Главная

Высоко-нагруженный интернет ресурс: Как выявить и обработать всех "тёплых" клиентов?

Машинное обучение в бизнесе

Какие проблемы мы решаем?

  • Как в условиях высокой конкуренции обеспечить высокий уровень удержания и обработки наработанной клиентской базы?
  • Каким наиболее эффективным инструментом обеспечить менеджера по продажам?
  • Как как разгрузить отдел продаж?
  • Как увеличить прибыль при минимальных усилиях?

Мы разработали высокотехнологичный сервис "Helper Manager"

Элементы искусственного интеллекта  способны предсказать совершение ключевого действия

Сервис "Helper Manager" (HM) рассчитает уровень заинтересованности клиента, еще до того как потенциальный покупатель примет решение о покупке. С помощью математических моделей HM выявляет закономерности в поведении клиентов и предскажет, как они поведут себя в будущем.

Сформировавшийся  список обработанных пользователей направляется начальнику отдела продаж или распределяется среди менеджеров автоматически. В полученном списке отображен прогноз вероятности совершения сделок с пользователями в %. Так же по мимо списка менеджер имеет доступ к карточке каждого клиента где подробно приведена статистика по пользователю за последний месяц, чем он интересовался в последнее время, какие страницы посещал и т. д. 

Используя возможности сервиса Helper Manager, специалист отдела продаж получает удобный и эффективный инструмент с помощью которого он может более эффективно выстраивать стратегию и порядок коммуникации с клиентом.

Динамика и перспективы развития компании

Технологии машинного обучения появились уже более 30 лет назад. Многие алгоритмы и методы давно разработаны. Основным сдерживающим фактором было отсутствие интерактивных каналов связи. На сегодняшний день сдерживающие факторы сошли на нет. Большинство действий пользователей проходят через интернет, телефон, почту и другие каналы. Благодаря этому данные стало легко агрегировать и анализировать, это привело к бурному развитию технологий машинного обучения. Наша компания занимается сложной аналитикой, моделированием и прогнозированием систем с 2008 года, за это время было разработано большое количество решений. Наиболее успешный проект Многофакторный Интеллектуальный Динамический Анализ Систем (МИДАС), автор доктор технических наук, профессор Мокеев Владимир Викторович.

В 2016 году команда разработчиков приступила к созданию сервиса повышения конверсии продаж, путем расчета вероятности ключевого действия клиентом (Helper Manager). В течении года команда разработчиков проводила расчеты и исследования в области машинного обучения, разрабатывая наиболее эффективную модель обучения которая способна определить наиболее "теплых" клиентов. На сегодняшний день сервис Helper Manager интегрирован и отлажен в работе отдела продаж компании Бизнес Молодость.

Наши проекты

Halper Manager для Бизнес Молодость

На текущий момент разработанный сервис Helper Manager, отлажен и внедрён в работу компании Бизнес Молодость. Рассчитав вероятность покупки и разбив аудиторию по сегментам вероятности, стало видно что работа отдела продаж идет в основном с холодной аудиторией, в то время как значительная часть горячей остается незамеченной. При использовании сервиса HM картина кардинально меняется и эффективность отдела продаж увеличилась на 30%.

Многофакторный Интеллектуальный Динамический Анализ Систем (МИДАС)

Алгоритм моноблочной линейной конденсации для вычисления собственных значений больших матричных систем. Математические схемы и алгоритмы построения многослойных нейронных сетей с модификациями алгоритма обратного распространения ошибки. Алгоритм решения задачи анализ и прогнозирования курса валют/ценных бумаг: метод главных компонент. Алгоритм решения задачи анализа продаж товаров и услуг: метод главных компонент.

Моделирование и прогнозирование социально-экономических систем

Модель устойчивого развития регионов РФ в рамках концепции «Давление-Состояние-Реакция»;
Модель инвестиционного потенциала регионов РФ.
Модель финансовой устойчивости предприятий;
Инвестиционная модель развития металлургического предприятия и региона.

Свяжитесь с нами