Machine learning

Przewiduj przyszłość, zanim konkurencja zareaguje.

Zamieniamy dane w modele predykcyjne, które pomagają podejmować trafniejsze decyzje, optymalizować procesy i zwiększać sprzedaż. Wykorzystujemy uczenie maszynowe (machine learning), by Twoja firma działała szybciej, mądrzej i bardziej przewidywalnie.

Wdrażamy modele, które nie tylko analizują historię, ale wskazują, co wydarzy się dalej – i co z tym zrobić.

Prognozowanie (Forecasting)

Chcesz wiedzieć, ile sprzedasz w przyszłym miesiącu? Jakie będzie zapotrzebowanie na usługi? Jak rozłożyć budżet?
 Dzięki modelom predykcyjnym przewidujemy:

sprzedaż i przychody w podziale na kategorie, kanały i regiony

zapotrzebowanie na produkty lub zasoby

wykorzystanie zasobów

Modele klasyfikacyjne

Odpowiadają na pytania „czy coś się wydarzy” lub „do której grupy należy przypadek”.

Zastosowanie w biznesie:

przewidywanie odejścia klienta

klasyfikacja leadów sprzedażowych

wykrywanie oszustw (fraud detection)

klasyfikacja reklamacji lub zgłoszeń klientów

Modele regresyjne

Pozwalają oszacować wartość liczbową – z dokładnością, której Excel nie osiągnie.

Zastosowania:

przewidywanie wartości koszyka zakupowego

estymacja kosztu projektu lub zlecenia

prognozowanie cen (np. surowców, usług, transportu)

modelowanie marży lub efektywności kampanii marketingowych

Systemy rekomendacji

Spersonalizowane sugestie w czasie rzeczywistym – zwiększają sprzedaż i zaangażowanie.

Zastosowania:

rekomendacje produktów w e-commerce

podpowiedzi treści (np. artykułów, materiałów edukacyjnych)

inteligentne przypomnienia i alerty (co, komu, kiedy warto zasugerować)

rekomendacje ofert lub usług dopasowane do profilu klienta

Dlaczego Intelari?

Realne wdrożenia ML bez przerysowanego hype’u

Modele tworzone wspólnie z użytkownikami biznesowymi

Integracja z hurtownią danych i Power BI

Transparentność działania modeli

Gotowy na machine learning w praktyce?

Niezależnie od tego, czy masz już dane, czy dopiero je porządkujesz – pomożemy Ci zrobić z nich wartość.
Zacznijmy od prostego use case – a potem skalujmy.