ML-система прогнозирования закупок клиентов
Знать, когда клиент готов к покупке — ключевое преимущество в B2B-продажах. Наша система предиктивной аналитики на базе машинного обучения анализирует историю заказов и прогнозирует закупки с точностью до 95%.
Как работает ML-прогнозирование
Анализ исторических данных — система изучает историю заказов за 3-5 лет: что покупали, когда, в каких количествах, с какой периодичностью. Учитываются сезонность, тренды, изменения в поведении.
Выявление паттернов — алгоритмы машинного обучения (XGBoost, Random Forest, LSTM) находят закономерности, невидимые человеку. Например: клиент закупает расходники каждые 45±5 дней, оборудование обновляет раз в 18 месяцев.
Прогнозирование — модель предсказывает дату следующей закупки и примерный состав заказа. Прогноз обновляется в реальном времени при поступлении новых данных. Погрешность — до 12% против 40% при традиционном планировании.
Уведомления — система автоматически оповещает ответственного менеджера за оптимальное время до закупки. Уведомления приходят в CRM, email или мессенджер.
Рекомендации — вместе с прогнозом менеджер получает рекомендации: что предложить, какие позиции добавить, есть ли риск ухода к конкурентам.
Результаты внедрения предиктивной аналитики
+25-35% к продажам — проактивные контакты на основе прогнозов конвертируются значительно лучше холодных звонков.
-40% к оттоку — система выявляет признаки «затухания» клиента до ухода: удлинение циклов заказов, снижение объёмов.
+20% к среднему чеку — персонализированные рекомендации увеличивают кросс-продажи.
Сокращение излишков на 28% — точное прогнозирование спроса оптимизирует складские запасы.
Интеграция
Система интегрируется с популярными CRM: Bitrix24, AmoCRM, Salesforce, 1C:CRM. Данные о заказах импортируются из ERP. REST API для кастомных интеграций.
Для кого решение
- Дистрибьюторы и оптовые компании
- Производители с прямыми продажами
- B2B-сервисы с регулярными закупками
- Компании с большой клиентской базой и длинной историей заказов
Превратите данные о прошлых продажах в инструмент прогнозирования будущего спроса.