Клиенты ожидают, что бизнес знает их лучше, чем они знают себя. Уделяя пристальное внимание их уникальным предпочтениям, вы сможете сформировать максимально релевантное для каждого клиента предложение, продлить сотрудничество и увеличить LTV в Казахстане

покупателей склонны делать покупки у брендов, которые предоставляют персональные предложения
клиентов готовы делиться своими данными для получения персонализированного обслуживания
совершают онлайн-покупки на основе персонализированной рекламы
покупателей покинули веб-сайт, потому что у них было слишком много вариантов
Персонализация товара
Сегментация клиентов
Персонализация пар «товар-товар»


RBC Group помогает компаниям использовать данные на всех уровнях — от интеграции и подготовки до аналитики, прогнозирования и AI. Решения охватывают четыре ключевых направления работы с данными.


Как объединить интеграцию, подготовку, контроль качества и управление данными в единой платформе? Рассмотрим возможности Talend Data Fabric, ключевые инструменты и сценарии использования, а также отличия от Qlik Talend Cloud.

RBC Group получила статус Qlik Support Expert Partner — признание нашей экспертизы и новые возможности для технической поддержки клиентов.

Как использовать данные из Qlik Replicate в открытой архитектуре Apache Iceberg без перестройки существующих потоков. Возможности Open Lakehouse и экономия при работе с данными.

Как производственная аналитика помогает контролировать выполнение плана, ритмичность работы, брак и себестоимость, а также своевременно выявлять отклонения, влияющие на результат.

Qlik Talend Cloud объединяет интеграцию, трансформацию, контроль качества и управление данными в единой платформе. Рассмотрим, как работают CDC, конвейеры данных, Knowledge Marts, RAG и AI-сценарии — и какие задачи они решают на практике.

Как понять, где бизнесу действительно не хватает персонала, а где — эффективности? Рассмотрим, как аналитика помогает управлять ресурсами, затратами и производительностью.

RBC Group получила статус Qlik Support Expert Partner — признание нашей экспертизы и новые возможности для технической поддержки клиентов.

Как использовать данные из Qlik Replicate в открытой архитектуре Apache Iceberg без перестройки существующих потоков. Возможности Open Lakehouse и экономия при работе с данными.

Qlik Talend Cloud объединяет интеграцию, трансформацию, контроль качества и управление данными в единой платформе. Рассмотрим, как работают CDC, конвейеры данных, Knowledge Marts, RAG и AI-сценарии — и какие задачи они решают на практике.

Как объединить интеграцию, подготовку, контроль качества и управление данными в единой платформе? Рассмотрим возможности Talend Data Fabric, ключевые инструменты и сценарии использования, а также отличия от Qlik Talend Cloud.

Как использовать данные из Qlik Replicate в открытой архитектуре Apache Iceberg без перестройки существующих потоков. Возможности Open Lakehouse и экономия при работе с данными.

Как производственная аналитика помогает контролировать выполнение плана, ритмичность работы, брак и себестоимость, а также своевременно выявлять отклонения, влияющие на результат.












Функционируя в высококонкурентной среде, бизнесу достаточно сложно удержать клиента. Предложения о покупке товаров с экранов телефонов, массовые почтовые рассылки акционных предложений со скидками, холодные звонки с навязыванием ненужных услуг – затратные, но малоэффективные способы привлечения внимания. Вместо роста активности и заинтересованности они вызывают только раздражение и неприязнь. Как же работать с клиентами сегодня? Система рекомендаций, разработанная на базе Business Intelligence, поможет найти путь к сердцу вашей целевой аудитории. Ее основной задачей является разработка персональных предложений, способных заинтересовать конкретного клиента. Система пребывает в состоянии постоянного обучения, регулярно получая новые данные о клиентах, товарах и потребительском опыте.
Бизнес предполагает, что отлично знает своих клиентов. В руках менеджеров отчеты по продажам в разрезе групп и тренды, позволяющие сказать, что будет завтра. Однако, когда речь заходит о необходимости сформировать персональные предложения, в большинстве случаев они используют шаблонные решения, предлагая товары массового спроса, способные быстро решить проблему. Система рекомендаций помогает выяснить, что на самом деле нужно вашим клиентам и продемонстрировать им оптимальное решение. Потребность в подобной персонализации предложений возникает:
Система рекомендаций обеспечивает переход от рандомных действий, направленных на увеличение доходности бизнеса и построение долгосрочных связей, к целенаправленным. Она помогает бизнесу быть более эффективным во взаимоотношениях с клиентами и сокращает количество усилий, которые приходится прикладывать для их поддержания.
Программы Business Intelligence – это не волшебная методика, способная предсказывать запросы клиентской аудитории. В своей работе система рекомендаций руководствуется четким алгоритмом, подкрепленным машинным интеллектом, способным к самообучению. Для генерации предложений программа выполняет целый комплекс аналитических процедур:
Система рекомендаций продуктивнее и эффективнее десятков менеджеров, поскольку формулирует предложения на основании большого перечня исторических показателей.
Может ли быть одно универсальное решение для большого количества предприятий разных сфер и направлений? Да, если это системы Business Intelligence. Благодаря гибким настройкам программное обеспечение может быть использовано как в продажах, так и в сфере оказания услуг. Система рекомендаций требует:
Руководите продажами, а не ждите результатов. Используя системы Business Intelligence, вы будете иметь влиять не только на процесс создания рекомендации, но также сможете оценивать результаты. Программное обеспечение демонстрирует изменение в структуре сегментации клиентов, трансформации отдельных групп, позволяет оценивать изменения, которые происходят в продажах отдельных товаров или групп, изменение количества предложений. Отслеживать целевые показатели можно непосредственно в программе, которая отображает данные в формате удобных для восприятия графиков и диаграмм.
Результатом внедрения системы рекомендаций является повышение лояльности целевой аудитории, что в конечном счете отражается на:
Предложения, сформированные на основе персональных данных гораздо чаще имеют отклик по сравнению с не персонализированными, даже поданными «под соусом» скидок или распродаж. Аналитика, осуществленная после внедрения системы рекомендаций, демонстрирует:
Система рекомендаций является мощным инструментом, обеспечивающим вашей компании устойчивое развитие.