НАШИ КЕЙСЫ

Отрасль: Ритейл / E-commerce

Ритейлер столкнулся с классической проблемой масштабирования e-commerce: по мере роста каталога товаров клиентам становилось все сложнее ориентироваться в ассортименте. Несмотря на рост трафика, конверсия оставалась на прежнем уровне, а средний чек перестал расти

Существующая система рекомендаций была основана на простых правилах и показывала одинаковые предложения всем пользователям вне зависимости от их истории покупок и предпочтений

Команда Datalab разработала персонализированную рекомендательную систему для сайта и мобильного приложения клиента. Система анализирует поведение каждого пользователя: покупки, просмотры и добавления товаров в корзину и в реальном времени предлагает релевантные товары

Рекомендации работают на трех уровнях:

Перед полноценным запуском модели были протестированы через A/B-тестирование

Отрасль: Межотраслевая (ритейл, телеком, банки, страхование)

Команда data engineering буквально тонула во внутренних бизнес-запросах. До 70% времени сотрудников уходило на рутинные повторяющиеся тикеты — вопросы по определениям данных, статусам пайплайнов и исправлению отчетов

Качество ответов зависело от смены сотрудников, а ночью поддержка практически отсутствовала. Нанимать дополнительных инженеров было дорого и долго, поэтому компании требовался системный подход к масштабированию качества сервиса

Когда поступает запрос:

Перед полноценным запуском модели были протестированы через A/B-тестирование

Отрасль: SaaS / Межотраслевая

Бизнес получает сообщения от клиентов через Telegram, Instagram, WhatsApp и веб-чат, но единой системы для обработки всех каналов нет

Компании либо нанимают отдельных операторов под каждый канал (что дорого и неэффективно), либо теряют сообщения и продажи. Ответы приходят медленно, отсутствует единая аналитика, а масштабирование требует постоянного увеличения команды

Команда Datalab разработала омниканальную AI-платформу для общения с клиентами, объединяющую
все каналы коммуникации в одном окне. AI-бот отвечает на вопросы клиентов 24/7, используя корпоративную базу знаний: обрабатывает обращения, записывает на встречи, делает дополнительные продажи
и квалифицирует лиды — все внутри единого диалога

Если запрос слишком сложный, бот передает его живому оператору с сохранением полного контекста общения

Компании могут самостоятельно наполнять базу знаний документами, контентом сайта и FAQ. Сценарии общения настраиваются без программирования

Отрасль: Межотраслевая (финансы, страхование, логистика, ритейл, юридическая сфера, гос. сектор)

Компании хранят огромные объемы внутренних документов: регламенты, договоры, политики, базы знаний и техническую документацию, однако сотрудники тратят часы на ручной поиск нужной информации

Юрист читает 200 страниц договора. Аналитик ищет нужную цифру в пяти разных отчетах. Команды постоянно задают одинаковые вопросы, а качество ответов зависит от того, к кому именно обратиться

Вместо ручного поиска и чтения документов пользователь задает вопрос обычным языком и получает ответ
со ссылками на точные источники информации

Система формирует корпоративную базу знаний на основе RAG и многошагового поиска с использованием
ИИ-агентов, интегрируется с CRM, ERP и архивами документов, а также может быть полностью развернута
on-premise, чтобы чувствительные данные не покидали инфраструктуру компании

Отрасль: Недвижимость / Сервисы хранения вещей

Клиент управляет более чем 85 объектами сервиса хранения вещей. По мере роста портфеля компания увидела возможность самостоятельно управлять стратегией доходности

Ранее ценообразование контролировалось сторонним оператором, однако клиенту требовалась полная прозрачность в формировании тарифов, возможность в реальном времени реагировать на локальную конкурентную ситуацию и data-driven подход к оптимизации дохода с каждого квадратного метра на всех объектах

Команда Datalab разрабатывает Revenue Management платформу — ML-систему, заменяющую ручное ценообразование автоматизированной оптимизацией тарифов на основе данных по всему портфелю объектов

Платформа автоматически отслеживает цены конкурентов, рассчитывает оптимальные тарифы для разных типов помещений и локаций, а также прогнозирует спрос на уровне каждого объекта для максимизации выручки

Отрасль: Ритейл / E-commerce

Программа лояльности ритейлера по подписке («Абонемент») была приостановлена из-за низкой эффективности

Изначальная механика основывалась на статичных правилах: заранее заданных списках товаров и массовых скидках, которые не обеспечивали достаточной вовлеченности пользователей

Бизнесу требовалось полностью перезапустить программу на новой технологической основе, чтобы оправдать дальнейшие инвестиции

Команда Datalab полностью перестроила программу лояльности с использованием ML-персонализации

Вместо одинаковых предложений для всех система ежедневно формирует индивидуальные подборки товаров для каждого подписчика, используя три специализированные модели:

Розничная сеть:

60%

-3%

Отрасль: Ритейл / Цепочки поставок

Планирование спроса у ритейлера строилось на сочетании таблиц и базовых статистических моделей

Точности прогнозов было недостаточно, чтобы предотвращать дефицит товаров в периоды высокого спроса и избыточные запасы в низкий сезон

Команда планирования не могла в масштабах сети учитывать сложную сезонность, влияние промоакций и особенности спроса в отдельных локациях

Команда Datalab разработала интегрированную ML-платформу для многоуровневого прогнозирования спроса:

Система формирует иерархические прогнозы по SKU, товарным категориям и отдельным магазинам, учитывая внешние факторы: погоду, локальные события и промо-календари

Модели прогнозирования были внедрены параллельно с существующим процессом планирования в формате A/B-теста: часть магазинов использовала прогнозы Datalab, а контрольная группа продолжала работать по старой модели клиента. Результаты по выручке отслеживались в течение нескольких месяцев

Отрасль: Ритейл

Все данные компании хранились в многочисленных инстансах Microsoft SQL Server без единой структуры данных

Это создавало четыре критические проблемы:

Новая архитектура отделяет аналитические нагрузки от production-систем, благодаря чему аналитики больше не работают напрямую с live-базами данных

Система формирует корпоративную базу знаний на основе RAG и поиска информации с использованием
ИИ-агентов, интегрируется с CRM, ERP и архивами документов, а также может быть полностью развернута
on-premise, чтобы чувствительные данные не покидали инфраструктуру компании

Все данные из CRM, ERP, POS и других систем поступают в централизованное хранилище с единой моделью данных и автоматическими проверками качества

Платформа объединяет несколько специализированных движков:

Это позволяет каждой команде использовать оптимальный инструмент без дублирования данных

Отрасль: Онлайн-гейминг

Команда поддержки клиента ежедневно обрабатывала тысячи чатов и нуждалась в более глубокой прозрачности происходящего во всех коммуникациях

Существующая система тегирования покрывала только базовые задачи, но не обеспечивала необходимую детализацию и стабильность для анализа трендов

Менеджерам было важно понимать:

Команда Datalab разработала аналитический слой между каналами поддержки и клиентскими дашбордами

Каждый входящий чат автоматически классифицируется по теме, дополняется пользовательским контекстом (сегмент, ценность пользователя, статус активности) и поступает в единую систему аналитической обработки данных

Система также отслеживает объем тикетов и выявляет аномалии — например, резкий рост определенной темы

Все данные автоматически подготавливаются в формате, готовом для Tableau, с преднастроенными представлениями по темам, пользовательским сегментам и временным периодам

Отрасль: EdTech / HealthTech

Логопеды платформы вручную прослушивали и оценивали тысячи детских аудиозаписей, чтобы выявить случаи, требующие профессионального вмешательства

Процесс был медленным и стал узким местом: вместо работы с детьми специалисты тратили часы на первичный скрининг записей

Команда Datalab разработала ML-классификатор, анализирующий короткие аудиозаписи детской речи и автоматически определяющий случаи, требующие внимания логопед

Система выполняет первичную оценку, отфильтровывает корректные записи и выделяет те, которым требуется профессиональная проверка