Проанализируем ваши данные и решим задачи: повышение среднего чека, увеличение прибыли, вывод на рынок нового товара, повышение лояльности и многое другое.

Задача и решение:
Прогнозировать цену перевозки для каждого нового пользователя до вступления в аукцион/начала использования сервиса. С помощью машинного обучения мы построили модель предсказания цены для каждого нового посетителя, которая была внедрена в калькулятор на сайте.

Срок:
2 месяца.

Итоги:
Благодаря прогнозу цены, удалось повысить конверсию в покупателя и отсеивать нецелевых клиентов.

Задача:
Определить диапазон цен, который позволит добиться максимальной доли рынка до запуска продукта в массовую продажу. Мы провели совместный (conjoint) анализ, который позволил определить диапазон оптимальных цен для нового продукта с учетом конкурентного поля и эластичности спроса.

Срок:
1 месяц.

Итоги:
Благодаря этому анализу удалось сэкономить время и бюджет на экспериментах в торговых сетях и снизить риск установления неправильной цены.

Задача и решение:
Внедрить модель прогноза покупки на сайте для каждого нового посетителя. С помощью машинного обучения мы построили модель определения вероятности покупки посетителем сайта по характеру его поведения и по социальным характеристикам в режиме реального времени. А внедрение этой модели в CRM систему позволило определить, для кого из посетителей имеет смысл ретаргетинг отделом продаж.

Срок:
2 месяца.

Итоги:
Благодаря определению вероятность отдел продаж смог сэкономить на дозвонах и прочем ретаргетинге на клиентах с низкой вероятностью покупки. А в процессе построения модели были также выявлены факторы, которые увеличивают вероятность покупки.

Задача:
Провести анализ предложений конкурентов, предложить идеи партнерской программы с максимальным потенциалом. Мы провели сбор информации по предложениям конкурентов нашего клиента из открытых источников, а также в формате "тайного покупателя". Далее разработали анкету и провели опрос целевой аудитории нашего клиента, чтобы выяснить мнение о партнерских программах, выявили те, которые обладают наибольшим потенциалом среди ЦА.

Срок:
2 недели.

Итоги:
Анализ наиболее востребованных аспектов партнерских программ позволил клиенту создать свою, дающую максимальные конкурентные преимущества и при этом без лишних затрат на малоэффективные компоненты программы.

Задача:
Определить мнение клиентов о компании по сравнению с конкурентами, важность разных аспектов взаимодействия и как отличаются взгляды руководителей и сотрудников B2B клиентов о компании. Мы разработали опрос таким образом, чтобы число вопросов было небольшим, но при этом с помощью нашего дальнейшего анализа можно было бы получить больше информации. В телефонном режиме провели интервью, сбор данных, статистический анализ, на основе которого вывели KPI для работы отдела продаж.

Срок:
2 недели.

Итоги:
Благодаря этому анализу были выявлены основные проблемы в работе, определено положение по отношению к конкурентам, выведены KPI для работы отдела продаж.