4–8 недель до пилота
Строим ML-рекомендации для B2B-порталов, интернет-магазинов и дистрибуции: личный кабинет, карточка товара, корзина, CRM. Модель обучаем на ваших данных, эффект измеряем до и после — не на словах.
+1,5%
к обороту в месяц — блок рекомендаций в кейсе «Ресмаркет»
~20 000
SKU в каталоге дистрибьютора — модель на реальных заказах
4–8 нед
до пилота: аудит данных, модели, интеграция
Базируемся в Калининграде, работаем по всей России. Рекомендации уже в продакшене у оптового дистрибьютора. Кейс «Ресмаркет».
Ручные «с этим берут» и популярное для всех не масштабируются. Нужны подсказки из истории заказов — в кабинете клиента и в CRM менеджера.
У оптового дистрибьютора тысячи SKU и сотни организаций с разными паттернами закупок. Без персонализации акции и допродажи не доезжают до чека — закупщик повторяет привычную корзину, менеджер вручную предлагает «ещё возьмите».
Мы строим рекомендательную систему на ваших данных: сравниваем модели на истории, выбираем лучшую, интегрируем в продукт и измеряем эффект. Если прироста нет — скажем до масштабирования, а не после.
Не уверены, хватит ли данных? Расскажите про каталог — за 20 минут скажем, с чего начать →
Типичные ситуации, когда персонализация окупается быстрее, чем кажется.
Тысячи позиций, а закупщик берёт одно и то же. Допродажи и акции не доезжают до чека, хотя трафик и заказы есть.
Блоки из коробки платформы или редакторские связки не отражают реальные паттерны в ваших заказах.
Рутинное «а возьмите ещё» не масштабируется. Качество кросс-продаж — в голове конкретного человека, а не в системе.
Витрина крутит популярное по кругу. Персональные подсказки не балансируют релевантность, новинки и разнообразие.
Непонятно, сколько денег теряете без персонализации — нет A/B-теста и метрик в сравнении с текущей логикой.
От ручных связок — к рекомендациям по данным, с измеримым эффектом.
| Сейчас | С решением |
|---|---|
| Рекомендации захардкожены или «по популярности для всех» | Персональные подсказки по истории заказов каждого клиента |
| Одинаковая витрина для разных сегментов | Разные списки для организаций, категорий и сценариев заказа |
| Кросс-продажи — в голове менеджера | Модель находит сопутствующие позиции по фактическим покупкам |
| Новинки не получают показов | Баланс популярного, нового и релевантного — без зацикливания на хитах |
| Эффект не измеряется | A/B-тест или сравнение с текущей логикой: чек, конверсия, глубина заказа |
Не «чёрный ящик», а систему, которую ваша команда сможет развивать.
Сбор и подготовка истории заказов, каталога и поведения — из вашей БД, 1С, CRM или аналитики.
«Что заказать этой организации», «с этим товаром берут», «дополните корзину» — алгоритм под объём данных.
Кросс-проверка на исторических данных: сравниваем модели, выбираем лучшую по метрикам качества.
API или запись в БД: личный кабинет, карточка товара, мобильное приложение, кабинет менеджера.
A/B-тест или контрольная группа, дашборд с метриками: средний чек, конверсия, допродажи.
Понятный пайплайн дообучения, код и инструкции — чтобы развивать систему без внешней ML-студии.
Что меняется, когда рекомендации встроены в момент заказа.
Продуктовый дистрибьютор: портал, CRM и приложение уже работают — рекомендации добавили допродажи без расширения штата.
+1,5%
к обороту в месяц
~4 500 организаций, ~20 000 SKU, миллионы строк истории заказов. Сравнили модели на holdout-данных, выбрали BM25 item-KNN, встроили в кабинет клиента и CRM менеджера — допродажи по фактической истории, а не по шаблону.
Рекомендации — часть продукта, а не отдельная «магия ML». Мы строим порталы, интеграции с 1С и приложения — и знаем, куда встраивать модели, чтобы они приносили деньги.
Ответы на возражения до первого звонка — без обязательств по разработке.
Встроенные блоки часто работают по простым правилам: популярное, та же категория. Мы строим модель на ваших заказах и сравниваем с текущей логикой. Заменяем — только если есть измеримый прирост.
Подбираем методы, устойчивые к холодному старту: контентные признаки, популярность по сегментам, гибридные модели. По мере накопления заказов качество растёт — закладываем в дорожную карту.
В модели балансируем релевантность и разнообразие: новинки и неликвид получают показы, хиты не забивают всю ленту.
Работаем с обезличенными поведенческими данными в вашем контуре. Юридическую схему согласуем на аудите — до старта разработки.
Да, если есть каталог и история взаимодействий: интернет-магазин, маркетплейс, контентный сервис, ритейл с онлайн-витриной. B2B и B2C — разные сценарии, принцип один: рекомендации из ваших данных.
Четыре этапа — от аудита до продакшена. Срок пилота — 4–8 недель при готовых данных.
Разбираем каталог, историю заказов и точки, где рекомендации дадут максимум: кабинет, карточка, корзина, CRM, рассылки. 1–2 недели.
Строим и сравниваем модели на исторических данных. Выбираем лучшую по метрикам и бизнес-логике — не «самую модную». 2–3 недели.
Подключаем API или запись в БД, выкатываем на часть клиентов. Сравниваем с текущей логикой: чек, конверсия, глубина заказа. 2–3 недели.
Полный трафик, дообучение модели, новые сценарии, мониторинг качества рекомендаций — по договорённости.
Площадки, сроки, окупаемость — без скрытых условий. Остались вопросы — проще позвонить.
B2B-порталы и дистрибуция, интернет-магазины, маркетплейсы, контентные сервисы — везде, где есть каталог и поведение пользователей.
В личном кабинете и на главной, в категориях, в карточке товара, в корзине, в CRM менеджера, в email- и push-рассылках. Сценарии выбираем под вашу воронку.
Через A/B-тест или сравнение периодов: средний чек, конверсия в заказ, количество позиций в корзине, удержание. В кейсе «Ресмаркет» — +1,5% к обороту в месяц.
Не обязательно. Встраиваем в существующий продукт или собираем вместе с B2B-порталом / интернет-магазином — один подрядчик на весь цикл.
Зависит от объёма данных, числа сценариев и глубины интеграции. На консультации 20–30 минут разберём ситуацию и назовём срок и ориентир по бюджету — без обязательств.
Рекомендации часто идут в связке с порталом, приложением или привлечением трафика.
20–30 минут: разберём данные, сценарии и реалистичный эффект. Иногда честный ответ — «пока рано, накопите ещё N месяцев заказов». Ни к чему не обязывает.
Калининград
+7 (401) 220-10-86