Data Sapience
Kanalga Telegram’da o‘tish
Официальный канал российского вендора, разработчика ИТ-решений для бизнеса Data Sapience. О нас: https://datasapience.ru/about contact@datasapience.ru Бизнес-приложения: https://datasapience.ru/ Lakehouse-платформа данных: https://dataplatform.ru/
Ko'proq ko'rsatish697
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
+27 kunlar
+630 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Ma'lumot yo'q
Muammo bormi? Iltimos, sahifani yangilang yoki bizning qo'llab-quvvatlash boshqaruvchimizga murojaat qiling>.
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyul '26
Iyul '26
+13
0 kanalda
Iyun '26
+6
0 kanalda
Get PRO
May '26
+4
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+19
1 kanalda
Get PRO
Mart '26
+20
1 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+11
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+19
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+21
1 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+61
2 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+25
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+51
1 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+66
0 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+455
1 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 29 Iyul | 0 | |||
| 28 Iyul | 0 | |||
| 27 Iyul | 0 | |||
| 26 Iyul | +1 | |||
| 25 Iyul | 0 | |||
| 24 Iyul | 0 | |||
| 23 Iyul | 0 | |||
| 22 Iyul | +1 | |||
| 21 Iyul | +1 | |||
| 20 Iyul | 0 | |||
| 19 Iyul | +1 | |||
| 18 Iyul | 0 | |||
| 17 Iyul | 0 | |||
| 16 Iyul | +1 | |||
| 15 Iyul | 0 | |||
| 14 Iyul | 0 | |||
| 13 Iyul | 0 | |||
| 12 Iyul | 0 | |||
| 11 Iyul | 0 | |||
| 10 Iyul | 0 | |||
| 09 Iyul | +1 | |||
| 08 Iyul | +2 | |||
| 07 Iyul | +1 | |||
| 06 Iyul | 0 | |||
| 05 Iyul | 0 | |||
| 04 Iyul | 0 | |||
| 03 Iyul | 0 | |||
| 02 Iyul | +2 | |||
| 01 Iyul | +2 |
Kanal postlari
Data Sapience на конференции «ИТ в промышленности 2026» 🏭
🔥 Отраслевая конференция собрала CIO, CDO и руководителей цифровой трансформации крупных производственных холдингов. Фокус — на практике: от импортозамещения ПО до масштабирования ИИ на уровне целых холдингов.
Тема конференции — переход от разговоров о цифровизации к ее реальному внедрению — перекликается с нашим опытом в промышленном ИИ.
🌾 В этом году реализовали проект с агрохолдингом «Таврос», где построили корпоративный ИИ-портал на базе Kolmogorov AI с агентами для обработки документов, мониторинга новостей и проработки бизнес-гипотез.
«На конференциях вроде «ИТ в промышленности» часто звучит вопрос: готовы ли производственные компании к ИИ-агентам, или это пока история для технологичных отраслей вроде финтеха. Наш опыт с «Тавросом» отвечает на него однозначно: готовы, и спрос со стороны сотрудников это подтверждает — люди пользуются агентами не потому, что им сказали, а потому что это реально экономит время» — говорит Михаил Зайцев, владелец платформы Kolmogorov AI, Data Sapience.🔗 Читать полностью
| 2 | Matn yo'q... | 285 |
| 3 | Matn yo'q... | 268 |
| 4 |  Data Sapience — на конференции ЦИПР-2026 👷♂️
Вендор принял участие в ведущем деловом мероприятии страны по цифровой экономике, где представил экспертизу в области промышленной аналитики.
🤖 Повестка ЦИПР — промышленный ИИ и платформенный подход к цифровизации производств — напрямую пересекается с практикой вендора.
Недавно Data Sapience завершила проект для агрохолдинга «Таврос». Команды разработали корпоративный ИИ-портал и специализированных ИИ-агентов для работы с документами, анализа СМИ и проработки бизнес-гипотез на базе платформы Kolmogorov AI.
«Промышленность сегодня — одна из самых требовательных отраслей к зрелости ИИ-решений. Кейс с «Тавросом» — тот случай, когда корпоративный ИИ-портал и агенты прошли путь от проектирования до промышленной эксплуатации за три месяца, а спрос со стороны сотрудников подтвердил: агенты решают реальные задачи, а не остаются демо-историей», — говорит Илья Маршаков, руководитель развития бизнеса платформы Kolmogorov AI.
🔗 Читать полностью | 273 |
| 5 | Matn yo'q... | 396 |
| 6 |  Ускоряем федеративные запросы в StarRocks ⚡️
📝 В блоге Data Sapience на Habr вышла новая статья.
Когда речь заходит про федеративный доступ к данным, все вспоминают Trino... и часто на этом все. Но федеративные запросы поддерживаются довольно большим количеством СУБД, SQL-движков и систем для виртуализации данных.
🔥 В статье расширяем кругозор читателей и рассматриваем федеративные запросы на примере набирающего популярность и активно развивающегося StarRocks.
В материале разбираем:
▫️что такое федеративные запросы;
▫️как обстоят дела с реализацией гетерогенного федеративного доступа в StarRocks;
▫️какие изменения команда решения Data Ocean Nova реализовала для оптимизации в StarRocks и Impala с целью улучшения функционала доступа к внешним данным.
🔗 Читать полностью на Хабре | 487 |
| 7 |  Data Sapience выпустила обновление Data Ocean Flex Loader 🔥
Релиз 2026.3 включает поддержку СУБД ClickHouse в качестве источника и приемника данных и обновление графического интерфейса.
Что нового:
⚙️ Поддержка ClickHouse
СУБД доступна как источник, так и приемник данных — закрывает один из самых частых запросов клиентов.
📥 Прямая загрузка parquet
Файлы parquet загружаются напрямую в Lakehouse-платформу из файловых директорий, без промежуточных шагов подготовки данных.
🎨 Графический интерфейс
Режим межкластерной репликации данных обрел графическое представление. Улучшены возможности ролевого доступа при работе команд в графической среде.
⚡️ Новый режим извлечения данных
Наряду с сервисом Spark пользователи получили прямой доступ в системы-источники через внешние таблицы MPP-движков.
🔒 Информационная безопасность
Устранено 507 уязвимостей, из них 92 критического уровня и 415 high-уязвимостей. Общий процент устранения — 98,6%.
«Теперь для извлечения данных пользователи Data Ocean Flex Loader могут использовать не только сервис Spark, но и прямой доступ в системы-источники через механизм внешних таблиц MPP-движков. Это позволит более сбалансированно распределять вычислительные ресурсы в кластере Data Ocean Nova между нуждами пользователей и процессами регламентной загрузки данных. Также рады сообщить, что Flex Loader теперь поддерживает решения на базе СУБД ClickHouse и что в графическом интерфейсе произошли качественные изменения, улучшающие пользовательский опыт», — Антон Маркин, руководитель команды разработки Data Ocean Flex Loader.
🔗 Узнайте больше о возможностях релиза Data Ocean Flex Loader 2026.3 | 369 |
| 8 |  Data Sapience выпустила обновление модулей CM Ocean Offer и Communication 🚀
Релиз 26.0.0 — новые каналы, оптимизация базы данных и документация прямо в репозитории.
Что нового:
📚 Документация в репозитории
Руководства, API-контракт, инструкция по миграции, описание параметров конфигурации, Release Notes — все в папке docs, без беготни по вики.
❌ Автодеактивация устаревших предложений
Клиенты больше не получают неактуальные офферы, событие фиксируется в витрине данных.
🎯 Точечное обновление параметров
Теперь работает и для contactParams — по стандарту JSON Merge Patch, без риска перезаписи.
📲 Push-уведомления «из коробки»
Коробочный FCM-адаптер — push наравне с SMS и email.
⚡️ json → jsonb
Быстрее чтение, меньше объем на диске, индексы прямо по ключам JSON.
📝 Запись в историю коммуникаций при создании задачи
Коммуникация отслеживается с начала жизненного цикла, а не по факту его завершения.
🗂 Оптимизация хранения шаблонов
Поле template у задания на коммуникацию внутри батча теперь заполняется, только если оно отличается от шаблона.
⚙️ Технические изменения
Переход на Java 25, шардирование batch_counter, обслуживание партиций, гибкие фильтры, 409 вместо 500 при конфликте ключей, расширение набора метрик.
🗑 Устаревшая и удаленная функциональность
Ряд параметров API- интерфейса и таблиц базы данных, ранее помеченных как Deprecated, удален.
🔗 Подробнее о релизе | 317 |
| 9 | 🤖 Агентный ИИ буксует не из-за модели, а из-за трех нерешенных управленческих вопросов
По данным Bain, 80% пилотов генеративного ИИ технически работают: модель отвечает, документы находятся, сводка готова. Но только 23% компаний связывают их с измеримым эффектом в деньгах. Разрыв между этими показателями и есть главная проблема – и она не про качество модели, а про автономность.
Но❗️ Автономность не делает ответы лучше. Она делает ошибки дороже: агент поддержки с целью «быстрее закрывать обращения» находит кратчайший путь к метрике – раздает компенсации без лимита. Метрика зеленеет, а через квартал финансы видят рост выплат.
➡️В реальном процессе автономность необходимо проектировать. Поэтому начинать нужно не с выбора модели, а с трех управленческих решений ⬇️
1️⃣ Полномочия – что агент делает сам
Простая матрица на одну страницу: что ИИ делает сам, что только предлагает человеку, что требует согласования. На примере клиентской претензии: агент сам собирает историю и готовит черновик, предлагает вариант компенсации с обоснованием, но сама выплата – только после подтверждения сотрудника. Если такую матрицу нельзя собрать за одну сессию с юристом и безопасником – вы обнаружили не бюрократию, а нерешенный вопрос ответственности.
2️⃣ Контроль – где стоит человек
Чем выше цена ошибки, тем раньше в процессе точка подтверждения. Универсального уровня автономности нет: 1% ошибок терпим в черновике письма и недопустим в медицине, финансах, юридическом процессе или в коде (Palantir). Один и тот же агент может иметь разные права в разных областях бизнеса: в одном контуре он самостоятельно готовит аналитическую справку, в другом — только предлагает действие, в третьем — не двигается дальше без подтверждения человека. Это способ согласовать скорость с ответственностью.
3️⃣ Ответственность – кто владелец
У каждого агента, который совершает или готовит действие, должен быть владелец процесса – руководитель, отвечающий за результат, границы применения и разбор инцидентов. Без него агент в серой зоне: уже влияет на процесс, но никому не принадлежит.
ℹ️ Рынок уже движется к агентам, но осторожно. По данным Forrester, агентный ИИ внедряют 75% компаний – но больше половины признают пробелы в управлении даже при наличии формальных рамок. И на практике никто не спешит с автономией: 69% используют одиночного агента и лишь 16% – несколько скоординированных (Stack Overflow). В презентациях рынок живет в мире сложных многоагентных систем, а в проде выбирает простой и контролируемый режим – им проще управлять с точки зрения риска и ответственности.
🔖 Показателен и масштаб зрелых игроков: у Microsoft под управлением более 500 000 ИИ-агентов, через ИИ-поддержку Cisco прошло больше миллиона обращений (Bain). Вывод один: таким масштабом невозможно управлять набором промптов и энтузиазмом проектной команды – за ним всегда стоит дисциплина прав, ролей, наблюдаемости и владельцев процессов.
❓Главный вопрос корпоративного ИИ сегодня – не «какую модель купить», а «какой процесс готов к контролируемой автономности». Именно там ИИ перестает быть демо и начинает приносить деньги. 🚀
🔗 Читать статью полностью
#иинапальцах | 208 |
| 10 | 80% пилотов ИИ технически работают, но только 23% дают измеримый эффект — разрыв не в модели, а в отсутствии трех управленческих решений: кто что решает, где стоит человек, кто отвечает за результат. Разбор — в материале наших друзей 👇 | 274 |
| 11 |  Gateway API против Ingress: как выбрать реализацию и не пожалеть ⚙️
Новая статья на Хабре от Романа Тимошевского, лида команды DevOps в Data Sapience. 👨💻
🤔 Вокруг Gateway API сложился странный консенсус: все согласны, что это будущее, но мало кто понимает, какую реализацию брать и зачем вообще уходить от привычного Ingress.
В статье:
▫️рассказываем про ключевые отличия Gateway API от Ingress (на примере самого популярного — NGINX Ingress Controller);
▫️сравниваем между собой основные реализации Gateway API;
▫️говорим о нюансах кастомизации, интеграции и производительности.
⚡️ Бонус — собственный бенчмарк реализаций Gateway API. Спойлер: NGINX (и в Gateway API, и в Ingress) показал худшие результаты по пропускной способности и утилизации CPU, а Istio оказался самым быстрым.
🔗 Читать полностью на Хабре | 290 |
| 12 |  СК «Гелиос» внедрила систему принятия решений для автострахования на базе TALYS.SDE от Data Sapience 🛞
⚡️ Главный результат: стратегии приема на страхование теперь запускаются за часы вместо месяцев.
СК «Гелиос» внедрила интеллектуальную систему принятия решений для андеррайтинга КАСКО и ОСАГО на базе TALYS.SDE. Параллельно запускается ML-модель для персональной тарификации ОСАГО — она анализирует весь доступный массив данных по клиенту и автомобилю и формирует персональный тариф.
Что изменилось:
▫️Бизнес-пользователи сами формируют и запускают стратегии андеррайтинга — без привлечения ИТ;
▫️ML-модель точнее отражает реальный уровень риска при тарификации;
▫️Аккуратные водители и автомобили с низким уровнем риска получают точную индивидуальную оценку;
▫️Компания быстрее принимает решение по заявке.
В планах — масштабирование на другие виды страхования и новые ML-модели для работы с конверсией и оттоком.
«Внедрение системы принятия решений — это не просто автоматизация процесса. Прежде всего, это инвестиция в качество клиентского сервиса. Это переход к управляемой, прозрачной и масштабируемой логике андеррайтинга, где каждое решение можно объяснить, изменить и проверить», — говорит Андрей Педоренко, заместитель генерального директора по информационным технологиям, СК «Гелиос».
«TALYS.SDE создавался как инструмент, который возвращает контроль над бизнес-логикой в руки бизнеса, ломая барьер в виде программирования и длинных циклов разработки. Проект в «Гелиос» это подтвердил: платформа адаптируется под реальные процессы страховщика и масштабируется вместе с его амбициями», — отмечает Алексей Рундасов, коммерческий директор, Data Sapience.
🔗 Подробнее о проекте | 326 |
| 13 |  Industrial Ocean от Data Sapience включен в Реестр отечественного ПО 🏭
Промышленным предприятиям теперь доступен отечественный продукт для цифровой трансформации производства с официально подтвержденным статусом ИИ-решения.
Industrial Ocean включен в Реестр российского ПО Министерства цифрового развития РФ с пометкой «Программное обеспечение относится к сфере искусственного интеллекта» — это открывает заказчикам доступ к программам импортозамещения и дополнительным налоговым льготам.
Что умеет Industrial Ocean:
▫️Сбор, интеграция и хранение телеметрии оборудования и результатов лабораторных анализов с любой глубиной истории;
▫️Контроль качества данных через объектную модель;
▫️Мониторинг ключевых показателей эффективности в режиме реального времени;
▫️Цифровые советники, обучающиеся на истории данных конкретного оборудования;
▫️Интеллектуальная диагностика нештатных ситуаций и минимизация простоев производственного оборудования;
▫️Поддержка разных сценариев развёртывания — от edge-узлов до облачных и ЦОД-кластеров.
⚙️ Продукт подходит для предприятий любой отрасли промышленности и предоставляет полный набор средств для аналитики без масштабного внедрения MES.
«Реестр отечественного ПО — один из ключевых ориентиров для заказчиков при выборе технологического партнера. Включение Industrial Ocean в реестр подтверждает, что продукт прошел необходимую проверку и соответствует установленным требованиям. Это доказывает зрелость решения и готовность работать с предприятиями, для которых вопрос технологического суверенитета принципиален», — Александр Томилов, директор продукта Industrial Ocean, Data Sapience.
🔗 Читать полностью | 386 |
| 14 | 🤖 Ассистент, агент, команда: почему корпоративный ИИ буксует не из-за модели
Многие компании уже запустили корпоративный чат на топовой модели. А эффекта – нет. И причина почти всегда не в модели.
Автономность сама по себе не повышает качество ответа. Она повышает цену ошибки – если процесс, данные и права к ней не готовы.
Отсюда простое правило: начинать не с выбора большой языковой модели (LLM), а с классификации кейса. Уровней всего три ⬇️
1️⃣ Ассистент – ускоряет человека
Отвечает, обобщает и резюмирует, пишет черновик. Инициатива и ответственность – у сотрудника. Быстро внедряется, даёт понятный прирост. Klarna так закрыла 2/3 чатов поддержки (~700 операторов), Copilot ускорил разработчиков на 55%. Но процесс он не меняет – только разгоняет.
2️⃣ Агент – выполняет шаг процесса
Сам собирает контекст, вызывает инструменты, готовит действие и останавливается там, где нужно финальное утверждение человеком. У Lemonade 55% страховых претензий проходят полный цикл без участия оператора, в Хитроу агент решает 90% запросов пассажиров. Ценность выше – но нужны доступы, память, аудит и владелец процесса.
3️⃣ Люди + агенты – меняют процесс
Не «супербот», а управляемая команда: кто-то ищет, кто-то планирует, кто-то проверяет, человек оставляет за собой суждение. Commonwealth Bank так срезал потери от скама на более чем 20%.
📊 Реальность отрезвляет: Gartner прогнозирует, что более 40% проектов, использующих ИИ-агентов, свернут к 2027 году – из-за роста затрат и недооценённых рисков. А из тысяч «поставщиков агентов» настоящими оказались ~130.
Главный вопрос корпоративного ИИ сегодня – не «какую модель купить», а «какой процесс готов к контролируемой автономности». Именно там ИИ перестаёт быть демо.
К 2028 г. Gartner прогнозирует 15% рабочих решений на автономных агентах. Вопрос – чьи процессы окажутся готовы. 🚀
🔗 Подробнее – в статье по ссылке
#иинапальцах | 321 |
| 15 | Внедрили ИИ, а он не приносит результат? Разберемся, почему — в материале наших друзей. | 348 |
| 16 |  Ассистенты, ИИ-агенты и мультиагентные системы: куда движется корпоративный ИИ 🤖
Опубликовали большой материал — Михаил Зайцев, владелец платформы Kolmogorov AI, разобрал главный вопрос, который сейчас стоит перед корпоративным рынком: не «какую модель выбрать», а «какой процесс готов выдержать автономность».
Спойлер: большинство компаний, которые не получили эффекта от ИИ, ошиблись не в выборе модели. Они автоматизировали надежду на эффект вместо самого процесса.
В материале — простая карта из трёх уровней, которая за пять минут позволяет отнести любой ИИ-кейс к нужному типу:
▫️Ассистент — ускоряет человека, но не владеет процессом. Быстро запускается, даёт понятный эффект в продуктивности, но имеет потолок;
▫️Агент — выполняет шаг процесса самостоятельно: собирает контекст, вызывает инструменты, сохраняет журнал действий. Выше ценность, выше порог внедрения;
▫️Люди + агенты — меняют сам процесс. Агенты берут на себя роли, человек сохраняет суждение и ответственность за результат.
Ключевой тезис: автономность повышает не качество ответа, а цену ошибки. Поэтому наращивать её нужно не по принципу «модель стала умнее», а по принципу «процесс выдерживает следующий уровень риска».
🚀 Gartner прогнозирует, что к 2028 году 15% повседневных рабочих решений будут приниматься агентами автономно — против 0% в 2024-м.
🔗Читать полностью | 132 |
| 17 |  TPC-DS в 07.2026: Lakehouse: Spark, Trino, StarRocks, Impala и Doris. Greenplum & Cloudberry vs StarRocks как MPP📊
Опубликовали на Хабре свежий бенчмарк. Тестировали все compute-движки платформы Data Ocean Nova и впервые добавили в рейтинг Apache Doris.
Что тестировали:
Spark 3.5 и 4.0.1 (с нативными вычислениями Comet и без), Trino трех версий, Nova StarRocks, Nova Impala — и дебютант рейтинга Apache Doris. На десерт — сравнение Greenplum, Cloudberry и Nova StarRocks в режиме Shared-Nothing MPP.
Ключевые выводы:
▫️StarRocks остается лидером — с переходом на 4-ю версию еще немного прибавил в мощности;
▫️Trino заметно вырос в конкурентной нагрузке благодаря накопленным изменениям;
▫️Spark 4 в текущих релизах не добавляет производительности;
▫️Doris в конкурентной нагрузке проиграл не только StarRocks, но и Impala;
▫️Собственные доработки для Impala (tuple cache, runtime-фильтры) и StarRocks (материализация query cache на диск) дали ощутимый прирост в конкурентных сценариях.
🔗 Читать полностью на Хабре | 617 |
| 18 |  +2Data Sapience на бизнес-встрече «Сарафана» 🪷
18-я профессиональная встреча в формате «Белый Лотос» собрала около 300 экспертов по маркетингу, CVM и клиентскому опыту из ритейла, банков и телекома.
🎤 Загир Гатин, директор продукта CM Ocean AI, выступил с докладом о том, почему ИИ-маркетинг — это не один волшебный агент, а командная архитектура из трех типов инструментов.
❗️Центральный тезис выступления: в маркетинге при работе с ИИ нет универсального критерия «прошел тест», есть «сработало в этих условиях, для этих клиентов, в это время».
«ИИ в маркетинге — это не магия и не один волшебный агент. ML считает, GenAI пишет, агент соединяет и решает. Знать, что куда положить, — это и есть продукт», — Загир Гатин.
🎤 Владимир Носиков, директор платформы CM Ocean, модерировал панельную дискуссию «ИИ как новый участник управления взаимодействиями с клиентом».
💬Представители ритейла, банков и телекома обсудили персонализацию, сегментацию, автоматизацию процессов, перспективы генеративного ИИ и риски: от непрозрачности алгоритмов до потери контроля и избыточного давления на клиента.
«Сегодня вопрос уже не в том, использовать ИИ или нет. Разговор постепенно смещается к практическим задачам: какие идеи работают, какие сценарии можно масштабировать и где применение ИИ действительно приносит результат», — Владимир Носиков.
🔗 Читать полностью | 633 |
| 19 |  Data Sapience на церемонии AI AWARDS 2026 🏆
🔥 AI AWARDS от Билайн Big Data & AI — отраслевая премия в сфере искусственного интеллекта. В этом году одной из центральных стала номинация «ИИ-агенты» — и это уже не прогноз, а отраслевая реальность.
Data Sapience выступила партнером премии и представила собственный стенд. В фокусе — платформа Kolmogorov AI и модуль Kolmogorov Continuity-LLM — low-code инструмент для быстрого создания, тестирования и тиражирования ИИ-агентов внутри корпоративного периметра.
🤝 Ранее Data Sapience, Билайн Big Data & AI и GlowByte заключили трехстороннее соглашение о стратегическом партнерстве для создания решений на базе ИИ. Роли в альянсе четкие:
▫️Kolmogorov AI от Data Sapience— фабрика ИИ-агентов;
▫️Билайн — инфраструктура и масштабирование;
▫️GlowByte — разработка и реализация ИИ-инициатив от стратегии до промышленного внедрения.
«Data Sapience рада поддержать премию AI AWARDS, ведь мы разрабатываем платформу, с помощью которой можно построить LLM-портал и фабрику ИИ-агентов в контуре организации, и нам важно быть там, где эта тема звучит громче всего. Рынок продолжает двигаться от точечных экспериментов к системному внедрению агентов в бизнес-процессы. Именно для этого перехода создан Kolmogorov AI», — Илья Маршаков, руководитель развития бизнеса платформы Kolmogorov AI, Data Sapience.
🔗Читать полностью | 541 |
| 20 |  Rostic's и Data Sapience на Russian Retail Show 2026 🍗
Russian Retail Show — ключевое отраслевое мероприятие о трансформации розничной торговли, которое в этом году было сфокусировано на теме «Операции вместо амбиций». Data Sapience выступила партнером деловой программы.
🎤Владимир Носиков, директор платформы CM Ocean, и Павел Чистяков, директор по развитию бизнеса Юнирест Технологии, представили совместный доклад «Как Rostic's развивает гостевой опыт через персонализацию с помощью CM Ocean».
О чем кейс❓
❗️Rostic's — крупнейшая сеть в России по количеству ресторанов — столкнулась с классической проблемой роста: большая база, высокая доля «спящих» гостей, необходимость удержания активных клиентов и ручное управление персонализацией, которое перестало справляться с масштабом. Сегменты усложнялись, A/B-тесты требовали стратификации, любые изменения занимали слишком много времени.
✔️ Решение — дополнительный аналитический и управляющий слой на базе CM Ocean поверх существующего CDP. Результат: системная работа с гостевым опытом вместо точечных кампаний, автоматизированная контактная политика и масштабируемые эксперименты.
«CM Ocean позволил перейти от ручных процессов к полноценному CVM-конвейеру: единая витрина данных, автоматическая контактная политика, стратифицированные эксперименты — в едином контуре с существующим стеком. Именно такую задачу и решает CM Ocean: не заменить то, что уже работает, а дать маркетинговой команде инструмент для управления масштабом», — Владимир Носиков.
🔗Читать полностью | 379 |
