Консалтинг корпоративных клиентов

Моделирование аудитории, предсказание дальнейших динамик, создание систем раннего алерта для проблемных клиентов

Цель

Помощь в принятии стратегических решений на основе данных; Внедрение автоматизированных решений по различным событийным предсказаниям при помощи машинного обучения в компанию.

Возможные задачи:

В зависимости от потребностей бизнеса могут быть:

• Исследования агрегированных верхнеуровневых метрик, выявление их связей друг с другом
• Выявление инсайтов
• Построение предиктивных моделей для предсказания метрик на различных дистанциях
• Моделирование различных процессов, разбор их на составные элементы, от которых зависит результат процесса
• Исследования нишевого уровня: пример, анализ поведения пользователей в зависимости от их целевого действия
• Выявление функций, описывающих поведение или процессы на уровне каждого пользователя
• Использоваие этих функций для моделирования поведения каждого отдельного пользователя
• Предсказание целевого действия для каждого отделльного пользователя с его автоматизированной ситуативной обработкой перед тем, как пользователь это действие совершит (например, подталкивание к покупке / таргетированная акция по сохранению клиента)
• Внедрение автоматизированных решений в техническую инфраструктуру компании, либо взаимодействие с командой при выкатке модели в продакшн (зависит от бизнес-процессов компании и того, как идет работа с инфраструктурой)

Описание

Услуга для бизнеса, накопившего достаточно большое количество данных для их обработки, а также имеющего уже настроенный флоу по получению и хранению данных о своих клиентах.
Подходит для среднего и крупного бизнеса, а также для малых предприятий, активно работающих в IT-среде и с данными пользователей.

Для консалтинга используется математическое моделирование различных процессов, чтобы получить интересующие бизнес инсайты.
На его основе могут быть разработаны предиктивные модели как верхнего уровня (например, верхнеуровневых метрик), так и нишевого (например, готовность клиента к покупке)

Решение

Работа с данными может проводиться как локально на стороне Null One Research, так и на серверах заказчика (в зависимости от степени конфиденциальности данных и преференций заказчика).

Стак обработки данных основан на python.
Автоматизированные решения могут быть внедрены как в инфраструктуру компании, так и на стороне вычислительных мощностей Null One Research.

В зависимости от необходимости, поддержание и развитие разработок также может быть обеспечено на стороне Null One Research.

По всем вопросам можно обращаться в Телеграм.