Нашият път в няколко стъпки
Не тръгнахме от големи думи за изкуствен интелект, а от досадни, повтарящи се въпроси на бизнес екипи: кой ще остане, кой ще си тръгне и кой изобщо чува кампаниите.
2019
Стартиране на Tryoreivaetkoarensya и първи пилоти
Началото беше скромно – малък екип от анализатори, които искаха да покажат, че предиктивните модели за поведение на клиенти могат да бъдат едновременно обясними и полезни. Първите ни проекти бяха насочени към базови сценарии: кои клиенти ще напуснат и кои са готови за следваща оферта, без сложни обещания и шумни кампании.
2021
Разширяване към комплексни модели
След първите успешни пилотни модели разширихме работата си към по-сложни сценарии – комбиниране на данни от няколко системи, проследяване на поведение в дигитални канали и изграждане на по-фини сегменти. Започнахме да формализираме вътрешна методология за проекти, за да не разчитаме на еднократни импровизации.
2023
Фокус върху устойчиви внедрявания
С натрупания опит пренасочихме усилията си към устойчиво внедряване: по-добра документация, ясно дефинирани етапи на проекти и по-тясно партньорство с оперативните екипи. Започнахме да следим системно дрейф в поведението на клиентите и да планираме регулярни прегледи на моделите.
2025
Зряла рамка за поведение на клиенти
Днес работим по предиктивни сценарии, които покриват целия жизнен цикъл на клиента – от първи контакт до задържане и повторни покупки. Продължаваме да развиваме методологията си, за да отговаря на новите източници на данни и променящото се поведение, без да губим простата цел: по-малко изненади, по-ясни решения.
Екипът зад моделите за поведение на клиенти
Екипът ни събира хора, които са писали код за модели, спорили са с маркетинг екипи за таргетиране и са прекарали много време в чистене на данни. Не обещаваме магия, а внимателна работа по цялата верига – от източника на данните до решението на терен.
Иван Петров, основател и водещ консултант
Lead consultant по клиентско поведение
София, хибриден формат
Отговаря за това бизнес въпросите да се превеждат в ясни аналитични задачи. Има опит с търговски и абонаментни модели и рядко приема първоначалната хипотеза за вярна. Обича да сравнява модела с най-простото възможно правило, преди да го пусне в реална кампания.
Основни зони на експертиза
Формиране на бизнес хипотези
Дизайн на контролни групи
Интерпретация на модели
Работа с екипи по маркетинг
Мария Георгиева, ръководител ML екип
Ръководител екип машинно обучение
Пловдив, дистанционно
Ръководи изграждането и поддръжката на предиктивните модели. Фокусира се върху баланс между точност и обяснимост, за да може всеки модел да бъде защитен пред бизнес екипите. Набляга на стабилни, проверени техники вместо на краткотрайни модни тенденции.
Модели за отлив на клиенти
Сегментация по поведение
+2
Димитър Стоянов, архитект данни
Архитект и инженер данни
Варна, изцяло дистанционно
Грижи се данните да са годни за моделиране, преди да стигнат до какъвто и да е алгоритъм. Работи с множество източници – CRM, транзакционни системи, дигитални канали – и изгражда стабилни, документирани потоци от данни. Обича да казва, че лошите данни побеждават всеки модел.
Моделиране на данни за клиенти
Интеграция на различни източници
+2
Елена Николова, консултант по внедряване
Консултант по внедряване на модели
София, на място при клиенти
Стои на границата между аналитика и изпълнение. Помага моделите да бъдат внедрени в реални кампании, процеси за обслужване и търговски инициативи. Следи показателите след внедряване и задава неудобните въпроси, когато резултатите не отговарят на очакванията.
Внедряване в кампании
Анализ на резултати след тест
+2
Какво ни води
Когато говорим за модели на поведение на клиенти, за нас ценностите са по-важни от конкретната техника или моден алгоритъм.
Данна етика
Работим с лични и поведенчески данни внимателно и прозрачно. Ясно описваме какви
данни са нужни, защо са нужни и как се защитават. Избираме решения, които
минимизират ненужното събиране на информация и уважават изискванията за
поверителност в България и Европейския съюз.
Честност и реализъм
Не обещаваме чудеса от първата кампания. Описваме как ще измерим ефекта, какви граници има всеки модел и какво може да се обърка. Предпочитаме да чуем трудните въпроси в началото, вместо да обясняваме разминаванията по-късно. Past performance doesn't guarantee future results.
Устойчив ефект
Не спираме до построяването на модел. Настояваме за ясни процеси за обновяване, наблюдение и корекции. Когато поведението на клиентите се промени, приемаме това като сигнал за адаптация, а не като повод да обвиняваме данните или екипите на терен.
Дългосрочно партньорство
Гледаме на всеки проект като на общо пътуване, а не като на доставка на алгоритъм. Споделяме методологията си, документираме решенията и оставяме след себе си екип, който разбира какво използва и може да продължи да го развива самостоятелно.
Награди и признания
Признанията не са цел, но показват, че строгият, практичен подход към данните има място и извън презентациите.
Отличие за приложима аналитика
Признание за практичен подход към анализ на клиентско поведение и ясна връзка между моделите и ежедневните решения на екипите по маркетинг и продажби.
2021Приз за отговорни данни
Награда за етична употреба на данни и прозрачни методи при изграждане на предиктивни модели, с акцент върху защита на личната информация.
2022Награда за партньорство
Отличие за съвместни проекти с корпоративни клиенти, при които аналитиката е интегрирана устойчиво в процесите, а не остава пилотна инициатива.
2023Общност и знания
Признание за принос към локалната общност от специалисти по данни чрез споделяне на реални казуси и практични методи за моделиране на поведение.
2024Поглед напред към клиентското поведение
Как гледаме на предиктивната аналитика
Защо предиктивните модели трябва да са скучни
Харесваме скучните модели. Такива, които не блестят в презентация, но издържат месеци в реална среда и помагат на екипите да вземат по-тихи, по-уверени решения. Когато говорим за поведение на клиенти, ние не търсим магия, а повтаряеми модели, които могат да се обяснят на човек, който няма време да чете научни статии. Ако моделът не може да бъде оспорен и подобрен заедно с екипа, той просто няма място в бизнеса.-
Иван Петров
Основател и главен анализатор
Обичаме да напомняме, че всяка прогноза е сценарий, а не обещание. Поведението
на клиентите е силно повтаряемо, докато изведнъж не стане различно. Нашата
работа е да покажем къде моделът вижда стабилен модел и къде трябва да се
внимава повече. Когато приемем ограниченията сериозно, резултатите може да
изненадат приятно, но остават в рамките на реалистичното. Резултатите may vary и
това е напълно нормално.
Мария Георгиева
Ръководител машинно обучение
Юни 2025