Маркетплейс товаров для дома
2025
ML-рекомендации для маркетплейса
Персонализация каталога, прогноз спроса и динамическое ценообразование: средний чек +18%, конверсия +12%.
+18%
средний чек
+12%
конверсия
84%
точность прогноза
−31%
неликвида
Задача
Каталог из 340 тысяч SKU показывался всем одинаково. Новые и сезонные позиции не получали трафика, склад затоваривался неликвидом, закупки планировали вручную.
Решение
Три модели: гибридные рекомендации (коллаборативная + контентная), прогноз спроса на градиентном бустинге и динамическое ценообразование в заданных коридорах.
MLOps-пайплайн с еженедельным переобучением и мониторингом дрейфа данных.
Результат
Средний чек +18%, конверсия +12%, точность прогноза спроса 84%, неликвидные остатки −31%.
Другие кейсы
2026
Производственный холдинг, 1200 сотрудников
AI-ассистент в Битрикс24
LLM-ассистент в корпоративном портале: поиск по базе знаний, ответы со ссылками на регламенты, краткие итоги встреч.
2026
Юридическая фирма федерального уровня
RAG для юридического архива
Поиск по 180 тыс. дел и договоров: OCR, сущности, фильтры по исходу и сумме, ответы со ссылками на страницы.
2026
Региональный телеком-оператор, 500 тыс. абонентов
AI-чат-бот техподдержки оператора
LLM-бот закрывает 70% обращений без оператора. Первый ответ — с 15 минут до 40 секунд.
Обсудим ваш проект?
Расскажите задачу — предложим решение в течение рабочего дня.