Мы воплощаем мечты предпринимателей по всему миру в реальность, создавая доступные автономные решения на основе Al для роста бизнеса и увеличения прибыли.
Наши методы решения повседневных задач предпринимателей значительно отличаются от общепринятых рыночных практик, которые были разработаны много лет назад и уже устарели. Команда SWiP использует научный подход к поиску эффективных решений, сочетая его с опытом лучших предпринимателей в сфере розничной торговли и HoReCa со всего мира.
Наша команда включает в себя высококвалифицированных специалистов по искусственному интеллекту с учеными степенями и богатым опытом научной работы. Мы обладаем экспертизой в области разработки и применения нейросетей, математических моделей и вычислений на суперкомпьютерах.
Наши специалисты разработали передовые программные комплексы для симуляции нейроглиальной сети головного мозга и анализа сетевого трафика. В их основе лежат сложные математические модели и алгоритмы, что свидетельствует о высочайше квалификации команды.
Мы имеем опыт реализаций вычислительных решений на суперкомпьютерах,в частности с использованием современных технологий Nvidia. Последнее позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных, обеспечивая высокую производительность и надежность.
Сотрудники SWiP имеют двадцатилетний опыт работы в крупных международных научных и финансовых проектах.
Участвовали в создании системы мониторинга для проекта LCG (Вычислительная сеть Большого адронного коллайдера).
Играли ключевую роль в разработке высокоскоростных соединителей к финансовым рынкам, специально предназначенных для операций с высокой частотой торгов.
Мы используем передовые научные методы и технологии машинного обучения для создания умных кампаний, направленных на возврат, удержание и повышение активности покупателей. Это позволяет нам предлагать решения, которые увеличивают прибыль и улучшают клиентский опыт.
Для прогнозирования транзакций и вычисления оптимальных персональных скидок мы применяем как проверенные временем аналитические методы предварительного анализа, так и современные алгоритмы, такие как градиентный бустинг и нейронные сети на базе LSTM-архитектуры.
Наша рекомендательная кампания, основанная на методе коллаборативной фильтрации и классификации продуктов с нейросетью на базе архитектуры BERT, позволяет точно подбирать товары и услуги, которые будут наиболее интересны каждому покупателю.
Результаты тестирования моделей SWiP по возврату ушедших постоянных покупателей и повышению активности редких покупателей.
Выручка покупателей за 20 дней до формирования персонального предложения.
Выручка покупателей за 20 дней после персонального предложения.
Статистический тест, используемый для сравнения средних значений двух групп. Введен Уильямом Сили Госсетом в 1908 году, который публиковал свои работы под псевдонимом “Student”.
В экспериментальных исследованиях для проверки, существует ли значимая разница между средними значениями двух групп (например, контрольной и экспериментальной). В медицине, психологии, социальных науках и других областях.
Тест Манна-Уитни показывает, что есть статистически значимая разница между выручкой до и после оффера (p-значение < 0.05).
Тест показывает, что результаты прироста выручки в следующие 20 дней после предложения в сравнении с 20 днями до предложения, являются не случайными и имеют статистическую значимость (то есть каждую неделю система показываем прирост новой выручки).
Непараметрический тест, используемый для сравнения двух независимых групп, когда данные не соответствуют нормальному распределению. Разработан Генри Манном и Дэвидом Уитни в 1947 году.
В исследованиях, где данные не соответствуют нормальному распределению или содержат выбросы. В финансах, биологии, медицине и других областях, где необходимо сравнить два независимых набора данных.
t-тест также подтверждает наличие статистически значимой разницы между выручкой до и после оффера (p-значение < 0.05).
Аналогично первому тесту t-тест показывает, что результаты прироста выручки в следующие 20 дней после предложения в сравнении с 20 днями до предложения, являются неслучайными и имеют статистическую значимость. Каждую неделю система показывает прирост новой выручки.
Модели SWiP AI системно приносят больше новой выручки бизнесу за 20 дней после перcонального предложения в сравнении с 20 днями до персонального предложения.
