Как происходит интеграция AI-Ready? 🤖
Подготовка корпоративных данных к работе с ИИ не обязательно означает перестройку существующего хранилища или BI-систем.
В AI-Ready мы идем от обратного: не меняем то, что уже работает, а дооснащаем существующую инфраструктуру тем, что необходимо ИИ для корректной работы с корпоративными данными.
Интеграция проходит поэтапно.
1️⃣ Аудит готовности данных
Начинаем с текущей DWH/BI-архитектуры: оцениваем, как устроены данные, где находятся разрывы, и чего не хватает для работы с ИИ. Результат — карта разрывов, целевой контур и приоритизированная дорожная карта.
2️⃣ Пилот на одном домене
Не пытаемся сразу охватить все данные компании. Выбираем один приоритетный бизнес-домен и на нем выстраиваем полный AI-ready контур.
Формируем семантический слой, настраиваем прослеживаемость и контроль качества данных, описываем метрики и создаем стандартизированный интерфейс для работы ИИ.
3️⃣ Масштабирование
После проверки подхода на пилотном домене созданная система постепенно распространяется на остальные данные компании.
В результате ИИ получает не просто доступ к хранилищу, а контекст для работы с ним: понимает корпоративные термины и показатели, знает правила их расчета, обращается к нужным источникам и работает только в рамках разрешенных данных.
Интеграция AI-Ready — это не замена существующей аналитической инфраструктуры. Это новый слой над ней, который делает корпоративные данные понятными и управляемыми для ИИ.
Подробнее об AI-Ready
Подготовка корпоративных данных к работе с ИИ не обязательно означает перестройку существующего хранилища или BI-систем.
В AI-Ready мы идем от обратного: не меняем то, что уже работает, а дооснащаем существующую инфраструктуру тем, что необходимо ИИ для корректной работы с корпоративными данными.
Интеграция проходит поэтапно.
1️⃣ Аудит готовности данных
Начинаем с текущей DWH/BI-архитектуры: оцениваем, как устроены данные, где находятся разрывы, и чего не хватает для работы с ИИ. Результат — карта разрывов, целевой контур и приоритизированная дорожная карта.
2️⃣ Пилот на одном домене
Не пытаемся сразу охватить все данные компании. Выбираем один приоритетный бизнес-домен и на нем выстраиваем полный AI-ready контур.
Формируем семантический слой, настраиваем прослеживаемость и контроль качества данных, описываем метрики и создаем стандартизированный интерфейс для работы ИИ.
3️⃣ Масштабирование
После проверки подхода на пилотном домене созданная система постепенно распространяется на остальные данные компании.
В результате ИИ получает не просто доступ к хранилищу, а контекст для работы с ним: понимает корпоративные термины и показатели, знает правила их расчета, обращается к нужным источникам и работает только в рамках разрешенных данных.
Интеграция AI-Ready — это не замена существующей аналитической инфраструктуры. Это новый слой над ней, который делает корпоративные данные понятными и управляемыми для ИИ.
Подробнее об AI-Ready
❤3👍2🙏2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кому в первую очередь нужен AI-Ready? 🤖
Мы выделяем два основных сценария 🔽
1️⃣ Первый — AI-агенты уже внедрены, но ожидаемого эффекта нет: ответы недостаточно точные, сотрудники не доверяют результатам или вынуждены вручную добавлять контекст для каждого запроса.
2️⃣ Второй — компания только планирует внедрение AI и хочет заранее подготовить данные, чтобы избежать этих проблем на старте.
В обоих случаях работа с AI-Ready начинается с оценки текущего состояния: данных, метрик, отчетности и процессов работы с ними. По результатам определяем уровень зрелости, выявляем основные разрывы и формируем пошаговый план подготовки данных к работе с AI-агентами.
Подробнее о решении
Мы выделяем два основных сценария 🔽
1️⃣ Первый — AI-агенты уже внедрены, но ожидаемого эффекта нет: ответы недостаточно точные, сотрудники не доверяют результатам или вынуждены вручную добавлять контекст для каждого запроса.
2️⃣ Второй — компания только планирует внедрение AI и хочет заранее подготовить данные, чтобы избежать этих проблем на старте.
В обоих случаях работа с AI-Ready начинается с оценки текущего состояния: данных, метрик, отчетности и процессов работы с ними. По результатам определяем уровень зрелости, выявляем основные разрывы и формируем пошаговый план подготовки данных к работе с AI-агентами.
Подробнее о решении
👍5❤3🔥3
Отвечаем на частые вопросы по AI-Ready 📝
При обсуждении AI-Ready чаще всего возникают вопросы о существующей инфраструктуре, сроках внедрения и привязке к конкретным AI-инструментам. Собрали основные в одном посте.
1️⃣ Нужно ли менять существующее хранилище?
2️⃣ AI-Ready подходит только для ритейла?
3️⃣ Когда можно получить первый результат?
4️⃣ Нужно ли заранее выбирать конкретный AI-инструмент?
Остались вопросы про AI-Ready?
Задавайте их в комментариях — соберем продолжение FAQ 🔽
При обсуждении AI-Ready чаще всего возникают вопросы о существующей инфраструктуре, сроках внедрения и привязке к конкретным AI-инструментам. Собрали основные в одном посте.
1️⃣ Нужно ли менять существующее хранилище?
Нет. AI-Ready работает поверх существующей инфраструктуры: DWH остается источником данных, а сверху добавляются семантический слой и AI-интерфейс. Перестраивать хранилище или останавливать текущие процессы не требуется.
2️⃣ AI-Ready подходит только для ритейла?
Нет. Подход не привязан к отрасли. Он применим в компаниях, где уже есть DWH и стоит задача использовать корпоративные данные в AI-аналитике.
3️⃣ Когда можно получить первый результат?
Первый измеримый результат — через 6-10 недель на пилотном домене данных. За это время один выбранный бизнес-домен проходит полный AI-ready цикл.
4️⃣ Нужно ли заранее выбирать конкретный AI-инструмент?
Нет. Архитектура AI-Ready не привязана к конкретному вендору или модели. Это позволяет использовать разные AI-инструменты и менять их без перестройки всего контура данных.
Остались вопросы про AI-Ready?
Задавайте их в комментариях — соберем продолжение FAQ 🔽
❤3👍3🔥2
Что меняется, когда данные готовы к работе с AI? 🤖
AI-Ready закрывает сразу несколько задач, которые возникают при внедрении AI-агентов в корпоративный контур: от подготовки контекста до дальнейшего сопровождения решения.
Результат — меньше затрат на внедрение, единый контекст для AI, более быстрый выход на окупаемость и централизованное управление изменениями.
В карусели разобрали четыре ключевых эффекта AI-Ready 🔼
AI-Ready закрывает сразу несколько задач, которые возникают при внедрении AI-агентов в корпоративный контур: от подготовки контекста до дальнейшего сопровождения решения.
Результат — меньше затрат на внедрение, единый контекст для AI, более быстрый выход на окупаемость и централизованное управление изменениями.
В карусели разобрали четыре ключевых эффекта AI-Ready 🔼
🔥4❤3👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
От корпоративных хранилищ до AI-агентов: решения Lasmart для фармацевтической отрасли ➕
Приняли участие в конференции «Зеленый Крест», где Дмитрий Смирнов представил опыт Lasmart в проектах для аптечных сетей, фармпроизводителей и дистрибьюторов.
Более 17 лет Lasmart занимается решениями для работы с корпоративными данными. Фармацевтическая отрасль — одно из ключевых направлений нашей работы, поэтому в докладе сосредоточились на конкретных задачах и реализованных проектах:
🔹 построение корпоративных хранилищ данных и BI-отчетности;
🔹 рефакторинг существующей инфраструктуры и проекты импортозамещения;
🔹 аналитические порталы для сравнения коммерческих предложений и поддержки закупок;
🔹 системы тендерной аналитики для фармпроизводителей;
🔹 партнерские порталы для предоставления поставщикам данных о продажах и остатках;
🔹 ML-прогнозирование маркетинговых активностей и кластеризация клиентской базы;
🔹 подготовка корпоративных данных к работе с AI и внедрение AI-агентов для аналитических задач.
Поделились и результатами реальных проектов. Например, для одной из крупных российских аптечных сетей удалось повысить точность прогнозирования маркетинговых активностей с 60 до 85%.
Спасибо организаторам «Зеленого Креста» и участникам конференции за встречу и интерес к нашим решениям!
Приняли участие в конференции «Зеленый Крест», где Дмитрий Смирнов представил опыт Lasmart в проектах для аптечных сетей, фармпроизводителей и дистрибьюторов.
Более 17 лет Lasmart занимается решениями для работы с корпоративными данными. Фармацевтическая отрасль — одно из ключевых направлений нашей работы, поэтому в докладе сосредоточились на конкретных задачах и реализованных проектах:
🔹 построение корпоративных хранилищ данных и BI-отчетности;
🔹 рефакторинг существующей инфраструктуры и проекты импортозамещения;
🔹 аналитические порталы для сравнения коммерческих предложений и поддержки закупок;
🔹 системы тендерной аналитики для фармпроизводителей;
🔹 партнерские порталы для предоставления поставщикам данных о продажах и остатках;
🔹 ML-прогнозирование маркетинговых активностей и кластеризация клиентской базы;
🔹 подготовка корпоративных данных к работе с AI и внедрение AI-агентов для аналитических задач.
Поделились и результатами реальных проектов. Например, для одной из крупных российских аптечных сетей удалось повысить точность прогнозирования маркетинговых активностей с 60 до 85%.
Спасибо организаторам «Зеленого Креста» и участникам конференции за встречу и интерес к нашим решениям!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥4👍3
Roadmap внедрения Lasmart AI-Ready: путь к готовым данным 📊
Внедрение AI-Ready начинается с определения задач бизнеса и оценки текущего состояния данных. Дальше компания последовательно проходит несколько этапов:
🔹 Определение целей. Фиксируем задачи проекта и ожидаемый результат от AI-агентов, проводим GAP-анализ.
🔹 Пилотный проект. Выбираем 1–2 бизнес-области, внедряем AI-Ready подход и интеграцию с AI.
🔹 Инвентаризация данных. Формируем бизнес-описания, выстраиваем data lineage, унифицируем данные и отчетность.
🔹 Единый источник для AI. Создаем семантический слой и готовый framework, через который AI получает необходимый бизнес-контекст.
Следующие этапы — интеграция с AI, внедрение data quality и процессов, которые позволяют поддерживать данные в актуальном состоянии по мере развития решения. На схеме — весь путь внедрения Lasmart AI-Ready и основные задачи на каждом этапе.
Оставьте заявку — проведем оценку текущего состояния и определим следующие шаги для перехода к AI-Ready 🤝
Внедрение AI-Ready начинается с определения задач бизнеса и оценки текущего состояния данных. Дальше компания последовательно проходит несколько этапов:
🔹 Определение целей. Фиксируем задачи проекта и ожидаемый результат от AI-агентов, проводим GAP-анализ.
🔹 Пилотный проект. Выбираем 1–2 бизнес-области, внедряем AI-Ready подход и интеграцию с AI.
🔹 Инвентаризация данных. Формируем бизнес-описания, выстраиваем data lineage, унифицируем данные и отчетность.
🔹 Единый источник для AI. Создаем семантический слой и готовый framework, через который AI получает необходимый бизнес-контекст.
Следующие этапы — интеграция с AI, внедрение data quality и процессов, которые позволяют поддерживать данные в актуальном состоянии по мере развития решения. На схеме — весь путь внедрения Lasmart AI-Ready и основные задачи на каждом этапе.
Хотите понять, с какого этапа начинать подготовку данных в вашей компании?
Оставьте заявку — проведем оценку текущего состояния и определим следующие шаги для перехода к AI-Ready 🤝
❤5👍3🔥3
Команда Lasmart на ICT Week Uzbekistan 2026 🇺🇿
С 22 по 25 сентября в Ташкенте проходит ICT Week Uzbekistan 2026 — одно из крупнейших технологических событий Центральной Азии. В этом году оно объединяет более 25 000 участников, 300+ экспонентов и представителей 50+ стран.
Команда Lasmart тоже на площадке. В программе — встречи с технологическими компаниями и представителями бизнеса, обсуждение задач в области данных и аналитики, обмен опытом и новые деловые контакты.
ICT Week объединяет выставку технологических решений, форумы и саммиты по цифровой трансформации, AI, Big Data, корпоративным системам и бизнес-аналитике.
Напишите нам — договоримся о встрече с командой Lasmart 🤝
С 22 по 25 сентября в Ташкенте проходит ICT Week Uzbekistan 2026 — одно из крупнейших технологических событий Центральной Азии. В этом году оно объединяет более 25 000 участников, 300+ экспонентов и представителей 50+ стран.
Команда Lasmart тоже на площадке. В программе — встречи с технологическими компаниями и представителями бизнеса, обсуждение задач в области данных и аналитики, обмен опытом и новые деловые контакты.
ICT Week объединяет выставку технологических решений, форумы и саммиты по цифровой трансформации, AI, Big Data, корпоративным системам и бизнес-аналитике.
Тоже на ICT Week? Давайте встретимся!
Напишите нам — договоримся о встрече с командой Lasmart 🤝
👍5❤4🔥3
А что увидит AI, если подключить его к вашим данным прямо сейчас? 🤔
Не в идеальной архитектуре из презентации, не после большого проекта по подготовке данных — а в той системе, которая уже работает в вашей компании.
Команда Lasmart проведет персональную оценку готовности ваших данных к работе с AI-агентами и покажет, насколько вы готовы к внедрению сейчас, где находятся критичные точки, и что действительно нужно сделать перед запуском.
Без универсального чек-листа — разберем вашу ситуацию и дадим конкретные рекомендации.
Хотите узнать, насколько ваши данные готовы к AI?
🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как получить персональную оценку.
Не в идеальной архитектуре из презентации, не после большого проекта по подготовке данных — а в той системе, которая уже работает в вашей компании.
Предлагаем это проверить!
Команда Lasmart проведет персональную оценку готовности ваших данных к работе с AI-агентами и покажет, насколько вы готовы к внедрению сейчас, где находятся критичные точки, и что действительно нужно сделать перед запуском.
Без универсального чек-листа — разберем вашу ситуацию и дадим конкретные рекомендации.
Хотите узнать, насколько ваши данные готовы к AI?
🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как получить персональную оценку.
❤5👍1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
150 тысяч клиентов получили бонусы, воспользовались ими около 10 тысяч. Насколько эффективна программа лояльности ❓
На совместном вебинаре с AW BI мы разбирали реальные обезличенные данные ритейлера. Один из показателей привлек особое внимание: за 2025 год бонусы начислили примерно 150 тысячам клиентов, но потратили их около 10 тысяч.
На первый взгляд — низкая вовлеченность в программу. Однако доля использования бонусов сама по себе ещё не говорит о её экономической эффективности: для полноценной оценки нужно рассматривать несколько уровней аналитики.
1️⃣ Использование программы
Сколько клиентов получили бонусы, какая доля воспользовалась ими, как быстро происходит погашение и сколько бонусов остается неиспользованными?
2️⃣ Покупательское поведение
Меняется ли частота покупок после начисления бонусов? Растет ли средний чек? Возвращаются ли клиенты после первого использования?
3️⃣ Инкрементальный эффект
Какая часть продаж действительно связана с программой лояльности? Сколько покупок произошло бы и без бонусного стимулирования? Здесь уже требуется сопоставление с контрольными группами или другие методы оценки инкрементальности.
4️⃣ Экономика программы
Как дополнительные продажи соотносятся со стоимостью начисленных и погашенных бонусов, затратами на коммуникации и изменением маржинальной прибыли? Именно на этом уровне можно оценивать финансовую отдачу программы.
Анализ использования бонусов помогает обнаружить отклонения, клиентская аналитика позволяет исследовать их причины, проверить гипотезы и оценить результат изменений 📊
На совместном вебинаре с AW BI мы разбирали реальные обезличенные данные ритейлера. Один из показателей привлек особое внимание: за 2025 год бонусы начислили примерно 150 тысячам клиентов, но потратили их около 10 тысяч.
На первый взгляд — низкая вовлеченность в программу. Однако доля использования бонусов сама по себе ещё не говорит о её экономической эффективности: для полноценной оценки нужно рассматривать несколько уровней аналитики.
1️⃣ Использование программы
Сколько клиентов получили бонусы, какая доля воспользовалась ими, как быстро происходит погашение и сколько бонусов остается неиспользованными?
2️⃣ Покупательское поведение
Меняется ли частота покупок после начисления бонусов? Растет ли средний чек? Возвращаются ли клиенты после первого использования?
3️⃣ Инкрементальный эффект
Какая часть продаж действительно связана с программой лояльности? Сколько покупок произошло бы и без бонусного стимулирования? Здесь уже требуется сопоставление с контрольными группами или другие методы оценки инкрементальности.
4️⃣ Экономика программы
Как дополнительные продажи соотносятся со стоимостью начисленных и погашенных бонусов, затратами на коммуникации и изменением маржинальной прибыли? Именно на этом уровне можно оценивать финансовую отдачу программы.
Главный вопрос — сколько дополнительной прибыли приносит программа лояльности относительно затрат на её поддержку.
Анализ использования бонусов помогает обнаружить отклонения, клиентская аналитика позволяет исследовать их причины, проверить гипотезы и оценить результат изменений 📊
❤4👍3🔥3
Клиент с высоким чеком и низкой чувствительностью к скидкам: зачем продолжать его дисконтировать? 🤔
35 220 ₽ — средний чек, 8,2% — доля скидок в выручке, 2,4% — доля возвратов.
Так выглядит один из сегментов, обнаруженных при ML-анализе клиентской базы ритейлера. Всего 89 покупателей, которые приносят высокий средний чек и относительно редко покупают со скидками.
Сегмент отличается высоким средним чеком, небольшим разнообразием корзины и относительно низкой долей скидок в выручке — это дает основания проверить гипотезу: персональные привилегии и сервис могут оказаться эффективнее дополнительных скидок.
Для этого сегмента предложены другие способы удержания:
🔹 VIP-программа с персональным менеджером;
🔹 исключение из массовых проморассылок;
🔹 ранний доступ к новым коллекциям;
🔹 приоритетное обслуживание и эксклюзивные мероприятия.
Важный нюанс: 8,2% скидок в выручке ещё не доказывают, что клиенты нечувствительны к цене. Они могли покупать без скидок по другим причинам. Поэтому изменение CRM-стратегии — гипотеза, которую нужно проверять на данных.
При обычной сегментации по сумме и частоте покупок подобные особенности поведения легко упустить. Здесь для анализа использовали более 20 характеристик — от покупательской активности до структуры корзины и возвратов.
В результате можно увидеть, каким клиентам действительно нужны скидки, а для каких стоит протестировать другие предложения — и перестать отправлять одинаковые промо всем, кто попал в категорию VIP.
Хотите узнать, какие клиентские сегменты скрыты в ваших данных и как увеличить прибыль от работы с ними?
🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как провести ML-сегментацию вашей клиентской базы.
35 220 ₽ — средний чек, 8,2% — доля скидок в выручке, 2,4% — доля возвратов.
Так выглядит один из сегментов, обнаруженных при ML-анализе клиентской базы ритейлера. Всего 89 покупателей, которые приносят высокий средний чек и относительно редко покупают со скидками.
Стоит ли включать их в общие промокампании?
Сегмент отличается высоким средним чеком, небольшим разнообразием корзины и относительно низкой долей скидок в выручке — это дает основания проверить гипотезу: персональные привилегии и сервис могут оказаться эффективнее дополнительных скидок.
Для этого сегмента предложены другие способы удержания:
🔹 VIP-программа с персональным менеджером;
🔹 исключение из массовых проморассылок;
🔹 ранний доступ к новым коллекциям;
🔹 приоритетное обслуживание и эксклюзивные мероприятия.
Важный нюанс: 8,2% скидок в выручке ещё не доказывают, что клиенты нечувствительны к цене. Они могли покупать без скидок по другим причинам. Поэтому изменение CRM-стратегии — гипотеза, которую нужно проверять на данных.
При обычной сегментации по сумме и частоте покупок подобные особенности поведения легко упустить. Здесь для анализа использовали более 20 характеристик — от покупательской активности до структуры корзины и возвратов.
В результате можно увидеть, каким клиентам действительно нужны скидки, а для каких стоит протестировать другие предложения — и перестать отправлять одинаковые промо всем, кто попал в категорию VIP.
Хотите узнать, какие клиентские сегменты скрыты в ваших данных и как увеличить прибыль от работы с ними?
🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как провести ML-сегментацию вашей клиентской базы.
❤2👍2🔥2🤝1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Два магазина одной сети. Почему в один покупатели возвращаются чаще, чем в другой? 🛒
В одном магазине значительную часть клиентской базы составляют постоянные покупатели. В другом — заметно выше доля новых клиентов.
Не обязательно. На показатели могут влиять расположение, срок работы магазина и особенности клиентского потока. Чтобы разобраться в причинах, важно смотреть на динамику новых и возвращающихся клиентов, а не только на общую выручку.
🎥 В видео Анастасия Третьякова, тимлид BI-направления Lasmart, на реальных данных ритейлера сравнивает два магазина одной сети и показывает, какие вопросы помогает поставить клиентская аналитика.
В одном магазине значительную часть клиентской базы составляют постоянные покупатели. В другом — заметно выше доля новых клиентов.
Означает ли это, что первый магазин лучше удерживает аудиторию, а второй эффективнее привлекает новых покупателей?
Не обязательно. На показатели могут влиять расположение, срок работы магазина и особенности клиентского потока. Чтобы разобраться в причинах, важно смотреть на динамику новых и возвращающихся клиентов, а не только на общую выручку.
🎥 В видео Анастасия Третьякова, тимлид BI-направления Lasmart, на реальных данных ритейлера сравнивает два магазина одной сети и показывает, какие вопросы помогает поставить клиентская аналитика.
❤4👍2✍1🔥1