Привет! Мы команда инженеров и аналитиков. Превращаем хаос данных в работающие системы. Наш главный интерес — AI-аналитика, которая помогает автоматизировать рутину и быстрее принимать верные решения.
Мы знаем, что аналитика — это не про сложные термины, а про пользу для бизнеса, поэтому здесь будем рассказывать:
📊 Kак находить точки роста в данных, даже если их не очень много.
⚙️ Kак работают современные инструменты — от BI-систем до AI-агентов.
💸 Как с помощью аналитики можно сэкономить время и деньги на примере наших реальных кейсов.
Этот канал для всех, кто работает с данными или хочет начать: и для владельцев бизнеса, и для аналитиков.
Подписывайтесь, чтобы видеть, как данные помогают бизнесу расти.
Мы знаем, что аналитика — это не про сложные термины, а про пользу для бизнеса, поэтому здесь будем рассказывать:
Этот канал для всех, кто работает с данными или хочет начать: и для владельцев бизнеса, и для аналитиков.
Подписывайтесь, чтобы видеть, как данные помогают бизнесу расти.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Как проверить гипотезу за 5 минут и сэкономить деньги? 🔥
Часто хорошая идея так и остается идеей, потому что на проверку нужны время и специалисты. Но что, если подойти к этому вопросу иначе?
Делимся свежим кейсом, как с помощью AI-аналитика мы быстро решили внести изменения в воронку продаж.
Гипотеза была простой: если назначать консультации сначала самым «теплым» клиентам, то и доходить до созвона они будут чаще. Логично? Да. Но нужны были цифры.
Раньше: это была бы задача для аналитика на несколько часов.
Сейчас: мы просто спросили нашего AI-агента.
Что сделали: Написали AI-аналитику: «Проверь, есть ли связь между "теплотой" лида и выходом на консультацию за прошлый год». Через пару минут получили готовый ответ.
📊 Результаты, которые убедили всех:
📈 Коэффициент корреляции 0.981. Это почти идеальная связь. Гипотеза подтвердилась.
📊 Разница между сегментами 14 п.п. Самые «горячие» клиенты (HOT-WARM) доходят до консультации с вероятностью 32%, а самые «холодные» (SUPER-COLD) — всего 18%.
Что в итоге?
AI-аналитик не просто выдал цифры, а подтвердил: идея о приоритете для «теплых» лидов оправдана. Теперь мы можем смело менять процессы, опираясь на данные.
Главная мысль: не откладывайте проверку идей. Современные инструменты позволяют делать это почти мгновенно, освобождая время для реальных действий.
А как вы проверяете гипотезы? Долго ждете цифр или есть свои лайфхаки? Поделитесь в комментариях! 👇
Часто хорошая идея так и остается идеей, потому что на проверку нужны время и специалисты. Но что, если подойти к этому вопросу иначе?
Делимся свежим кейсом, как с помощью AI-аналитика мы быстро решили внести изменения в воронку продаж.
Гипотеза была простой: если назначать консультации сначала самым «теплым» клиентам, то и доходить до созвона они будут чаще. Логично? Да. Но нужны были цифры.
Раньше: это была бы задача для аналитика на несколько часов.
Сейчас: мы просто спросили нашего AI-агента.
Что сделали: Написали AI-аналитику: «Проверь, есть ли связь между "теплотой" лида и выходом на консультацию за прошлый год». Через пару минут получили готовый ответ.
| СЕГМЕНТ СКОРИНГА | % ВЫХОДИМОСТИ |
|-------------------|---------------|
| HOT-WARM | 31,99% |
| COLD-WARM | 28,25% |
| COLD | 24,88% |
| SUPER-COLD | 17,91% |
📈 Коэффициент корреляции 0.981. Это почти идеальная связь. Гипотеза подтвердилась.
📊 Разница между сегментами 14 п.п. Самые «горячие» клиенты (HOT-WARM) доходят до консультации с вероятностью 32%, а самые «холодные» (SUPER-COLD) — всего 18%.
Что в итоге?
AI-аналитик не просто выдал цифры, а подтвердил: идея о приоритете для «теплых» лидов оправдана. Теперь мы можем смело менять процессы, опираясь на данные.
Главная мысль: не откладывайте проверку идей. Современные инструменты позволяют делать это почти мгновенно, освобождая время для реальных действий.
А как вы проверяете гипотезы? Долго ждете цифр или есть свои лайфхаки? Поделитесь в комментариях! 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5
Что такое «теплота клиента» и как ML-модель помогает не тратить время на «холодные» лиды? 🤔
В прошлом посте мы упоминали «теплоту клиента». Сегодня расскажем, что это за магия и как она работает у нас.
Спойлер:никакой магии, только ML.
Мы обучили модель на CatBoost, которая определяет, насколько клиент готов к покупке.
Как это выглядит на практике:
1. Клиент оставляет заявку на сайте.
2. Модель анализирует его данные и присваивает класс «теплоты»: от SUPER-COLD до SUPER-HOT.
3. Заявка идет по своему маршруту:
❄️ «Супер-холодные» — не обзваниваются, уходят в автоматическую воронку.
🧊 «Холодные» — попадают на первую линию операторов.
🔥 «Горячие» — сразу направляются к менеджерам по продажам, минуя лишние шаги.
Какой профит для бизнеса?
✅ Экономия ресурсов: Мы не тратим время операторов на 20-25% заявок от клиентов, которые скорее всего не купят.
✅ Рост конверсии: «Горячие» лиды быстрее попадают к менеджерам, а значит, мы не теряем их на лишних этапах воронки.
Это отличный пример, как автоматизация на основе данных помогает и экономить, и зарабатывать больше.
Интересно узнать больше технических деталей о модели или о том, как мы ее разворачивали? Дайте знать в комментариях! 👇
В прошлом посте мы упоминали «теплоту клиента». Сегодня расскажем, что это за магия и как она работает у нас.
Спойлер:
Мы обучили модель на CatBoost, которая определяет, насколько клиент готов к покупке.
Как это выглядит на практике:
1. Клиент оставляет заявку на сайте.
2. Модель анализирует его данные и присваивает класс «теплоты»: от SUPER-COLD до SUPER-HOT.
3. Заявка идет по своему маршруту:
❄️ «Супер-холодные» — не обзваниваются, уходят в автоматическую воронку.
🧊 «Холодные» — попадают на первую линию операторов.
🔥 «Горячие» — сразу направляются к менеджерам по продажам, минуя лишние шаги.
Какой профит для бизнеса?
✅ Экономия ресурсов: Мы не тратим время операторов на 20-25% заявок от клиентов, которые скорее всего не купят.
✅ Рост конверсии: «Горячие» лиды быстрее попадают к менеджерам, а значит, мы не теряем их на лишних этапах воронки.
Это отличный пример, как автоматизация на основе данных помогает и экономить, и зарабатывать больше.
Интересно узнать больше технических деталей о модели или о том, как мы ее разворачивали? Дайте знать в комментариях! 👇
🔥6