Главная \ Каталог решений \ ML-сервисы

ML-платформа
RightWay

Оптимизируйте программу лояльности
с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

Оставить заявку

Узнать подробнее

Управление оттоком

Персональные рекомендации

Кластеризация клиентских данных

Прогноз поведения клиентов

Управление оттоком

Используйте ML-модели для определения потенциально уходящих клиентов, анализа причин оттока и формирования рекомендаций по удержанию. Анализируйте данные о клиентах, чтобы определить паттерны, связанные с оттоком.

Платформа RightWay анализирует данные о действиях покупателей и помогает предлагать клиентам наиболее релевантные товары или услуги на основе их предпочтений и поведения.

Преимущества использования ML-инструментов:

Удержание клиентов

Оптимальное время для рекламы

Увеличение конверсии и продаж

Улучшение пользовательского опыта

Интеграция с CRM-системой

Прогнозирование событий

Персональные рекомендации
на базе машинного обучения

Рассматривая все взаимодействия с сайтом (покупки, просмотры), можно значительно повысить точность персональных рекомендаций. Для таких сегментов, как ювелирные изделия, одежда и обувь, базу для построения персональных предложений лучше строить на основе визуального сходства товаров.

Персональные рекомендации – правильный путь для укрепления лояльности, увеличения продаж и повышения эффективности маркетинговых коммуникаций.

Ниже перечислены ключевые возможности нашего решения:

Кластеризация клиентской аудитории по потребительским предпочтениям

Разделение клиентов на группы с похожими предпочтениями позволяет разрабатывать индивидуальные стратегии маркетинга для каждой из них, увеличивая шансы на успех предложения. Понимание предпочтений клиентов помогает предложить им товары и услуги, которые действительно отвечают их нуждам и желаниям, укрепляя тем самым лояльность аудитории.

Построение моделей персональных рекомендаций участникам по покупкам

Предлагая товары или услуги, которые соответствуют интересам и потребностям каждого пользователя, модели персональных рекомендаций могут улучшить их опыт использования сайта или приложения. Предоставляя персонализированные рекомендации, компания может показать, что она заботится о своих клиентах и понимает их потребности. Это может привести к повышению лояльности клиентов и увеличению их удовлетворенности.

Создание сегментов аудитории для таргетированных рекламных кампаний

Создание сегментов позволяет получить более глубокое понимание потребностей, интересов и поведения разных групп аудитории, что может быть использовано для разработки более эффективных маркетинговых стратегий. Таргетированные кампании позволяют показывать рекламу только тем, кто с наибольшей вероятностью на нее откликнется, что снижает затраты на рекламу и повышает ее эффективность.

Формирование ленты рекомендаций на основе похожести и истории покупок на сайте и в мобильном приложении

Лента рекомендаций, сформированная на основе истории покупок и схожести предпочтений, может предложить товары и услуги, которые могут заинтересовать конкретного пользователя. Пользователи, которые видят товары, которые им могут понравиться, с большей вероятностью совершат покупку, что приведет к увеличению продаж. Предлагая товары и услуги на основе предпочтений и истории покупок, лента рекомендаций может улучшить пользовательский опыт, делая процесс покупки более удобным и приятным.

Персонализация email-маркетинга

Персонализированные письма имеют больше шансов быть открытыми, так как они кажутся более актуальными и интересными для получателя. Повышение конверсии: персонализированный подход может увеличить вероятность того, что пользователь перейдет по ссылке в письме и совершит желаемое действие (покупку, регистрацию и т.д.). Персонализированный email-маркетинг показывает, что компания заботится о своих клиентах, что может укрепить их лояльность и повысить вероятность повторных покупок.

Кластеризация участников
программы лояльности

Глубокое понимание покупателей дает множество подсказок для работы. Кластеризация объединяет клиентов по их поведению, а это ключ к повышению эффективности маркетинговых кампаний.

Экономьте на скидках: замените общие акции на персональные предложения с индивидуальными скидками для клиентов, сократив затраты на стимулирование отклика..

Повысьте отклик на маркетинговые кампании: самообучающиеся алгоритмы анализируют большие объемы данных и формируют персональные предложения основываясь на прогнозах и анализе данных.

Анализ и прогнозирование поведения клиентов

ML-сервисы для анализа и прогнозирования поведения клиентов позволяют предпринимать проактивные действия для удержания клиентов, например, предлагать индивидуальные предложения

Инструменты платформы помогут маркетологу выбрать наиболее оптимальное время для запуска рекламной кампании или акции, увеличить конверсию и продажи, а также улучшить пользовательский опыт.

Быстрая интеграция
с популярными сервисами

Данные ваших клиентов передаются только в зашифрованном виде и хранятся на российских серверах.

Предлагаем несколько вариантов развертывания решения: Box, SaaS или On-premise - устанавливаем на серверах внутри вашей организации, где вы полностью контролируете инфраструктуру и данные.

CMS

Кассовое ПО

Электронные
кошельки

SMS-
сервисы

E-mail-
сервисы

CRM

ERP

Формат подключения

Выбирайте удобный для вас формат подключения, учитывая собственные требования компании к безопасности, масштабируемости, управлению данными и возможностям интеграции решения в текущую инфраструктуру

SaaS

Облачное развёртывание – удобный вариант если вам нужна гибкость, масштабируемость и отсутствие необходимости вложений в инфраструктуру

On-premise

Устанавливаем на серверах внутри нашей организации, где вы полностью контролируете инфраструктуру и данные. Если у вас есть возможность обеспечить безопасность и масштабируемость на своих серверах, а также вы предпочитаете большой контроль над всем процессом, то локальное развёртывание станет отличным вариантом

Безопасность

Все данные хранятся в data-центрах на территории России.
Клиентские данные находятся в защищенном контуре.
Безопасность системы соответствует требованиям 152-ФЗ.
Платформа зарегистрирована в Едином реестре российского ПО.

Предлагаем несколько вариантов развертывания нашей платформы:
Версии Box, SaaS или On-premise - устанавливаются на серверах внутри вашей организации, где вы полностью контролируете инфраструктуру и защищённость клиентских данных.

Что такое ML-платформа?

ML-платформа - это инструментарий, разработанный для облегчения процесса разработки и развертывания моделей машинного обучения. Она предлагает набор удобных инструментов и функций, которые позволяют управлять всеми этапами жизненного цикла моделей, начиная от сбора и предварительной обработки данных до внедрения в продакшн.

Одно из главных преимуществ ML-платформы заключается в ее способности упростить и ускорить процесс разработки моделей машинного обучения. Она предоставляет удобный интерфейс для создания и обучения моделей, а также инструменты для отладки и оценки их производительности. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на самом алгоритме и логике модели, минимизируя затраты времени на рутинные технические задачи.

ML-платформа также обеспечивает возможность масштабирования и оптимизации моделей для эффективного использования ресурсов и достижения высокой производительности. Она позволяет управлять распределенными вычислениями, автоматически масштабировать ресурсы и оптимизировать процессы обучения и предсказания. Это особенно важно при работе с большими объемами данных и сложными моделями.

ML-платформа обеспечивает более простую и гибкую интеграцию моделей в реальные приложения. Она позволяет легко экспортировать обученные модели и использовать их в разных средах и технологиях. Кроме того, ML-платформа предоставляет ряд инструментов для мониторинга и управления моделями в продакшене, что позволяет эффективно обновлять и поддерживать модели в рабочем состоянии.

Большинство ML-платформ также предлагают функции автоматизации и оптимизации процесса разработки моделей. Они позволяют автоматически настраивать параметры моделей, выбирать подходящие алгоритмы обучения и проводить автоматическую настройку гиперпараметров. Это помогает улучшить качество моделей и сократить время процесса разработки.

Наконец, ML-платформа обеспечивает безопасность и контроль над моделями и данными. Она предоставляет средства для управления доступом к моделям и контроля прав доступа к данным. Это позволяет обеспечить конфиденциальность и защиту информации, а также соответствовать требованиям законодательства и нормам безопасности.

В целом, ML-платформа представляет собой мощный инструмент, который значительно упрощает и улучшает процесс разработки и использования моделей машинного обучения. Она позволяет управлять всеми этапами жизненного цикла моделей, обеспечивает масштабирование, интеграцию, автоматизацию и безопасность. Благодаря этим возможностям, ML-платформа становится все более популярной и широко применяется в различных отраслях и сферах деятельности

Преимущества ML-сервисов для бизнеса

ML-сервисы, или сервисы машинного обучения, представляют собой одно из самых передовых направлений в области технологий. Они способны предоставлять ряд преимуществ, которые значительно упрощают и улучшают нашу повседневную жизнь. В этой статье мы рассмотрим некоторые из основных преимуществ ML-сервисов.

Одним из ключевых преимуществ ML-сервисов является их способность анализировать и обрабатывать большое количество данных. Они позволяют нам собирать, хранить и анализировать огромные объемы информации, что открывает новые возможности для бизнеса и научных исследований. С помощью ML-сервисов можно проводить анализ данных, выявлять скрытые закономерности и предсказывать тренды, что помогает принимать более обоснованные решения и оптимизировать бизнес-процессы.

Еще одно преимущество ML-сервисов заключается в их способности к автоматизации. Они позволяют создавать системы и программы, которые способны обучаться и принимать решения на основе полученного опыта. Это означает, что ML-сервисы могут выполнять рутинные задачи, освобождая людей от такого рода работы и позволяя им заниматься более творческими и стратегическими задачами. Кроме того, автоматизация с использованием ML-сервисов позволяет существенно повысить производительность и эффективность работы.

ML-сервисы также открывают новые возможности для улучшения пользовательского опыта. Они позволяют создавать персонализированные рекомендации и предложения на основе анализа предпочтений и поведения пользователей. Например, ML-сервисы в социальных сетях могут предлагать друзей или контент, исходя из вашего профиля и предпочтений. Также ML-сервисы могут использоваться в маркетинге для создания более целевых и эффективных рекламных кампаний.

Безопасность и защита данных - еще один важный аспект, который предоставляют ML-сервисы. Они могут быть использованы для обнаружения и предотвращения кибератак, мошенничества и других угроз информационной безопасности. С помощью анализа больших объемов данных и обучения на основе предыдущих событий, ML-сервисы могут быстро обнаруживать подозрительную активность и реагировать на нее.

Наконец, ML-сервисы способны обновляться и улучшаться со временем. Они могут адаптироваться к изменяющейся среде и самостоятельно улучшать свою производительность и точность. Это значит, что ML-сервисы всегда будут актуальными и могут оставаться релевантными в быстро изменяющемся мире технологий.

ML-сервисы предоставляют ряд преимуществ, которые значительно упрощают и улучшают нашу жизнь. Они позволяют анализировать и обрабатывать большие объемы данных, автоматизировать рутинные задачи, улучшать пользовательский опыт, обеспечивать безопасность данных и обновляться со временем. Неудивительно, что ML-сервисы становятся все более популярными и широко применяются в различных сферах деятельности.

Раскрыть

Первый шаг на пути
к автоматизации

Начните автоматизировать ваш маркетинг уже сейчас.
Отправьте заявку на демонстрацию платформы и мы поможем разобраться в деталях.

ML-платформа RightWay

Управление оттоком

Персональные рекомендации на базе машинного обучения

Кластеризация участников программы лояльности

Анализ и прогнозирование поведения клиентов

Быстрая интеграция с популярными сервисами

Формат подключения

Безопасность

Что такое ML-платформа?

ML-платформа
RightWay

Персональные рекомендации
на базе машинного обучения

Кластеризация участников
программы лояльности

Быстрая интеграция
с популярными сервисами