Первый digital-интегратор в России с экспертизой в AI и Machine Learning. С 2005 года создаем комплексные e-commerce решения на основе актуальных технологий, искусственного интеллекта и data-driven подхода, регулярно занимая верхние строчки отраслевых рейтингов и премий.

Задача:
У компании была высокая доля ручных операций при работе с заказами по модели FBS, что ограничивало масштабирование. Требовалось обеспечить кратный рост продаж без увеличения операционных затрат и расширения команды.

Задача:
Требовалось обновить интернет-магазин так, чтобы он лучше конвертировал трафик в заказы: устранить ограничения старого интерфейса, повысить удобство мобильного сценария, упростить навигацию по каталогу и оформление покупки без перестройки внутренних бизнес-процессов.

Задача:
UVI обратились с задачей развития омниканальности — требовалось создать мобильное приложение, которое сохранит привычный для аудитории сценарий покупки. 

Задача:
Перевести цифровую экосистему маркетплейса с SAP Hybris на решение, которое позволит компании не зависеть от зарубежных вендоров, бесшовно перенести на новую платформу все процессы, усовершенствовать функционал портала и дизайн интерфейсов.

Задача:
Пересобрать цифровую экосистему METRO и сформировать новое видение сайта: объединить разрозненные пользовательские сценарии, упростить навигацию и создать единую точку входа для B2B- и B2C-аудиторий. 

Задача:
Переработать цифровую экосистему сети «Панавто» с учетом новой стратегии продаж, подготовить ее под запуск собственного e-commerce, разработать функциональность и дизайн, которые обеспечат пользователям опыт, соответствующий премиум-бренду, и упростят сотрудникам управление цифровой экосистемой.

Задача:
У компании была высокая доля ручных операций при работе с заявками. Необходимо было снижение трудозатрат и улучшение качества конверсии из заявки в сделку.

Задача:
Крупный e-commerce-ритейлер столкнулся с массовой бот-активностью: до 60–65% трафика было автоматическим. NGENIX внедрил многоуровневую защиту, снизив долю нежелательного трафика более чем в 2 раза без ухудшения пользовательского опыта.

Задача:
Цель — научить систему распознавания речи управлять роботами, т. е. настроить систему так, чтобы голосовой помощник мог изменять данные по заказу и отправлять задачи производству, операциям и другим департаментам, не требуя вмешательства человека.