Кейси машинного навчання та AI проектів
Реальні результати впровадження машинного навчання у різних галузях. Конкретні цифри, технології та підхід до вирішення бізнес-задач за допомогою AI.
Показано 17 із 17 кейсів
Fashion Retail UA (назва змінена) · 10 тижнів
Гібридний рушій рекомендацій для fashion e-commerce: +47% до середнього чека
Клієнт — провідний онлайн-ритейлер одягу в Україні з каталогом 180 000+ SKU і 2,4 млн активних покупців. Блок "Схожі товари" формувався вручну категорійними менеджерами: 35 годин роботи щотижня та повна відсутність персоналізації. Конверсія на блоці становила 1,6%, а частка повторних покупок — лише 18% проти галузевого бенчмарку 29%.
Читати кейс →PayFlow UA (назва змінена) · 12 тижнів
ML-система виявлення фроду для платіжного сервісу: -89% втрат від шахрайства
Швидкозростаючий платіжний сервіс з 500 000 транзакцій на добу зіткнувся зі зростанням рівня фроду до 0,38% від обороту. Існуюча система на основі 120+ статичних правил давала 800–1 200 хибних тривог щодня, що перевантажувало аналітичний відділ і спричиняло погіршення UX для легітимних клієнтів. Реальний фрод виявлявся в середньому через 4,5 години після першої транзакції.
Читати кейс →AgroLand Group (назва змінена) · 16 тижнів
Прогнозування врожайності для агрохолдингу: +31% точність планування
Агрохолдинг із земельним банком 85 000 га вів планування врожайності на основі досвіду агрономів та регіональних середніх значень Мінагрополітики. Похибка прогнозу сягала 22–28%, що спричиняло надлишкові закупівлі ЗЗР і міндобрив (переплата 12–18 млн грн щороку) або дефіцит зберігальних потужностей у врожайні роки.
Читати кейс →DocFlow SaaS (назва змінена) · 6 тижнів
AI-асистент підтримки для SaaS-платформи: 73% дефлекція тікетів
B2B SaaS-платформа документообігу з 4 200 корпоративних клієнтів обробляла 1 800–2 400 тікетів на тиждень. 68% запитів були однотипними: інструкції з налаштування, питання про тарифи, помилки авторизації. Середній час першої відповіді — 5,3 години, що спричиняло відтік на етапі onboarding. Підтримка з 8 операторів працювала лише у робочий час, тоді як 31% запитів надходило поза ним.
Читати кейс →Агрохолдинг (NDA)
Прогнозування врожайності для агрохолдингу
Агрохолдинг з диверсифікованим портфелем культур — пшениця, кукурудза, соняшник, ріпак — систематично стикався з критичними похибками в плануванні поставок зерна. Відхилення фактичного врожаю від прогнозованого сягали 30-40%, що породжувало два взаємовиключних сценарії: або надлишок продукції, яку неможливо швидко реалізувати за прийнятною ціною, або гострий дефіцит, через який компанія не могла виконати форвардні контракти з переробниками та трейдерами. Обидва сценарії завдавали прямих фінансових збитків. При надлишку витрати на зберігання та вимушений продаж за заниженими ринковими цінами з'їдали від 15 до 25 відсотків маржі. При дефіциті штрафні санкції за невиконання контрактів та необхідність докуповувати зерно на ринку за пікових цін обходились значно дорожче. Планування будувалось на досвіді агрономів і регіональних середніх, без врахування специфіки конкретних полів, мікроклімату та поточного стану посівів. Компанія також не мала інструменту для ранньої діагностики проблем: стрес рослин через посуху чи хвороби виявлявся візуально тільки тоді, коли суттєво вплинути на врожай вже неможливо. Зі зміною клімату і зростанням волатильності погодних умов точність традиційних методів прогнозування продовжувала знижуватись, а ціна помилки — зростати.
Читати кейс →B2B SaaS компанія
AI-чат-бот для автоматизації підтримки SaaS-продукту
B2B SaaS-компанія з продуктом для автоматизації внутрішніх бізнес-процесів мала стрімко зростаючу клієнтську базу, проте служба підтримки не встигала масштабуватися разом з нею. Команда з 8 операторів обробляла понад 1200 тікетів на місяць — і цей обсяг збільшувався на 15-20% щокварталу разом з припливом нових клієнтів. Ключова проблема полягала в структурі запитів: близько 70% звернень стосувались типових питань, відповіді на які вже були в документації або раніше давались іншим клієнтам. Налаштування інтеграцій, помилки авторизації, питання щодо тарифів і лімітів, запити на вивантаження даних — усе це займало 60% робочого часу команди і не вимагало глибоких технічних знань. Проте через черговість обробки клієнти з простими питаннями чекали відповіді разом з усіма: середній час першої відповіді сягав 8 і більше годин. Це критично впливало на показник CSAT, який впав до 3.2 з 5, і безпосередньо позначалось на утриманні клієнтів у перші 90 днів після підключення — саме тоді, коли клієнт найбільше потребує оперативної допомоги. Компанія не могла дозволити собі просто найняти більше операторів: зростання штату підтримки пропорційно зростанню бізнесу руйнувало юніт-економіку. Потрібне було масштабоване рішення, яке звільнить операторів для складних, нестандартних кейсів.
Читати кейс →ProPack Industries (назва змінена) · 8 тижнів
Комп'ютерний зір для контролю якості на виробництві: -94% пропуск дефектів
Виробник пакованих харчових продуктів перевіряв 12 000 одиниць продукції на годину за допомогою 6 контролерів якості, що працювали позмінно. Рівень пропущених дефектів (некоректне маркування, неправильна упаковка, сторонні включення) становив 0,8–1,2% — що в умовах ритейл-контрактів спричиняло щомісячні штрафи в середньому 180 000 грн. Людська втома у нічні зміни збільшувала відсоток пропусків до 2,1%.
Читати кейс →Конфіденційно (телеком, 2M абонентів) · 14 тижнів
Прогнозування відтоку клієнтів для телеком-оператора: -31% відтік за 6 місяців
Телеком-оператор з понад 2 мільйонами активних абонентів зіткнувся з хронічною проблемою відтоку: щомісяця компанія втрачала від 3 до 4 відсотків клієнтської бази, і жодного інструменту для завчасного виявлення таких абонентів не існувало. Реактивна модель роботи означала, що команда retention зверталась до клієнта вже після подачі заявки на відключення або після закінчення контракту — коли рішення фактично ухвалено. Реактивні retention-кампанії з персональними пропозиціями та знижками обходились у 400 тисяч доларів щокварталу, проте конверсія залишалась вкрай низькою: більшість клієнтів, яким пропонували знижку, все одно переходили до конкурентів. Крім того, відділ аналітики не мав можливості якісно пріоритизувати список абонентів для обзвону — менеджери витрачали час на клієнтів з мінімальним ризиком відтоку, тоді як справді ризикові абоненти залишались поза увагою. Бізнес страждав не лише від прямих фінансових втрат, а й від репутаційних наслідків: негативні відгуки від клієнтів, які відчули байдужість оператора у критичний момент, знижували показники NPS і ускладнювали залучення нових абонентів. Відсутність даних про причини відтоку унеможливлювала вдосконалення продукту та тарифних пропозицій.
Читати кейс →Юридична фірма Top-50 Україна · 10 тижнів
Автоматизація аналізу договорів для юридичної компанії: аналіз за 8 хвилин замість 3 годин
Юридична фірма, що входить до п'ятдесятки найбільших в Україні, обслуговувала великих корпоративних клієнтів і щодня отримувала на аналіз від 20 до 40 договорів різних типів: угоди про постачання, договори оренди, NDA, партнерські угоди, M&A-документи. Ключова проблема полягала в тому, що кваліфіковані юристи витрачали від 60 до 70 відсотків свого робочого часу на рутинні операції: пошук потенційно ризикових клауз (відповідальність, форс-мажор, умови розірвання, штрафні санкції), звірку документів з типовими шаблонами фірми, витяг ключових параметрів угоди (сторони, строки, суми, права та обов'язки) та формування стандартизованих звітів для клієнта. Ці операції не вимагали юридичної кваліфікації у повному обсязі, але їх не можна було делегувати молодшим спеціалістам без суттєвих ризиків помилки. При пікових навантаженнях — зокрема перед закриттям угод наприкінці кварталу — черги на аналіз сягали 4-5 днів, що змушувало клієнтів або чекати, або залучати конкурентів. Людський фактор також давався взнаки: після третього-четвертого договору за день уважність падала, і ймовірність пропустити приховану ризикову умову зростала. Компанія розуміла, що для масштабування бізнесу і підвищення якості послуг необхідно радикально переосмислити процес первинного аналізу документів.
Читати кейс →Онлайн-маркетплейс (100k SKU) · 12 тижнів
Динамічне ціноутворення для e-commerce платформи: +18% виторг при тих самих обсягах
Онлайн-маркетплейс з каталогом понад 100 тисяч SKU у категоріях електроніки, побутової техніки та аксесуарів стикався з фундаментальною проблемою ціноутворення: команда з 6 аналітиків оновлювала ціни вручну раз на тиждень, орієнтуючись переважно на ціни ключових конкурентів і внутрішні правила маржинальності. У сучасному e-commerce це катастрофічно повільно: прямі конкуренти оновлювали ціни щогодини або частіше, реагуючи на зміни попиту, закінчення акцій і стрибки собівартості. Наслідком стагнація виторгу при зростаючому трафіку: популярні товари з еластичним попитом продавались за цінами нижчими від оптимуму, залишаючи значну частку маржі на столі. Водночас специфічні нішеві SKU із слабкою конкуренцією коштували за заниженими цінами через страх відлякати покупця, хоча споживач готовий був платити більше. Крім того, щотижневий цикл оновлення цін означав, що маркетплейс не міг оперативно реагувати на ринкові події: вихід нової моделі товару, розпродаж у конкурента, злет попиту через вірусний контент у соцмережах. Окремою проблемою були промо-акції: знижки призначались за відчуттям, а не на основі аналізу еластичності, тому одні акції перекривали маржу без суттєвого приросту обсягів, інші давали відмінні результати, але ніхто не розумів чому.
Читати кейс →Retail-мережа (NDA) · 10 тижнів
Прогнозування попиту для retail-мережі: -23% надлишкових запасів
Retail-мережа стикалась із системними проблемами надлишкових запасів через ручне прогнозування попиту. Категорійні менеджери закладали до 30% надлишку «на всяк випадок», що заморожувало оборотний капітал і збільшувало витрати на зберігання. Помилки ручного прогнозування досягали 25–35%, особливо для сезонних позицій та нових SKU.
Читати кейс →Фінтех-компанія (NDA) · 8 тижнів
Виявлення шахрайства для фінтех: -94% хибних спрацьовувань
Фінтех-компанія мала критично високий рівень хибних спрацьовувань у системі виявлення шахрайства — до 40% заблокованих транзакцій виявлялись легітимними. Клієнти масово скаржились на невиправдані відмови, відтік зростав. Водночас команда ручного аналізу не справлялась із обсягом — черга перевірки сягала 72 годин.
Читати кейс →ІТ-компанія (NDA) · 10 тижнів
AIOps: Виявлення аномалій в ІТ-інфраструктурі — -78% часу простою
ІТ-компанія страждала від частих незапланованих простоїв — у середньому 4 години на місяць. Ручний моніторинг інфраструктури генерував сотні хибних тривог щодня, що призводило до вигорання чергових інженерів. Визначення першопричини інциденту займало 2–3 години: команда вручну переглядала логи та метрики десятків мікросервісів, а справжня аномалія часто виявлялась із запізненням — вже після відчутного впливу на клієнтів.
Читати кейс →Fashion-рітейл (NDA) · 12 тижнів
Рекомендаційна система для fashion e-commerce: +34% середній чек
Онлайн-ритейлер одягу стикався з критично високим показником відмов на сторінках товарів — 78% відвідувачів залишали сайт без покупки. Блок крос-продажів не працював: покупці не знаходили відповідних виробів, а неперсоналізовані рекомендації давали CTR менше 1,2%. Показник відмов кошика сягав 78%, а повторні покупки становили лише 14% від загального обороту.
Читати кейс →Виробниче підприємство (NDA) · 10 тижнів
Computer Vision для контролю якості: 99.4% виявлення дефектів
Виробник промислових компонентів перевіряв якість вручну — інспектори встигали обробляти 500 одиниць на годину при потребі 2000. Рівень дефектів, що доходили до клієнтів, становив 2,3%. Втома інспекторів у нічні зміни підвищувала цей показник до 4,1%. Штрафні санкції від клієнтів сягали $180k на квартал.
Читати кейс →Фінтех-компанія (NDA) · 8 тижнів
RAG чат-бот для фінтех підтримки: -67% навантаження на операторів
Команда підтримки фінтех-компанії обробляла 1200 тікетів на добу при середньому часі відповіді 4 години. 70% запитів були однотипними (compliance-питання, умови продуктів, FAQ) і поглинали більшість часу агентів. Непослідовні відповіді на регуляторні питання створювали комплаєнс-ризики.
Читати кейс →HR-агентство (NDA) · 8 тижнів
Автоматизація скринінгу резюме: 10x швидше найм
HR-агентство витрачало в середньому 8 годин на скринінг резюме для кожної вакансії: рекрутери вручну переглядали сотні CV, якість оцінки залежала від суб'єктивних критеріїв і втоми. Через непослідовність відбору сильні кандидати часто відсівались на першому етапі, що знижувало якість фінального пулу та збільшувало тривалість закриття вакансій.
Читати кейс →Більшість проєктів виконуємо під NDA. Готові поділитись деталями на конфіденційній зустрічі.
Маєте схожу задачу?
Розкажіть про свій проєкт — отримайте безкоштовну оцінку та план впровадження ML.
Хочете таких же результатів?
Розкажіть нам про вашу задачу. Безкоштовна консультація — 45 хвилин з нашим ML-архітектором.