Система рекомендацій
Клієнти очікують, що бізнес знає їх краще, ніж вони знають себе. Приділяючи пильну увагу їх унікальним уподобанням, ви зможете сформувати максимально релевантну для кожного клієнта пропозицію, продовжити співпрацю та збільшити LTV
покупців схильні робити покупки у брендів, що надають персональні пропозиції
клієнтів готові ділитися своїми даними для отримання персоналізованого обслуговування
здійснюють онлайн-покупки на основі персоналізованої реклами
покупців залишили веб-сайт, тому що вони мали занадто багато варіантів
Збагачення клієнтського профілю - Збагачення даних про клієнтів на підставі профілю регулярних закупівель та інтересів: наявність дитини, домашніх тварин, вживає алкоголь, курить, є авто та інше
Персоналізація товару - Пошук оптимальних відповідностей за допомогою “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмів та нейронних мереж для оцінки реакції на пропозиції та формування кращої пропозиції
Персоналізація знижки- Розмір знижки розраховується для кожного покупця на основі еластичності попиту для кожного SKU та реакції покупця на пропозиції
Сегментація клієнтів - Належність до раніше описаних сегментів чи кластерів прогнозується на основі показників клієнта
Персоналізація пар «товар-товар»- Аналіз асоціативних правил та споживчого кошика кластера
Персоналізація календаря активності - На основі аналізу поведінки клієнта ми розраховуємо оптимальний час інформування про акцію
Збагачення клієнтського профілю - Збагачення даних про клієнтів на підставі профілю регулярних закупівель та інтересів: наявність дитини, домашніх тварин, вживає алкоголь, курить, є авто та інше
Персоналізація товару - Пошук оптимальних відповідностей за допомогою “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмів та нейронних мереж для оцінки реакції на пропозиції та формування кращої пропозиції
Персоналізація знижки- Розмір знижки розраховується для кожного покупця на основі еластичності попиту для кожного SKU та реакції покупця на пропозиції
Сегментація клієнтів - Належність до раніше описаних сегментів чи кластерів прогнозується на основі показників клієнта
Персоналізація пар «товар-товар»- Аналіз асоціативних правил та споживчого кошика кластера
Персоналізація календаря активності - На основі аналізу поведінки клієнта ми розраховуємо оптимальний час інформування про акцію
- Прибуток
Збільшення прибутку на 5-15%. Середня сума покупки збільшується на 30%-70% серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту - Кількість рядків у замовленні
Збільшується на 20%-40% серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту - Залучення покупців
12% - 18% відвідувачів звертаються до рекомендованого продукту, а рівень конверсії збільшується в 2-4 рази серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
