Данные, AI и аналитика

Что строится

DWH и сквозная аналитика для продаж, маркетинга, CRM и клиентского поведения.
Атрибуция, которая не сводит экономику к последнему клику.
Поддержка решений для руководства, коммерции, продукта и маркетинга.
AI-инструменты для анализа, сегментации, персонализации и ускорения операционных решений.

Технологический контекст

Практический контекст — клиентская аналитика и AI-персонализация в ОРТЕКА, дополнительные 13 млн ₽ выручки в месяц от AI-рекомендаций в Кенгуру, а также более ранний опыт рекомендательной системы и автоматического ценообразования в Dostavka.ru.

Вопросы для генерального директора и подбора руководителей

Какие проблемы данных обычно мешают управлять B2C ростом.

Когда данные уже критичны?

Когда компания много тратит на цифровые каналы, но не может быстро понять, какие каналы, сценарии и клиенты создают прибыль.

Что ломает аналитику?

Разные источники правды, ручные отчёты, атрибуция по последнему клику, отсутствие связки с ERP/1С и слабая модель клиентских когорт.

Где полезен AI?

В сегментации, персональных рекомендациях, автоматическом ценообразовании и ускорении решений там, где эффект можно проверить бизнес-метрикой.

Что важно не делать?

Не строить платформу данных отдельно от P&L. Данные должны отвечать на вопросы прибыли, клиентов, затрат и действий команды.