SWiP

Специальное предложение для владельцев Frontol 6

О нас

Миссия SWiP

Мы воплощаем мечты предпринимателей по всему миру в реальность, создавая доступные автономные решения на основе Al для роста бизнеса и увеличения прибыли.

Новые стандарты
эффективности

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.

Экспертиза команды

Научный подход

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.

  • Анализ данных

    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.

  • Суперкомпьютеры

    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.

Участие в проектах

Сотрудники SWiP имеют двадцатилетний опыт работы в крупных международных научных и финансовых проектах.

  • CERN

    Участвовали в создании системы мониторинга для проекта LCG (Вычислительная сеть Большого адронного коллайдера).

  • Дойче банк АГ

    Играли ключевую роль в разработке высокоскоростных соединителей к финансовым рынкам, специально предназначенных для операций с высокой частотой торгов.

Технологии SWiP

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.

Прогнозирование и управление покупками

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. 

Подбор товаров и услуг

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. 

Тестирование моделей

Результаты тестирования моделей SWiP по возврату ушедших постоянных покупателей и повышению активности редких покупателей.

Группы сравнения

Группа 1

Выручка покупателей за 20 дней до формирования персонального предложения.

Группа 2

Выручка покупателей за 20 дней после персонального предложения.

Тест Манна-Уитни

Что это

Статистический тест, используемый для сравнения средних значений двух групп. Введен Уильямом Сили Госсетом в 1908 году, который публиковал свои работы под псевдонимом “Student”.


Где используется

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.

p-значение: 1.730400398951737e-72

Тест Манна-Уитни показывает, что есть статистически значимая разница между выручкой до и после оффера (p-значение < 0.05).

Интерпретация значений

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).

t-тест

Что это

Непараметрический тест, используемый для сравнения двух независимых групп, когда данные не соответствуют нормальному распределению. Разработан Генри Манном и Дэвидом Уитни в 1947 году.


Где используется

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.

p-значение: 1.6782237470709143e-39

t-тест также подтверждает наличие статистически значимой разницы между выручкой до и после оффера (p-значение < 0.05).

Интерпретация значений

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.

Вывод

Модели SWiP AI системно приносят больше новой выручки бизнесу за 20 дней после перcонального предложения в сравнении с 20 днями до персонального предложения.