Связаться с нами
Рекомендательная система
Комбинируя полученные данные, модель с высокой точностью прогнозирует какие композиции, фильмы, видео или публикации будут интересны клиенту.
Решение способствует росту вовлеченности и лояльности пользователей онлайн- платформ.
Эффект
Прогноз оттока клиентов
Благодаря решению компании могут выстраивать своевременные и персонализированные коммуникации для удержания клиентов на платформе (например, предложить скидку на продление подписки).
Эффект
Прогноз спроса на контент
Для прогноза ML-модель сопоставляет данные о типе контента, его качестве и уникальности, популярности автора, особенности региона и сезона.
Так, стриминговый сервис может установить более высокую цену на эксклюзивный сериал с популярным актером, а компания отложить выпуск нового развлекательного видео на утро субботы.
Эффект
Выявление фейковых и мошеннических аккаунтов
ML-модель обучается на истории активности уже заблокированных аккаунтов и обычных пользователей (например, количество комментариев и оценок, количество и частота публикаций, дата регистрации на площадке).
ML-модель позволяет бороться с накруткой рейтингов и отзывов, защищает пользователей от мошенников и спама.
Эффект
Персональные коммуникации
При обучении решение учитывает интересы пользователя, тип и цели коммуникации, ограничения бюджета, прошлое взаимодействие.
Благодаря модели компании могут привлечь большее количество пользователей без увеличения расходов.
Эффект
Прогноз конверсии в лид
ML-модель прогнозирует вероятность совершения целевого действия (например, конверсию в покупку) в зависимости от типа пользователя.
Для прогноза модель сопоставляет признаки пользователей (пол, возраст, интересы, активность на сайте), их взаимодействие с прошлой рекламой (пролистал объявление, перешел по ссылке, купил товар) и особенности самой рекламы (тип коммуникации, формат и пр.)
Решение позволяет компаниям сосредоточить усилия на клиентах, склонных к покупке, и не тратить бюджет на показ рекламы для незаинтересованных пользователей.
Эффект
