ИИ-аналитика в модели RAG: как живая база знаний меняет подход
Большинство компаний всё ещё верят, что «глубокая аналитика» — это построить пару дэшбордов и выгрузить данные в Excel. Мы же используем RAG-подход (Retrieval-Augmented Generation) и превращаем разрозненные файлы в живую базу знаний, которая сама находит скрытые узкие места и исправляет их.
Что отличает RAG-аналитику от «обычной»
Классическая аналитика — это отчёты по заданным метрикам. Если вопрос выходит за пределы заранее настроенных фильтров, система «слепнет».
RAG-модель не хранит ответы «жёстко». Она ищет свежие данные во всех источниках (CRM, фин-отчёты, чаты, Google Docs), достраивает контекст и генерирует аналитический вывод в реальном времени. Фактически у вас появляется «умный советник», который не только видит цифры, но и объясняет их смысл.
Как ИИ видит то, что прячется между строк
Сопоставляет рост рекламного бюджета и снижение LTV, фиксируя «перекрытие» существующей базы. Находит взаимосвязь задержек выплат подрядчикам и падения NPS клиентов через сбои в поставках. Связывает текучку в отделе продукта с ростом отказов в продажах, подсвечивая кадровый риск.
Человеческий аналитик ловит такие паттерны неделями; RAG-модель — за минуты.
Где встают OKR, SWOT, DMAIC
OKR + RAG: модель проверяет, какие ключевые результаты в отчётах реально приближают Objective, а какие «косметические».
SWOT + RAG: слабые стороны и угрозы подтягиваются автоматически из жалоб клиентов, тикетов и финансовых трендов, а не из мозгового штурма на доске.
DMAIC + RAG: система сама предлагает этапы улучшений, ранжируя их по экономическому эффекту и сложности внедрения.
Почему хватает 20-30% данных
Алгоритм обучается на многолетнем корпусе кейсов: ему важно увидеть репрезентативные срезы, а не полный «дамп» всего бизнеса. Достаточно:
экспорт продаж за год,
выборка чеков и расходов,
логи продуктовых событий,
выборка обращений в поддержку.
RAG дорисует картину за счёт извлечённых паттернов и аналогий. Экономия времени команды — недели, а иногда месяцы.
Живые инсайты с проектов
SaaS-платформа для онлайн-образования
RAG выявил, что рост unsubscribe-отказов связан не с ценой тарифа, а с тем, что пользователи ждали счёт на продление по 36 часов (задержка интеграции 1С–Битrix24). После автоматизации выставления счётов churn снизился на 11% за первый квартал, что эквивалентно 9% роста прибыли.
Федеральная сеть fashion-e-commerce
Модель показала, что 40% возвратов приходятся всего на три размера в двух регионах. Причина — неудачная локальная реклама, обещавшая «идеальную посадку». Коррекция креативов и медиа-плана сократила возвраты на 17% и дала +14% валовой маржи, что эквивалентно 14% роста прибыли.
B2B-сервис электронного документооборота
ИИ связал падение конверсии лидов в оплату с «застреванием» договоров на этапе согласования: юристы просили доработок, но отдел продаж фиксировал это как «лид без бюджета». Перенастройка статусов и введение финансовой мотивации на скорость согласования вернули конверсию к целевым 18% всего за месяц, что эквивалентно 11% роста прибыли.
От неэффективного использования ресурсов к живой системе
Чекап собирает ядро данных и проверяет готовность к прозрачности процессов.
RAG-аналитика подключается и превращает эти данные в диалоговый «мозг» компании.
Фрейм-менеджмент фиксирует инсайты в OKR / DMAIC-плане и делает их ежедневной дисциплиной.
Как мы работаем
1️⃣ Диагностическая сессия (90 минут) — обязательный первый шаг для персонализации чекапа под ваш бизнес
2️⃣ Подготовительный чекап (5 дн.) — анализ готовых отчётов и процессов
3️⃣ Глубокий анализ (15 дн.) — диагностика по 10 разделам бизнеса
4️⃣ Быстрые внедрения — корректировки процессов по плану DMAIC
5️⃣ Постоянные чекапы — непрерывные улучшения и синхронизация команды
Итого:
чекап → план DMAIC → быстрые внедрения → постоянные улучшения
⚡️ Готовы получить прозрачные процессы и точные цифры для решений?
1️⃣ Подготовьтесь к чекапу за 5 дней: простой план покажет наш подход и создаст основу для изменений, чтобы каждое решение опиралось на проверенные данные, а не на догадки.
2️⃣ Нажмите «Получить ответ» → заполните короткую форму → мы свяжемся и назначим 90-минутную диагностическую сессию
Расти по своим правилам
Михаил из Модуля Роста