Система прогнозирования спроса и персонализированных рекомендаций.
Создать систему анализа поведения покупателей и прогнозирования спроса для увеличения конверсии.
Разработали ML-модели для анализа поведения пользователей, прогнозирования спроса и генерации персонализированных рекомендаций.
Клиент столкнулся с проблемой низкой конверсии и большими остатками товаров. Традиционные методы анализа не давали нужных результатов.
Мы провели глубокий анализ данных о поведении пользователей, создали модели машинного обучения для прогнозирования спроса и разработали систему персонализированных рекомендаций.
Внедрили систему поэтапно: сначала аналитику, затем рекомендации, и в конце - прогнозирование спроса. Каждый этап тестировался на реальных данных.
Результаты превзошли ожидания: конверсия выросла на 40%, средний чек увеличился на 25%, а остатки товаров сократились на 30%.