СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
Заполните форму, мы свяжемся с вами в течение 6 часов.
у нас cookie
ок
Интеллектуальное регулирование цен для роста бизнеса
Разработка и внедрение персонализированных алгоритмов динамического ценообразования на заказ.
/ Интеллектуальное регулирование цен
и примеры использования
Отрасли
E-commerce и розничная торговля
- Автоматическая корректировка цен с учётом конкурентных предложений, популярности товара и сезонности.
- Управление скидками и промоакциями на основе актуальных данных о спросе.
Туризм и гостеприимство
- Формирование динамических тарифов на отели, авиабилеты, экскурсии с учётом колебаний спроса и сезонных факторов.
- Изменение цен в зависимости от дня недели, праздников и географической локации.
Логистика и транспорт
- Персонализированные тарифы на грузоперевозки и пассажирские перевозки (автобусы, такси, каршеринг).
- Учёт пробок, погодных условий и загруженности транспортных средств.
Абонентские и сервисные услуги
- Гибкое ценообразование для онлайн-сервисов и подписок: от медиаплатформ до сервисов хранения данных.
- Регулировка тарифов в зависимости от активности пользователя, доступных квот и уровня сервиса.
Страхование и финансовые услуги
- Использование пользовательского поведения, исторических данных и текущей рыночной ситуации для расчёта страховых премий и кредитных ставок.
- Возможность ускоренной оценки рисков и моментального пересмотра условий.
Кейсы
Технологии
LLM (Large Language Models)
Используются для анализа больших объёмов текстовой информации (отзывы, описание товаров и услуг, тренды в социальных сетях) и выявления ключевых факторов, влияющих на спрос и цену.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Позволяет быстро находить и обрабатывать релевантные данные из множества источников (CRM-система, база клиентов, статистика продаж, маркетплейсы), синхронизируя их в реальном времени для адаптации цен.
Готовые решения на базе ChatGPT
- Автоматизация процесса консультаций и рекомендации по ценам для операторов и менеджеров.
- Анализ текстовых запросов клиентов (чат, письма) для моментального пересмотра и предложения актуальной цены.
Другие инструменты машинного обучения
Кластеризация клиентов по сегментам, прогнозирование спроса, идентификация трендов и аномалий в статистике продаж.
Системы, с которыми мы интегрируемся
01
CRM-системы
(Salesforce, Microsoft Dynamics, Битрикс24, amoCRM и др.)
- Получение данных о клиентах и истории взаимодействий.
- Автоматическое обновление персональных предложений и скидок.
02
ERP-системы
(SAP, Oracle, 1С, Odoo и др.)
- Синхронизация данных о запасах, себестоимости, продажах.
- Автоматическое формирование финансовых отчётов с учётом динамических цен.
03
E-commerce-платформы
(Shopify, Magento, 1С-Битрикс, WooCommerce и др.)
- Обновление цен в режиме реального времени.
- Управление акционными предложениями и промокодами.
04
Системы веб-аналитики
(Google Analytics, Яндекс.Метрика и др.)
- Анализ поведения пользователей на сайте и эффективности ценовых стратегий.
- Использование данных о трафике и конверсии для дальнейшей оптимизации.
05
Другие внешние сервисы
- Платёжные системы (Stripe, PayPal, Яндекс.Касса, ЮKassa и др.).
- Сервисы доставки и логистики (PONY EXPRESS, DHL, СДЭК и др.) для просчёта итоговой стоимости заказа с учётом динамической надбавки.
В чем хороши
ИИ-экспертность И МАТЕМАТИКА
Сделали более 150 проектов в AI.
Большинство сотрудников имеют награды в международных олимпиадах по математике.
90% сотрудников окончили МФТИ и другие топовые технические ВУЗы.
Команда
Софаундер Ярослав Шмулев ex. руководитель ML-направления в ритейл в SAP консалтинге и ex. CPO в Joom B2B.
Умеем говорить на бизнес-языке, внедрять практики SAP и работать над метриками.
Консалтинг, метрики
Ярослав Шмулев
Софаундер / Технический директор
Сервисная разработка
Так что с классической хард разработкой и дизайном у нас тоже очень хорошо.
Cофаундер Влад Савин
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
Влад Савин
Софаундер / Head of projects