом. Дополнительные услуги — углубленный анализ новых данных или интеграция в сложные системы — оцениваются отдельно. После первых трёх месяцев можно перейти на тариф поддержки или работать самостоятельно с нашей документацией.