S.01Услуга 08

Машинное обучение на заказ и предиктивная аналитика

Этапов
07
Форматы
Пилот / PoC · Продакшен-модель · ML-платформа и поддержка
Стек
PyTorch · scikit-learn · XGBoost · LightGBM · CatBoost · Prophet

Разрабатываем ML-модели под вашу задачу: прогноз спроса, отток клиентов, рекомендации, оптимизация. На ваших данных, с понятной метрикой точности.

MotifAI — ИИ-агентство из Москвы, которое делает машинное обучение на заказ для бизнеса по всей РФ. Строим ML-модели прогнозирования спроса и оттока, которые в типовых проектах поднимают точность прогноза на 15–30% против ручных методов и Excel. Данные остаются в вашем контуре.

Получить расчёт+7 964 360-37-66

S.02Что получите

Что получите

  1. 01

    Точность вместо интуиции

    Заменяем экспертные оценки и Excel-прогнозы на ML-модели. Снижение ошибки прогноза спроса (MAPE) на 15–30% — меньше неликвида на складе и упущенных продаж.
  2. 02

    Модель под вашу задачу

    Не шаблон, а разработка под конкретные данные и метрику бизнеса: LTV, отток, конверсия, остатки. Подбираем алгоритм под качество и объём ваших данных.
  3. 03

    Прозрачная метрика качества

    До внедрения показываем точность на исторических данных (backtest): MAPE, ROC-AUC, recall. Вы понимаете, что покупаете, до оплаты основного этапа.
  4. 04

    Данные не покидают контур

    Обучение и инференс разворачиваем on-premise или в вашем облаке. Соответствие 152-ФЗ, персональные данные клиентов остаются у вас.
  5. 05

    Интеграция в процессы

    Модель — это не Jupyter-ноутбук на полке. Отдаём API, дашборд или выгрузку в вашу CRM/1С/BI, чтобы прогноз использовался ежедневно.
  6. 06

    Поддержка и переобучение

    Модели деградируют со временем. Настраиваем мониторинг качества и регулярное переобучение на свежих данных, чтобы точность не падала.

S.03Об услуге

Что такое машинное обучение на заказ и зачем оно бизнесу?

Машинное обучение на заказ — это разработка ML-модели под конкретную задачу компании на её собственных данных. В отличие от готовых сервисов, такая модель учитывает специфику вашего спроса, сезонности, ассортимента и клиентской базы, поэтому даёт прогноз заметно точнее усреднённых решений.

Предиктивная аналитика отвечает на вопрос «что произойдёт дальше»: сколько товара закупить, какие клиенты вот-вот уйдут, что предложить покупателю, где оптимизировать запасы или логистику. Модель находит закономерности в исторических данных, которые человек не видит вручную.

MotifAI разрабатывает ML-модели на PyTorch и scikit-learn, разворачивает их в вашем контуре и интегрирует в рабочие процессы. Начинаем с пилота на ваших данных, где честно показываем достижимую точность до запуска в продакшен.

Стек проекта

  • PyTorch
  • scikit-learn
  • XGBoost
  • LightGBM
  • CatBoost
  • Prophet
  • pandas
  • NumPy
  • FastAPI
  • MLflow
  • PostgreSQL
  • Docker

S.04Состав работ

Что входит

  1. 01Аудит данных и постановка ML-задачи: что прогнозируем, какая метрика успеха
  2. 02Прогнозирование спроса и продаж по SKU, точкам, периодам с учётом сезонности и акций
  3. 03Прогнозирование оттока клиентов (churn) и скоринг вероятности ухода
  4. 04Рекомендательные системы: персональные подборки, cross-sell, up-sell
  5. 05Модели оптимизации: запасы, ценообразование, маршрутизация, загрузка
  6. 06Предиктивное обслуживание оборудования (predictive maintenance) по данным датчиков
  7. 07Развёртывание модели: API, дашборд, выгрузка в CRM/1С/BI, on-premise
  8. 08Мониторинг качества, документация и переобучение модели на новых данных

S.05Этапы

Как мы работаем

  1. 01 / 07

    Брифинг и постановка задачи

    Разбираемся в бизнес-цели, определяем, что именно прогнозируем и по какой метрике измеряем успех (MAPE, ROC-AUC, выручка, экономия).

  2. 02 / 07

    Аудит данных

    Оцениваем доступные данные: объём, качество, полноту истории. Честно говорим, достаточно ли их для нужной точности и что нужно дособрать.

  3. 03 / 07

    Пилот и backtest

    Готовим данные, обучаем первые модели и проверяем точность на исторических периодах. Показываем достижимый результат до основного этапа.

  4. 04 / 07

    Разработка модели

    Выбираем и обучаем оптимальный алгоритм (градиентный бустинг, нейросети, временные ряды), настраиваем фичи и гиперпараметры.

  5. 05 / 07

    Валидация и приёмка

    Проверяем модель на отложенной выборке, согласуем целевые метрики и сценарии использования с вашей командой.

  6. 06 / 07

    Внедрение и интеграция

    Разворачиваем модель в вашем контуре, отдаём API/дашборд, подключаем к CRM, 1С или BI-системе.

  7. 07 / 07

    Мониторинг и переобучение

    Настраиваем отслеживание качества в продакшене и регулярное переобучение, поддерживаем модель по SLA.

S.06Форматы

Стоимость

Стоимость рассчитывается индивидуально под задачу и уточняется с менеджером — назовём смету после бесплатного аудита.

Формат 01

Пилот / PoC

По запросу

Проверка гипотезы на ваших данных: можно ли достичь нужной точности и есть ли экономический эффект.

  • Аудит и подготовка данных
  • Прототип ML-модели
  • Backtest и отчёт по достижимой точности
  • Оценка эффекта и рекомендации по внедрению
  • Срок 3–5 недель

Формат 02

Продакшен-модель

По запросу

Полноценная ML-модель прогнозирования или рекомендаций, внедрённая в ваши процессы.

  • Всё из пилота
  • Обучение и оптимизация финальной модели
  • Развёртывание on-premise или в облаке
  • API + дашборд или выгрузка в CRM/1С/BI
  • Документация и обучение команды
  • Срок 6–12 недель

Формат 03

ML-платформа и поддержка

По запросу

Несколько моделей, мониторинг качества и регулярное переобучение под ключ.

  • Набор моделей под разные задачи
  • Мониторинг деградации и алерты
  • Регулярное переобучение на свежих данных
  • Развитие фич и доработки
  • Поддержка по SLA
Запросить смету

S.07Результаты

Типовые результаты

  • −25% MAPE

    Ритейл: переход с ручного планирования закупок на ML-прогноз спроса по SKU снижает ошибку прогноза на 20–30%, сокращает неликвид и out-of-stock.

  • −18% оттока

    Сервис по подписке: скоринг вероятности ухода клиентов позволяет заранее запускать удержание для группы риска и сокращать отток на 15–20%.

  • +12% к среднему чеку

    E-commerce: рекомендательная система с персональными подборками повышает конверсию в cross-sell и средний чек на 8–15%.

S.08Вопросы

Частые вопросы

Q.01

Сколько стоит разработка ML-модели на заказ?

Стоимость зависит от формата: пилот для проверки гипотезы на ваших данных, полноценная продакшен-модель с внедрением, а также поддержка и переобучение. Точная стоимость зависит от задачи, объёма и качества данных и уточняется с менеджером после аудита данных.

Q.02

Сколько данных нужно для машинного обучения?

Для прогнозирования спроса обычно нужно минимум 1,5–2 года истории продаж, чтобы модель уловила сезонность. Для оттока и скоринга — несколько тысяч размеченных примеров. На аудите мы честно оцениваем, хватает ли данных, и если нет — подсказываем, что дособрать.

Q.03

Чем ML-прогноз лучше Excel и экспертных оценок?

Машинное обучение учитывает десятки факторов одновременно — сезонность, акции, погоду, цены конкурентов — и находит закономерности, недоступные ручному анализу. В типовых проектах это снижает ошибку прогноза спроса на 15–30% по сравнению с Excel и интуицией планировщиков.

Q.04

Останутся ли наши данные конфиденциальными?

Да. Мы разворачиваем обучение и работу модели on-premise или в вашем облаке — данные не покидают ваш контур. MotifAI работает по 152-ФЗ, персональные данные клиентов остаются под вашим контролем.

Q.05

Как вы доказываете, что модель работает, до оплаты?

На этапе пилота мы проверяем модель на исторических данных (backtest): берём прошлые периоды и сравниваем прогноз модели с тем, что произошло на самом деле. Вы видите реальную точность — MAPE, ROC-AUC, recall — до запуска в продакшен.

Q.06

Как ML-модель встроится в наши системы?

Отдаём модель в удобном для вас виде: REST API, готовый дашборд или регулярная выгрузка прогнозов в CRM, 1С или BI-систему. Прогноз должен использоваться в ежедневной работе, а не лежать в ноутбуке data scientist.

Q.07

Что будет, если со временем точность упадёт?

Любая ML-модель деградирует, когда меняется поведение рынка или клиентов. Поэтому мы настраиваем мониторинг качества и регулярное переобучение на свежих данных. В тарифе поддержки это входит в SLA, и точность держится на целевом уровне.

Q.08

Какие задачи можно решить с предиктивной аналитикой?

Прогнозирование спроса и продаж, отток и LTV клиентов, рекомендательные системы, оптимизация запасов и цен, предиктивное обслуживание оборудования, скоринг и оценка рисков. Если у вас есть исторические данные и повторяющееся решение — скорее всего, его можно автоматизировать с помощью ML.

S.09Смежные услуги

Смежные услуги

  1. 01

    Внедрение ИИ в бизнес под ключ

    Полный цикл: аудит процессов, разработка модели, интеграция в ваши системы и поддержка. Первый рабочий результат — от 14 дней.
  2. 03

    ИИ-консалтинг и аудит ИИ-зрелости для бизнеса

    Поможем понять, где ИИ принесёт деньги именно вашей компании, и составим дорожную карту с расчётом ROI — без долгих внедрений вслепую.
  3. 07

    Компьютерное зрение под ключ: разработка систем видеоаналитики

    Проектируем, обучаем и внедряем системы машинного зрения для контроля качества, видеоаналитики и детекции объектов — от пилота до промышленной эксплуатации.

Все услуги →

S.10Следующий шаг

Обсудить задачу

Расскажите о процессе — проведём бесплатный аудит, посчитаем эффект и предложим реалистичный план внедрения.

+7 (964) 360 37 66motifai@yandex.ru