Ми не працюємо в кожній галузі. Йдемо вглиб там, де вже накопичили достатньо досвіду, щоб знати, що працює, що ні, і як насправді виглядають проблеми з даними в продакшні.
Проблеми ШІ в e-commerce, які ми вирішуємо, майже завжди насправді є проблемами з даними, замаскованими під ML. Фрагментація ідентифікації користувача між каналами, неузгоджений каталог, брак поведінкового сигналу. Спершу виправляємо основу, а тоді вже будуємо модель.
Двоетапна архітектура пошук-ранжування. Об'єднання ідентичності користувача між сайтом, застосунком, поштою та програмою лояльності. Контекст сесії в реальному часі. Вбудований фреймворк для A/B-тестування.
Пошук на основі ембедингів, який розуміє намір запиту, синоніми та міжкатегорійні запити. Збагачення каталогу, щоб кожен товар можна було знайти. Шар розуміння запитів для довгого хвоста пошукових фраз.
Ієрархічне прогнозування на рівні SKU, категорії та локації. Моделювання ефекту акцій. Прогноз дефіциту товару з тригерами дозамовлення. Розкладання сезонних патернів.
Моніторинг цін конкурентів із політикою реагування. Моделювання еластичності за сегментом і категорією. Ціноутворення, що враховує маржу і балансує конверсію з прибутковістю.
2 години, безкоштовно. Скажемо чесно, що можливо, а що ні.
Ми свідомо не беремося за кожну галузь: глибоке розуміння окремого напряму напрацьовується роками. Якщо ваша задача виходить за межі наших спеціалізацій, ми чесно про це скажемо, а якщо знаємо, хто впорається краще, порадимо і його.