ИИ-функции внутри мобильного приложения
+10–20% к удержанию (retention)
Кейс типовой: показываем эффект внедрения по среднеотраслевым вводным. Цифры — ориентиры по нашим внедрениям и данным рынка, а не результаты конкретного клиента. Точную оценку под вашу задачу даём после аудита. Подробные разборы с расчётами — в разделе Сценарии внедрения.
Контекст и задача
Продуктовая команда встраивает ИИ в приложение: умный поиск, ассистент, помощь в онбординге.
Что было сложно
Нанимать ML-команду дорого и долго, а «на коленке» — галлюцинации в проде и недовольные пользователи.
Что мы сделали
ИИ-слой под задачу (RAG / LLM), экономика вызовов просчитана до запуска, интерфейс показывает источник и не притворяется всезнающим.
Технологии
Результаты
Удержание (retention)
база+10–20%
Онбординг новых пользователей
дольшебыстрее
Стоимость ИИ на пользователя
неизвестнапросчитана заранее
Хочу так же
Расскажите о задаче — предложим решение и посчитаем эффект уже на ваших цифрах.