Практика
Кейсы
Реальные проекты с измеримым результатом. Каждый кейс — путь от проблемы через диагностику к работающему решению.
banking
CRM-экосистема для коммерческого банка
Типичная ситуация: банк вкладывает в привлечение, но теряет 30-40% лидов на пути к открытию счёта. Причина — разрыв между CRM и АБС. Решение — интеграция, а не замена.
Конверсия лид → клиент выросла на 35%
Время онбординга сократилось с 5 дней до 4 часов
Ручной ввод данных сократился на 60%
telecom
Subscriber 360 для телеком-оператора
Типичная проблема: отток 6-8% в месяц, маркетинг бьёт вслепую, поддержка не знает клиента. Причина — данные об абоненте разбросаны по 5-7 системам и никто не видит целой картины. Решение — интеграционный слой, а не новая система.
Отток снизился с 8% до 3.5% за 4 месяца после запуска
ARPU вырос на 15% за счёт персонализированных предложений
Точность предсказания оттока — 78%
retail
Омниканальная платформа для ритейлера
Типичная проблема: розничная сеть запустила интернет-магазин, но он живёт отдельно от офлайна. Остатки не совпадают, 40-50% корзин бросаются, клиент видит две разные компании. Решение — интеграция, а не новый сайт.
Онлайн-продажи выросли на 180% за 6 месяцев
Брошенные корзины снизились с 45% до 18%
Возвраты снизились на 25%
banking
Автоматизация онбординга в розничном банке
Типичная боль: банк привлекает МСБ-клиентов, но открытие счёта занимает 3-5 дней — и 30-40% заявителей уходят, не дождавшись. Причина — не технологии, а организационные разрывы между подразделениями.
Время онбординга юрлиц сократилось с 5 дней до 4 часов
Отток заявителей на этапе онбординга снизился на 62%
Ручной ввод данных в АБС сократился на 85%
banking
Трансформация кредитного процесса в банке
Классическая проблема: кредитная заявка рассматривается 2 недели, клиенты уходят к конкурентам. Причина — банк оцифровал бумажный процесс, не перепроектировав его. Правильный подход — реинжиниринг, затем автоматизация.
Срок от заявки до выдачи сократился с 2 недель до 2 дней
Объем кредитных выдач вырос на 45% за первый квартал
Количество шагов в процессе сократилось с 23 до 9
telecom
Дилерский портал для телеком-оператора
Распространённая проблема: оператор продаёт через 200-300+ дилерских точек, но не видит реальных продаж и платит комиссии по данным дилеров. Результат — фрод 8-12% и потеря контроля. Решение — портал с привязкой к биллингу.
100% продаж фиксируются в портале в реальном времени
Фрод с «мертвыми душами» снизился на 78%
Время расчета комиссий сократилось с 5 дней до автоматического
government
Электронный документооборот для государственного ведомства
Ведомства тонут в бумаге: тысячи документов, согласования неделями, потери. Разбираем, почему первые попытки внедрить СЭДО проваливаются и как настроить систему так, чтобы adoption дошел до 94%.
Среднее время согласования документа сократилось с 2-3 недель до 3 дней
Потери документов — 0 случаев за 6 месяцев (было 15-20 в месяц)
Доля документов, исполненных в срок, выросла с 54% до 89%
government
Портал госуслуг с интеграцией пяти ведомств
Граждане обходят 3-5 ведомств для одного разрешения, собирая десятки справок. Разбираем, почему «единое окно» не решает проблему и как построить реальную межведомственную интеграцию — с 3 недель до 2 дней.
12 госуслуг доступны онлайн через единый портал
Среднее время оказания услуги — 2 дня вместо 3 недель
Граждане подают заявку из дома — 0 визитов в ведомства
insurance
Агентский портал для страховой компании
Сотни агентов работают вслепую: считают премию по устаревшим таблицам, не видят историю клиента, ждут андеррайтера днями. Разбираем, как построить агентский портал с автоматическим андеррайтингом — оформление полиса за 15 минут, убыточность минус 18%.
Время оформления стандартного полиса сократилось с 2 дней до 15 минут
Ошибки в расчете премии снизились с 12% до 1,5%
72% полисов оформляются автоматически без участия андеррайтера
manufacturing
MES-пилот на производственном предприятии
Завод не знает реальную себестоимость — ERP считает по нормативам, мастера вносят данные по памяти. Разбираем, как MES-пилот на одном участке вскрывает реальную картину и почему себестоимость часто оказывается на 20%+ выше плановой.
Прозрачность производственных данных — 95% (было ~40%, остальное — ручной ввод)
Простои сократились на 34% за счет видимости причин в реальном времени
Реальная себестоимость определена: +22% к плановой — скорректированы цены на 3 продукта
retail
CRM с программой лояльности для ритейлера
Ритейлер выпустил сотни тысяч карт лояльности — и не знает своих покупателей. Плоская скидка на всё, массовые рассылки, конверсия 0,3%. Разбираем, как превратить данные в знания и поднять средний чек на 28%.
Средний чек участников программы вырос на 28%
Отток участников программы снизился на 35%
Конверсия персонализированных предложений — 8,4% (было 0,3% при массовых рассылках)
Похожая задача?
Расскажите, что происходит у вас. Первый разговор — без обязательств.
Обычно отвечаю в течение нескольких часов