Персонализированные рекомендации

Разработка и внедрение персонализированных рекомендаций на заказ.

Главная

/ Персонализированные рекомендации

оставить заявку

и примеры использования

Отрасли

E-commerce и ритейл

Рекомендация товаров на основе истории просмотров и покупок.
Индивидуальные подборки акционных предложений.

Медиа и развлечения

Предложение контента (статей, видео, музыки) по интересам пользователя.
Персонализированные плейлисты и подборки.

Финансы и страхование

Персональные кредитные и страховые предложения.
Подбор оптимальных инвестиционных продуктов.

Маркетинг и реклама

Автоматизированная сегментация и таргетинг на основе пользовательской активности.
Персонализированный контент в email- и SMS-кампаниях.

Гостиничный бизнес и туризм

Рекомендации вариантов проживания и туров на основе прошлых бронирований.
Персонализированные акции и скидки для постоянных клиентов.

Кейсы

Клиент: NDA
Промышленность

Прогноз динамики цены на арматуру на рынке ОАЭ

Клиент: NDA
Промышленность

Внедрение системы автоматической сортировки природных минералов

Клиент: NDA
Промышленность

Система навигации по парковке

Клиент: NDA
Транспорт

Система распознавания окклюзий и сегментации сосудов в головном мозге

Клиент: СберМедИИ
Медицина

Аналитика и повышение эффективности агентских продаж

Клиент: NDA
E-commerce

все кейсы

Технологии

LLM (Large Language Models)

Генеративные языковые модели (например, GPT) для более точной обработки текстовых данных и контекстно-зависимых рекомендаций.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Технология, позволяющая объединять генеративные модели с внешними источниками знаний (базы данных, документы, CRM), повышая точность рекомендаций.

Готовые решения (например, ChatGPT)

Интеграция ChatGPT для обработки естественного языка и улучшения взаимодействия с пользователем.

Другие инструменты машинного обучения

Коллаборативная фильтрация, контентно-ориентированные модели, гибридные подходы к рекомендациям.

Облачные сервисы

Использование облачных платформ (AWS, Azure, Google Cloud) для масштабирования и быстрой обработки больших объемов данных.

Системы, с которыми мы интегрируемся

01

CRM-системы

(Salesforce, Microsoft Dynamics, HubSpot)

Получение данных о клиентах, историй покупок и интересов.
Синхронизация информации для персонализированных рассылок.

02

ERP-системы

(SAP, Oracle, 1С)

Автоматический учет складских остатков и обновление рекомендаций в реальном времени.
Учет финансовых показателей и интеграция с внутренней аналитикой.

03

E-commerce-платформы

(Shopify, Magento, WooCommerce)

Встраивание блока рекомендаций на карточки товаров и страницу корзины.
Персонализация витрины магазина для каждого пользователя.

04

Системы аналитики

(Google Analytics, Яндекс.Метрика, Power BI)

Отслеживание эффективности рекомендаций и улучшение алгоритмов на основе показателей конверсии.

05

Общение и коммуникации

(Telegram, Slack, Microsoft Teams)

Настройка уведомлений о ключевых показателях и событиях.
Возможность предоставлять персонализированные советы в чат-ботах и онлайн-чатах.

оставить заявку

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.

Влад Савин

Софаундер / Head of projects

Персонализированные рекомендации

Разработка и внедрение персонализированных рекомендаций на заказ.

Главная