MyDataHub

Кейсы

Как AI-аналитика меняет P&L у наших клиентов

FMCG / Производитель

P&L по 12 регионам: с 5 дней до 4 часов

Федеральный производитель строил локальный P&L вручную в Excel. 3 аналитика тратили по 5 рабочих дней каждый месяц на сбор данных из 1С, SAP и банковских выписок. После внедрения модуля Analytics отчёт формируется автоматически с AI-рекомендациями по каждому региону.

5 дней → 4 часа

Время подготовки P&L

+3.2 п.п.

Рост маржинальности за 6 месяцев

Фарма / Дистрибьютор

ML-сегментация снизила стоимость привлечения на 28%

Маркетинговая команда из 4 человек управляла 15+ сегментами вручную. ML-модель Acquisition нашла 8 скрытых микросегментов и перераспределила бюджет на коммуникации с высоким ROI. Частота рассылок сократилась, конверсия выросла.

−28%

Снижение CAC

+41%

Open rate email-кампаний

Ритейл / Сеть

Прогноз + план производства: списания −34%

Розничная сеть с собственным производством теряла 12% продукции на списания из-за неточного планирования. Связка Analytics (прогноз спроса на 14 дней) + Operations (план производства) сократила перепроизводство и обеспечила точность прогноза 92%.

−34%

Сокращение списаний

92%

Точность прогноза продаж

Какие модули дали эти результаты?

Смотреть продукты →