Churn prediction (cine pleacă în 30 zile), demand forecasting (±8% acuratețe), lead scoring real-time, lifetime value prediction, dynamic pricing. Output direct în CRM/ERP.
Identifică în avans 70%+ din clienții la risc în următoarele 30 zile. Trigger automat de retention campaign în CRM. Recalibrare lunară pe noile cohorte.
Model XGBoost / LightGBM tuned
Feature engineering automat
Probability score 0-1 per user
Trigger campaign în CRM/ESP
Recalibrare lunară inclusă
◇
Demand Forecasting
Câtă marfă să comanzi luna viitoare. Acuratețe ±8% pe SKU level. Sezonalitate, trend, factori externi (vremea, evenimente, promo). Output ERP.
Prophet + XGBoost ensemble
Acuratețe ±8% pe SKU
Factori externi: vremea, promo
Output direct în ERP
Scenario planning (what-if)
▲
Lead Scoring Real-time
Probabilitatea reală de conversie per lead, calculată în <50ms. Modelăm pe datele tale, nu pe heuristic. Output Salesforce/HubSpot. Recalibrare săptămânală.
API <50ms latency
Modele pe datele tale
Output Salesforce/HubSpot
SHAP explainability per lead
A/B testing model versions
◈
LTV Prediction
Lifetime value prezis per user/cohortă/canal acquisition. Informează direct bugetul de Ads (CAC payback). Update zilnic pe activitate nouă.
Cohort-based modeling
CAC payback per canal
Update zilnic
Integrare Google/Meta CAPI
Dashboard executiv
0%
churn caught
în avans 30 zile
vs 0% baseline
0%
eroare medie
demand forecast
MAPE pe SKU
0 spt.
timp până la
primul model live
discovery → API
0× ROI
mediu pe
campaniile predictive
vs baseline
Studiu de Caz · Subscription SaaS
Sub. SaaS: churn redus -38% în 6 luni
SaaS B2B6 luni
-38%
churn rate · +420.000 € ARR salvat în 6 luni
SaaS B2B (8.500 conturi active, 4.8% churn lunar). Build model XGBoost pe 18 luni date istorice + 32 features (usage patterns, billing events, support touchpoints). Score zilnic + trigger automat sequence retention pentru top-decile risk.
Churn rate / lună4.8%3.0%
At-risk identificați0%73%
ARR salvat / lună0 €70.000 €
Stack & Decizii
ModelXGBoost · F1 0.82
Features32 (usage, billing, support)
Training data18 luni · 8.500 conturi
TriggerTop-decile risk → sequence
RecalibrareLunar · MLflow tracking
Result în 6 luni
Churn redus de la 4.8% la 3.0% lunar (-38% relative). 73% din churn-ers identificați cu 30+ zile în avans. ARR salvat cumulat: 420.000 € · ROI 28× pe build cost.
FAQ
Întrebări despre Predictive Analytics
Minimum operațional: 5.000-10.000 rânduri istorice + 12-18 luni interval (pentru sezonalitate). Sub asta, modelul nu generalizează bine. Pentru churn/LTV: ideal 24+ luni date. Pentru forecasting: minimum 2 cicluri sezoniere complete.
Default: XGBoost / LightGBM (95% din cazuri sunt tabular data, ele câștigă). Time series: Prophet + XGBoost ensemble. Recommendation: matrix factorization + deep learning (când avem trafic mare). Deep learning doar când justificat (NLP/CV/recommendation). Nu vindem 'AI deep learning' când XGBoost rezolvă problema în 1/10 din cost.
API REST cu latency <50ms (FastAPI + Redis cache). Output direct în CRM (Salesforce/HubSpot via custom field), ESP (sequence trigger), ERP (forecast injection), dashboard executiv (Looker/Metabase/Power BI). Webhook pe schimbări critice (churn risk crescut).
Recalibrare lunară inclusă în retainer: refit pe ultimele 30 zile date noi, A/B test vs model curent în producție, deploy doar dacă lift semnificativ. Monitoring continuu pe data drift (Evidently AI) + alerting când distribuții input se schimbă semnificativ.
Build pilot (un model end-to-end): 9.500-18.000 € one-time. Operare lunară (hosting + recalibrare + monitoring): 1.200-3.500 €/lună. Modele suplimentare după pilot: 4.500-8.000 € fiecare. Pentru context: ROI mediu pe campaniile predictive este 4×.
Da. Modelăm doar pe date pentru care ai consent legitim. Anonimizare PII unde e posibil (hash email, generalize geo). Pseudonimizare în training data. DPO impact assessment dacă scoring-ul are efecte semnificative pe individual (auto-decision-making art. 22).
Nu. Power BI Forecast / Quick ML sunt features de auto-ML pentru exploratory work — bune pentru descoperit insight-uri, slabe ca production system. Noi construim modele tuned pe domeniul tău, cu recalibrare automată, monitoring data drift, output direct în business systems via API.
Audit date 60 minute · gratuit
Ai datele necesare pentru primul model predictiv?
Audit 60 minute pe stack-ul tău de date (CRM, billing, product analytics, support). Identificăm 1-3 modele predictive realizabile în 6-8 săptămâni cu ROI calculat. Output: data readiness scorecard + plan pilot.
✓
Audit data sources existente
✓
Data readiness scorecard
✓
1-3 modele candidate cu ROI
✓
Plan pilot 6-8 săptămâni
Explorează și celelalte servicii
Vezi toate opțiunile din AI Solutions sau alege un serviciu complementar.